หัวใจเทียมเต็มรูปแบบถูกปลูกถ่ายแล้วในอเมริกา

ภาพจาก Duke Medical School

ศัลยแพทย์จากโรงพยาบาลมหาวิทยาลัย Duke ประสบความสำเร็จในการปลูกถ่ายหัวใจเทียมเต็มรูปแบบ (total artificial heart) หรือ TAH ที่พัฒนาโดย CARMAT ของฝรั่งเศสให้กับผู้ป่วยอายุ 39 ปีที่มีภาวะหัวใจล้มเหลวกะทันหัน TAH มีรูปร่างและฟังก์ชันการทำงานเหมือนหัวใจมนุษย์ อย่างไรก็ตามผู้ป่วยต้องพกกระเป๋าหนักเกือบเก้าปอนด์ ที่มีตัวควบคุมและแบตเตอรีที่ชาร์จได้สองก้อน TAH ได้รับการอนุมัติเบื้องต้นให้ทดสอบจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของสหรัฐอเมริกา และได้รับการอนุมัติให้ใช้ในยุโรปสำหรับผู้ป่วยที่คาดว่าจะได้รับการปลูกถ่ายหัวใจภายใน 180 วัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Interesting Engineering

ฐานข้อมูลสาธารณะของโครงสร้างโปรตีนที่ทำนายโดย AI อาจเปลี่ยนโฉมของชีววิทยา

ภาพสามมิติของโปรตีนของแมลงวันผลไม้ ภาพจาก Science

ทีมนักวิจัยกล่าวว่าได้ใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI แบบใหม่เพื่อคาดการณ์โครงสร้างสามมิติของโปรตีน 350,000 ตัวจากมนุษย์ และตัวแบบสิ่งมีชีวิต 20 ชนิด ทีมงานนักพัฒนา AI ในสหราชอาณาจักรจาก DeepMind (ซึ่ง Alphabet ที่เป็นบริษัทแม่ของ Google เป็นเจ้าของ)  ได้พัฒนาตัวแบบคอมพิวเตอร์ AlphaFold ซึ่งสร้างโครงสร้างเกือบ 44% ของโปรตีนมนุษย์ ครอบคลุมเกือบ 60% ของกรดอะมิโนที่ถูกเข้ารหัสโดยจีโนมของมนุษย์ นักวิจัยจาก European Molecular Biology Laboratory (EMBL) ในเยอรมนีได้รวบรวมฐานข้อมูลการทำนายโปรตีนใหม่ของ DeepMind โดยเปิดเป็นสาธารณะและให้ใช้งานฟรีซึ่งน่าจะช่วยให้นักชีววิทยาสามารถบอกได้ว่าโปรตีนหลายพันชนิดที่ยังไม่รู้จักทำงานอย่างไร Edith Heard แห่ง EMBL กล่าวว่า "เราเชื่อว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีทำความเข้าใจว่าชีวิตทำงานอย่างไร"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Science

นักวิทยาศาสตร์ถอดรหัสกิจกรรมของสมองในช่วงหลับลึก

Photo by Robina Weermeijer on Unsplash

ระบบใหม่สามารถถอดรหัสกิจกรรมของสมองระหว่างการนอนหลับเพื่อวิเคราะห์การรวบรวมความจำ นักวิทยาศาสตร์จาก University of Geneva (UNIGE) ได้ผสมผสานปัญญาประดิษฐ์ การใช้ MRI และคลื่นไฟฟ้าสมองเพื่อตรวจดูความสามารถของสมองขณะนอนหลับ เพื่อประเมินความทรงจำเพื่อเก็บเฉพาะความทรงจำที่มีประโยชน์ที่สุดเท่านั้น ทีมงานให้ผู้ทดลองเข้าเครื่อง MRI ในตอนเย็น และให้พวกเขาเล่นเกมจดจำใบหน้า และแก้เขาวงกตสามมิติ ผู้เข้าทดลองไม่รู้ว่าชนะได้เกมเดียวเท่านั้น จากนั้นให้ผู้เข้าร่วมนอนหลับใน MRI เป็นเวลาหนึ่งหรือสองชั่วโมง โดยบันทึกกิจกรรมของสมองอีกครั้ง Virginie Sterpenich ของ UNIGE กล่าวว่าแบบรูปที่สังเกตได้ในการนอนหลับลึกบ่งชี้ว่า สมองของพวกเขาจำได้เฉพาะเกมที่ชนะโดยเปิดใช้งานพื้นที่ที่ใช้ในตอนที่ตื่นอยู่ การทดสอบแสดงให้เห็นว่าเมื่อผู้เข้าร่วมเล่นเกมได้ดีขึ้น พื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับเกมจะถูกเปิดใช้งานมากขึ้นระหว่างการนอนหลับครั้งต่อไป

