เครื่องมือทำเหมืองข้อมูลต่อสู้กับข้อมูลผิดเกี่ยวกับ COVID-19 เพื่อระบุอาการ

ภาพจาก UC Riverside News

นักวิจัยจาก University of California, Riverside (UCR) และ University of Texas Rio Grande Valley ได้พัฒนาอัลกอริธึมที่ระบุอาการ COVID-19 ที่ไม่เป็นเอกลักษณ์ 3 อาการ ซึ่งแตกต่างจากอาการของโรคไข้หวัดใหญ่ อัลกอริทึมได้ขุดข้อมูล Google Trends ของปี 2019 และ 2020 โดยใช้การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติที่ไม่เป็นลบ (nonnegative discriminative analysis) ที่เขาเรียกว่า DNA เพื่อหาคำหลักที่ไม่ซ้ำกันในชุดข้อมูลหนึ่งเมื่อเทียบกับอีกชุดหนึ่ง Jia Chen จาก UCR กล่าวว่า "เราคิดว่าการค้นหาอาการในปี 2019 จะนำไปสู่โรคไข้หวัดใหญ่หรือโรคทางเดินหายใจอื่น ๆ ในขณะที่การค้นหาอาการเดียวกันในปี 2020 อาจจะเป็นไข้หวัดใหญ่หรือโควิด-19 โดยการใช้  DNA เราสามารถหาความแตกต่างกันในชุดข้อมูลสองชุดได้ ซึ่งสิ่งที่ปรากฏออกมาก็คือคำที่ใช้กันในหมู่แพทย์ ซึ่งก็พิสูจน์ว่าวิธีของเราได้ผล"  Jia Chen จาก UCR ยังอธิบายอัลกอริทึมว่าง่ายต่อการรวมเข้ากับเครื่องมือที่อาจช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ตรวจสอบโรคอื่น ๆ และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอาการของโรค

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC Riverside News

นักวิจัยสอน AI ให้เห็นความลึกในภาพถ่าย ภาพวาด

ภาพจาก SFU

นักวิจัยจาก Simon Fraser University (SFU) ในแคนาดาและ Adobe Research ใช้กระบวนการที่เรียกว่าการประมาณความลึกด้วยตาข้างเดียว เพื่อสอนปัญญาประดิษฐ์ในการระบุความลึกจากภาพถ่ายเดียว Sebastian Dille จาก SFU กล่าวว่า "เราวิเคราะห์ภาพและปรับกระบวนการของเราให้เหมาะสม โดยดูที่เนื้อหาภาพตามข้อจำกัดของสถาปัตยกรรมปัจจุบัน เราให้ป้อนภาพเข้าเครือข่ายในรูปแบบต่างๆ เพื่อสร้างรายละเอียดให้มากที่สุดเท่าที่ตัวแบบจะทำได้ ในขณะที่รักษารูปทรงที่สมจริงเอาไว้" Yagiz Aksoy แห่ง SFU กล่าวเสริมว่า "ด้วยแผนที่ความลึกที่มีความละเอียดสูงที่เราสามารถหาได้สำหรับภาพถ่าย ศิลปินและผู้สร้างเนื้อหาสามารถถ่ายโอนภาพถ่ายหรืองานศิลปะของพวกเขาไปยังโลก 3 มิติ (สามมิติ) ที่สมบูรณ์ได้ทันที"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Simon Fraser University (Canada)

กล้องจุลทรรศน์ราคาไม่แพงที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติอาจตรวจพบโคโรนาไวรัสในเลือดได้

ภาพจาก IEEE Spectrum

กล้องจุลทรรศน์ที่พิพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติอาจตรวจโคโรนาไวรัสในหยดเลือดได้ ผ่านการใช้กล้องจุลทรรศน์โฮโลแกรมดิจิทัล (digital holographic microscopy ) และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) อุปกรณ์นี้พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ที่ University of Connecticut (UConn) ใช้ส่วนประกอบราคาประหยัดที่ Bahram Javidi ของ UConn กล่าวว่าหาซื้อได้ง่าย: กล้อง เลเซอร์ไดโอด เลนส์ใกล้วัตถุ (objective lens)  แผ่นแก้ว และ และเซ็นเซอร์รับภาพแบบ CMOS ในการทดสอบตัวอย่างเลือดจากผู้ป่วย 10 รายที่ตรวจพบไวรัส และเจ้าหน้าที่สาธารณสุข 14 คนที่ผลตรวจเป็นลบ กล้องจุลทรรศน์สามารถตรวจพบ coronavirus ได้ 80% จากตัวอย่างผู้ป่วย อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพของการทดสอบสำหรับการตรวจหาในระยะเริ่มต้นยังไม่ชัดเจน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

เราลบข้อมูลส่วนตัวออกจากอุปกรณ์จริง ๆ ก่อนจะทิ้งมันไปหรือเปล่า

Photo by Rishabh Malhotra on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์จาก University of Guelph (U of G) และ University of Waterloo ระบุว่าผู้ใช้หลายคนทิ้งข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนไว้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของตนเมื่อจะทิ้งมัน นักวิจัยสำรวจและสัมภาษณ์ผู้คน 166 คน และพบว่ามีเพียง 62% ของผู้ที่ขาย บริจาค รีไซเคิล หรือคืนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ให้กับผู้ผลิตลบข้อมูลผ่านการรีเซ็ตเป็นค่าจากโรงงาน (factory reset) ที่ปลอดภัย   อีก 25% ใช้เทคนิคที่ไม่ปลอดภัย เช่น การย้ายไฟล์ไปยังถังรีไซเคิลหรือถังขยะแล้วล้างข้อมูล ขณะที่ 8% ไม่ได้พยายามลบข้อมูลส่วนบุคคลด้วยซ้ำ Hassan Khan แห่ง U of G กล่าวว่า "เมื่อเราลบไฟล์ด้วยตนเองไฟล์จะยังคงอยู่ เฉพาะข้อมูลการเข้าถึงไฟล์เท่านั้นที่จะถูกลบ" Khan แนะนำว่าผู้ผลิตอุปกรณ์ควรใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจจับเมื่อผู้ใช้ทิ้งอุปกรณ์ของตน และแนะนำพวกเขาให้ใช้กระบวนการลบข้อมูลที่เหมาะสม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Waterloo Cheriton School of Computer Science (Canada)

การหักเหแสงเพื่อให้ได้อินเทอร์เน็ตที่ถูกกว่า

ภาพจาก MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

นักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT)  ได้พัฒนาระบบที่ยังคงรักษาการเชื่อมต่อเครือข่ายเอาไว้ได้ได้เมื่อสายไฟเบอร์ออปติกหัก โดยการปรับค่าให้ส่งสัญญาณออปติคอลจากเส้นใยที่เสียหายไปยังเส้นที่ดีอยู่ ระบบนี้มีชื่อว่า ARROW จากการจำลองพบว่า ARROW สามารถรองรับจำนวนข้อมูลได้มากถึง 2.4 เท่า โดยไม่ต้องติดตั้งสายไฟเบอร์ใหม่ ในขณะที่ยังคงความเสถียรของเครือข่ายไว้ได้   นักวิจัยกำลังทำงานร่วมกับ Facebook เพื่อปรับใช้ ARROW ในเครือWAN (Wide-Area_network) จริง ๆ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory