การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอาจเป็นภัยคุกตามต่อซุปเปอร์คอมพิวเตอร์

ภาพจาก  Science

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศกำลังเป็นอันตรายต่อการทำงานของอุปกรณ์ประมวลผลประสิทธิภาพสูง (high performance computing) หรือ HPC 

Natalie Bates จากห้อง Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) ของกระทรวงพลังงานสหรัฐ กล่าวว่าอุปกรณ์ดังกล่าว ซึ่งรวมถึงซุปเปอร์คอมพิวเตอร์และศูนย์ข้อมูล มีความเสี่ยงเนื่องจากความต้องการระบบหล่อเย็นที่มีประสิทธิภาพสูง และการใช้พลังงานจำนวนมาก

ความชื้นที่เพิ่มขึ้นซึ่งเกิดจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศสามารถลดประสิทธิภาพของเครื่องทำความเย็นแบบระเหยที่ศูนย์ HPC หลายแห่งต้องพึ่งพา และยังอาจทำให้ระบบมีความเสี่ยงที่จะระเบิด 

Nicolas Dubé ของ Hewlett Packard Enterprise กล่าวว่าค่าใช้จ่ายในการอัพเกรดอุปกรณ์ให้มีความสามารถสูงขึ้นเพื่อปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว ได้ผลักดันให้ศูนย์ HPC บางแห่งไปยังสถานที่ที่เย็นกว่าและแห้งกว่า เช่น แคนาดาและฟินแลนด์

Anna-Maria Bailey แห่ง LLNL กล่าวว่าค่าใช้จ่ายในการย้ายที่ตั้งอาจสูงมากจนจ่ายไม่ไหว ดังนั้นโรงงานในแคลิฟอร์เนียจึงกำลังพิจารณาที่จะย้ายคอมพิวเตอร์ไปไว้ใต้ดิน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Science

เพิ่มเติมเสริมข่าว: อนาคตคงได้ลงไปอยู่ใต้ดินกันจริง ๆ ละมั้งครับแบบนี้ ไม่ใช่แค่ในหนังอีกต่อไปแล้ว

แอปสมาร์ตโฟนอาจช่วยตรวจจับอาการโรคพาร์กินสันในระยะเริ่มต้นและโควิด-19 ที่ร้ายแรง

Photo by Jonas Leupe on Unsplash

แอปที่พัฒนาโดยทีมวิจัยที่นำโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย RMIT ของออสเตรเลีย สามารถปรับปรุงการจัดการโรคพาร์กินสันและโควิด-19 ที่รุนแรงได้ผ่านการตรวจพบตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น

แอปตรวจคัดกรองใช้การบันทึกเสียงโดยใช้เวลา 10 วินาที เพื่อดูว่าผู้ใช้ควรได้รับการส่งต่อไปยังผู้ให้บริการดูแลสุขภาพเพื่อการวินิจฉัยและการรักษาหรือไม่

แอปสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของเสียงของบุคคลอันเนื่องมาจากการแข็งเกร็ง การสั่น และความช้า ซึ่งเกิดจากโรคพาร์กินสัน และการเปลี่ยนแปลงของเสียงของบุคคลอันเนื่องมาจากการติดเชื้อในปอดจากโควิด-19

เครื่องมือนี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้เสียงที่บันทึกไว้จากผู้ที่เป็นโรคพาร์กินสันและโรคปอด และกลุ่มบุคคลที่มีสุขภาพดี พบว่าทำได้เร็วและแม่นยำกว่าวิธีการที่คล้ายกัน

Dinesh Kumar จาก RMIT กล่าวว่า "การวิจัยครั้งนี้จะช่วยให้ทำการทดสอบในรูปแบบที่ไม่ต้องสัมผัส ใช้งานง่าย และราคาประหยัด ซึ่งสามารถทำได้เป็นประจำที่ใดก็ได้ในโลก โดยที่แพทย์สามารถติดตามผู้ป่วยได้จากระยะไกล"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: News-Medical Life Sciences

อัลกอริทึมอาจช่วยป้องกันการตัดไฟจากซอฟต์แวร์เรียกค่าไถ่

ภาพจาก Purdue University: Saurabh Bagchi ผู้พัฒนาอัลกอริทึม

การป้องกันการตัดไฟจากซอฟต์แวร์เรียกค่าไถ่อาจทำได้โดยอัลกอริทึมที่พัฒนาโดยนักวิจัยของมหาวิทยาลัย Purdue ที่ใช้ทำแผนที่พื้นที่ของกริดไฟฟ้าที่ควรให้ความสำคัญด้านความมั่นคง