อ่านข่าวเต็มได้ที่: News-Medical Life Sciences

เครื่องมือในการสำรวจข้อความในสื่อสังคมหลายล้านข้อความสามารถทำนายการเมืองและความวุ่นวายทางการเงินได้

Photo by Merakist on Unsplash

นักวิจัยจาก  University of Vermont  (UVM), Charles River Analytics และ MassMutual Data Science (หน่วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ บริษัทประกันชีวิต Massachusetts Mutual Life Insurance) ได้พัฒนาเครื่องมือออนไลน์ที่เปิดเผยเรื่องราวภายในโพสต์ Twitter หลายพันล้านโพสต์ที่สร้างขึ้นตั้งแต่ปี 2008 เครื่องมือที่ชื่อ Storywrangler ซึ่งขับเคลื่อนโดยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ UVM ที่ Vermont Advanced Computing Core แบ่งทวีตออกเป็นวลีหนึ่ง สอง และสามคำใน 150 ภาษา และกำหนดความถี่ที่มากกว่าล้านล้านคำ แฮชแท็ก แฮนเดิล สัญลักษณ์ และอีโมจิ ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการวิเคราะห์ความนิยมที่เพิ่มขึ้นและลดลงของคำ ความคิด และเรื่องราวทั่วโลก Peter Dodds แห่ง UVM กล่าวว่า "เครื่องมือนี้สามารถทำให้เกิดแนวทางใหม่ๆ ทางด้านสื่อสารมวลชน วิธีที่มีประสิทธิภาพในการใช้งานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการพัฒนาประวัติศาสตร์การคำนวณ" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Vermont

ระบบติดตามของโอลิมปิคเก็บข้อมูลประสิทธิภาพของนักกีฬาได้อย่างไร

ภาพจาก Scientific American

การแข่งขันกีฬาโอลิมปิกปีนี้ที่โตเกียวใช้ระบบติดตามสามมิติขั้นสูง (3D) ที่เก็บข้อมูลประสิทธิภาพของนักกีฬาอย่างละเอียด ระบบ 3DAT ของ Intel ส่งฟุตเทจของกล้องถ่ายทอดสดไปยังคลาวด์ โดยที่ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ใช้การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เพื่อวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของนักกีฬาและระบุลักษณะของประสิทธิภาพที่สำคัญ เช่นความเร็วสูงสุดและการลดความเร็วลงอย่างรวดเร็ว (deceleration) 3DAT แบ่งปันข้อมูลนี้กับผู้ชมในรูปแบบภาพสโลว์โมชั่นของการเคลื่อนไหวในเวลาน้อยกว่า 30 วินาที Jonathan Lee แห่ง Intel และเพื่อนร่วมงานได้ฝึกฝน AI โดยใช้ฟุตเทจของนักกีฬากรีฑาประเภทลู่และลานชั้นยอดที่บันทึกไว้ โดยมีการอธิบายส่วนต่างๆ ของร่างกาย ตัวแบบสามารถเชื่อมโยงวิดีโอกับการเรนเดอร์รูปแบบของนักกีฬาอย่างง่าย AI สามารถติดตาม "โครงร่างนี้" นี้และคำนวณตำแหน่งของร่างกายของนักกีฬาแต่ละคนในรูปแบบสามมิติขณะเคลื่อนที่ไปในการแข่งขัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Scientific American