ระบบทำให้ตรวจจับโรคหัวใจผ่านแอปได้

Photo by camilo jimenez on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์จาก American Institute of Physics ได้สร้างระบบที่สามารถตรวจจับการตีบของลิ้นหัวใจเอออร์ตา (aortic valve) ได้ ซึ่งพวกเขากำลังพยายามแปลงให้เป็นแอปพลิเคชันโทรศัพท์

Mohanachandran Nair Sindhu Swapna จากมหาวิทยาลัย Kerala ของอินเดียกล่าวว่าระบบนี้สร้างขึ้นโดยใช้เครื่องตรวจฟังเสียงและคอมพิวเตอร์เท่านั้น สามารถวิเคราะห์สภาพได้ ซึ่งทำให้เสียง "ตุบ-ตับ" ของหัวใจเกิดขึ้นพร้อมกันแทนที่จะแยกกัน

นักวิจัยใช้กรเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อตรวจสอบกราฟของคะแนนของหัวใจและเพื่อระบุพาหะของหลอดเลือดตีบด้วยผลลัพธ์ที่แม่นยำ 100% Swapna กล่าวว่า "วิธีการที่เสนอนี้สามารถขยายไปยังสัญญาณเสียงหัวใจ สัญญาณเสียงปอด หรือสัญญาณเสียงไอ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Newsweek

เพิ่มประสิทธิภาพการผสมของไหลด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

ภาพจาก Tokyo University of Science (Japan)

นักวิจัยในญี่ปุ่นได้เสนอแนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผสมของไหล (fluid) สำหรับการไหลแบบราบ

นักวิจัยใช้การเรียนรู้การแบบเสริมแรง (reinforcement learning) หรือ RL ซึ่งตัวแทนอัจฉริยะ (intelligent agent) ดำเนินการในสภาพแวดล้อมเพื่อทำให้รางวัลสะสมมีค่าสูงสุด

Masanobu Inubushi แห่งมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์แห่งโตเกียวกล่าวว่าโปรแกรมดังกล่าว "ระบุการควบคุมการไหลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจบลงด้วยการผสมที่รวดเร็วแบบทวีคูณโดยไม่ต้องมีความรู้มาก่อน"

วิธีการ RL ยังช่วยให้เกิดการถ่ายโอนการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพของ "เครื่องผสม" ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว ซึ่งช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมได้อย่างมาก

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Tokyo University of Science (Japan)

อัลกอริทึมปรับการใช้ยาปฏิชีวนะให้เหมาะสมในที่ที่สุขอนามัยและสุขาภิบาลไม่ดี

ภาพจาก University of Florida Health

กลุ่มนักวิทยาศาสตร์นานาชาติได้พัฒนาเครื่องมือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ซึ่ งใช้อัลกอริทึมคำนวณว่าอาการท้องร่วงเกิดจากไวรัสเพียงอย่างเดียวหรือไม่ เพื่อจำกัดการใช้ยาปฏิชีวนะอย่างผิด ๆ 

อัลกอริทึมการทำนายอาการท้องร่วง (Diarrheal Etiology Prediction) หรือ DEP จะขุดชุดข้อมูลที่มีประวัติทางคลินิก อาการเฉพาะของผู้ป่วย และข้อมูลสภาพอากาศในท้องถิ่น นักวิจัยใช้มันเพื่อตรวจสอบสมมติฐานของพวกเขาว่า มันจะช่วยในการตัดสินใจของแพทย์ในการสั่งจ่ายยาปฏิชีวนะให้กับเด็กที่มีอาการท้องร่วงหรือไม่

โครงการนี้มีแพทย์เข้าร่วม 30 คนและใช้บันทึกสุขภาพของผู้ป่วยเกือบ 1,000 คนอายุระหว่าง 2 เดือนถึง 5 ขวบ ในสถานที่ 7 แห่งในบังกลาเทศและมาลี

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Florida Health

หุ่นยนต์สุนัขเรียนรู้ที่จะเดินบนสภาพแวดล้อมที่ยากลำบากได้ใน 20 นาที

ภาพจาก New Scientist

นักวิจัยจาก University of California, Berkeley (UC Berkeley) ได้พัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ช่วยให้สุนัขหุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะเดินทางในภูมิประเทศที่ยากลำบากในเวลาเพียง 20 นาที

อัลกอริทึม Q-learning ไม่ต้องการตัวแบบของภูมิประเทศเป้าหมาย Sergey Levine จาก UC Berkeley กล่าวว่า ผลที่ได้คือ "เราไม่จำเป็นต้องเข้าใจว่าสภาพแวดล้อมกายภาพเป็นอย่างไร เราเพียงแค่ปล่อยหุ่นยนต์เข้าไปในสภาพแวดล้อมและเปิดใช้งาน"  อัลกอริทึมจะสอนหุ่นยนต์โดยให้รางวัลสำหรับการกระทำที่ประสบความสำเร็จแต่ละครั้งจนกว่าจะถึงเป้าหมายสูงสุด 

นักวิจัยแสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์สามารถเดินบนภูมิประเทศที่ไม่เคยพบมาก่อน รวมทั้งหญ้า ชั้นเปลือกไม้ ที่นอนเมมโมรี่โฟม และเส้นทางเดินป่า หลังจากให้ฝึกในพื้นที่แต่ละแบบประมาณ 20 นาที

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

PetTrack ช่วยให้เจ้าของรู้ว่าสุนัขอยู่ที่ไหน

ภาพจาก Georgia Tech Research

ระบบ PetTrack ที่พัฒนาโดยนักวิจัยของ Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) ใช้เซ็นเซอร์ร่วมกันเพื่อบอกเจ้าของสัตว์เลี้ยงว่าสัตว์ของพวกเขาอยู่ที่ไหนในแบบเรียลไทม์ "PetTrack ประกอบด้วยสองอย่าง: หนึ่งคือการรู้ตำแหน่งภายในบ้านของสัตว์เลี้ยง และสองพยายามที่จะเข้าใจว่าพวกมันทำอะไรอยู่" Ashutosh Dhekne จาก Georgia Tech กล่าว

อุปกรณ์ที่สามารถติดเข้ากับปลอกคอของสัตว์เลี้ยงได้นั้นมีเซ็นเซอร์ไร้สายที่ใช้คลื่นวิทยุอัลตร้าไวด์แบนด์เพื่อระบุตำแหน่งของสัตว์ในระยะห่างสูงสุด 100 ฟุต รวมถึง แอคเซเลโรมิเตอร์ (accelerometer๗ เพื่อบอกว่ามันยืน นั่ง หรือพักอยู่ ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลนี้ผ่านแอปพลิเคชันสมาร์ตโฟน

Dhekne กล่าวว่า "เมื่อรวมเอาข้อมูลที่บอกว่าสัตว์เลี้ยงอยู่ที่ไหน และเข้าใจว่ามันกำลังทำอะไร เราสามารถสร้างแผนที่สรุปว่าสัตว์เลี้ยงอยู่ที่ไหนในระหว่างวัน และกิจกรรมที่สัตว์เลี้ยงกำลังทำอยู่"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Georgia Tech Research