นักวิทยาศาสตร์ใช้หมึกแบบใหม่ล่าสุดเพื่อพิมพ์ 'กระดูก' 3 มิติด้วยเซลล์ที่มีชีวิต

Photo: UNSW

เทคโนโลยีที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก University of New South Wales (UNSW) Sydney ของออสเตรเลียช่วยให้เครื่องพิมพ์สามมิติ (3D) สามารถพิมพ์โครงสร้างที่เหมือนกระดูกด้วยเซลล์ที่มีชีวิต (living cell) ได้ นักวิจัยได้พัฒนาหมึกที่ประกอบด้วยแคลเซียมฟอสเฟตและเทคนิคใหม่ของพวกเขาที่เรียกว่าการพิมพ์ทางชีวภาพแบบเซรามิกรอบทิศทางในสารแขวนลอยของเซลล์ (ceramic omnidirectional bioprinting in cell-suspensions) หรือ  COBICS ซึ่งช่วยให้สามารถพิมพ์โครงสร้างคล้ายกระดูก 3 มิติที่แข็งตัวในไม่กี่นาทีเมื่ออยู่ในน้ำ นับเป็นครั้งแรกที่โครงสร้างดังกล่าวถูกสร้างขึ้นที่อุณหภูมิห้องโดยไม่มีสารเคมีรุนแรงหรือรังสีและยังสามารถรวมเซลล์ที่มีชีวิตเข้าไปได้ด้วย Kristopher Kilian จาก UNSW กล่าวว่า "เราสามารถเข้าไปในกระดูกได้โดยตรง ในที่ที่มีเซลล์ เส้นเลือด และไขมัน  จากนั้นพิมพ์โครงสร้างคล้ายกระดูกที่มีเซลล์ที่มีชีวิตอยู่ได้ในบริเวณนั้นโดยตรง ในตอนนี้ยังไม่มีเทคโนโลยีใดที่สามารถทำได้" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of New South Wales (Australia)

จะฝึกหุ่นยนต์โดยใช้ AI และซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ได้อย่างไร

 ตัวอย่างกลุ่มจุดที่สร้างจาก PCGAN ภาพจาก UT Arlington

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ University of Texas at Arlington (UT Arlington) กำลังใช้เครือข่ายปฏิปักษ์ร่วมกำเนิด (generative adversarial networks) หรือ GAN เพื่อฝึกหุ่นยนต์ให้รู้จักวัตถุต่าง  ๆ  การฝึกแบบนี้ปกติแล้วต้องใช้ชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่มาก แต่ GAN สามารถสร้างข้อมูลได้อย่างไม่จำกัด ซึ่งทำให้สามารถฝึกสอนหุ่นยนต์ได้ในเพียงไม่กี่วินาที นักวิจัยได้พัฒนา PCGAN ซึ่งเป็น GAN แบบมีเงือนไขตัวแรกที่สามารถสร้างกลุ่มของจุดสีที่หนาแน่นได้ในโหมดที่ไม่ต้องฝึกสอน จากการประเมินตัวอย่างแบบสุ่ม 5,000 ตัวอย่างของวัตถุในแต่ละคลาส นักวิจัยพบว่า PCGAN สามารถสังเคราะห์กลุ่มของจุดที่มีคุณภาพสูงสำหรับ อะเรย์ที่แตกต่างกันของวัตถุในคลาสต่าง  ๆ นักวิจัยบอกว่าเรากำลังเริ่มจากจุดเล็ก ๆ และสร้างลำดับชั้นเพื่อนำไปสร้างฉากสังเคราะห์ที่สมบูรณ์ (full synthetic scene generation) ที่จะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับหุ่นยนต์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Texas Advanced Computing Center

ใครต้องการครูกันล่ะ? AI ออกแบบบทเรียนให้ตัวเอง

OPENAI

นักวิจัยจาก University of California, Berkeley (UC Berkeley) และ Google ได้สร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถตรวจสอบได้ว่าจะให้ความรู้แก่ตนเองได้ดีที่สุดอย่างไร ในการทดลองหนึ่งนักวิทยาศาสตร์ได้ทดสอบเอเจนต์ AI ที่สสมารถหาเส้นทางในตารางสองมิติที่เต็มไปด้วยบล็อกเพื่อไปถึงปลายทางได้อย่างรวดเร็ว เอเจนต์ปรับปรุงความสามารถของตัวเองผ่านการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) โดยใช้วิธี PAIRED นักวิจัยได้จับคู่ AI ที่จัดเป็นตัวเอก (protagonist) กับ AI ที่เกือบเท่าเทียมกับตัวเอก แต่มีจุดแข็งที่ต่างกัน ที่อาจเรียกว่าเป็นคู่ปรับ (antagonist) จากนั้น AI ตัวที่สามจะออกแบบสภาพแวดล้อมที่เอื้อให้คู่ปรับแก้ได้ง่าย แต่ไม่ได้เอื้อกับตัวเอก ด้วยการฝึกฝนจากการทดลองในหลาย ๆ ครั้ง พบว่าตัวเอกที่ได้รับการฝึกแบบนี้ สามารถแก้ปัญหาเขาวงกตที่มีความซับซ้อนได้ 1 ใน 5 แต่ถ้าฝึกด้วยวิธีเดิม (ไม่มี AI ตัวที่สามมาออกแบบสภาพแวดล้อม) จะแก้ปัญหาไม่ได้เลย

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Science

Mitsubishi Electric, Tokyo Tech พัฒนาเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อทำให้การซื้อขายพลังงานแบบ P2P เหมาะสมที่สุด

Photo by Launchpresso on Unsplash

เทคโนโลยีบล็อกเชนที่พัฒนาโดยนักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแห่งโตเกียว และบริษัทอิเล็กทรอนิกส์ Mitsubishi Electric ของญี่ปุ่นสามารถทำให้การซื้อขายพลังงานแบบเพียร์ทูเพียร์ (P2P) ได้เหมาะสมที่สุด (optimize) ทีมนักวิจัยได้ออกแบบขั้นตอนวิธีแบบกระจายที่เหมาะสมที่สุด ที่สามารถทำให้เครื่องคอมพิวเตอร์ไคลเอนต์สามารถแบ่งปันเป้าหมาย (goal) และข้อมูลการซื้อขาย จากนั้นจับคู่ลำดับการซื้อขายที่เหมาะสมที่สุด โดยใช้การคำนวณน้อยที่สุด ขั้นตอนวิธีมีสี่ขั้นตอนได้แก่ ขั้นแรกจะแบ่งปันคำสั่งซื้อขายที่มีเป้าหมายการซื้อขายร่วมกัน ระหว่างเซิร์ฟเวอร์คอมพิวเตอร์ในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จากนั้นให้เซิร์ฟเวอร์แต่ละตัวหาคำสั่งที่ตรงกับเป้าหมายนั้น เซิร์ฟเวอร์แต่ละตัวจะแบ่งปันผลลัพธ์ที่มันหาได้ในขั้นตอนที่สาม หลังจากนั้นเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะสร้างบล็อกใหม่ โดยเลือกการซื้อขายที่ตรงกับเป้าหมายร่วมกันมากที่สุด การค้นหาแบบกระจายอำนาจ (decentralized) เพื่อหาคำตอบจะทำไปพร้อม ๆ กันบนเครื่องคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง โดยการจับคู่ที่ตรงกันจะถูกเลือกแบบสุ่ม เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นการซื้อขายที่ยุติธรรม

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Tokyo Institute of Technology

Microsoft กำลังลงทุนและเป็นหุ้นส่วนกับ GM ในรถขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

Cruise Origin driverless shuttle ภาพจาก Cruise

Microsoft กำลังทำงานร่วมกับบริษัทผลิตรถยนต์ General Motor (GM) และ Cruise ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านรถยนต์อัตโนมัติ เพื่อลงทุนและเร่งการนำไปใช้งานในเชิงพาณิชย์ของรถยนต์ไร้คนขับ ในฐานะที่เป็นผู้ให้บริการคลาวด์ที่ GM และ Cruise ชื่นชอบ Satya Nadella แห่ง Microsoft บอกว่า "เราจะใช้พลังของ Azure (บริการคลาวด์ของ Microsoft) เพื่อช่วยให้การเติบโตและการทำให้การขนส่งแบบอัตโนมัติกลายเป็นกระแสหลัก GM กล่าวว่าจะทำงานร่วมกับ Microsoft  "เพื่อเร่งการริเริ่มการเข้าสู่ความเป็นดิจิทัลซึ่งรวมถึงการทำงานร่วมกัน การจัดเก็บข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง" GM จะร่วมสำรวจกับ Microsoft ในความเป็นไปได้ที่จะลดความซับซ้อนของการดำเนินงานในห่วงโซ่อุปทานดิจิทัล และเปิดตัวบริการด้านโมบายล์ให้กับลูกค้าได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNBC