ทฤษฎีจิตวิทยาช่วยสร้างหุ่นยนต์ที่เหมือนมนุษย์

ภาพจาก The New Indian Express

นักวิจัยจาก International Institute of Information Technology-Bangalore (IIIT-Bangalore) ในอินเดียได้พัฒนาขั้นตอนการสร้างตัวแบบการมีส่วนร่วมในปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์

Arpitha Malavalli จาก IIIT-Bangalore อธิบายว่า “เราต้องการใช้ประโยชน์จากทฤษฎีจิตวิทยาที่มีอยู่ เราพยายามที่จะสะท้อนสิ่งเดียวกันนี้ในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์" 

ท่อส่งผ่านข้อมูลได้รับการฝึกฝนโดยใช้ทั้งปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ และปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์ Shrisha Rao แห่ง IIIT-Bangalore กล่าวว่า "เมื่อมนุษย์มีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์อีกคนหนึ่ง เราจะวิเคราะห์อารมณ์ของพวกเขา บุคลิกภาพ ท่าทางมือ และการแสดงออก และปรับเปลี่ยนการตอบสนองของเราตามนั้น นั่นคือสิ่งที่ท่อส่งนี้มุ่งหวังที่จะทำ และมีความรอบรู้และเหมือนมนุษย์มากขึ้น”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The New Indian Express

AI ทำให้การประมาณปริมาณฝนจากดาวเทียมเฉียบคมขึ้น

ภาพจาก  IEEE Spectrum

นักวิจัยของ Colorado State University (CSU) ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อปรับปรุงการประมาณปริมาณน้ำฝนจากดาวเทียมตรวจอากาศ ซึ่งจะสแกนยอดเมฆแทนการตรวจจับการตกตะกอนในระดับพื้นผิว

นักวิจัยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจาก Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES-R) ของ National Oceanic and Atmospheric Administration ของสหรัฐอเมริกา ซึ่งสแกนแสงที่มองเห็นและแสงอินฟราเรดจากโลก

นักวิจัยได้ฝึกฝนตัวแบบนี้เพื่อสร้างการประมาณปริมาณน้ำฝนให้ใกล้เคียงกับการประมาณจากค่าเรดาร์ภาคพื้นดินมากที่สุด โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 1.3 ล้านพารามิเตอร์และข้อมูลอินฟราเรด GOES-R จากทางตะวันตกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา

พวกเขาพบว่าระบบ AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริทึมอื่น ๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลดาวเทียมในการจับคู่ค่าประมาณจากเรดาร์ภาคพื้นดิน และแม่นยำยิ่งขึ้นในการประมาณปริมาณน้ำฝนที่ตกหนักเมื่อรวมข้อมูลฟ้าผ่าของ GOES-16 เข้ามาด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

นักวิจัยค้นพบช่องโหว่ในการพัฒนา Windows Hello

ภาพจาก  SiliconANGLE

นักวิจัยจากบริษัทรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ Blackwing Intelligence ค้นพบช่องโหว่ในการใช้งาน Windows Hello ซึ่งเป็นฟีเจอร์การเข้าสู่ระบบไบโอเมตริกซ์ที่ติดตั้งใน Windows จากผู้ผลิตแล็ปท็อปหลายราย

นักวิจัยได้ค้นพบช่องโหว่ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการที่ดำเนินการในนามของทีมวิจัยเชิงรุกและวิศวกรรมความปลอดภัยของ Microsoft Corp. เพื่อวิเคราะห์แล็ปท็อปจาก Microsoft, Lenovo และ Dell

ข้อบกพร่องที่พบเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีของ Microsoft ที่เรียกว่า Secure Device Connection Protocol (SDCP) ซึ่งแล็ปท็อปจำนวนมากใช้งานเพื่อขับเคลื่อนการใช้งาน Windows Hello

“Microsoft ทำงานได้ดีในการออกแบบ Secure Device Connection Protocol (SDCP) เพื่อให้ช่องทางที่ปลอดภัยระหว่างโฮสต์และอุปกรณ์ไบโอเมตริกซ์ แต่น่าเสียดายที่ผู้ผลิตอุปกรณ์ดูเหมือนจะเข้าใจผิดในวัตถุประสงค์บางประการ” นักวิจัยกล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: SiliconANGLE

ปกป้องเสียงของคุณจาก Deepfake

ภาพจาก Photo by Markus Spiske on Unsplash

เครื่องมือที่พัฒนาโดย Ning Zhang จาก Washington University in St. Louis  มีวัตถุประสงค์เพื่อปกป้องเสียงของผู้ใช้ไม่ให้ถูกนำมาใช้เพื่อสร้าง Deepfake ด้วยการทำให้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI อ่านคุณลักษณะการบันทึกเสียงบางอย่างได้ยากขึ้น เครื่องมือ AntiFake จึงป้องกันการสังเคราะห์คำพูดโดยไม่ได้รับอนุญาต

Zhang กล่าวว่า "เครื่องมือนี้ใช้เทคนิค AI ฝ่ายตรงข้าม (adversarial AI) ซึ่งเดิมเป็นส่วนหนึ่งของกล่องเครื่องมือของอาชญากรไซเบอร์ แต่ตอนนี้เรากำลังใช้มันเพื่อป้องกันการบุกรุกจากพวกเขา เราทำให้สัญญาณเสียงที่บันทึกไว้สับสนเล็กน้อย บิดเบือนหรือรบกวนสัญญาณเท่าที่จำเป็น ทำให้ยังคงฟังดูถูกต้องสำหรับผู้ฟังที่เป็นมนุษย์ แต่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับ AI"

ในการทดสอบกับเครื่องสังเคราะห์เสียงพูดที่ล้ำสมัยห้าตัว พบว่า AntiFake มีประสิทธิภาพ 95%

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Source (Washington University in St. Louis)

การติดตามการแพร่กระจายของมะเร็งผ่านหน้าต่างการคำนวณ

ภาพจาก Duke University Pratt School of Engineering

ทีมที่นำโดยนักวิจัยจาก  Duke University ได้พัฒนาตัวแบบการคำนวณที่สามารถจำลองการเคลื่อนไหวของเซลล์มะเร็งแต่ละเซลล์ผ่านทางหลอดเลือดของร่างกาย

ตัวแบบ Adaptive Physics Refinement ขยายอัลกอริทึมที่มีอยู่เพื่อแสดงให้เห็นว่าเซลล์มะเร็งมีปฏิกิริยาอย่างไรกับเซลล์เม็ดเลือดแดงที่อยู่ใกล้เคียงหลายล้านเซลล์

Samreen Mahmud จาก Duke กล่าวว่า "เป้าหมายของเราคือการขยายขนาดหน้าต่างให้ใหญ่ที่สุดเพื่อดูว่าเราสามารถจับภาพได้กี่เซลล์โดยใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับแนวหน้า จากนั้นเรามุ่งเน้นไปที่การลดต้นทุนในการคำนวณและย้ายวิธีการไปยังระบบคลาวด์อย่างมีประสิทธิภาพ"

นักวิจัยได้สาธิตประสิทธิภาพของอัลกอริทึมด้วยการจำลองการเคลื่อนที่ของเซลล์มะเร็งในระยะ 1 เซนติเมตรโดยใช้โหนดเดียวบนเว็บเซอร์วิสของ Amazon เป็นเวลา 500 ชั่วโมง ซึ่งช่วยลดความต้องการหน่วยความจำในการคำนวณจากเพตะไบต์ (petabyte) เป็นกิกะไบต์ (gigabyte)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Duke University Pratt School of Engineering