เฟรมเวอร์กลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคในขณะที่ยังให้โฆษณาด้วย

Photo by David Chuan-En Lin on Unsplash

ทีมนักวิจัยจาก Carnegie Mellon University (CMU), University of Virginia และ New York University ได้พัฒนาและทดสอบเฟรมเวิร์กที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อวัดและลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคในขณะที่ยังคงรักษาประโยชน์ของผู้ลงโฆษณาไว้

เฟรมเวิร์กใช้วิธีการทำให้งงงวยที่ยืดหยุ่นเพื่อปกปิดบางส่วนของสถานที่ที่ผู้บริโภคเยี่ยมชม โดยใช้พารามิเตอร์การกรองส่วนบุคคลที่สอดคล้องกับระดับความเสี่ยงของพวกเขา ในขณะเดียวกันก็พิจารณาถึงประเภทและระดับของความเสี่ยงและยูทิลิตี้ที่แตกต่างกัน

Meghanath Macha ผู้นำการศึกษานี้กล่าวว่า "เฟรมเวอร์กของเราเติมเต็มช่องว่างที่สำคัญและนำเสนอเครื่องมือที่สำคัญสำหรับแนวทางปฏิบัติ ที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวของแอปพลิเคชันและบริการที่อิงตามตำแหน่งข้อมูลขนาดใหญ่ โดยให้ความสมดุลระหว่างความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและประโยชน์จากการใช้ข้อมูล"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Carnegie Mellon University Heinz College News

ชุดหูฟังสวมหัวจำลองการสูญเสียการมองเห็นเปิดหน้าต่างสู่โลกของเด็ก

ภาพจาก BBC News

พ่อแม่ของเด็กหญิงวัย 7 ขวบใช้ชุดหูฟังสวมหัวเสมือนจริงที่พัฒนาขึ้นในเมืองเบลฟาสต์ ประเทศไอร์แลนด์ เพื่อทำความเข้าใจความบกพร่องทางสายตาของลูกสาวให้ดียิ่งขึ้น

ชุดหูฟังสวมหัวสามารถจำลองสภาพดวงตาได้มากกว่า 30 แบบในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ รวมถึงห้องเรียน ถนนที่พลุกพล่าน และสนามเด็กเล่น โดยใช้ซอฟต์แวร์ Empatheyes ที่พัฒนาโดย Sara McCracken แม่ของฝาแฝดตาบอด

McCracken กล่าวว่า "มันเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการให้ผู้ที่ไม่มีข้อมูลทางคลินิกหรือความรู้ได้สัมผัสกับความบกพร่องทางการมองเห็นอย่างแท้จริง" 

Caroline Henderson ใช้ Empatheyes เพื่อสัมผัสประสบการณ์เสมือนจริงของ Aibhilin ลูกสาววัย 7 ขวบของเธอ เพื่อให้เข้าใจมุมมองที่บกพร่องทางการมองเห็น ซึ่งเธอกล่าวว่าทำให้เธอเข้าใจพฤติกรรมของ Aibhilin อย่างลึกซึ้ง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: BBC News

ชายผิวดำมีแนวโน้มที่จะถูกวินิจฉัยโรคปอดผิดพลาดเนื่องจากความลำเอียงในซอฟต์แวร์

ภาพจาก Associated Press

ผลการศึกษาที่ตีพิมพ์เมื่อสัปดาห์ที่แล้วชี้ว่าอคติที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์ อาจเป็นสาเหตุของการวินิจฉัยปัญหาของปอดในกลุ่มชายผิวดำ

นักวิจัยวิเคราะห์ประวัติทางการแพทย์ของชายผิวดำมากกว่า 2,700 คนและชายผิวขาว 5,700 คน ซึ่งได้รับการประเมินโดยแพทย์ของ University of Pennsylvania Health System ระหว่างปี พ.ศ. 2553 ถึง พ.ศ. 2563 พวกเขามุ่งเน้นไปที่การตรวจสมรรถภาพทางกายและปริมาตรปอดเพื่อประเมินว่ามีกี่คนที่ระบุว่ามีปัญหาในการหายใจโดยใช้อัลกอริทึมที่อยู่บนฐานของเชื้อชาติ

