ผู้จัดพิมพ์ Sport Illustrated เริ่มแตะ AI เพื่อช่วยสร้างบทความและไอเดียของเรื่อง

ภาพจาก The Wall Street Journal

Arena Group ผู้จัดพิมพ์ Sports Illustrated กำลังลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อช่วยสร้างบทความและแนะนำไอเดียของเรื่อง ด้วยการเป็นพันธมิตรกับสตาร์ทอัพด้าน AI คือ Jasper และ Nota รวมถึงผู้สร้าง ChatGPT อย่าง OpenAI

บริษัทกล่าวว่า AI ได้ถูกนำมาใช้ในการเขียนบทความใน Men's Journal แล้ว ที่ด้านบนของบทความอธิบายว่าเป็น "คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญจาก Men's Fitness โดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) สำหรับการดึงข้อมูลรวมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ OpenAI สำหรับขั้นตอนต่าง ๆ ของเวิร์กโฟลว์ (workflow)"

Ross Levinsohn จาก Arena Group กล่าวว่า AI จะไม่มาแทนที่การสร้างเนื้อหา แต่จะให้ผู้เขียนได้ "ประสิทธิภาพที่แท้จริงและเข้าถึงคลังข้อมูลที่เรามีอย่างแท้จริง" นอกจากนี้เขายังกล่าวอีกว่า AI อาจช่วยแนะนำหัวข้อที่เกิดขึ้นใหม่บนโซเชียลมีเดียเพื่อให้นักเขียนไปสำรวจเพิ่มเติมได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Wall Street Journal

เทคโนโลยี AI อาจเป็นประโยชน์กับทีมที่จะมาเจออกันใน Super Bowl

ภาพจาก BYU News

นักวิจัยของ Brigham Young University (BYU) ได้พัฒนาอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI  ที่อาจสามารถช่วยทีมฟุตบอล (อเมริกันฟุตบอล) ทำนายกลยุทธ์ของทีมตรงข้ามได้ 

อัลกอริทึมใช้การเรียนรู้เชิงลึกและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (computer vision) เพื่อทำให้กระบวนการวิเคราะห์และใส่คำอธิบายประกอบของเกมการแข่งขันเป็นไปโดยอัตโนมัติ

นักวิจัยใช้รูปภาพและวิดีโอ 1,000 รายการจากวิดีโอเกม Madden 2020 เพื่อฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อค้นหาผู้เล่น

จากนั้นข้อมูลจะถูกป้อนเข้าสู่เฟรมเวิร์ก Residual Network เพื่อระบุตำแหน่งของผู้เล่น ข้อมูลตำแหน่งและตำแหน่งจะถูกใช้โดยโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อระบุรูปแบบของทีมรุก

D.J. Lee จาก BYU กล่าวว่าด้วยตำแหน่งผู้เล่นที่ถูกต้องและข้อมูลที่ได้รับคำอธิบายประกอบ จะทำให้อัลกอริทึมมีความแม่นยำในการระบุรูปแบบถึง 99.5%

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  BYU News

ความก้าวหน้าทางควอนตัมสามารถปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ได้

ภาพจาก BBC News

นักวิทยาศาสตร์จาก Sussex University ของสหราชอาณาจักรประสบความสำเร็จในการสร้างสถิติใหม่ด้านความเร็วและความแม่นยำในการถ่ายโอนข้อมูลควอนตัมระหว่างชิปคอมพิวเตอร์ ซึ่งนับเป็นก้าวใหม่สู่คอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบการประมวลผลหลายงาน (multitasking) 

ระบบสามารถส่งข้อมูลแบบชิปต่อชิปด้วยความน่าเชื่อถือ 99.999993% ที่ความเร็วสูงสุดเป็นสถิติ นักวิจัยกล่าวว่าสิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าชิปสามารถประกอบเข้าด้วยกันเพื่อใช้เป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

Winifred Hensinger จาก Sussex กล่าวว่า "สิ่งที่เราประสบความสำเร็จจากจุดนี้คือ ความสามารถในการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังอย่างยิ่งที่สามารถแก้ปัญหาที่สำคัญที่สุดสำหรับอุตสาหกรรมและสังคม"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: BBC News

NIST เลือกอัลกอริทึม "วิทยาการรหัสลับน้ำหนักเบา" เพื่อปกป้องอุปกรณ์ขนาดเล็ก

ภาพจาก NIST News

ผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคง (security) ปลอดภัยจากสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (National Institute of Standards and Technology ) หรือ NIST ได้เลือกอัลกอริทึมการเข้ารหัสในตระกูล Ascon เพื่อให้ได้รับการขนานนามว่าเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่มีน้ำหนักเบาของหน่วยงานภายในปีนี้

ทีมนักวิจัยนานาชาติได้คิดค้นอัลกอริทึมเพื่อป้องกันข้อมูลที่สร้างและส่งผ่านอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things) หรือ IoT 

อัลกอริทึมบางส่วนหรือทั้งหมดจากเจ็ดรายการในตระกูล Ascon อาจกลายเป็นส่วนหนึ่งของมาตรฐานการเข้ารหัสที่มีน้ำหนักเบาของ NIST งานที่พวกมันทำได้แก่ การเข้ารหัสที่น่าเชื่อถือ ด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องและการแฮช (hash) ซึ่ง McKay จาก NIST กล่าวว่าเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดในวิทยาการรหัสลับน้ำหนักเบา

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NIST News

หุ่นยนต์บินได้เลียนแบบการใช้เสียงสะท้อนของค้างคาวเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกำแพง

ภาพจาก New Scientist

Frederike Dümbgen และเพื่อนร่วมงานที่ University of Toronto  ของแคนาดาและ Swiss Federal Institute of Technology เมืองโลซานน์ ได้ติดตั้งอุปกรณ์ให้หุ่นยนต์บินได้ เพื่อใช้ตำแหน่งเสียงสะท้อนคล้ายค้างคาวในการระบุตำแหน่งสภาพแวดล้อม โดยใช้เพียงไมโครโฟนและลำโพงธรรมดา

ลำโพงของหุ่นยนต์จะปล่อยเสียงออกมาด้วยช่วงความถี่ต่าง ๆ ซึ่งจะสะท้อนจากผนังและไมโครโฟนจะบันทึกเสียงที่สะท้อนกลับมา จากนั้นอัลกอริทึมจะใช้แบบรูปการรบกวนที่เกิดจากคลื่นเสียงเพื่อสร้างตัวแบบพื้นผิวของสภาพแวดล้อม

นักวิจัยได้ทดสอบระบบบนโดรนที่ติดตั้งเครื่องปล่อยสัญญาณเสียง และไมโครโฟน 4 ตัว และบนหุ่นยนต์ติดล้อที่มีลำโพงและไมโครโฟนในตัว โดรนสามารถระบุตำแหน่งผนังได้แม่นยำถึง 2 เซนติเมตร (0.7 นิ้ว) จากระยะห่าง 0.5 เมตรเมื่อหยุดเคลื่อนที่ และแม่นยำ 8 เซนติเมตร (3.1 นิ้ว) เมื่อลอยอยู่ในอากาศ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist