ทำระบบเรียนรู้ของเครื่องให้กระจ่าง

ภาพจาก MIT News

นักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้พัฒนาระบบที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจการทำงานภายในของกล่องดำของโครงข่ายประสาทเทียม โดยการสร้างคำอธิบายของ "เซลล์ประสาท" แต่ละตัวที่ประมวลผลข้อมูลในภาษาธรรมชาติโดยอัตโนมัติ และพบว่าคำอธิบายมีความถูกต้องและเฉพาะเจาะจงมากกว่าวิธีการอื่น

นักวิจัยใช้ระบบ MILAN (mutual-information guided linguistic annotation of neurons) เพื่อตรวจสอบเซลล์ประสาทที่สำคัญที่สุดในโครงข่ายประสาทเทียม MILAN ยังถูกใช้เพื่อตรวจสอบตัวแบบเพื่อพิจารณาว่าพวกมันได้เรียนรู้บางสิ่งที่ไม่คาดคิดในผลลัพธ์หรือไม่ และแก้ไขโครงข่ายประสาทเทียมโดยการเอาเซลล์ประสาทที่ตรวจพบความสัมพันธ์ที่ไม่ดีในข้อมูลออก

Sarah Schwettmann แห่ง MIT กล่าวว่า "เราต้องการเข้าถึงพลังแห่งการแสดงออกของภาษามนุษย์ เพื่อสร้างคำอธิบายที่เป็นธรรมชาติและสมบูรณ์มากขึ้นสำหรับอธิบายสิ่งที่เซลล์ประสาททำ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วิธีการพยากรณ์โควิดโดยใช้ข้อมูลจากโรงพยาบาลและมือถือช่วยเมืองต่าง ๆ ในอเมริกาผ่านภัยการแพร่ระบาด

ภาพจาก University of Texas at Austin News

นักวิจัยจาก University of Texas at Austin (UT) ได้พัฒนาตัวแบบการคาดการณ์ และแดชบอร์ดสาธารณะ 2 หน้าที่ใช้ข้อมูลการเคลื่อนที่ของโทรศัพท์มือถือ และข้อมูลการรับเข้าโรงพยาบาลจากโควิด-19 เพื่อคาดการณ์ความต้องการของโรงพยาบาลในท้องถิ่น 

ตัวแบบและแดชบอร์ดนี้ถูกใช้มาเกือบสองปีแล้วเพื่อจัดการทรัพยากรด้านการรักษาพยาบาล รักษาความจุของโรงพยาบาลให้เพียงพอ และแจ้งให้สาธารณชนทราบเกี่ยวกับความเสี่ยงจากการระบาดใหญ่

การใช้กราฟิกที่ใช้งานง่ายและ เส้นสปาเก็ตตี้เหมือนที่ใช้พยากรณ์พายุเฮอริเคน (ตัวแบบคอมพิวเตอร์ที่แสดงเส้นทางพายุหมุนเขตร้อนที่อาจเกิดขึ้น)  แดชบอร์ดจะแสดงความเสี่ยงในทันทีและในอนาคตของการแพร่กระจายของ โควิด-19

ตัวแบบนี้ใช้ข้อมูลการเคลื่อนที่ของโทรศัพท์มือถือแบบไม่เปิดเผยชื่อผู้ใช้จาก SafeGraph สามารถปรับให้เข้ากับโครงการดูแลสุขภาพสำหรับโควิด-19 ที่เป็นที่ต้องการ ได้ล่วงหน้าสามสัปดาห์สำหรับเมืองใด ๆ ในสหรัฐอเมริกา

Spencer Fox แห่ง UT กล่าวว่า "ข้อมูลการเคลื่อนไหวของชุมชนช่วยให้เราวัดความเสี่ยงในการแพร่เชื้อโควิด-19 ที่เปลี่ยนแปลงไป และคาดการณ์การรักษาพยาบาลที่จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วได้ล่วงหน้าหลายสัปดาห์"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Texas at Austin News

ภาษาโปรแกรม Python นั้นมีอิทธิพลครอบคลุม แต่นักพัฒนากำลังเพิ่มทักษะให้โดดเด่น

Photo by Radowan Nakif Rehan on Unsplash

การวิเคราะห์แพลตฟอร์มการเรียนรู้ปี 2021 ของ O'Reilly Media บ่งชี้ว่าความสนใจในภาษาการเขียนโปรแกรม C++ กำลังเพิ่มขึ้น โดยได้รับแรงหนุนจากอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things) และการพัฒนาเกม

