รังสีคอสมิกเปรียบได้กับคริปโทไนต์ของคอมพิวเตอร์ควอนตัม

Photo by Manuel on Unsplash

นักวิจัยของ University of Chicago ได้พัฒนาวิธีการลดอัตราความผิดพลาดของคอมพิวเตอร์ควอนตัม (quantum computer) ที่ร้ายแรงซึ่งเกิดจากรังสีคอสมิกจากทุก ๆ 10 วินาทีเป็นทุก ๆ 51 วัน

กลยุทธ์นี้คือการแบ่งคอมพิวเตอร์ควอนตัมออกเป็นชิปข้อมูลหลายตัว โดยแต่ละชิปจะมีตัวนำยิ่งยวด (superconducting) แบบคิวบิต (qubit) หลายตัว ในการตรวจสอบประสิทธิภาพ ชิปข้อมูลจะเชื่อมโยงกับ "ชิป ancilla" ที่มีตัวนำยิ่งยวดแบบคิวบิต 

ชิปข้อมูลใช้การจัดการข้อผิดพลาดแบบดั้งเดิมในการจัดการการผิดพลาดแบบปกติ และใช้การแก้ไขที่เพิ่มเติมเข้ามาเพื่อป้องกันการผิดพลาดที่เกิดจากรังสีคอสมิก 

หลังจากเกิดรังสีคอสมิก ชิป ancilla และชิปข้อมูลที่ไม่ถูกรบกวนจากการโจมตีจะทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขชิปข้อมูลที่ได้รับผลกระทบและกู้คืนข้อมูลของคอมพิวเตอร์ควอนตัม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

อะไรคือสิ่งที่ข่าวที่เกี่ยวกับ COVID-19 ที่ AI สร้างบอกเราแต่นักข่าวไม่ได้บอก

ภาพจาก McGill University (Canada)

ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่พัฒนาโดยนักวิจัยที่มหาวิทยาลัย McGill ของแคนาดา ระบุอคติในการรายงานข่าวเกี่ยวกับ COVID-19 AI สร้างข่าวโดยจำลองจากพาดหัวข่าวจากบทความของ CBC 

ในการเปรียบเทียบข่าวจำลองกับการรายงานของ CBC จริง นักวิจัยพบว่านักข่าวของ CBC ให้ความสำคัญกับบุคคคลและภูมิรัฐศาสตร์มากกว่า (geo-politics) ในขณะที่ AI สร้างการรายงานที่เน้นเรื่องโรคมากกว่า

Andrew Piper จาก McGill กล่าวว่า "การรายงานเหตุการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงต้องใช้ตัวเลือกที่ซับซ้อน รวมถึงการตัดสินใจว่าเหตุการณ์ใดและตัวเล่นใดจะเป็นจุดสนใจ จากการเปรียบเทียบสิ่งที่ถูกรายงานกับสิ่งที่สามารถรายงานได้ การศึกษาของเราให้มุมมองเกี่ยวกับตัวเลือกด้านบรรณาธิการจากสำนักข่าว"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: McGill University (Canada)

นักวิทยาศาสตร์ใช้การคำนวณแบบควอนตัมเพื่อสร้างกระจกที่ลดการใช้เครืองปรับอากาศ

The University of Notre Dame ภาพจาก Popular Science

นักวิจัยจาก University of Notre Dame และ Kyung Hee University ของเกาหลีใต้ ใช้การคำนวณแบบควอนตัม (quantum computing) เพื่อสร้างชั้นเคลือบกระจกประหยัดพลังงาน นักวิจัยผสมผสานการคำนวนแบบควอนตัมและการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อค้นหาวัสดุที่ดีที่สุดโยการผสมผสานวัตถุดิบทั้งหมดที่เป็นไปได้เข้าด้วยกัน

ในที่สุดพวกเขาก็ได้สูตรคือการนำชั้นที่หนา 1.5 ไมครอน ที่ประกอบด้วยซิลิกา (silica) อลูมินา (alumina) และไททาเนียมออกไซด์ (titanium oxide)  ใส่ลงบนฐานแก้วที่เคลือบด้วยโพลิเมอร์ของคอนแทคเลนส์ ผลที่ได้คือชั้นทำความเย็นแบบโปร่งใสที่ยอมให้แสงผ่านเข้ามาได้โดยไม่เพิ่มอุณหภูมิภายในอาคารให้สูงขึ้น ลดต้นทุนการทำความเย็นลงได้หนึ่งในสาม

Tengfei Luo แห่ง Notre Dame กล่าวว่า "ฉันคิดว่าการใช้การคำนวณแบบควอนตัมมีความสำคัญพอๆ กับตัววัสดุ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Popular Science

 

AI กระตุ้นให้มีการศึกษาด้านมะเร็งสมองมากที่สุดจนถึงปัจจุบัน

Photo by National Cancer Institute on Unsplash

นักวิจัยจาก University of Pennsylvania Health System (Penn Medicine) และ Intel เป็นผู้นำโครงการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML ที่ใหญ่ที่สุดซึ่งรวบรวมข้อมูลจากการสแกนสมองของผู้ป่วยโรคไกลโอบลาสโตมา (glioblastoma) 6,314 รายทั่วโลก

นักวิจัยใช้การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ (federated learning) ซึ่งนำอัลกอริทึม ML ไปใช้กับข้อมูล แทนที่จะรวมศูนย์ข้อมูลไว้ที่อัลกอริทึม พวกเขาฝึกอบรมล่วงหน้ากับตัวแบบเบื้องต้นจากข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ จากการแข่งขันการแบ่งกลุ่มเนื้องอกในสมองระหว่างประเทศ จากนั้นจึงเพิ่มข้อมูลเพื่อสร้างตัวแบบฉันทามติเบื้องต้นที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ตัวแบบนี้และข้อมูลที่ป้อนเพิ่มเติมเข้าสู่ตัวแบบฉันทามติขั้นสุดท้าย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประเมินความสามารถทั่วไปของข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน 

"ยิ่งเราสามารถป้อนข้อมูลลงในตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องได้มากเท่าใด ข้อมูลเหล่านี้ก็จะแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถของเราในการทำความเข้าใจ รักษา และกำจัดมะเร็งเม็ดเลือดขาวในผู้ป่วยได้แม่นยำยิ่งขึ้น" Spyridon Bakas จาก Penn Medicine อธิบาย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Penn Medicine News

รายการภาษาเขียนโปรแกรมยอดนิยม: การเปลี่ยนแปลงที่คาดไม่ถึงที่ตำแหน่งด้านบน

Photo by Uday Awal on Unsplash

C++ แซงหน้า Java บนดัชนีภาษาโปรแกรมรายเดือนของบริษัททดสอบคุณภาพซอฟต์แวร์ Tiobe Software ของเนเธอร์แลนด์เป็นครั้งแรก โดยแซงขึ้นมาเป็นภาษายอดนิยมอันดับสาม

Paul Jansen จาก Tiobe Software กล่าวว่านี่ยังนับเป็นครั้งแรกนับตั้งแต่ปี 2001 ที่ Java ซึ่งขณะนี้อยู่ในอันดับที่สี่ หลุดจากสามอันดับแรกของการจัดอันดับ Jansen ยังกล่าวอีกว่าภาษา Kotlin และ Julia กำลังเข้าใกล้ 20 อันดับแรกของ Tiobe

Google สนับสนุน Kotlin ซึ่งเป็นภาษาที่เข้ากันได้กับ Java สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน Android ในขณะที่ Julia กำลังได้รับความนิยมสำหรับแอปด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ภาษาที่เข้ามาใน 20 อันดับแรกของดัชนีล่าสุด ได้แก่ ภาษา Rust ซึ่งกระโดดจากอันดับที่ 27 มาเป็นอันดับที่ 20 Objective-C (จาก 29 เป็น 19) MATLAB (จาก 20 เป็น 14) และ Go ของ Google (จาก 19 เป็น 12)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet