การใช้ยาปฏิชีวนะในแอฟริกา: การเรียนรู้ของเครื่องกับยาวิเศษ

ภาพจาก Deutsche Welle (Germany)

นักวิทยาศาสตร์ชาวสวิสและแพทย์ชาวแอฟริกันใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อช่วยให้แพทย์สั่งยาปฏิชีวนะให้เด็กในแอฟริกาน้อยลง หรือเฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น นักวิจัยที่เข้าร่วมในโครงการ DYNAMIC ในประเทศสวิสเซอร์แลนด์ได้ออกแบบเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) ePOCT+ เพื่อช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างถูกต้อง และระบุยาหรือการรักษาที่เหมาะสม นักพัฒนาซอฟต์แวร์กล่าวว่า ePOCT+ ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้จากชุมชนท้องถิ่นเพื่อช่วยเหลือชุมชนท้องถิ่น Rainer Tan จากศูนย์การดูแลปฐมภูมิและสาธารณสุขของสวิตเซอร์แลนด์กล่าวว่า "เครื่องมือนี้รวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลเกี่ยวกับเด็กและการเจ็บป่วย ข้อมูลตามฤดูกาล เพื่อให้เราสามารถเรียนรู้ได้มากเกี่ยวกับประชากรที่เฉพาะเจาะจง" นักวิจัยได้ทำการทดสอบ ePOCT+ ที่สถานพยาบาล 140 แห่งในแทนซาเนียและรวันดา Godfrey Kavishe จากสถาบันวิจัยทางการแพทย์แห่งชาติของแทนซาเนียหวังว่าเครื่องมือนี้จะหยุดการใช้ยาปฏิชีวนะมากเกินไปโดยไม่จำเป็น ซึ่งพ่อแม่บางคนในแอฟริกาเข้าใจผิดว่าเป็น "ยาวิเศษ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Deutsche Welle (Germany)

ร้านพิซซ่าแห่งแรกที่จัดการด้วยหุ่นยนต์เกิดขึ้นแล้วในปารีส

ภาพจาก EuroNews

Pazzi ซึ่งเป็นร้านพิชซ่าที่ใช้หุ่นยนต์เต็มรูปแบบแห่งแรกได้เปิดขึ้นในย่าน Beaubourg ของปารีส หลังจากแปดปีของการพัฒนาและการปรับปรุง  พนักงานหุ่นยนต์ของ Pazzi จะดูแลทุกด้านของการเตรียมพิซซ่า ตั้งแต่การสั่งพิซซ่า เตรียมแป้ง ไปจนถึงการเอาพิซซ่าใส่กล่อง Thierry Graffagnino แห่ง Pazzi กล่าวว่าเนื่องจากแป้งพิซซ่ามีความท้าทายเป็นพิเศษในการจัดการ "เราต้องให้หุ่นยนต์มีวิธีการแก้ไขเหล่านี้ด้วยตัวเอง ซึ่งแม้แต่ผู้ผลิตพิซซ่าบางรายยังไม่สามารถจัดการเองได้" Sebastien Roverso ผู้ร่วมประดิษฐ์หุ่นยนต์ของ Pazzi กล่าวว่า "เราอยู่ในกระบวนการที่รวดเร็วมาก ด้วยการควบคุมเวลาที่สมบูรณ์แบบ และการควบคุมคุณภาพ เนื่องจากเรามีความเสถียรที่หุ่นยนต์นำมาให้ และสภาพแวดล้อมที่ยอดเยี่ยมและผ่อนคลาย แนวคิดก็คือการใช้เวลาสักสองสามนาทีที่น่าพึงพอใจในการดูหุ่นยนต์ในระหว่างรอรอพิซซ่า”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: EuroNews 