อัลกอริธึมจะจูงใจผู้ที่เป็นผู้ตัดสินใจด้านความมั่นคงแต่ละรายให้แบ่งการลงทุนด้านความปลอดภัยเพื่อจำกัดความเสียหายสะสมที่เกิดจากการโจมตีของซอฟต์แวร์เรียกค่าไถ่

นักวิจัยประเมินอัลกอริทึมในบริบทของโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญประเภทต่าง ๆ นอกเหนือจากอุตสาหกรรมพลังงาน พวกเขาทดสอบเครื่องมือนี้ในรูปแบบการแฮ็กสมาร์ตกริดที่มีรายงานไว้ก่อนหน้านี้ ระบบควบคุมอุตสาหกรรม แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ และเครือข่ายโทรคมนาคมของเว็บ

นักวิจัยกล่าวว่าอัลกอริทึมสามารถจัดสรรการลงทุนด้านความมั่นคงที่เหมาะสมที่สุดเพื่อลดความเสียหายจากการโจมตี

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Purdue University

ดวงจันทร์เกิดขึ้นได้อย่างไร ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์อาจเพิ่งพบคำตอบ

Photo by Pedro Lastra on Unsplash

สมมติฐานจากการจำลองโดยใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Durham แห่งสหราชอาณาจักร ชี้ให้เห็นว่าดวงจันทร์อาจก่อตัวขึ้นภายในไม่กี่ชั่วโมงหลังจากที่ชิ้นส่วนของโลกแตกออกจากการชนกับดาวเคราะห์เก่าแก่ที่รู้จักกันในชื่อ Theia ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่มีมาช้านานว่าดวงจันทร์ก่อตัวขึ้นหลังการชนกันหลายพันปี

นักวิจัยใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ COSMA ของ Durham เพื่อเรียกใช้โปรแกรม SWIFT (SPH With Inter-dependent Fine-grained Tasking) ซึ่งจำลองการชนกันหลายร้อยครั้งระหว่าง โลก และ Theia ในมุม การหมุน และความเร็วที่ต่างกัน 

นักวิจัยจำลองอนุภาคได้มากถึง 100 ล้านอนุภาค ซึ่งสูงกว่าความละเอียดในการจำลองก่อนหน้านี้ Jacob Kegerreis จาก Durham กล่าวว่า "ตัวอย่างเพิ่มเติมจากพื้นผิวดวงจันทร์อาจเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการค้นพบใหม่นี้ และให้ความมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับองค์ประกอบและวิวัฒนาการของดวงจันทร์ ซึ่งเราสามารถย้อนรอยไปยังตัวแบบจำลองอย่างตัวแบบของเราได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Live Science

DeepMind สร้างอัลกอริทึมที่เร็วกว่าเพื่อแก้ปริศนาทางคณิตศาสตร์ที่ยากมาก

ภาพจาก Nature

นักวิจัยจากห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence)  DeepMind ได้สร้างอัลกอริธึมที่สามารถแก้ปัญหาการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ยากโดยมีประสิทธิภาพการคำนวณที่ดีขึ้น 

นักวิจัยได้ออกแบบอัลกอริทึม AlphaTensor เพื่อคูณเมทริกซ์ ซึ่งประกอบด้วยการคูณตัวเลขที่จัดเรียงในกริดที่ใช้แสดงข้อมูล 

AlphaTensor ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) และการค้นหาทรี (tree)  ซึ่งเป็นแนวทางการเล่นเกมที่ AI จะตรวจสอบผลลัพธ์ของความเป็นไปได้ในการท่องไปยังกิ่งต่าง ๆ ของทรี เพื่อวางแผนการขั้นต่อไป

นักวิจัยได้ทดสอบ AlphaTensor กับเมทริกซ์ขนาดต่าง ๆ สูงสุดที่ขนาด 5 x 5 ซึ่งในบางกรณีมันพบวิธีลัดที่นักคณิตศาสตร์เจอก่อนหน้านี้ ในขณะที่บางกรณีมันก็พบทางลัดใหม่ ๆ ของตัวมันเอง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature