บล็อกเชนสามารถช่วยปกป้องสมบัติโบราณจากการขโมย

ภาพจาก CNN

เครื่องมือบล็อกเชนเพื่อป้องกันการขโมยวัตถุโบราณได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยที่  U.A.E.'s University of Abu Dhabi  และ University College London ของสหราชอาณาจักร

พิพิธภัณฑ์หรือนักสะสมสามารถใช้แพลตฟอร์ม Salsal Web เพื่อป้อนรายละเอียดเกี่ยวกับคอลเลคชันของตนที่ผู้เชี่ยวชาญสามารถประเมินเพื่อระบุความถูกต้อง ตลอดจนยืนยันการได้มาซึ่งถูกกฎหมายหรือผิดกฎหมาย

เมื่อได้รับการยืนยันแล้ว เจ้าของสามารถแปลงคอลเลคชันเป็นโทเค็นที่แทนกันไม่ได้ (non-fungible token) ซึ่งทำหน้าที่เป็นใบรับรองการตรวจสอบสิทธิ์ อนุญาตการโอนสิทธิ์การเป็นเจ้าของอย่างปลอดภัย และอำนวยความสะดวกในการติดตาม

ประวัติที่บันทึกในบล็อกเชนมีจุดประสงค์เพื่อป้องกันขโมยที่อาจเกิดขึ้น และสนับสนุนการส่งคืนสมบัติที่ถูกปล้นไปยังประเทศบ้านเกิดของพวกมัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN

ระบบเข้ารหัสปกป้องคอมพิวเตอร์จากโปรแกรมสอดแนม

ภาพจาก  Tohoku University (Japan)

ทีมนักวิจัยนานาชาติได้สร้างรหัสลับแบบสุ่มของแคชที่มีประสิทธิภาพ เพื่อป้องกันการโจมตีแคชแบบช่องด้านข้าง (side-channel attack) 

Rei Ueno จาก Tohoku University ในญี่ปุ่นได้ทำงานร่วมกับเพื่อนร่วมงานจาก Nippon Telegraph and Telephone และ Ruhr University Bochum ของเยอรมนีเพื่อพัฒนารหัสลับที่พัฒนาขึ้นจากสูตรทางคณิตศาสตร์ที่ครอบคลุม และการจำลองการโจมตีแคชแบบช่องด้านข้าง

นักวิจัยกล่าวว่ารหัสลับ SCARF (Secure CAche Randomization Function) สามารถทำให้การสุ่มเสร็จสมบูรณ์โดยใช้เวลาแฝงเพียงครึ่งเดียวของวิธีการเข้ารหัสในปัจจุบัน

Ueno กล่าวว่า SCARF "ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมให้เข้ากันได้กับสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์สมัยใหม่รูปแบบต่าง ๆ  เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถใช้งานได้อย่างแพร่หลายและมีศักยภาพในการเสริมความปลอดภัยของคอมพิวเตอร์อย่างมีนัยสำคัญ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Tohoku University (Japan)

ยาเม็ดที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติ

Photo by Towfiqu barbhuiya on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ Max Planck Institute for Informatics ของเยอรมนีและ University of California ได้พิมพ์ยาเม็ดที่ละลายได้ในของเหลวจากเครื่องพิมพ์สามมิติ  โดยใช้ตัวแบบทางคณิตศาสตร์เพื่อกำหนดค่าการปล่อยสารออกฤทธิ์ในปริมาณที่ต้องการ

พวกเขาใช้วัสดุที่ละลายน้ำได้เพื่อพิมพ์รูปทรงเหล่านี้แบบ 3 มิติ วิธีการนี้ยังสามารถคำนึงถึงข้อจำกัดด้านการเลือกรูปร่างในกระบวนการผลิต

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Max Planck Gesellschaft (Germany)

ซอฟต์แวร์ออกแบบการรักษาที่เหมาะสมและเฉพาะคนสำหรับรักษาการเคลื่อนไหวบกพร่อง

ภาพจาก Rice University News

แพทย์สามารถใช้ซอฟต์แวร์เปิดเผยโค้ดต้นฉบับ (open source) ที่เผยแพร่โดยวิศวกรของ Rice University เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับแต่งการรักษาสำหรับความบกพร่องทางการเคลื่อนไหวทางระบบประสาทและกระดูก โดยการจำลองวิธีการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยแต่ละราย

ซอฟต์แวร์ Neuromusculoskeletal Modeling Pipeline รวมเอาตัวแบบของการควบคุมระบบประสาทส่วนกลาง การสร้างแรงของกล้ามเนื้อ และการใช้พลังงานเมแทบอลิซึม

นักวิจัยได้คาดการณ์หลายอย่างเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองจะเดินด้วยความเร็วที่เร็วที่สุดและยังเดินได้สบายอยู่ที่ 0.8 เมตร (2.6 ฟุต) ต่อวินาที โดยพิจารณาจากการเดินหลังจากหายจากอาการที่ความเร็ว 0.5 เมตร (1.6 ฟุต) ต่อวินาที พวกเขากำหนดแนวทางการรักษาที่ดีที่สุดจากการคาดการณ์เหล่านี้

B.J. Fregly แห่งไรซ์กล่าวว่า "แพทย์ที่ทำงานร่วมกับวิศวกรสามารถใช้ซอฟต์แวร์ของเราเพื่อคาดการณ์ที่ชัดเจนและเป็นกลาง ซึ่งไม่เพียงแต่กำจัดการรักษาที่ไม่ได้ผลหรือเป็นอันตรายเท่านั้น แต่ยังสร้างวิธีการที่คาดไม่ถึงที่มีประสิทธิภาพสูงอีกด้วย"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Rice University News

นักวิจัยใช้ AI สู้กับข้อความสร้างความเกลียดชังออนไลน์

ภาพจาก University of Michigan Computer Science and Engineering

นักวิจัยจาก University of Michigan (U-M) ทำงานร่วมกับเพื่อนร่วมงานที่ Microsoft เพื่อสร้างเครื่องมือสำหรับตรวจจับคำพูดแสดงความเกลียดชังทางออนไลน์โดยการรวมตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกและกลยุทธ์ rules-based แบบดั้งเดิม

แนวทางของ Rule By Example (RBE) "จับคู่กฎเชิงตรรกะที่สามารถอธิบายได้ดีกับ [ตัวอย่างคำพูดแสดงความเกลียดชัง] จากนั้นเข้ารหัสและเรียนรู้กฎเหล่านี้" Christopher Clarke จาก U-M กล่าว

RBE สามารถคาดการณ์และจัดหมวดหมู่คำพูดแสดงความเกลียดชังทางออนไลน์ได้อย่างแม่นยำโดยใช้กฎและตัวเข้ารหัสข้อความเพื่อเรียนรู้ที่แนวโน้ม การฝังเนื้อหาแสดงความเกลียดชังอย่างชัดเจน และกฎพื้นฐานของสิ่งเหล่านั้น

เฟรมเวิร์กยังสร้างความโปร่งใสด้วยการอนุญาตให้ผู้ใช้ดูปัจจัยที่กำหนดความแม่นยำของตัวแบบ RBE มีความแม่นยำมากกว่าตัวแยกประเภทที่เป็นคู่แข่งที่ใกล้เคียงที่สุด 2%

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Michigan Computer Science and Engineering