หุ่นยนต์จาก MIT ช่วยคนที่เคลื่อนไหวได้จำกัดแต่งตัว

ภาพจาก Engadget

นักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology ได้ออกแบบอัลกอริธึมเพื่อช่วยให้หุ่นยนต์แต่งตัวให้มนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อประกันความปลอดภัยของมนุษย์โดยพิจารณาความแตกต่างกันของคน ทีมงานปฏิเสธที่จะใช้ตัวแบบเริ่มต้นเพียงรูปแบบเดียว ซึ่งจะทำให้เครื่องเข้าใจปฏิกิริยาต่อตัวแบบเดียวจากความเป็นจริงที่อาจมีตัวแบบได้หลาย ๆ แบบ ซึ่งการทำแบบนี้จะจำลองได้ใกล้เคียงขึ้นว่าคนเราเข้าใจคนอื่น ๆ ได้อย่างไร หุ่นยนต์ช่วยลดความไม่แน่นอนและปรับแต่งตัวแบบเหล่านั้นด้วยการรวบรวมข้อมูลมากขึ้น ทีมงานของ MIT ยังจัดประเภทความปลอดภัยใหม่สำหรับวางแผนจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการหลีกเลี่ยงการชน หรือทำให้ปลอดภัยในกรณีที่เกิดการชน ดังนั้นหุ่นยนต์จึงสามารถแต่งตัวให้เสร็จเร็วขึ้นได้อย่างปลอดภัย Zackory Erickson แห่งมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon กล่าวว่า "งานวิจัยนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับหุ่นยนต์ช่วยเหลือได้หลากหลายกรณี โดยมุ่งสู่เป้าหมายสูงสุดในการทำให้หุ่นยนต์สามารถให้ความช่วยเหลือด้านกายภาพแก่ผู้ทุพพลภาพได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Engadget

ระบบ AR ปรับปรุงการเห็น เสียง สัมผัส

ภาพจาก IEEE Spectrum

นักวิจัยจาก University of California, Santa Barbara ได้พัฒนาระบบความเป็นจริงเสริม (augmented reality) หรือ AR ที่สามารถแปลการสั่นสะเทือนที่เกิดจากนิ้วมือที่สัมผัสพื้นผิวเป็นเสียงที่ตั้งโปรแกรมไว้ ระบบที่เรียกว่า Tactile Echoes สามารถใช้เพื่อการเล่นเกม ความบันเทิง และการวิจัย เซ็นเซอร์ที่วางอยู่บนเล็บมือของผู้ใช้สามารถตรวจจับแรงสั่นสะเทือนที่เกิดขึ้นภายในนิ้วเมื่อสัมผัสพื้นผิว ทำให้เกิดเสียงที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับพื้นผิวที่สัมผัสหรือแรงกดที่ใช้ Anzu Kawazoe หนึ่งในนักวิจัยกล่าวว่า "เราได้รับแรงบันดาลใจจากความคิดที่จะสามารถเพิ่มวัตถุหรือพื้นผิวธรรมดา ๆ ให้กลายเป็นสิ่งเกือบอัศจรรย์ เช่นโต๊ะไม้ธรรมดาให้มีสัมผัสที่มีชีวิตชีวาและมีเอฟเฟกต์ที่ตอบสนองต่อวิธีที่เราสัมผัสอย่างสนุกสนาน" อุปกรณ์นี้สามารถรวมเข้ากับโปรเจ็กเตอร์อัจฉริยะหรือ Virtual Reality หรือชุดหูฟัง AR เพื่อให้ผู้ใช้สัมผัสวัตถุเสมือนจริงในสภาพแวดล้อมจริงและรับผลตอบสนองทางกราฟิก เสียง และสัมผัสได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

เทคนิคด้านภาพอาจช่วยส่งเสริมด้านชีววิทยาและการวิจัยด้านประสาทวิทยา

ภาพจาก The Harvard Gazette

นักวิจัยจาก Harvard University และ Massachusetts Institute of Technology ได้พัฒนากระบวนการสร้างภาพด้วยคอมพิวเตอร์ที่สามารถปรับปรุงการวิจัยทางชีววิทยาและประสาทวิทยา ระบบใหม่ที่เรียกว่า De-scattering with Excitation Patterning (DEEP) ใช้การประมวลผลภาพเพื่อสร้างภาพความละเอียดสูงได้เร็วกว่ากล้องจุลทรรศน์มัลติโฟตอนแบบสแกนจุดหรือกล้องจุลทรรศน์แบบเทมโพรัลโฟกัส  (temporal focus) ได้ 100 ถึง 1,000 เท่า DEEP ใช้แสงเลเซอร์ใกล้อินฟราเรดเพื่อเจาะลึกเข้าไปในเนื้อเยื่อชีวภาพ ซึ่งจะกระจายแสงและกระตุ้นโมเลกุลเรืองแสงที่จะถ่ายภาพ ซึ่งจะส่งสัญญาณให้จับด้วยกล้องจุลทรรศน์ Dushan N. Wadduwage จาก Harvard กล่าวว่า "นี่เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับนักประสาทวิทยาและนักชีววิทยาด้านอื่น ๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลทางสถิติที่ดีขึ้น รวมถึงได้เห็นว่าว่าเกิดอะไรขึ้นรอบ ๆ พื้นที่ที่กำลังถ่ายภาพ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Harvard Gazette