จากการศึกษาพบว่าผู้ป่วยชายผิวดำอีกเกือบ 400 คนอาจได้รับการวินิจฉัยว่ามีปัญหาการหายใจถ้าใช้อัลกอริทึมตัวใหม่

Darshali Vyas จาก Massachusetts General Hospital กล่าวว่า อัลกอริทึมที่ปรับปรุงด้านเชื้อชาติแล้ว ช่วยยกระดับเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับผู้ป่วยผิวดำ ซึ่งอัลกอริทึมเดิมอาจทำให้พวกเขามีโอกาสน้อยลงที่จะเริ่มยาบางชนิดหรือได้รับการส่งต่อสำหรับกระบวนการทางการแพทย์หรือการปลูกถ่ายปอด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Associated Press

คลาสออนไลน์ด้านคอมพิวเตอร์ที่มีชื่อเสียงที่สุดจะนำ AI มาช่วย

ภาพจาก  Bloomberg

David J. Malan จาก Harvard University กล่าวว่าชั้นเรียน CS50 วิทยาการคอมพิวเตอร์เบื้องต้น ของคณะจะใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligenmce) หรือ AI เพื่อมอบหมายงานที่มีการให้คะแนน สอนการเขียนโปรแกรม และปรับแต่งเคล็ดลับการเรียนรู้สำหรับนักเรียน

Malan ได้รับการยอมรับในการเปลี่ยน CS50 ให้เป็นหลักสูตรการเรียนรู้ออนไลน์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก เขากล่าวว่าการปรับการสนับสนุนให้รองรับกับคำถามของนักเรียนในระดับที่ใหญ่ขึ้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย เนื่องจากมีนักเรียนออนไลน์มากกว่าครู

ทีมของ Malan กำลังปรับแต่งระบบ AI เพื่อให้คะแนนงานของนักเรียน และทดสอบผู้ช่วยสอนเสมือนจริงที่จะประเมินและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการเขียนโค้ด โดยถามคำถามที่กระตุ้นให้คิดและให้คำแนะนำเพื่อช่วยให้พวกเขาเรียนรู้

Malan กล่าวว่าการใช้ AI ของหลักสูตรสามารถเพิ่มจุดแข็งด้านการเรียนการสอนของวิชา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเพิ่มคุณภาพและการเข้าถึงการเรียนรู้ออนไลน์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Bloomberg

เครื่องติดตามอัลตราซาวด์แบบไร้สายตรวจจับวัตถุที่เคลื่อนที่

ภาพจาก UC San Diego Today

วิศวกรที่ University of California, San Diego และ  Massachusetts Institute of Technology ได้พัฒนาเซ็นเซอร์อัลตราซาวนด์แบบครบวงจรที่สามารถตรวจสอบเนื้อเยื่อระดับลึกของวัตถุที่กำลังเคลื่อนไหวได้

ระบบ ultrasonic system-on-patch (USoP) ที่สวมใส่ได้ และทำงานโดยอัตโนมัติ มีวงจรควบคุมที่ยืดหยุ่นซึ่งโต้ตอบกับอาร์เรย์ทรานสดิวเซอร์อัลตราซาวนด์เพื่อรวบรวมและส่งข้อมูลแบบไร้สาย ในขณะที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) จะตีความข้อมูลและตรวจสอบวัตถุที่กำลังเคลื่อนที่

อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์สัญญาณที่ได้รับและเลือกช่องสัญญาณที่เหมาะสมที่สุดเพื่อติดตามวัตถุ นักวิจัยพบว่า USoP ช่วยให้ติดตามสัญญาณทางสรีรวิทยาได้อย่างต่อเนื่อง เช่น ความดันโลหิตส่วนกลาง อัตราการเต้นของหัวใจ และการเต้นของหัวใจจากเนื้อเยื่อลึกถึง 164 มิลลิเมตร นานถึง 12 ชั่วโมง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego Today