วันศุกร์ที่ 28 กรกฎาคม พ.ศ. 2566

สกุลเงินคริปโทใหม่ให้โทเค็นกับผู้ใช้แลกกับการสแกนลูกตา

eye-ball
ภาพจาก The Guardian (U.K.)

Sam Altman ซึ่งเป็น CEO ของ OpenAI ได้เปิดตัวโครงการสกุลเงินคริปโทของ Worldcoin เพื่อแยก "มนุษย์ที่ยืนยันตัวตนแล้ว" จากระบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ผ่านการสแกนไบโอเมตริกซ์

ผู้เข้าร่วมที่เปิดตัวบัญชีใหม่จะได้รับการสแกนม่านตาเพื่อแลกกับโทเค็นจำนวน 25 โทเค็น ซึ่งเทียบเท่ากับเงินประมาณ 40 ปอนด์ (51.66 ดอลลาร์สหรัฐฯ) 

ตามโครงการนี้ World ID ที่พวกเขาได้รับจะยืนยันว่าพวกเขาเป็น "บุคคลจริงและมันจะไม่ซ้ำกับใคร" ผู้ใช้ยังสามารถชำระเงิน ซื้อ และโอนเงินทั่วโลกโดยใช้สินทรัพย์ดิจิทัล และสกุลเงินดั้งเดิมผ่านแอปพลิเคชัน World 

ผู้ใช้ 2 ล้านคนจาก 33 ประเทศ ส่วนใหญ่อยู่ในยุโรป อินเดีย และแอฟริกาตอนใต้ ได้ลงทะเบียนและได้รับการสแกนเพื่อบริการดังกล่าวแล้ว ซึ่งแอปจะเปิดตัวอย่างเป็นทางการในสัปดาห์นี้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Guardian (U.K.)

วันพฤหัสบดีที่ 27 กรกฎาคม พ.ศ. 2566

AI ที่สอน AI ตัวอื่น

robot-brain
ภาพจาก USC Viterbi School of Engineering

นักวิทยาศาสตร์จาก University of Southern California (USC), Intel Labs และ Chinese Academy of Sciences แสดงให้เห็นว่าเราสามารถฝึกหุ่นยนต์เพื่อไปฝึกหุ่นยนต์ตัวอื่นได้ด้วยการแบ่งปันความรู้

นักวิจัยได้พัฒนาเครื่องมือ Shared Knowledge Lifelong Learning (SKILL) เพื่อสอนตัวแทน (agent) ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) ด้วยงาน 102 งานที่ไม่ซ้ำกัน โดยแบ่งปันความรู้ผ่านเครือข่ายการสื่อสารแบบกระจายอำนาจ

นักวิจัยกล่าวว่าพวกเขาพบว่าอัลกอริทึมของเครื่องมือ SKILL ช่วยเร่งกระบวนการเรียนรู้โดยอนุญาตให้ตัวแทนเรียนรู้ไปพร้อมกัน งานวิจัยนี้ระบุว่าเวลาในการเรียนรู้ลดลง 101.5 เท่าเมื่อตัวแทน 102 คนเรียนรู้แค่งานแล้วนำมาแบ่งปันกัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: USC Viterbi School of Engineering

วันพุธที่ 26 กรกฎาคม พ.ศ. 2566

ระบุโลมาและวาฬแต่ละตัวด้วยเทคโนโลยีรู้จำใบหน้า

dolphine
ภาพจาก University of Hawaii News

ทีมนักวิทยาศาสตร์นานาชาติได้ออกแบบเครื่องมือที่สามารถระบุวาฬและโลมาแต่ละตัวจากสายพันธุ์กว่า 24 ชนิดในธรรมชาติผ่านการรู้จำใบหน้า

นักวิจัยได้พัฒนาอัลกอริทึม multi-species photo-identification (การระบุด้วยภาพถ่ายหลายสายพันธุ์) เพื่อจดจำรายละเอียดต่างๆ เช่น รอยแผลเป็น เม็ดสี และขนาด

Philip Patton จาก University of Hawaii at Manoa กล่าวว่า "เมื่อเราออกไปและทำแบบสำรวจเหล่านี้ เช่น การถ่ายภาพพวกมันนอกสถานที่ การใช้อัลกอริทึมแบบนี้ เราสามารถเร่งกระบวนการรวบรวมข้อมูลได้จริงๆ เมื่อเรากลับไปที่ห้องทดลอง เราสามารถเรียกใช้ภาพถ่ายของเราผ่านอัลกอริทึม และมันจะบอกเราว่าใครอยู่ตรงนั้น จากนั้นเราก็มีข้อมูลบางอย่างเพื่อตัดสินได้ทันทีในประเด็น เช่น ประชากร พื้นที่ที่ใช้ ฯลฯ ซึ่งมีความสำคัญต่อการอนุรักษ์วาฬและโลมาฮาวาย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Hawaii News

วันอังคารที่ 25 กรกฎาคม พ.ศ. 2566

อัลกอริทึมเรียนภาษาเคมีช่วยเร่งงานวิจัยด้านโพลีเมอร์

polymer-chemical-language
ภาพจาก Georgia Tech News Center

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) polyBERT ที่พัฒนาโดย Christopher Kuenneth และ Rampi Ramprasad จาก Georgia Institute of Technology สามารถปฏิวัติการวิจัยโพลิเมอร์ได้

นักวิจัยได้ฝึกฝนโพลีเบิร์ตบนชุดข้อมูลโครงสร้างทางเคมีของพอลิเมอร์ 80 ล้านชุด เพื่อให้สามารถใช้ "ภาษาเคมี" ของโพลิเมอร์ได้อย่างคล่องแคล่ว

อัลกอริทึมดึงข้อมูลที่มีความหมายมากที่สุดจากโครงสร้างทางเคมีโดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer ที่ใช้ในตัวแบบภาษาธรรมชาติ (natural language)

PolyBERT มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการพิมพ์ลายนิ้วมือทางเคมีแบบดั้งเดิมมากกว่าสองลำดับความสำคัญ (two orders of magnitude)  ทำให้สามารถคัดกรองพื้นที่โพลิเมอร์ขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วในระดับที่ไม่มีใครเทียบได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Georgia Tech News Center

วันจันทร์ที่ 24 กรกฎาคม พ.ศ. 2566

แค่โบกมือเท่านั้น เทคโนโลยีไร้เงินสดของ Amazon "จ่ายด้วยฝ่ามือ"

pay-by-palm-Amazon
ภาพจาก CBS News

Amazon ยักษ์ใหญ่ด้านการค้าปลีกได้ประกาศบริการธุรกรรมแบบไร้สัมผัสใหม่ที่ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถชำระเงินด้วยฝ่ามือได้ 

ผู้ใช้สามารถทำธุรกรรมโดยเลื่อนฝ่ามือไปเหนืออุปกรณ์ Amazon One ซึ่งสามารถอำนวยความสะดวกในการชำระเงิน การระบุตัวตน โปรแกรมสมาชิก และการเข้าใช้งาน

Amazon กล่าวว่าการชำระเงินด้วยฝ่ามือจะทำซ้ำไม่ได้ เนื่องจากระบบสร้าง "ลายเซ็นฝ่ามือ" ที่ไม่ซ้ำกันสำหรับลูกค้าแต่ละรายโดยการตรวจสอบฝ่ามือและการจัดเรียงของเส้นเลือด ลายเซ็นฝ่ามือแต่ละอันที่บริษัทเพิ่ม สอดคล้องกับการแสดงเวกเตอร์เชิงตัวเลข และจัดเก็บอย่างปลอดภัยใน Amazon Web Services cloud

เทคโนโลยีนี้มีให้บริการแล้วที่สาขาของ Amazon 200 แห่งใน 20 รัฐของสหรัฐฯ และบริษัทตั้งใจที่จะติดตั้งที่ร้านค้า Whole Foods และ Amazon Fresh มากกว่า 500 แห่งภายในสิ้นปีนี้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CBS News