AI ระบุวัสดุที่คล้ายกันจากรูป

ภาพจาก MIT News

ตัวแบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ซึ่งพัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ที่ Massachusetts Institute of Technology และ Adobe Research สามารถระบุพิกเซลทั้งหมดในภาพที่ใช้แสดงถึงวัสดุที่ระบุ

ตัวแบบจะแปลงคุณลักษณะด้านภาพทั่วไปที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าให้เป็นคุณลักษณะเฉพาะของวัสดุ จากนั้นจึงคำนวณคะแนนความคล้ายคลึงกันของวัสดุของแต่ละพิกเซลในภาพ ความแม่นยำของการทำนายความคล้ายคลึงนี้อยู่ที่ 92 %

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับอินเทอร์เน็ตควอนตัม

ภาพจาก  Universitat Innsbruck (Austria)

นักวิจัยจาก University of Innsbruck ของออสเตรียส่งข้อมูลควอนตัมด้วยโหนดทวนสัญญาณควอนตัมที่ทำงานที่ความถี่มาตรฐานของเครือข่ายโทรคมนาคม

โหนดทวนสัญญาณประกอบด้วยไอออนแคลเซียมสองตัวที่อยู่ในกับดักไอออนภายในตัวสะท้อนแสง และแปลงโฟตอนเดียวเป็นความยาวคลื่นโทรคมนาคมมาตรฐาน

นักวิจัยสามารถส่งข้อมูลควอนตัมผ่านใยแก้วนำแสงยาว 50 กิโลเมตร (31 ไมล์) โดยที่ตัวทวนสัญญาณควอนตัมจะอยู่กึ่งกลางระหว่างจุดส่งสัญญาณและจุดรับสัญญาณ

นักวิจัยกล่าวว่าพวกเขาได้คำนวณการปรับปรุงสำหรับการออกแบบที่จำเป็นในการถ่ายโอนข้อมูลในระยะทาง 800 กิโลเมตร (เกือบ 500 ไมล์) แล้ว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Universitat Innsbruck (Austria)

โรงเรียนจากการพิมพ์สามมิติแห่งแรกในยูโรปเป็นรูปเป็นร่างแล้วในยูเครน

ภาพจาก Radio Free Europe/Radio Free Liberty (Czech Republic)

กลุ่มเพื่อมนุษยธรรม Team4UA ได้ร่วมกันสร้างโรงเรียนประถมจากการพิมพ์สามมิติ แห่งแรกของยุโรปในเมือง Lviv ทางตะวันตกของยูเครน โดยใช้เทคโนโลยีจาก COBOD International ซึ่งเป็นบริษัทก่อสร้างที่ใช้การพิมพ์ 3 มิติของเดนมาร์ก

โรงเรียนจะรวมส่วนที่พิมพ์ 3 มิติและส่วนที่สร้างด้วยตนเองเข้าด้วยกัน ผู้จัดโครงการกล่าวว่า เป้าหมายหนึ่งคือนำเข้าเครื่องพิมพ์ 3 มิติหลายเครื่อง และรวมเศษซากของอาคารที่ถูกทำลายเข้าด้วยกันให้เป็นส่วนผสมคอนกรีตสำหรับโรงเรียน

พวกเขาหวังว่าโรงเรียนจะกลายเป็นต้นแบบสำหรับการสร้างสิ่งอำนวยความสะดวกที่คล้ายคลึงกันทั่วยูเครน ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในการฟื้นฟูครั้งใหญ่ ส่วนที่พิมพ์ 3 มิติของโรงเรียนมีกำหนดแล้วเสร็จในต้นเดือนมิถุนายน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Radio Free Europe/Radio Free Liberty (Czech Republic)

การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยแต่มีผลมากมายด้านความมั่นคงคอมพิวเตอร์

Photo by FLY:D on Unsplash

นักวิจัยจาก University of California, San Diego (UCSD) และ Purdue University พบว่าพวกเขาสามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับความมั่นคง (security) ของคอมพิวเตอร์ได้โดยการวิศวกรรมย้อนกลับ  (reverse-engineering) ของตัวทำนายการแยกสายการทำงานตามเงื่อนไข (conditional-branch) ในโปรเซสเซอร์รุ่นเรือธงของ Intel ผ่านวิธีการที่เรียกว่า Half&Half

ช่องโหว่ที่ร้ายแรงมีรากฐานมาจากโปรเซสเซอร์สมัยใหม่ที่ใช้ตัวทำนายการแยกสายการทำงานร่วมกันระหว่างเธรดและโพรเซสที่กำลังทำงานอยู่ทั้งหมด นักวิจัยพบว่าพวกเขาสามารถแยกตัวทำนายสายการทำงานของ Intel ออกเป็นสองส่วนโดยเปลี่ยนเลขที่อยู่ของสายการทำงานเพียงเล็กน้อย

Hosein Yavarzadeh จาก UCSD กล่าวว่า "ด้วยการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในวิธีที่เราสร้างโค้ด ตอนนี้เราสามารถรันสองเธรดร่วมกันบนแกนประมวลผลเดียวกันได้ และเป็นไปไม่ได้ที่จะมีการรั่วไหลของข้อมูลผ่านตัวทำนายสายการทำงาน หรือกระตุ้นให้เกิดการคาดการณ์ผิดเพื่อเริ่มการโจมตี Spectre

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego Today

ถอดรหัสความเครียดจากเทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่

ภาพจาก IEEE Spectrum

นักวิจัยจากโรงพยาบาล Mount Sinai ในนครนิวยอร์กใช้การวัดความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจ (heart rate variability) หรือ HRV จากนาฬิกาอัจฉริยะเพื่อตีความสภาพจิตใจของผู้สวมใส่

นักวิจัยได้วัดความสัมพันธ์ของกลุ่มระหว่างค่าการฟื้นตัว (resilience) มาตรฐาน กับค่า HRV ในช่วงเวลาของผู้เข้าร่วมการศึกษาแต่ละคน พวกเขาสอนตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อคาดการณ์การฟื้นตัวและคะแนนรวมของการฟื้นตัว การมองโลกในแง่ดี และการสนับสนุนทางอารมณ์ของผู้เข้าร่วมตามรูปแบบ HRV ของพวกเขา

นักวิจัยกล่าวว่าวิธีการของพวกเขาทำให้ผู้คนเข้าถึงการดูแลสุขภาพจิตแบบองค์รวมที่พวกเขาไม่เคยมีมาก่อน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum