NASA และ ESA ร่วมมือกันเพื่อเผยแพร่แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์แบบเปิดเผยรหัสในคลาวด์

ภาพจาก NASA

National Aeronautics and Space Administration หรือ NASA และ European Space Agency หรือ ESA ได้พัฒนา Multi-Mission Algorithm and Analysis Platform (MAAP) ซึ่งเป็นเครื่องมือเปิดเผยรหัส (open source) สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล Earth Science ในระบบคลาวด์ MAAP ให้การเข้าถึงข้อมูลวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับโลก (Earth science) จาก NASA และ ESA อย่างราบรื่น ดังนั้นนักวิจัยสามารถทำงานร่วมกันเพื่อพัฒนาอัลกอริทึมและโค้ดได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาวิเคราะห์และนำเสนอภาพของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้จากดาวเทียม สถานีอวกาศนานาชาติ และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ในขั้นต้น MAAP จะมุ่งเน้นไปที่การวัดชีวมวลเหนือพื้นดิน ในการกำหนดขนาดและปริมาณคาร์บอนของป่าไม้ของโลก เพื่อช่วยในการจัดการการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อแก้ไขปัญหาวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับโลกในส่วนที่กว้างกว่านี้ จะถูกเพิ่มใน MAAP เวอร์ชัน 2 ซึ่งกำหนดจะเผยแพร่ในช่วงฤดูใบไม้ผลิ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NASA

คำที่ใช้ในงานวิจัยด้านการทำเหมืองข้อความนั้นมีอคติ

Photo by Shahadat Rahman on Unsplash

นักวิจัยของ Cornell University พบรายการคำศัพท์ที่บรรจุและแบ่งปันกันเพื่อหาปริมาณอคติในข้อความออนไลน์ มักประกอบด้วยคำหรือ "กลุ่มคำ (seeds)" ที่มีอคติทั้งโดยตัวมันเองและกลุ่มของมัน ตัวอย่างเช่น การมีคำว่า "แม่ (mom)" ในกลุ่มคำที่ใช้วิเคราะห์ข้อความที่เกี่ยวกับเรื่องเพศในการทำงานบ้านจะทำให้ได้ผลลัพธ์เป็นเพศหญิง Maria Antoniak จาก Cornell กล่าวว่า "เป้าหมายไม่ใช่เพื่อด้อยค่าการค้นหา แต่เพื่อช่วยให้นักวิจัยคิดถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากกลุ่มคำที่ใช้สำหรับการตรวจจับอคติ"  เธอกล่าวว่ากลุ่มคำบางกลุ่มไม่มีเอกสาร หรืออยู่ลึกเข้าไปในรหัสของตัวแบบและชุดข้อมูล Antoniak แนะนำให้นักวิจัยด้านมนุษยศาสตร์ดิจิทัลและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ติดตามต้นกำเนิดของชุดกลุ่มคำและคุณสมบัติของมัน ตรวจสอบและทดสอบด้วยตนเอง และจัดทำเอกสารเกี่ยวกับกลุ่มคำและเหตุผลของการได้มาของกลุ่มคำนี้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Cornell Chronicle

