นักวิจัยจากอินเทลออกแบบหุ่นยนต์ที่ใช้พลังจากสมาร์ตโฟนและใช้งบแค่ $50 ในการสร้าง

ภาพจาก Venture Beat

นักวิจัยจากอินเทลได้สร้างหุ่นยนต์ที่มีล้อที่ใช้พลังจากสมาร์ตโฟน โดยมีค่าใช้จ่ายในการประกอบเข้าด้วยกันแค่ $50 โดยหุ่นยนต์นี้อินเทลเรียกว่า OpenBot โครงของหุ่นยนต์ถูกออกแบบให้สามารถถูกพิมพ์ออกมาจากเครื่องพิมพ์ 3 มิติ มันสามารถจุมอเตอร์ได้สูงสุด 4 ตัว รวมไปถึง คอนโทรลเลอร์ (controller) ไมโครคอนโทรลเลอร์ (microcontroller) LED ที่วางสมาร์ตโฟน และสายยูเอสบี โดยมีแผงใส่แบตเตอรีเป็นแหล่งจ่ายไฟให้กับมอเตอร์ ให้ผู้ควบคุมจะเก็บข้อมูลจากแอปที่รันบนสมาร์ตโฟนที่ใช้ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์  ในขณะที่ บอร์ด Ardunio Nano จะใช้ในจัดการการทำงานในระดับต่ำ และวัดความเร็ว ระยะทาง และโวลต์ของแบตเตอรี ตัวควบคุมที่ใช้งานผ่านบลูทูชของเครื่องเล่นเกม อย่าง PS4, Xbox และ Nintendo Switch สามารถนำมาใช้ควบคุม OpenBot ได้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Venture Beat

นักวิจัยพบช่องโหว่ของ PIN code

การซื้อของที่มีราคาสูงจะต้องใช้ PIN Code แต่การป้องกันนี้สามารถถูกหลอกได้ ในบัตรบางใบ 
(ภาพจาก Shutterstock)

นักวิจัยจาก ETH Zurich ในสวิสเซอร์แลนด์ ได้พบช่องโหว่ที่ร้ายแรงในมาตรฐาน EMV (Europay, Mastercasrd, Visa) ที่การจ่ายเงินแบบไร้สัมผัส (contactless) ใช้อยู่ นักวิจัยค้นพบช่องโหว่ในโปรโตคอลที่ใช้โดย Visa ที่ทำให้ไม่ต้องใส่ PIN code เวลาซื้อของที่มีราคาสูง โดยช่องโหว่นี้ทำให้คนที่ขโมยบัตร หรือพบบัตรที่หายเอาไปใช้ได้ นักวิจัยได้ทดลองช่องโหว่นี้โดยพัฒนาแอปที่ทำงานบนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ และติดตั้งลงบนโทรศัพท์มือถือสองเครื่องที่รองรับระบบ Near-Field-Communication (NFC) โดยโทรศัทพ์ตัวแรกทำหน้าที่สแกนข้อมูลของบัตรเครดิต จากนั้นส่งข้อมูลบัตรเครดิตไปให้โทรศัพท์เครื่องที่สอง ซึ่งโทรศัพท์เครื่องที่สองสามารถนำไปใช้ซื่อของได้เลย โดยไม่มีการถาม PIN code นักวิจัยได้แจ้ง Visa เกี่ยวกับช่องโหว่นี้แล้ว และได้เสนอวิธีการที่ต้องแก้ไข ซึ่งซอฟต์แวร์ที่ได้รับการแก้ไขนี้ จะถูกติดตั้งให้กับเครื่องรับจ่ายเงินในการอัพเดซซอฟต์แวร์ครั้งต่อไป 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ETH Zurich (Switzerland)

 

ภาษา python อาจทำให้นักเขียนโปรแกรมภาษา Julia นอกใจถ้าเป็นงานด้านศาสตร์ข้อมูล

Photo by Markus Spiske on Unsplash

โครงการเปิดเผยรหัสที่อยู่เบื้องหลังภาษา Julia ภาษาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้เปิดเผยว่าภาษาอะไรที่นักเขียนโปรแกรมจะใช้นอกจาก Julia ซึ่งผลลัพธ์ก็คือภาษา Python จากการสอบถามผู้ใช้ Julia 2,565 คนพบว่า 76% บอกว่าถ้าไม่ใช้ Julia ภาษาที่จะใช้ต่อไปคือ Python ซึ่งเพิ่มขึ้นมาจาก 73% ในปี 2019 ภาษา Python เป็นภาษาที่ไม่ว่าจะดูการจัดอันดับใด ๆ มักจะติดสามอันดับแรกเสมอ ซึ่งความนิยมของมันถูกผลักดันจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และความต้องการด้านแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตามผู้ที่เป็นผู้ร่วมสร้างภาษา Julia คือViral Shah บอกว่า ยิ่งได้ใช้ภาษา Julia นานเท่าไหร่โอกาสที่จะย้ายไปภาษาอื่นก็ยากขึ้นเท่านั้น และตอนนี้ Julia ก็ขึ้นมาอยู่ใน 20 อันดับแรก 

ถ้าดูจากคู่แข่งของ Julia อย่าง MATLAB พบว่าความนิยมตกลงจาก 35% มาเป็น 31% ส่วน C++ เพิ่มจาก 28% มาเป็น 31% ในณะเดียวกันภาษาด้านการสิเคราะห์ทางสถิติอีกตัวหนึ่งอย่าง R ตกลงจาก 27% เป็น 25% ซึ่งถ้าดูจาก แนวโน้มนี้ Julia ก็ยังดูมีอนาคต ถ้าไม่นับ Python ซึ่งดูเหมือนจะเป็นภาษาที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้กันทั่ว ๆ ไป 

จุดแข็งของ Julia คือความเร็วและประสิทธิภาพ ข้อเสียที่ผู้ใช้ Julia รายงานมาก็คือการพล็อตกราฟในครั้งแรกจะใช้เวลานาน และใช้เวลาคอมไพล์นาน และบางคนยังบอกว่าตัวแพ็กแกจยังไม่ค่อยลงตัว ซึ่งเป็นจุดที่แตกต่างหลักเมื่อเทียบกับ Python ยิ่งไปกว่านั้น Julia ยังมีอุปสรรคจากการที่ผู้ร่วมงานของผู้ใช้ไม่ได้ใช้ภาษานี้ ซึ่งก็เป็นอุปสรรคเดียวกับภาษา Rust ที่เป็นภาษาที่โด่งดังสำหรับเขียนโปรแกรมระบบ แต่ผู้ใช้ก็ไม่สามารถนำไปใช้ได้ เพราะบริษัทที่ผู้ใช้ทำงานด้วยไม่ใข้ภาษานี้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

AI ระบุดาวเคราะห์ใหม่ 50 ดวง จากข้อมูลเก่าของ NASA

 

ภาพจาก CNN

การเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดยนักดาราศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ University of Warwick ของประเทศอังกฤษ พบดาวเคราะห์ใหม่ 50 ดวง จากการวิเคราะห์ข้อมูลเก่าของ NASA นักวิจัยได้สอนขั้นตอนวิธีโดยใช้ข้อมูลที่ได้มาจากกล้อง Kepler Space Telescope โดยได้สอนให้แยกความแตกต่างระหว่างดาวเคราะห์จริง ๆ กับสิ่งที่เหมือนว่าจะเป็นดาวเคราะห์ จากนั้นจึงนำไปใช้วิเคราะห์ชุดข้อมูลเก่าของสิ่งที่น่าจะเป็นดาวเคราะห์ ซึ่งได้ผลว่ามันค้นพบดาวเคราะห์นอกระบบที่เราไม่เคยพบมาก่อน โดยนักวิจัยบอกว่า AI จะสามารถยืนยันความถูกต้องของตัวเลือกที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ภายในไม่กี่วินาที และเพราะมันเป็นการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นมันจึงปรับปรุงขึ้นได้เรื่อย ๆ และมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อมีการค้นพบใหม่ ๆ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN

Data Science Institute เพิ่มการโฟกัสไปที่จริยธรรมและขั้นตอนวิธี

Photo by Markus Spiske on Unsplash

University of California, Santa Cruz (UCSC) กำลังทำงานร่วมกันกับ universities of Washington, Wisconsin-Madison, และ Chicago เพื่อสร้างสถาบันสหวิทยาการ  Institute for Foundations of Data Science (IFDC) ซึ่งได้รับเงินสนับสนุนจาก U.S. National Science Foundation จุดประสงค์ของสถาบันคือการพัฒนาวิธีการเชิงจริยธรรมเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และมีความเป็นได้สูงมากที่จะลำเอียง โดยชุดข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้ในภาคอุตสาหกรรมและการศึกษา สิ่งที่คาดหวังจากการทำงานของสถาบันคือเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณมากขึ้น ไม่ผิดพลาด  มีการตอบสนองและดำเนินการได้ภายใต้สภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ได้ดีกว่าเทคนิคที่มีอยู่ในปัจจุบัน นักวิจัยบอกว่าในขณะที่เรากำลังมองหาวิธีที่เหมาะสมที่สุดทางด้านศาสตร์ข้อมูล เราจะคำนึงถึงความยุติธรรม ความลำเอียง และความเป็นส่วนตัว 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC Santa Cruz