ค้นหาหุ่นยนต์ที่ไม่เป็นคนเกินไปหรือเป็นเครื่องจักรเกินไป

ภาพจาก Yahoo! News; โดย Julie Jammot

หุ่นยนต์จำนวนมากที่จัดแสดงในงาน CES ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้คนรู้สึกสะดวกสบายและปลอดภัยในการโต้ตอบกับพวกมัน

หุ่นยนต์เหล่านี้มีลักษณะทางใบหน้าบางอย่างคล้ายกับมนุษย์และตอบโต้ได้มากขึ้นด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบสร้างสรรค์

อย่างไรก็ตาม Jerome Monceaux จาก Enchanted Tools กล่าวว่าหุ่นยนต์ไม่ควรดูคล้ายมนุษย์มากเกินไป โดยกล่าวว่า "สิ่งนี้สร้างความคาดหวังในพฤติกรรมที่คล้ายคลึงกันกับของเราเอง ดังนั้น จึงมีความเสี่ยงที่จะผิดหวังเพราะหุ่นยนต์ไม่เห็นและเข้าใจโลกอย่างที่เราทำ และอีกหลายปีข้างหน้าก็ยังคงเป็นเช่นนั้น"

ถึงอย่างนั้น Jonathan Hurst จาก Agility กล่าวว่าหุ่นยนต์ Digit ของพวกเขาจะยังคงมีหัวไว้ แม้ว่าจะไม่มีจุดประสงค์ทางเทคนิคก็ตาม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Yahoo! News; โดย Julie Jammot

จมูกอิเลกทรอนิกส์ดมกาแฟหลากหลายได้เกือบจะสมบูรณ์

ภาพจาก 

นักวิจัยจาก National Kaohsiung University ประเทศไต้หวัน ได้พัฒนาอุปกรณ์จมูกอิเล็กทรอนิกส์ (e-nose) ที่สามารถระบุชนิดของกาแฟได้จากการดมกลิ่น

อุปกรณ์นี้ใช้การวิเคราะห์ก๊าซเพื่อระบุลักษณะของสาร โดยมีเซ็นเซอร์โลหะออกไซด์เซมิคอนดักเตอร์ (metal semiconductor oxide) 8 ตัว ซึ่งแต่ละตัวจะตรวจจับก๊าซเฉพาะและส่งข้อมูลไปยังอัลกอริธึม AI

ในการทดสอบอัลกอริธึมต่าง ๆ กับเมล็ดกาแฟ 16 สายพันธุ์ อัตราความแม่นยำอยู่ระหว่าง 81% ถึง 98% โดยอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional Neural Network มีความแม่นยำสูงสุด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum; โดย Michelle Hampson

เทคโนโลยีช่วยถอดรหัสพฤติกรรมความเจ็บปวดในสัตว์

ภาพจาก Popular Science; โดย Peter Hess

นักวิจัยใช้เทคโนโลยีวิดีโอเกม  AI และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (computer vision) เพื่อถอดรหัสพฤติกรรมของสัตว์เพื่อเป็นตัวแทนของสุขภาพมนุษย์ 

มีการพัฒนาเครื่องมือการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์หลายรูปแบบเพื่อวัดพฤติกรรมของสัตว์ รวมถึง MoSeq ของ Harvard Medical School, LabGym ของ University of Michigan, B-SOiD ของ Carnegie Mellon University และ DeepLab Cut ของ École Polytechnique Fédérale de Lausanne 

ในระยะยาวนักวิจัยหวังว่าเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงสุขภาพของสัตว์และมนุษย์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Popular Science; โดย Peter Hess

วัสดุที่ถูกค้นพบด้วย AI อาจช่วยลดการใช้ลิเทียมในแบตเตอรี

ภาพจาก BBC; โดย Shiona McCallum

นักวิจัยจาก Microsoft  และ Pacific Northwest National Laboratory  (PNNL) ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ค้นพบวัสดุใหม่ที่จะช่วยลดการใช้ลิเทียมในแบตเตอรี่ได้สูงสุด 70%! 

พวกเขาใช้เวลาน้อยกว่า 1 สัปดาห์ในการคัดเลือกวัสดุอนินทรี 32 ล้านชนิด เหลือเพียง 18 ตัวเลือกที่มีแนวโน้ม ซึ่งปกติแล้วจะใช้เวลาเกิน 20 ปี! 

พวกเขาใช้เวลาไม่ถึง 9 เดือน นับจากค้นพบ N2116 (อิเลกโทรไลต์ที่มีสภาวะเป็นของแข็ง)  ในการสร้างต้นแบบของแบตเตอรีที่ใช้ได้จริง

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  BBC; โดย Shiona McCallum

นักวิทยาศาสตร์ค้นพบสปีซีส์ของแบคทีเรียที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนจากคนไข้ในโรงพยาบาล

ภาพจาก Gizmodo; โดย Ed Cara

นักวิจัยจาก University of Basel และ University Hospital Basel สวิตเซอร์แลนด์ พัฒนาอัลกอริทึ่ม NOVA (Novel Organism Verification and Analysis) เพื่อระบุแบคทีเรียในเลือดและเนื้อเยื่อของผู้ป่วย ซึ่งไม่สามารถตรวจพบด้วยวิธีการทดสอบแบบเดิม

พวกเขาใช้เทคนิคการถอดรหัสพันธุกรรมกับตัวอย่าง พบแบคทีเรีย 61 ชนิด จากนั้นอัลกอริทึ่ม NOVA สามารถระบุชนิดแบคทีเรียที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนได้ถึง 35 ชนิด ปัจจุบัน นักวิจัยยังคงเก็บรวบรวมตัวอย่างและระบุแบคทีเรียชนิดใหม่ ๆ ต่อไป

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Gizmodo; โดย Ed Cara