โครงการธนาคารโลกมองไปที่บล็อกเชนพื่อช่วยแก้ปัญหาประเด็นข้อมูลการปล่อยคาร์บอน

ภาพจาก Bloomberg Green

โครงการ Climate Warehouse ของธนาคารโลกกำลังปรึกษากับบริษัทสตาร์ทอัพด้สนสกุลเงินเข้ารหัส (cryptocurrency)  เช่น Chia Network เพื่อสร้าง "ชั้นที่ดีต่อสาธารณะ (public-good layer)" สำหรับสภาพอากาศ Gene Hoffman ของ Chia กล่าวว่าชั้นดังกล่าวจะมอบทั้งความเชื่อใจและความโปร่งใส โดยทำงานอยู่บนบล็อกเชน (blockchain) และอนุญาตให้ประเทศและกลุ่มต่างๆ เปิดเผยและตรวจสอบสินทรัพย์คาร์บอนในรูปแบบรวมศูนย์ ชั้นข้อมูลของ Chia ใช้ประโยชน์จากบล็อคเชนสาธารณะที่ไม่ต้องได้รับอนุญาต เพื่อให้ผู้ร่วมโครงการสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลในลักษณะที่ตรวจสอบได้ โดยไม่ต้องละทิ้งการควบคุมข้อมูลที่ผู้ร่วมโครงการแต่ละคนเป็นเจ้าของ ประเทศที่ใช้แพลตฟอร์มสามารถบ่งชี้ถึงการปฏิบัติตามข้อตกลงปารีสในการลดการปล่อยคาร์บอนโดยการส่งชุดข้อมูลที่ตรวจสอบได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Bloomberg Green

สร้างวัสดุประดิษฐ์ที่ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมได้

ภาพจาก University of Missouri

ทีมนักวิจัยจาก University of Missouri (MU) และ University of Chicago ได้พัฒนา metamaterial ที่สามารถตอบสนองต่อสภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินการโดยไม่ต้องใช้การป้อนข้อมูลจากมนุษย์ ชิปคอมพิวเตอร์จัดการการประมวลผลสารสนเทศที่จำเป็นต่อประสิทธิภาพของวัสดุตามคำสั่งที่ได้รับ และใช้ไฟฟ้าเพื่อแปลงพลังงานที่ได้ให้เป็นพลังงานกล Guoliang Huang แห่ง MU กล่าวว่า "โดยพื้นฐานแล้ว เรากำลังควบคุมวิธีที่วัสดุนี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของสิ่งเร้าภายนอกที่พบในสภาพแวดล้อม ตัวอย่างเช่น เราสามารถนำวัสดุนี้ไปใช้กับเทคโนโลยีการพรางตัวในอุตสาหกรรมการบินและอวกาศได้ โดยการติดวัสดุเข้ากับโครงสร้างของยานบิน มันจะช่วยควบคุมและลดเสียงรบกวนที่มาจากเครื่องบิน เช่น การสั่นของเครื่องยนต์ ซึ่งสามารถเพิ่มความสามารถฟังก์ชั่นหลากหลายของเครื่องบินได้" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Missouri

เทคนิคการยืนยันตัวตนเสนอทางแก้ปัญหาที่สามารถต่อสู้กับการแฮกได้

ภาพจาก McGill University Newsroom (Canada)

