เทคโนโลยีเบื้องหลังคริปโทอาจช่วยประหยัดเงินให้แบรนด์หรูเป็นพันล้าน

ภาพจาก CNN

แบรนด์หรูกำลังใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อป้องกันผลิตภัณฑ์ของตนจากการปลอมแปลง กลุ่มบริษัทแบรนด์หรู LVMH ร่วมมือกับบริษัทแฟชั่น Prada และกลุ่มบริษัทเครื่องประดับ Cartier ใน Aura Blockchain Consortium ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มไม่แสวงหาผลกำไรที่สร้างฝาแฝดดิจิทัลสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบโดยนักออกแบบ 

กลุ่มบริษัทนี้ใช้บล็อคเชนในการผลิตตัวระบุผลิตภัณฑ์ดิจิทัลสำหรับแบรนด์มากกว่า 20 แบรนด์ รวมถึงผลิตภัณฑ์ที่จดทะเบียนมากกว่า 17 ล้านรายการ ตามข้อมูลของเลขาธิการสมาคม Daniela Ott ซอฟต์แวร์ซึ่งรวบรวมสมุดบัญชีของข้อมูล เช่น ประเภทวัสดุและแหล่งที่มา ผลิตภัณฑ์ผลิตขึ้นที่ไหนและเมื่อใด และผลิตขึ้นจำนวนเท่าใด ช่วยให้ลูกค้าได้รับใบรับรองดิจิทัลสำหรับการรับรองว่าสินค้าเป็นของแท้ โดยไม่สามารถปลอมแปลงได้ Ott กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN

โครงการภาษา AI แบบเปิดเผยโค้ดท้าทายตัวแบบของบริษัทยักษ์ใหญ่

ภาพจาก Nature

ตัวแบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) ที่พัฒนาโดยทีมงานนานาชาติซึ่งมีนักวิจัยประมาณ 1,000 คน จะกลายเป็นคู่แข่งได้ในระดับที่ใหญ่เท่าตัวแบบที่พัฒนาโดย Google และ OpenAI แต่จะเป็นแบบเปิดเผยโค้ด และใช้งานได้หลายภาษา

เป้าหมายของโครงการนี้คือการลดอคติของมนุษย์และข้อบกพร่องอื่นๆ ของระบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่ยากต่อการแก้ไข เนื่องจากบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ได้ปิดตัวแบบของตนไม่ให้นักวิจัยรู้

แม้ว่าตัวแบบจะไม่ถึงกับปราศจากอคติ แต่ Yacine Jernite ของ HuggingFace กล่าวว่าทีมงานมีเป้าหมายที่จะปรับปรุงตัวแบบที่มีอยู่ผ่านการใช้แหล่งข้อมูลที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรม และมีคุณภาพสูง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature

นักวิจัยพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อช่วยศึกษาการเชื่อมต่อของสมอง

ภาพจาก The Hindu (India)

นักวิจัยจาก India's Indian Institute of Science (IISc.) ได้พัฒนาอัลกอริธึม Regularized, Accelerated, Linear Fascicle Evaluation (ReAl–LiFE) เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับการเชื่อมต่อระหว่างส่วนต่างๆ ของสมองมนุษย์

อัลกอริทึมที่มุ่งใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการเชื่อมต่อที่เกิดจากการถ่ายภาพด้วยเครื่อง MRI แบบกระจาย (diffusion MRI) หรือ dMRI ที่สแกนได้เร็วกว่าเครื่องทั่วไปทั่วไป หรืออัลกอริธึมล้ำสมัย 100 ถึง 150 เท่า

ISSc. ให้ข่าวประชาสัมพันธ์ว่านักวิจัยได้ปรับเปลี่ยนอัลกอริธึมการหาค่าเหมาะสม (optimization)  LiFE เพื่อลดภาระในการคำนวณโดยกำจัดการเชื่อมต่อที่ซ้ำซ้อนและ ให้ทำงานใหม่เพื่อทำงานบน GPU Devarajan Sridharan จาก IISc. กล่าวว่า "งานที่ก่อนหน้านี้ใช้เวลาหลายชั่วโมงต่อวันสามารถทำได้ภายในไม่กี่วินาทีถึงไม่กี่นาที"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Hindu (India)

ช่องโหว่ใน AI ทำให้หุ่นยนต์เหยียดเชื้อชาติและเพศ

ภาพจาก Johns Hopkins University Hub

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Johns Hopkins University,  Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) และ University of Washington พบว่า หุ่นยนต์ที่ติดตั้งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถดาวน์โหลดได้แบบสาธารณะ ซึ่งสร้างด้วยโครงข่ายประสาท CLIP แสดงอคติทางเพศและเชื้อชาติอย่างมีนัยสำคัญ

หุ่นยนต์ได้รับคำสั่ง 62 คำสั่งที่เกี่ยวข้องกับการเลือกบล็อกที่มีใบหน้ามนุษย์ที่หลากหลายและวางลงในกล่อง นักวิจัยพบว่าหุ่นยนต์เลือกผู้ชายบ่อยกว่าผู้หญิง 8 % และเลือกผู้ชายผิวขาวและเอเชียมากที่สุด และผู้หญิงผิวดำน้อยที่สุด

หุ่นยนต์ยังระบุด้วยว่าผู้หญิงเป็น "แม่บ้าน" มากกว่าผู้ชายผิวขาว ผู้ชายผิวดำเป็น "อาชญากร" มากกว่าผู้ชายผิวขาว 10% ผู้ชายลาตินเป็น "ภารโรง" มากกว่าผู้ชายผิวขาว 10% และผู้ชายเป็น "แพทย์" มากกว่าผู้หญิงทั้งหมดไม่ว่าเชื้อชาติอะไร

Andrew Hundt แห่ง Georgia Tech กล่าวว่า "หุ่นยนต์ได้เรียนรู้การเหมารวมที่เป็นพิษผ่านโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่มีข้อบกพร่องเหล่านี้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Johns Hopkins University Hub

นักวิจัยเปิดเผยโค้ดการตัวจำลองภาพแบบเหมือนจริงของการขับเคลื่อนอัตโนมัติ

ภาพจาก MIT News

ทีมวิจัยที่นำโดยนักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้พัฒนาเครื่องมือจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งช่วยให้ยานยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติเรียนรู้ที่จะขับรถในโลกแห่งความเป็นจริง และแก้ไขจากสถานการณ์ที่เกือบชนกันได้

โค้ดเบื้องหลังระบบจำลองภาพแบบเหมือนจริง VISTA 2.0 กำลังถูกเปิดเผยสู่สาธารณะ Daniela Rus แห่ง MIT กล่าวว่า "ด้วยการเปิดตัวครั้งนี้ ชุมชนการวิจัยจะสามารถเข้าถึงเครื่องมือใหม่อันทรงพลังสำหรับทำให้การวิจัยและพัฒนาการควบคุมที่มีประสิทธิภาพแบบปรับได้สำหรับการขับขี่แบบอัตโนมัติทำได้เร็วขึ้น"

Alexander Amini จาก MIT กล่าวว่า "VISTA 2.0 แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจำลองข้อมูลเซ็นเซอร์ได้ดีกว่ากล้องสองมิติแบบ RGB มากเท่านั้น แต่ยังดีกว่า LiDAR สามมิติ ซึ่งมีจำนวนมิติสูงมากด้วยจุดนับล้าน กล้องติดตามตามเหตุการณ์ไม่ปกติ และแม้แต่การโต้ตอบแบบไดนามิกกับยานพาหนะอื่น ๆ "

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News