โรงพยาบาลเด็กใน Cincinnati ใช้การผ่าตัดหัวใจแบบ VR ในการรักษาเด็กชาย

Photo by Robina Weermeijer on Unsplash

ทีมศัลยแพทย์ของ Cincinnati Children's Hospital Medical Center (CCHMC)  ใช้ความจริงเสมือน (virtual reality) หรือ VR เพื่อช่วยวางแผนการผ่าตัดเพื่อซ่อมแซมส่วนที่บกพร่องจากโรคหัวใจพิการแต่กำเนิดของ Brayden Otten อายุ 12 ปี 

ระบบ VR ช่วยให้ศัลยแพทย์ "เดินเข้าไปใน" อวัยวะดิจิตอลที่สร้างขึ้นเป็นคู่แฝดของอวัยวะจริงของผู้ป่วย แสดงภาพลักษณะและภาวะแทรกซ้อน และวางแผนการซ่อมแซมในการผ่าตัดเฉพาะบุคคล 

Dr. David Morales แห่ง CCHMC กล่าวว่าการวางแผน VR นั้นง่ายกว่าโมเดลอวัยวะที่พิมพ์แบบสามมิติ ซึ่งจำเป็นต้องพิมพ์ซ้ำทุกครั้งถ้าต้องมีการเปลี่ยนแปลง 

Dr. Ryan Moore จาก CCHMC ได้ผลิตฝาแฝดเสมือนจริงของหัวใจของ Otten และ Morales ก็หมกมุ่นอยู่กับ VR วันแล้ววันเล่า เพื่อวางแผนขั้นตอนรักษา 

Morales กล่าวว่าเทคโนโลยีการวางแผนโดยใช้ VR ถูกนำมาใช้สำหรับการผ่าตัดหัวใจที่ซับซ้อนประมาณ 15 ครั้งแล้วนับถึงตอนนี้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Cincinnati Enquirer

วิธีการตรวจสอบการระเบิดของนิวเคลียร์

 

Alex Witsil ภาพจาก University of Alaska Fairbanks

Alex Witsil แห่ง  University of Alaska Fairbanks ได้รวบรวมคลังสัญญาณประดิษฐ์ (artificial signal) เพื่อสอนคอมพิวเตอร์ให้ตรวจจับการระเบิด ซึ่งรวมถึงการระเบิดของนิวเคลียร์ โดยใช้การตรวจจับเสียงอินฟรา (infrasound) จากไมโครโฟนเดี่ยว (single-michrophone) อัลกอริธึมการตรวจจับในปัจจุบันขึ้นอยู่กับอาร์เรย์ของไมโครโฟนเดี่ยวหลายตัว ซึ่งมีราคาแพงกว่า และเกิดความเสียหายได้ง่าย 

ไมโครโฟนอินฟราเรดแบบเดี่ยวช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับเนื่องจากแต่ละตัวมีการใช้งานอยู่แล้ว และสามารถฝึกคอมพิวเตอร์ให้ระบุการระเบิดได้โดยใช้ลายเซ็นระเบิดประดิษ้ทีฐ์ (blast signature) อย่างเช่นที่ Witsil สร้างขึ้น  "วิธีการที่เราค้นคว้าขึ้นมานี้ จะช่วยให้หน่วยงานตรวจสอบสามารถตรวจจับการระเบิดได้จากระยะทางไกลได้สูงสุดไม่เกิน 100 กิโลเมตร" Witsil กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Alaska Fairbanks

การเดินผ่านเครื่องตรวจจับโลหะอาจถูกแฮกได้

ภาพจาก Gizmodo

นักวิจัยที่ Cisco Talos ระบุช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ 9 รายการในเครื่องตรวจจับโลหะที่ใช้กันทั่วไปซึ่งผลิตโดย Garrett ช่องโหว่ถูกตรวจพบในโมดูล iC ของ Garrett ซึ่งให้บริการการเชื่อมต่อเครือข่ายกับตัวตรวจจับการเดินผ่านยอดนิยมสองตัว โมดูลนี้ใช้เพื่อควบคุมเครื่องตรวจจับจากระยะไกลและดำเนินการตรวจสอบและวินิจฉัยตามเวลาจริง (real-time) 

นักวิจัยเขียนในบล็อกโพสต์ว่า "ผู้โจมตีสามารถจัดการโมดูลนี้เพื่อตรวจสอบสถิติของเครื่องตรวจจับโลหะจากระยะไกล เช่น สัญญาณเตือนทำงาน หรือจำนวนผู้ที่เดินผ่านเครื่อง พวกเขายังสามารถเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าได้ เช่น การปรับเปลี่ยนระดับความไวของอุปกรณ์ ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อผู้คนที่ความปลอดภัยของเขาขึ้นอยู่เครื่องตรวจจับโลหะเหล่านี้" 

Talos กล่าวว่าผู้ใช้อุปกรณ์สามารถบรรเทาข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยได้โดยการอัปเดตโมดูล iC เป็นเฟิร์มแวร์เวอร์ชันล่าสุด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Gizmodo

ภาษาเขียนโปรแกรมยอดนิยมอันดับหนึ่งยังคงรักษาอันดับไว้ได้

Photo by Chris Ried on Unsplash

Python ได้อันดับหนึ่งในรายการภาษาการเขียนโปรแกรมของ Tiobe เป็นปีที่สองติดต่อกัน โดยมันได้รับตำแหน่งภาษาโปรแกรมแห่งปี  การจัดอันดับ Tiobe ขึ้นอยู่กับคำที่นักพัฒนาใช้ในการค้นหาภาษา โดยแบ่งตามส่วนแบ่งการค้นหาของแต่ละภาษา 

Python ได้รับความนิยมจากการใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และวิทยาศาสตร์ข้อมูล และมีไลบรารีซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุม ตัวภาษาทำงานได้ดีบนฮาร์ดแวร์ระดับไฮเอนด์ และยังเปิดโอกาสในการพัฒนาบนแพลตฟอร์มคลาวด์เช่น Azure 

"Python มีทุกอย่างที่จะกลายเป็นภาษาโปรแกรมมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับหลายๆ โดเมน" Paul Jensen จาก Tiobe กล่าว "ไม่มีวี่แววว่าพาเหรดแห่งชัยชนะของ Python จะหยุดในเร็วๆ นี้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

การระบุการอัดเสียงปลอม

Schönherr และ Frank ภาพจาก Ruhr-Universität Bochum (Germany)

Joel Frank และ Lea Schönherr ที่ Ruhr-Universität Bochum (RUB) ของเยอรมนี กำลังพัฒนาเครื่องมือในการระบุการอัดเสียงปลอมที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI 

นักวิจัยได้รวบรวมชุดข้อมูลเสียงแบบ deepfake ที่สร้างขึ้นโดย AI ประมาณ 118,000 รายการ ซึ่งประกอบด้วยเนื้อหาภาษาอังกฤษและภาษาญี่ปุ่นโดยมีความยาวประมาณ 196 ชั่วโมง จากนั้นจึงเปรียบเทียบ deepfake กับการบันทึกคำพูดจริง และพล็อต (plot) ไฟล์ในรูปแบบสเปกโตรแกรมที่แสดงการกระจายความถี่ตามช่วงเวลา ทำให้เห็นความแตกต่างที่ละเอียดอย่างมากในย่านความถี่สูงระหว่างไฟล์จริงและไฟล์ปลอม 

Frank และ Schönherr ได้เขียนโปรแกรมจากอัลกอริธึมที่สามารถแยกแยะระหว่าง deepfakes และคำพูดจริง เพื่อเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ในการคิดค้นวิธีการตรวจจับแบบใหม่

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ruhr-Universität Bochum (Germany)