ในขณะเดียวกันความสนใจของนักพัฒนาในความปลอดภัยทางไซเบอร์ก็เพิ่มขึ้น เนื่องจากการโจมตีของซอฟต์แวร์เรียกค่าไถ่ (ransomware) ที่มีชื่อเสียง แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของ O'Reilly มีการใช้งานเนื้อหาเกี่ยวกับซอฟต์แวร์เรียกค่าไถ่เพิ่มขึ้น 270% ในปีที่ผ่านมา 

รายงานพบว่าภาษาโปรแกรม Python และ Java ยังคงครอบครองการใช้งานแพลตฟอร์มอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่เนื้อหาด้านภาษาโปรแกรม Go และ Rust เพิ่มขึ้น 23% และ 31% ตามลำดับในปีที่ผ่านมา

Mike Loukides แห่ง O'Reilly กล่าวว่า "ไม่ว่าคุณจะเชี่ยวชาญด้านใดหรือใช้เป็นภาษาอะไรเป็นภาษาหลัก ความเชี่ยวชาญในภาษายุคต่อไปอย่าง Go และ Rust จะเพิ่มมูลค่าให้กับคุณ"

ความสนใจในด้านอื่น ๆ ที่เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดคือ ซอฟต์แวร์คอนเทนเนอร์ (เพิ่มขึ้น 137%) การเรียนรู้ของเครื่อง (35%) เครือข่ายประสาท (13%) การเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning) (37%) และเครือข่ายแข่งขัน (adversarial network) (51%) 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

ภาษาโปรแกรมโบราณอาจใช้กันทั่วไปมากกว่าที่เราคิด

Photo by Mitchell Luo on Unsplash

รายงานโดย Micro Focus ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ระดับองค์กรพบว่ามีการใช้รหัส COBOL มากกว่า 800000 ล้านบรรทัดในแต่ละวันทั่วโลก มากกว่าที่คาดไว้ถึงสามเท่า แม้ว่าจำนวนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่คุ้นเคยกับภาษาโปรแกรมอายุ 60 ปีนี้จะลดลงก็ตาม

นอกจากนี้ นักพัฒนาเกือบครึ่งที่สำรวจคาดการณ์ว่าปริมาณการใช้ COBOL จะเพิ่มขึ้นในองค์กรในปีหน้า ในขณะที่กลุ่มที่คล้ายกันกล่าวว่าพวกเขาคาดว่าแอปพลิเคชั่น COBOL จะคงอยู่ต่อไปอย่างน้อยอีกทศวรรษ

รายงานพบว่า 64% ของบริษัทที่ใช้ COBOL เป็นหลักชอบที่จะปรับปรุงแอปของตนให้ทันสมัยมากกว่าที่จะแทนที่ ในขณะที่ 92% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่า COBOL จะยังคงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ต่อธุรกิจของตน 

Ed Airey จาก Micro Focus กล่าวว่า "สำหรับผู้นำด้านไอที การสนับสนุนระบบธุรกิจหลัก การปรับแอปพลิเคชั่น COBOL ให้ทันสมัยนั้นเป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechRadar

สตาร์ตอัพด้านเทคโนโลยีจากนมวัวสร้างตัวนับก้าวเดินให้วัว

ภาพจาก  CNN Business

Stellapps Technologies ของอินเดียได้คิดค้นสิ่งที่ CEO Ranjith Mukundan อธิบายว่าเป็น "อุปกรณ์ที่เหมือนกับ Fitbit สำหรับปศุสัตว์"

Stellapps รวมข้อมูลจากอุปกรณ์ติดตามก้าวเดิน "mooON" ซึ่งผูกติดอยู่กับขาของวัว เข้ากับข้อมูลที่เกษตรกรและสัตวแพทย์ใส่ลงในแอปสมาร์ตโฟน 

ปัจจุบัน เกษตรกรผู้เลี้ยงโคนมเกือบ 3 ล้านคนใช้เทคโนโลยีของ Stellapps ใน 36,000 หมู่บ้านในอินเดีย ตามที่ Mukundan ซึ่งบอกว่า ด้วยการติดตามและจัดการสัตว์ของพวกเขาที่ดีขึ้น เกษตรกรสามารถเพิ่มปริมาณน้ำนมได้

Stellapps ยังวัดปริมาณนมที่นำไปยังจุดรับส่งโดยใช้ตาชั่งดิจิทัล และโอนการชำระเงินโดยตรงไปยังบัญชีธนาคารของเกษตรกรผ่านแพลตฟอร์ม "mooPay"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN Business