เซ็นเซอร์ขนาดเท่ากับเกลือเลียนแบบสมอง

ภาพจาก IEEE Spectrum โดย Gwendolyn Rak

ระบบการสื่อสารไร้สายที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Brown University  ใช้เซ็นเซอร์ซิลิกอนขนาดเล็กเพื่อเลียนแบบสมอง เช่นเดียวกับเซลล์ประสาท เซ็นเซอร์ขนาด 300x300 ไมครอนทำหน้าที่เป็นโหนดไร้สายในอาร์เรย์ขนาดใหญ่ 

โดยใช้เทคนิคการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก (neuromorphic) ตัวรับสัญญาณจะถอดรหัสสัญญาณในแบบเวลาจริง (real time) 

ในการจำลองระบบที่มีโหนด 200, 500 และ 1,000 โหนด อัตราความผิดพลาดของระบบอยู่ที่ต่ำกว่า 0.1% ซึ่งเหมาะสำหรับการประยุกต์ใช้งานคอมพิวเตอร์สมอง (brain-computer) 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum โดย Gwendolyn Rak

เทคโนโลยีนำคนที่เรารัก"กลับมามีชีวิต"

ภาพจาก Sky News โดย Arthi Nachiappan

ในฐานะส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มเมตาเวิร์ส 3 มิติ Somnium Space ของสาธารณรัฐเช็กได้สร้างเครื่องมือ VR ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างอวตารที่สามารถพูดคุยกับสมาชิกในครอบครัวและคนรุ่นต่อไปหลังจากตายไปแล้ว เรียกว่า "โหมดใีชีวิตอยู่ตลอดไป" 

เครื่องมือนี้ต้องใช้เวลาเพียง 30 นาทีในการสังเกตเพื่อจำลองเสียง ท่าทาง และการเคลื่อนไหวของบุคคล Somnium Space ระบุว่าพวกเขาไม่ได้เก็บข้อมูลใด ๆ ที่ใช้ในการฝึกอวตารบนเซิร์ฟเวอร์ของตน แต่จะเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์ของผู้ใช้ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถควบคุมปริมาณข้อมูลที่จะเก็บรักษาไว้ได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Sky News โดย Arthi Nachiappan 

ซอฟต์แวร์ช่วยให้คนตาบอดหรือเห็นเลือนรางสร้างแผนภูมิแบบโต้ตอบที่เข้าถึงได้

ภาพจาก  MIT News โดย Adam Zewe

ระบบซอฟต์แวร์ที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology (MIT) และ University College London (UCL) ของสหราชอาณาจักร  ช่วยให้ผู้ใช้ตาบอดและสายตาเลือนรางสามารถสร้างการนำเสนอข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (multimodla) ที่ปรับแต่งได้โดยไม่ต้องมีแผนภูมิภาพเริ่มต้น (initial visual chart) 

ระบบ Umwelt (ภาษาเยอรมันหมายถึงสิ่งแวดล้อม) ช่วยให้ผู้ใช้โปรแกรมอ่านหน้าจอสามารถสร้างการนำเสนอที่ปรับแต่งได้สามแบบ ได้แก่ การแสดงภาพ คำอธิบายเป็นข้อความ และการแปลงเป็นเสียง 

ระบบนี้มีตัวแสดงผลที่ทำให้การนำเสนอข้อมูลเป็นแบบมีปฏิสัมพันธ์ และช่วยเปลี่ยนระหว่างวิธีการต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News โดย Adam Zewe

AI อาจใช้เสียงไอในการวินิจฉัยโรค

ภาพจาก Nature โดย Mariana Lenharo

เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่พัฒนาโดยนักวิจัยของ Google สามารถประเมินเสียงต่างๆ เช่น การไอ การหายใจ และการกระแอมในลำคอ เพื่อตรวจจับภาวะสุขภาพบางอย่าง 

ระบบการเรียนรู้ด้วยตัวเอง (self-supervised learning)  ที่ชื่อ Health Acoustic Representations (HeAR) ได้รับการฝึกฝนจากคลิปเสียงมนุษย์จำนวน 300 ล้านคลิปที่สกัดมาจากวิดีโอใน YouTube 

HeAR สามารถปรับแต่งให้ตรวจจับโรคหรือลักษณะเฉพาะโดยการป้อนชุดข้อมูลขนาดจำกัดพร้อมป้ายกำกับที่เหมาะสม การทดสอบพบว่า HeAR มีประสิทธิภาพสูงกว่าตัวแบบที่มีอยู่ซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลการพูดหรือเสียงทั่วไปสำหรับการตรวจหาโรคโควิด-19 และวัณโรค

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Nature โดย Mariana Lenharo

ลดคาร์บอนในซอฟต์แวร์

ภาพจาก IEEE Spectrum โดย Rina Diane Caballar

วิศวกรรมซอฟต์แวร์สีเขียว (green software engineering) กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น เนื่องจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังมองหาแนวทางในการลดคาร์บอนฟูตพรินต์ (carbon footprint) ของอุตสาหกรรม 

ยกตัวอย่างเช่น บริษัทออกแบบเว็บไซต์และสร้างแบรนด์ Tijgerbrood ซึ่งตั้งอยู่ที่เนเธอร์แลนด์ ได้ใช้รูปภาพความละเอียดต่ำและรูปแบบรูปภาพที่ทันสมัยเพื่อปรับแต่งโค้ดให้เหมาะสม และเพิ่มความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูล การโหลด และการประมวลผลบนอุปกรณ์ของผู้ใช้ เพื่อลดคาร์บอนฟูตพรินต์ของเว็บไซต์ 

ในการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้นนั้น ต้องอาศัยการใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีขนาดเล็กกว่า และอัลกอริทึมที่ใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่ต้องคำนึงถึง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum โดย Rina Diane Caballar