องค์กรมวยใช้ AI ตรวจสอบผู้ตัดสินเพื่อนำความเชื่อมั่นกลับคืนมา

Photo by Hermes Rivera on Unsplash

สมาคมมวยสากลสมัครเล่น หรือ AIBA ใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อประเมินผู้ตัดสินและผู้ตัดสินก่อนที่จะทำให้พวกเขาโปร่งใสสำหรับการแข่งขันมวยสากลสมัคเล่นชิงแชมป์โลกชายที่กำลังแข่งขันอยู่  และเพื่อฟื้นฟูความน่าเชื่อถือหลังจากถูกกล่าวหาว่ามีการทุจริต Richard McLaren จาก AIBA กล่าวว่าระบบวิเคราะห์เสียงอัตโนมัติ "วัดการทำงานของสมองในการตอบสนองต่อคำพูด" และระบุเกรดให้แก่ผู้ตัดสินเป็นความเสี่ยงต่ำ ปานกลาง หรือสูง McLaren กล่าวว่าโครงการ AI "ระบุปัญหาได้อย่างชัดเจน" หากใช้ในการตรวจสอบก่อนการแข่งขัน การสัมภาษณ์หลังการแข่งขัน และ "การประเมินโดยมนุษย์" เกี่ยวกับความเหมาะสมของเจ้าหน้าที่ เขาแนะนำว่าระบบ AI สามารถช่วย AIBA "จัดบ้านของพวกเขาให้เป็นระเบียบ" และสามารถนำมาใช้กับกีฬาชนิดอื่นในโอลิมปิกที่ต้องใช้กรรมการในการตัดสินผลการแข่งขัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Associated Press

เพิ่มเติมเสริมข่าว: ขณะที่สรุปข่าวนี้รายการนี้จบลงแล้ว รายการนี้จัดระหว่างวันที่ 24 ตุลาคม ถึง 6 พฤศจิกายน 2564

AI สามารถเปลี่ยนคอลเลคชันภาพสองมิติเป็นโลกสามมิติที่เข้าไปสำรวจได้

ภาพจาก New Scientist

โครงข่ายประสาทเทียมที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก University of Erlangen-Nuremberg ของเยอรมนี สามารถแปลงภาพสองมิติมาตรฐานให้กลายเป็นโลกสามมิติที่สำรวจได้ การใช้ภาพนิ่งและแบบจำลอง 3 มิติแบบหยาบ ๆ ของฉากที่สร้างขึ้นโดยใช้ COLMAP ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่หาซื้อได้ทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียมสามารถกำหนดได้ว่าฉากนั้นจะมีลักษณะเป็นอย่างไรจากทุกมุม ตัวอย่างที่ราบรื่นที่สุดของโลก 3 มิติถูกสร้างขึ้นโดยใช้ภาพ 300 ถึง 350 ภาพที่ถ่ายจากมุมต่าง ๆ Darius Rückert จาก Erlangen-Nuremberg กล่าวว่า "ยิ่งคุณมีรูปภาพมากเท่าใด คุณภาพก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ตัวแบบไม่สามารถสร้างสิ่งที่มันไม่เคยเห็น "Tim Field ของ Abound Labs กล่าวว่าระบบนี้เป็น "การพิสูจน์ว่าระบบสร้างภาพเหมือนจริง (photorealism) แบบอัตโนมัตินั้นเป็นไปได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  New Scientist

AI ไขความกระจ่างว่าสมองประมวลผลภาษาอย่างไร

ภาพจาก MIT News

การวิจัยโดยนักประสาทวิทยาของ Massachusetts Institute of Technology (MIT)  นำเสนอกลไกพื้นฐานของตัวแบบภาษาทำนายล่วงหน้า (predictive language) ที่ทำงานคล้ายกับศูนย์ประมวลผลภาษาของสมองมนุษย์ Nancy Kanwisher แห่ง MIT กล่าวว่า "ยิ่งตัวแบบทำนายคำถัดไปได้ดีเท่าไร ก็ยิ่งเข้ากับสมองของมนุษย์ได้ใกล้เคียงมากขึ้นเท่านั้น" ตัวแบบคอมพิวเตอร์ที่ทำงานได้ดีกับงานด้านอื่น ๆ ของภาษา ไม่ได้แสดงความคล้ายคลึงกัน ซึ่งอนุมานได้ว่าสมองอาจขับเคลื่อนการประมวลผลภาษาโดยใช้การคาดคะเนคำถัดไป Daniel Yamins แห่ง Stanford University กล่าวว่า "เนื่องจากเครือข่าย AI [ปัญญาประดิษฐ์] ไม่ได้พยายามเลียนแบบสมองโดยตรง แต่กลับกลายเป็นว่าทำงานเหมือนสมอง นี่แสดงให้เห็นว่าในแง่หนึ่งมันเป็น วิวัฒนาการแบบบรรจบกัน (covergent evolution) ที่เกิดขึ้นระหว่าง AI กับธรรมชาติ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News