นักวิทยาศาสตร์จาก McGill University ของแคนาดา และ University of Geneva ของสวิตเซอร์แลนด์ได้พัฒนาเทคนิคการตรวจสอบตัวตนที่ปลอดภัยโดยยึดหลักที่ว่าสารสนเทศไม่สามารถเกินความเร็วแสงได้ "การวิจัยของเราพบ และติดตั้งกลไกที่ปลอดภัยเพื่อพิสูจน์ตัวตนของคน โดยที่ผู้ตรวจสอบตัวตนไม่สามารถทำซ้ำขึ้นมาใหม่ได้"  Claude Crépeau จาก McGill กล่าว เทคนิคนี้ขยายการพิสูจน์แบบ  zero-knowledge ผ่านระบบที่ใช้คู่พิสูจน์ตรวจสอบที่แยกจากกันทางกายภาพ ผู้พิสูจน์ทั้งสองต้องแสดงให้ผู้ตรวจสอบเห็นว่าพวกเขามีความรู้ร่วมกันเกี่ยวกับวิธีการใช้สีสามสีในการระบายสีในรูปภาพที่ประกอบด้วยรูปร่างที่เชื่อมต่อถึงกันนับพัน โดยต้องไม่ระบายสีรูปร่างที่อยู่ติดกันสองรูปให้เหมือนกัน Hugo Zbinden จากเจนีวากล่าวว่า "มันก็เหมือนกับการที่ตำรวจสอบปากคำผู้ต้องสงสัยสองคนพร้อมกันในคนละสำนักงานที่แยกจากกัน  และก็การตรวจสอบว่าคำให้การของพวกเขานั้นสอดคล้องกัน โดยไม่อนุญาตให้พวกเขาสื่อสารกัน"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: McGill University Newsroom (Canada)

อัลกอริทึมทำนายได้อย่างแม่นยำเมื่อวัยรุ่นมีแนวโน้มที่จะมีความคิดและพฤติกรรมฆ่าตัวตาย

ภาพจาก Brigham Young University

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Brigham Young, Johns Hopkins และ Harvard ได้พัฒนาอัลกอริทึมที่พวกเขากล่าวว่ามีความแม่นยำถึง 91% ในการทำนายความคิดและพฤติกรรมการฆ่าตัวตาย ( suicidal thoughts and behavior) หรือ STB ในหมู่วัยรุ่น นักวิจัยได้ตรวจสอบข้อมูลจากนักเรียนมัธยมต้นและมัธยมปลาย 179,384 คน รวมทั้งผู้เข้าร่วมในการสำรวจสุขภาพและการป้องกันความเสี่ยงของนักเรียนในปี 2017 โดยมีการประมวลผลข้อมูลทั้งหมด 1.2 พันล้านประเด็น ทีมงานใช้อัลกอริทึมหลายตัวกับข้อมูล ซึ่งทำให้ได้ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่คาดการณ์ได้อย่างถูกต้องว่าวัยรุ่นคนใดจะมี STB ในภายหลัง ผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะมี STB มากกว่าผู้ชาย ในขณะที่วัยรุ่นที่ไม่มีพ่อดูแลก็มีแนวโน้มที่จะคิดฆ่าตัวตายมากกว่า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Brigham Young University

เอาชนะการดื้อยาปฏิชีวนะโดยใช้ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์

ภาพจาก University of Portsmouth (U.K.)

ทีมนักวิทยาศาสตร์นานาชาติได้ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อเสริมสร้างประสิทธิภาพของยาปฏิชีวนะที่มีอยู่ในตอนนี้เพื่อต่อต้านการดื้อต่อเชื้อแบคทีเรีย นักวิจัยได้กำหนดกลยุทธ์เพื่อสร้างตัวแบบหลาย ๆ ด้านของยาปฏิชีวนะที่มีการออกแบบใหม่พร้อม ๆ กัน ซึ่งรวมถึงการละลาย การแทรกซึมของแบคทีเรีย และการยับยั้งการผลิตโปรตีน ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ชั้นนำของยุโรปสร้างตัวแบบนี้เสร็จภายในเวลาไม่กี่สัปดาห์ แต่ทีมงานใช้เวลาหลายปีในการตรวจสอบวิธีการทดลอง Gerhard Koenig จาก University of Portsmouth แห่งสหราชอาณาจักรกล่าวว่า "การใช้วิธีการคำนวณช่วยให้การพัฒนาอนุพันธ์ของยาปฏิชีวนะใหม่เร็วขึ้น และราคาถูกลง และการทำนายว่าสารประกอบทางเคมีจะทำงานก่อนที่จะสังเคราะห์หรือไม่ก็ช่วยหลีกเลี่ยงความสิ้นเปลืองทางเคมี"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Portsmouth (U.K.)