วันพุธที่ 23 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2565

เทคโนโลยีการรับรู้จากระยะไกลช่วยลดมลพิษทางอากาศในเมือง

car-pollution
ภาพจาก University of Technology Sydney (Australia)

นักวิจัยจาก University of Technology Sydney (UTS) ของออสเตรเลีย   Hong Kong Environmental Protection Department, และ Hong Kong Vocational Training Council พบว่าการใช้ระบบตรวจวัดการปล่อยมลพิษจากระยะไกลของเมือง ร่วมกับโครงการตรวจสอบและซ่อมแซมยานพาหนะที่มีมลพิษสูงสามารถปรับปรุงคุณภาพอากาศของเมืองนั้นได้อย่างมีนัยสำคัญ

การวิเคราะห์ระบุว่าโครงการบังคับใช้การสำรวจระยะไกลของฮ่องกงนำไปสู่การลดระดับมลพิษทางอากาศอย่างมีนัยสำคัญอย่างต่อเนื่อง 

Yuhan Huang จาก UTS กล่าวว่า "การกำหนดเป้าหมายไปยังส่วนเล็กๆ ของสิ่งที่ปล่อยมลพิษปริมาณสูงอย่างการควบคุมการปล่อยมลพิษของรถยนต์ ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการซ่อมแซมสำหรับทั้งรัฐบาลและเจ้าของรถได้อย่างมาก เมื่อเทียบกับการสุ่มตัวอย่างแบบพาสซีฟ (passive sampling) หรือการตรวจสอบตามช่วงเวลา" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Technology Sydney (Australia)

วันอังคารที่ 22 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2565

กว่าสองเท่าของผู้ป่วยผิวดำมีแนวโน้มที่จะถูกอธิบายในทางลบในเวชระเบียน

hand-of-blac-patient
ภาพจาก UChicago News

นักวิจัยจาก University of Chicago Medicine ได้ขุดบันทึกสุขภาพทางอิเล็กทรอนิกส์ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และพบว่าผู้ป่วยผิวดำมีแนวโน้มที่จะถูกอธิบายในแง่ลบมากกว่า 

อัลกอริธึมค้นหาบันทึกของผู้ป่วยที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่า 18,000 คน โดยค้นประวัติและบันทึกด้านกายภาพมากกว่า 40,000 รายการ สำหรับประโยคที่มีคำอธิบายเชิงลบ เช่น "ดื้อ" หรือ "ไม่ทำตามข้อกำหนด" นักวิจัยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อแยกแยะบริบทที่ใช้คำศัพท์เพื่ออธิบายผู้ป่วยหรือพฤติกรรมในเชิงลบของผู้ป่วย

 ผู้ป่วยผิวดำมีโอกาสเป็น 2.54 เท่าของคนไข้ผิวขาวที่มีตัวบ่งชี้เชิงลบอย่างน้อยหนึ่งรายการในบันทึก โดยมักใช้คำอธิบายเชิงลบกับผู้ป่วยที่ยังไม่แต่งงาน และผู้ที่มีประกันสุขภาพจากรัฐบาล

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UChicago News

วันจันทร์ที่ 21 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2565

Digital Athlete ของ NFL ใช้ AI ช่วยลดการกระทบกระเทือนและการบาดเจ็บได้อย่างไร

NFL
ภาพจาก Photo by Adrian Curiel on Unsplash

National Football League (NFL) และ Amazon Web Services ได้สร้าง Digital Athlete ซึ่งเป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ภาพโทรทัศน์และเซ็นเซอร์ในชุดฟุตบอลเพื่อช่วยลดการบาดเจ็บในเกมอเมริกันฟุตบอล  ระบบสร้างตัวตนดิจิทัลของนักกีฬาในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง และใช้การเรียนรู้ของเครื่องและคอมพิวเตอร์วิชัน (computer vision) เพื่อระบุผลกระทบและการบาดเจ็บต่อร่างกายเสมือนของเขา/เธอ

Priya Ponnapalli ที่ Amazon Machine Learning Solutions Lab กล่าวว่าการตั้งค่าเสมือนช่วยให้สามารถสัมผัสสถานการณ์ของเกมและสภาพแวดล้อมได้โดยไม่จำกัด "ทำให้สามารถทดสอบอุปกรณ์ความปลอดภัยใหม่ ทดสอบเมื่อกติกาเปลี่ยนไป และคาดการณ์เหตุการณ์การบาดเจ็บของผู้เล่นและแนวท้างการฟื้นฟูในท้ายที่สุด"

Jeff Miller จาก NFL กล่าวว่า "การทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจว่าผู้เล่นโดนหมวกกันน็อคกี่ครั้งในระหว่างเกม จะช่วยหาวิธีที่จะลดปริมาณการสัมผัสหมวกกันน็อค"

อ่านข่างเต็มได้ที่: New Scientist

วันอาทิตย์ที่ 20 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2565

เฮลิคอปเตอร์ Black Hawk บินโดยไม่มีนักบินอยู่ในเครื่อง

black-hawk
ภาพจาก CNN

สำนักงานโครงการวิจัยขั้นสูงด้านการป้องกันประเทศของกระทรวงกลาโหมสหรัฐ หรือ DARPA ประกาศว่าเฮลิคอปเตอร์ Black Hawk ทำการบินอัตโนมัติครั้งแรกที่ Fort Campbell ในรัฐเคนตักกี้ เมื่อเร็ว ๆ นี้ 

เฮลิคอปเตอร์บินเป็นเวลา 30 นาทีโดยไม่มีผู้โดยสารอยู่บนเครื่อง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Aircrew Labor In-Cockpit Automation System (ALIAS) ของ DARPA

เครื่องบิน UH-60A รุ่น Black Hawk ได้รับการติดตั้งเทคโนโลยีอัตโนมัติ Sikorsky MATRIX จาก Lockheed Martin เพื่อให้สามารถบินได้โดยไม่ต้องใช้นักบิน

Stuart Young จาก DARPA กล่าวว่า "ด้วย ALIAS กองทัพจะมีความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงานมากขึ้น ซึ่งรวมถึงความสามารถในการควบคุมเครื่องบินตลอดเวลาทั้งกลางวันและกลางคืน ทั้งที่มีและไม่มีนักบิน และในสภาวะที่ยากลำบากต่างๆ เช่น การต่อสู้ สภาวะที่มีความแออัด และสภาพวิสัยทัศน์ที่ไม่ดี 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN

วันเสาร์ที่ 19 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2565

ระบบคอมพิวเตอร์วิชันถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์เซลล์ในวีดีโอจากกล้องจุลทรรศน์

neutrophil-segmentation
ภาพจาก Universidad Carlos III de Madrid (Spain)

ทีมนักวิจัยนานาชาติได้พัฒนาระบบคอมพิวเตอร์วิขชันที่สามารถวิเคราะห์เซลล์ในวิดีโอชีวการแพทย์ที่ถ่ายด้วยกล้องจุลทรรศน์ได้โดยอัตโนมัติ ระบบนี้รวมโครงข่ายประสาทเชิงลึก (deep neural network) เทคนิคทางสถิติ และตัวแบบทางเรขาคณิต

Ivan González Díaz ที่มหาวิทยาลัย Universidad Carlos III de Madrid ของสเปน กล่าวว่าระบบนี้ให้ความแม่นยำและความเร็วที่ดีขึ้น "มันไม่เหมาะในทางปฏิบัติที่จะให้ผู้เชี่ยวชาญด้านชีววิทยาแบ่งกลุ่มและติดตามเซลล์ในวิดีโอเป็นเวลาหลายเดือน" เขากล่าว "ในทางกลับกัน เพื่อให้ได้แนวคิดโดยประมาณ (เพราะขึ้นอยู่กับจำนวนเซลล์และความลึกของปริมาตร 3 มิติ [สามมิติ]) ระบบของเราใช้เวลาเพียง 15 นาทีในการวิเคราะห์วิดีโอความยาว 5 นาที"

นักวิทยาศาสตร์ที่ใช้วิธีนี้ได้ค้นพบว่าเซลล์ภูมิคุ้มกันนิวโทรฟิลมีพฤติกรรมที่แตกต่างกันในเลือดระหว่างการอักเสบ และหนึ่งในความหลากหลายนั้นดูเหมือนจะเชื่อมโยงกับการพัฒนาของโรคหัวใจและหลอดเลือด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Universidad Carlos III de Madrid (Spain)