วันศุกร์ที่ 27 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563

หมวกสำหรับวิเคราะห์สมองทารก

ภาพจาก University College London

นักวิจัยจาก University College London (UCL) ของสหราชอาณาจักร  Cambridge University, Rosie Hospital และบริษัทสตาร์ตอัพ Gowerlabs ได้สาธิตอุปกรณ์เทคโนโลยีที่จัดทำแผนที่สมองของเด็กทารกแบบสวมใส่ได้ โดยอยู่ในรูปหมวกสำหรับเด็กอายุ 6 เดือน โดยปล่อยแสงสีแดงและแสงที่มีความใกล้เคียงกับอินฟาเรดที่ไม่เป็นอันตราย ในการสร้างภาพสามมิติของกิจกรรมของสมอง ซึ่งด้วยวิธีนี้ทำให้แพทย์และนักประสาทวิทยาไม่ต้องนำทารกไปผ่านเครื่องถ่ายภาพด้วยสนามแม่เหล็ก นักวิจัยบอกว่าวิธีนี้ปลอดภัย เงียบ และสวมใส่ได้ และสามารถสร้างรูปภาพการทำงานของสมองในรายละเอียดที่ดีกว่าเทคโนโลยีอื่นที่ใกล้เคียงกัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University College London

วันพฤหัสบดีที่ 26 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563

AI ช่วยให้แอป "อัจฉริยะ" เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

USask post-doctoral fellow Hao Zhang  (Photo credit: Dave Stobbe for the University of Saskatchewan.)

นักวิจัยจาก University of Saskatchewan (USask) ในแคนาดาได้ประดิษฐ์ตัวแบบคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ที่อาจมีศักยภาพในการทำให้แอปพลิเคชัน "อัจฉริยะ" อย่างผู้ช่วยส่วนตัว (เช่น Siri) โปรแกรมรู้จำใบหน้า หนือโปรแกรมทำนายสภาพอากาศ ปลอดภัยขึ้น เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น  นักวิจัยบอกว่าตัวแบบของเขาแบ่งกระบวนการประมวลผลของ AI เป็นส่วนเล็ก ๆ เพื่อช่วยให้แอปรันได้บนสมาร์ตโฟนแทนที่จะต้องไปรันบนเซิร์ฟเวอร์ เขาได้รันโปรแกรมจำลองเพื่อเปรียบเทียบตัวแบบที่สร้างขึ้นกับตัวที่ใช้อยู่บนโทรศัพท์รุ่นใหม่ ๆ ที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน ผลลัพธ์คือตัวแบบสามารถรันแอปหลาย ๆ ตัวได้เร็วกว่าอุปกรณ์ที่ขายกันอยู่ในปัจจุบันถึง 20% และใช้แบตเตอรีน้อยกว่าสองเท่า ซึ่งงานวิจัยนี้สามารถนำไปสู่วิธีการที่แตกต่างออกไปในการออกแบบแอป และระบบปฏิบัติการของอุปกรณ์อย่างแท็บเล็ต โทรศัพท์ และคอมพิวเตอร์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Saskatchewan

 

วันพุธที่ 25 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563

หัวใจที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติใช้เป็นเครื่องมือในการผ่าตัด


ภาพจาก Carnegie Mellon University

นักวิจัยจาก Carnegie Mellon University (CMU) พัฒนาตัวแบบหัวใจมนุษย์ทีมีขนาดเท่าของจริงเพื่อใช้พิมพ์ผ่านเครื่องพิมพ์สามมิติได้เป็นที่แรก โดยใช้วิธีที่เรียกว่า  Freeform Reversible Embedding of Suspended Hydrogels (FRESH) ซึ่งการพิมพ์หัวใจมนุษย์แบบขนาดเท่าของจริงนี้ต้องใช้เครื่องพิมพ์สามมิติที่สั่งทำเป็นพิเศษ และต้องปรับปรุงซอฟต์แวร์เพื่อรักษาความเร็วและความเที่ยงตรงของการพิมพ์ นักวิจัยบอกว่าสิ่งที่ได้ไม่ใช่เป็นแค่ใช้เพื่อการวางแผน แต่สามารถนำไปใช้ได้จริง หมอผ่าตัดสามารถใช้มันในการฝึกเพราะมันสามารถตอบสนองได้เหมือนเนื้อเยื่อจริง 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Carnegie Mellon University


วันอังคารที่ 24 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563

สถานีตรวจอากาศที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์ 3 มิติ ช่วยงานวิทยาศาสตร์ได้มากขึ้นด้วยงบที่น้อยลง

3D-printed weather station initial installation in the field. (Image by Argonne National Laboratory.)

ทีมนักวิจัยที่นำโดย U.S. Department of Energy's Argonne National Laboratory  ได้ทดสอบสถานีวัดสภาพอากาศที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติ โดยได้ทดลองเทียบผลการวัดกับสถานีวัดสภาพอากาศที่วางขายเพื่อการค้าในปัจจุบัน โดยช่วงระยะเวลาทดลองคือ 8 เดือน ซึ่งผลการทดลองพบว่าให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกัน โดยสถานีวัดอากาศนี้ถูกพิมพ์โดยใช้วัสดุที่เป็นพลาสติกที่คงทน ติดตั้งเซ็นเซอร์ที่ราคาถูก ซึ่งนอกจากสัญญาณของการเสื่อมสภาพเมื่อผ่านไป 5 เดือนแล้ว การวัดอุณหภูมิ ความดัน ฝน รังสีอัลตร้าไวโอเล็ต และองค์ประกอบด้านความชื้นอื่น ๆ ให้ผลในระดับเทียบเคียงได้กับสถานีวัดอากาศที่ขายกันอยู่ในปัจจุบัน นักวิจัยบอกว่าตัวเขาไม่ได้คาดหวังว่าสถานีวัดอากาศที่พิมพ์ออกมานี้จะทำงานได้ดีถึงขนาดนี้ ปัญหาเดียวของมันก็คือการเสื่อมสภาพ ซึ่งแสดงว่ามันจะถูกนำมาใช้ได้ในช่วงเวลาสั้น ๆ เท่านั้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Argonne National Laboratory

     

วันจันทร์ที่ 23 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563

หุ่นยนต์ดูดฝุ่นแอบฟังเราอยู่หรือเปล่า

Credit Sriram Sami

นักวิจัยจาก University of Maryland และ National University of Singapore แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่ใช้ตามบ้านสามารถถูกแฮกให้ทำหน้าที่ไมโครโฟนได้ ทีมนักวิจัยเก็บข้อมูลจากระบบนำทางที่ใช้ LiDAR จากนั้นใช้การประมวลผลสัญญาณและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อดึงคำพูดออกมา และระบุชื่อรายการทีวีที่กำลังฉายอยู่ในห้องนั้น ห่นยนต์ดูดฝุ่นใช้ LiDAR ในการสแกนสภาพแวดล้อมรอบตัวมันโดยใช้เลเซอร์ และใช้แสงที่สะท้อนกลับมาในการระบุอ็อบเจกต์ต่าง ๆ ทีมนักวิจัยแฮกระบบโดยเข้าไปควบคุมตำแหน่งของเลเซอร์และส่งข้อมูลที่มันสะท้อนกลับมาไปยังเครื่องโน้ตบุ๊กผ่านทางไวไฟ (Wi-Fi) จากนั้นส่งสัญญาณไปที่ขั้นตอนการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อฝึกสอนให้แยกเสียงคนหรือเสียงดนตรีจากรายการทีวี ระบบนี้สามารถระบุเสียงคนพูดได้แม่นยำถึง 90% และสามารถระบุชื่อรายการทีวีได้จากการฟังรายการทีวีที่มีความยาวอย่างน้อย 1 นาที 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Maryland Institute for Advanced Computer Studies