เราใกล้ที่จะจับคู่ประเภทของเซลล์ทุกประเภทในร่างกายมนุษย์ได้แล้ว

ภาพจาก ScienceAlert

นักวิจัยมากกว่า 2,300 คนใน 83 ประเทศเข้าร่วมในการศึกษา 4 รายการที่รวบรวมการจับคู่เซลล์มากกว่า 1 ล้านเซลล์ในอวัยวะต่างๆ ของมนุษย์ 33 ชิ้น 

Steve Quake แห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดอธิบายว่า "สิ่งที่เราสามารถทำได้ร่วมกันในที่นี้คือช่วยให้เข้าใจและตีความว่าส่วนต่างๆ ของจีโนมถูกใช้เพื่อกำหนดประเภทเซลล์ต่างๆ และสร้างคำจำกัดความระดับโมเลกุลสำหรับเซลล์ประเภทต่าง ๆ ที่เราศึกษาร่วมกันได้อย่างไร

นักวิจัยได้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ตัวใหม่ เพื่อแยกแบบรูปโมเลกุลที่สำคัญ และใช้กระบวนการทดลองเพื่อสร้างโปรไฟล์ประเภทเซลล์อื่น ๆ มากขึ้น เพื่อช่วยรวบรวมและค้นหาผ่านแผนที่เซลล์

ชุดข้อมูลจะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถจัดทำแผนภูมิการเชื่อมโยงระหว่างเซลล์สำหรับแผนที่ร่างกายทั้งตัวของการแสดงกระบวนการทางชีววิทยาและการหยุดชะงักที่ก่อให้เกิดโรค

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ScienceAlert

แกะกล่องดำของการเรียนรู้ของเครื่อง

ภาพจาก MIT News

เฟรมเวอร์กทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology และ Microsoft Research มีวัตถุประสงค์เพื่อหาปริมาณและประเมินความสามารถในการเข้าใจคำอธิบายของตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ในการทำนายของมัน 

เฟรมเวอร์กที่เรียกว่า ExSum (Explanation Summary) สามารถประมวลผลกฎในชุดข้อมูลทั้งชุดได้ ExSum ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูว่ากฎทำได้ตามตัวชี้วัดสามตัวหรือไม่ ได้แก่ ความครอบคลุมซึ่งคือขอบเขตความครอบคลุมของกฎในชุดข้อมูลทั้งหมด ความถูกต้องซึ่งคือเปอร์เซ็นต์ที่ตัวอย่างแต่ละรายการเป็นไปตามกฎ และความคมชัดซึ่งคือกฏมีความแม่นยำเพียงใด 

Yilun Zhou จาก MIT กล่าวว่า "ก่อนงานนี้ หากคุณมีคำอธิบายแบบเฉพาะที่ถูกต้อง แสดงว่าคุณทำเสร็จแล้ว คุณได้รับจอกศักดิ์สิทธิ์ในการอธิบายตัวแบบของคุณ เรากำลังเสนอมิติเพิ่มเติมนี้เพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายเหล่านี้เข้าใจได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

จะเป็นยังไงถ้ามีหุ่นยนต์มาทำสีเล็บให้ในราคา $10

ภาพจาก CNN Business

Target ยักษ์ใหญ่ค้าปลีกได้ติดตั้งหุ่นยนต์ทาสีเล็บที่ผลิตโดยบริษัท Clockwork ที่ร้านค้าสามแห่งในแคลิฟอร์เนียและมินนิโซตา ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการทดสอบเพื่อดูว่าผู้ที่มาจับข่ายซื้อตอบสนองอย่างไร ลูกค้าเลื่อนมือเข้าไปในเครื่อง โดยกล้องสองตัวจะถ่ายรูปเล็บแต่ละเล็บประมาณ 100 รูป

Renuka Apte แห่ง Clockwork กล่าวว่าภาพเหล่านั้นถูกรวมเข้าด้วยกันเป็นกลุ่มของจุดแบบสามมิติที่แสดงรูปร่างของเล็บ ซึ่งระบบจะใช้เพื่อค้นหาขอบของเล็บ จากนั้นอัลกอริทึมมจะกำหนดการเคลื่อนไหวและความเร็วที่เหมาะสมของปิเปตเพื่อทายาทาเล็บ 

Kelsie Marian จากบริษัทวิจัยตลาด Gartner กล่าวว่าการทดลองระยะยาวโดยผู้ค้าปลีก จะทำให้ผู้บริโภครู้สึกสบายใจมากขึ้นกับการที่ต่อไปจะมีหุ่นยนต์ในร้านค้า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN Business

นักวิจัยใช้ AI ในการตรวจจับปั๊มหัวใจที่อ่อนแอผ่านตัววัด ECG ใน Apple Watch ของผู้ป่วย

Photo by Daniel Korpai on Unsplash

นักวิจัยที่ Mayo Clinic ได้พัฒนาอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่สามารถระบุผู้ป่วยที่มีปั๊มหัวใจอ่อนแอโดยอาศัยการติดตามคลื่นไฟฟ้าหัวใจแบบ single-lead จาก Apple Watch นักวิจัยได้ปรับปรุงอัลกอริทีม 12-lead ที่ถูกสร้างขค้นมาสำหรับปั๊มหัวใจที่อ่อนแอ เพื่อตีความสัญญาณ ECG ที่เกิดจาก single-lead ของ Apple Watch พวกเขายังได้พัฒนาแอปสมาร์ตโฟนที่ช่วยให้ผู้เข้าร่วมการศึกษาสามารถส่ง ECG แบบ single-lead จาก Apple Watch ของพวกเขา

Dr. Paul Friedman จาก Mayo Clinic กล่าวว่า "เป็นเรื่องน่าทึ่งอย่างยิ่งที่ AI จะเปลี่ยนสัญญาณ ECG ของนาฬิกาในระดับผู้บริโภคให้กลายเป็นเครื่องตรวจจับภาวะนี้ ซึ่งปกติจะต้องใช้การทดสอบเพื่อให้ได้ภาพจากอุปกรณ์ที่มีราคาแพงและซับซ้อน เช่น การตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจ CT scan หรือ MRI

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Mayo Clinic

เครื่องตอบรับเสมือนบันทึกโลกจริงในขณะที่คุณอยู่ใน VR

ภาพจาก New Scientist

พนักงานสามารถใช้ "เครื่องตอบรับอัตโนมัติ" ความจริงเสมือน (virtual reality) หรือ VR เพื่อบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมของพวกเขาในขณะที่พวกเขากำลังทำงานอยู่ใน VR และแสดงเหตุการณ์นั้นในแบบการสร้างโครงสร้างสามมิติขึ้นใหม่ในภายหลัง

Andreas Fender และ Christian Holb ที่ ETH Zürich ในสวิตเซอร์แลนด์ได้ออกแบบระบบ AsyncReality ซึ่งใช้กล้องตรวจจับความลึกสี่ตัวที่สามารถกำหนดระยะห่างของวัตถุจากกล้องแต่ละตัวและสร้างสภาพแวดล้อมใหม่ในรูปแบบ 3 มิติ

AsyncReality บันทึกการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมและตรวจจับเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกันในขณะที่พนักงานอยู่ใน "โหมดโฟกัส" เพื่อนำมาเล่นตามลำดับในภายหลัง “การจัดเตรียมสำนักงาน ทั้งหมดในอนาคตอาจแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เพราะมันเชื่อมโยงกับโลกเสมือนจริงที่เราโต้ตอบด้วยในเวลาเดียวกัน” Fender กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist