คลังเก็บหมวดหมู่: กลุ่ม 5-12 นายศุภรักษ์ อุดมแก้ว วีรภัทร รอดสิน จิรัฐติพล นาคทองดี

AI ออกแบบยาชนิดใหม่ อาจเข้ามาเป็นอนาคตของการพัฒนายา

 

rawpixel-drug-pills-770x570

https://www.facebook.com/rmutphysics/posts/1914502541947889

นักวิจัยจากคณะเภสัชศาสตร์แห่งมหาวิทยาลัย University of North Carolina at Chapel Hill Eshelman ได้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถ”สอน”ตัวเองให้ออกแบบโมเลกุลยาใหม่ๆขึ้นมาได้ ซึ่งความสามารถดังกล่าวอาจช่วยเร่งความเร็วในการคิดค้นสูตรยาใหม่ๆขึ้นได้มาก

นักวิจัยเจ้าของผลงานดังกล่าวได้ใช้อัลกอริทึมที่เรียกว่า Reinforcement Learning for Structural Evolution (ReLeaSE) ซึ่งประกอบไปด้วย neural network 2 ระบบที่ทำงานเสมือนครูและนักเรียน โดย neural network ที่รับบทบาทครูนั้นรู้ถึงคำศัพท์และกฎเกณฑ์ความสัมพันธ์ของโครงสร้างทางเคมีของโมเลกุลตัวยาทางชีวภาพที่มีอยู่กว่า 1.7 ล้านชนิด ในขณะที่ neural network ที่รับบทบาทนักเรียนจะคอยเรียนรู้และเสนอโครงสร้างของโมเลกุลที่อาจเป็นตัวยาชนิดใหม่ๆที่ดีและมีประโยชน์ขึ้นเรื่อยๆให้กับครู

ผู้พัฒนา ReLeaSE ได้อธิบายขั้นตอนการทำงานของระบบนี้ว่าคล้ายกับขั้นตอนการเรียนภาษาของมนุษย์ ที่นักเรียนจะเริ่มจากการเรียนรู้ตัวอักษรทางโมเลกุล และกฎของภาษาโครงสร้างเคมี จากนั้นนักเรียนก็จะลองสร้างคำใหม่ๆ และหากคำศัพท์(ของโครงสร้างโมเลกุลเคมี)ใหม่นี้มีความสมจริงและมีผลของตัวยาเป็นที่น่าพอใจ neural network ครูก็จะอนุมัติให้ผ่าน และหากไม่ ครูก็จะปฏิเสธตัวยา ซึ่งการทำเช่นนี้สอนให้ neural network นักเรียนรู้ว่าควรหลีกเลี่ยงโมเลกุลที่ไม่ดี

ในการคิดค้นตัวยาใหม่ๆในปัจจุบัน วิธีที่นิยมใช้กันคือระบบที่เรียกว่า virtual screening ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถประเมินประโยชน์ทางยาของสารเคมีภายในระบบได้ ทว่าระบบนี้ยังมีข้อจำกัดในการคิดค้นตัวยาได้เฉพาะสารเคมีทื่ระบบรู้จักเท่านั้น ReLeaSE จึงเป็นการยกระดับขั้นตอนดังกล่าวด้วยระบบที่รวดเร็วและสามารถสร้างและประเมินโมเลกุลยาชนิดใหม่ๆแม้จะไม่รู้จักโมเลกุลนั้นๆมาก่อน

ทีมงานผู้พัฒนาได้ทดลองใช้อัลกอริทึม ReLeaSE นี้ในการสร้างโมเลกุลที่มีคุณสมบัติในการรักษาและคุณสมบัติทางกายภาพ เช่น การละลายน้ำ หรือจุดหลอมเหลว ตามที่ต้องการ รวมไปถึงการออกแบบสารประกอบชนิดใหม่ที่ทำหน้าที่คอยยับยั้งเอนไซม์ที่เกี่ยวข้องกับโรคลูคิเมีย ซึ่งความสามารถในการนำเสนอโมเลกุลตัวยาใหม่ๆที่อาจมีประโยชน์ได้อย่างรวดเร็วนี้อาจเข้ามามีบทบาทมากกับอุตสาหกรรมเภสัช ที่ต้องการลดเวลาในการคิดค้นสูตรใหม่ๆเพื่อนำตัวยาที่มีศักยภาพเข้าสู่ขั้นตอนการทดลองทางคลินิกให้เร็วที่สุด

 

ที่มา  https://www.adpt.news/2018/08/01/reinforcement-learning-ai-design-drug-molecules/

จีนยิงดาวเทียมนำทาง BeiDou-3 อีก 2 ดวง คาดจะทำงาน 18 ดวงภายในปีนี้

chinaเดือนกรกฎาคมนี้จีนยิงดาวเทียม BeiDou-3 สองครั้งภายในเดือนเดียว ทำให้ดาวเทียม BeiDou-3 ขึ้นสู่วงโคจร 10 ดวงแล้ว และคาดว่าจะขึ้นสู่วงโคจรภายในปีนี้ 18 ดวง ครอบคลุมพื้นที่ตามแผนการ Belt and Road ของจีน

กำหนดการยิงดาวเทียมในระบบ BeiDou-3 จะครบ 35 ดวง ให้บริการได้ทั่วโลกในปี 2020 นับเป็นระบบดาวเทียมนำทางระบบที่สี่ในโลกที่ให้บริการครอบคลุมทั้งโลก ต่อจาก GPS, GLONASS, และ Galileo

Galileo ของสหภาพยุโรปเพิ่งยิงครบ 24 ดวงตามที่ออกแบบไว้ในเดือนนี้ แต่กว่าจะเริ่มให้บริการทั้งโลกได้จริงน่าจะช่วงปลายปี

d77c4daaaa31c0cc9641dbbe6154df7c

ที่ใา  https://www.blognone.com/node/104218

ระบบ AI ช่วยปรับปรุงความเชี่ยวชาญของหุ่นยนต์ได้

OpenAI

นักพัฒนาระบบที่องค์กรไม่แสวงหาผลกำไร OpenAI ในรัฐแคลิฟอร์เนียได้ประกาศว่าพวกเขาได้เทรนระบบ deep learning ที่ช่วยให้การหยิบจับและควบคุมวัตถุในโลกความเป็นจริงได้อย่างเชี่ยวชาญมากขึ้นเป็นพิเศษ

“ในขณะที่การควบคุมวัตถุอย่างเชี่ยวชาญนั้นเป็นพื้นฐานหลักของการดำเนินชีวิตในทุกๆ วันของมนุษย์ มันจึงเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับหุ่นยนต์” นักพัฒนากล่าวในงานตีพิมพ์

ในงานนี้ ทีมได้จำลองห้เห็นว่าพวกเขาได้สอนระบบ deep learning อย่างไรที่จะเรียนรู้วิธีการหยิบจับวัตถุของมนุษย์ อย่างเช่นการหยิบปริซึมด้วยปลายนิ้ว โดยโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ญังสามารถเรียนรู้การปฏิบัติและพฤติกรรมอย่างเช่น การหมุนนิ้ว การเลื่อนด้วยนิ้ว สไลด์ หรือการใช้หลายนิ้้วมือประสานกัน การควบคุมโดยใช้แรงดึงดูด และการใช้แรงบิดและแรงอื่นๆ ร่วมกันได้

 

โดยทีมนักพัฒนากล่าวว่าได้เทรนโครงข่ายประสาทเทียมบนเฟรมเวิร์ก TensorFlow บนข้อมูลที่เป็นประสบการณ์ประมาณ 100 ปี ซึ่งสามารถนำมาใช้งานได้ 50 ชม.

“ระบบของพวกเราเรียกว่า Dactyl ซึ่งถูกเทรนมาทั้งหมดในการจำลองและถ่ายทอดความรู้ออกมาในโลกความเป็นจริง โดยประยุกต์กับวัตถุในโลกความเป็นจริงได้โดยใช้เทคนิคที่พวกเราได้ทำงานกันมาในปลายปีที่ผ่านมา” ทีม OpenAI เขียนในบล็อคโพส

โดยเมื่อการเทรนเสร็จสิ้น โครงข่ายประสาทเทียมสามารถดำเนินการหมุนได้ติดต่อกัน 50 ครั้งได้สำเร็จโดยที่ไม่หล่นแม้แต่ครั้งเดียว

“ผลลัพธ์ของพวกเราแสดงให้เห็นซึ่งขัดแย้งกับความเชื่อทั่วไปว่าอัลกอริทึมการทำเรียนรู้แบบบ deep reinforcement learning แบบดั้งเดิมนั้นสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับปัญหาของหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนในโลกความเป็นจริงได้ ซึ่งเหนือกว่าวิธีการแบบที่ไม่ต้องมีการเรียนรู้ที่มีอยู่ในปัจจุบันได้”

อย่างไรก็ดี นักพัฒนาก็ยอมรับว่าวิธีการของพวกเขานั้นไม่ได้สมบูรณ์ หากแต่พวกเขาก็เชื่อว่าวิธีการนี้จะสามารถแก้ไขงานที่มีความซับซ้อนมากขึ้นได้ในอนาคต “พวกเราสามารถไปได้ไกลกว่าสิ่งที่แขนหุ่นยนต์สามารถทำได้ในปัจจุบัน” คุณ Alex Ray วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่ OpenAI กล่าว

ที่มา  https://www.adpt.news/2018/08/01/ai-helps-improve-dexterity-of-robots/

โรงพยาบาลใน Iowa เริ่มใช้ AI วินิจฉัยภาวะเบาหวานขึ้นตาให้แก่ผู้ป่วยแล้ว

dmitry-bayer-iris-eye-770x513

https://www.facebook.com/rmutphysics/posts/1904759972922146

หลังระบบได้รับการอนุมัติจากองค์การอาหารและยา​ (FDA) ของสหรัฐฯ โรงพยาบาล University of Iowa Hospitals และคลินิกในเครือก็ได้เร่ิมใช้งาน IDx-DR อุปกรณ์วินิจฉัยภาวะเบาหวานขึ้นตาที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิิษฐืเข้ามาช่วยประมวลผล

อุปกรณ์ IDx-DR นี้ ถูกพัฒนาขึ้นโดยบริษัทเทคโนโลยีทางการแพทย์ท้องถิ่นของ Iowa เอง ทำงานโดยการเก็บภาพถ่ายจอตาผ่านกล้องถ่ายภาพ จากนั้นจึงนำมาวิเคราะห์ด้วยซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ที่จะตรวจสอบอาการต่างๆ เช่น อาการเลือดออกเป็นจ้ำ (haemorrhage) การพองของเส้นเลือดฝอย (microaneurysms) หรือความผิดปกติบนจอตาอื่นๆที่พบในผู้ที่มีภาวะเบาหวานขึ้นตา ก่อนจะฟันธงว่าผู้ป่วยมีภาวะเบาหวานขึ้นตาหรือไม่

ภาวะเบาหวานขึ้นตานั้นเป็นหนึ่งในสาเหตุหลักของการตาบอดในสหรัฐ ซึ่งพบได้ในผู้ป่วยเบาหวานทั้งประเภท 1 และ 2 โดยภาวะดังกล่าวมักไม่ออกอาการกับผู้ป่วยในระยะเริ่มต้น และต้องอาศัยการตรวจสภาวะจอตาที่สม่ำเสมอเพื่อป้องกันเป็นหลัก

ในการนำ IDx-DR เข้ามาใช้นี้ University of Iowa Hospitals หวังว่าจะช่วยกระจายการตรวจจอตาออกไปถึงกลุ่มผู้ป่วยที่กว้างขึ้น จากเดิมที่การตรวจเพื่อหาภาวะดังกล่าวต้องอาศัยความสามารถของผู้เชี่ยวชาญด้านดวงตา เมื่อมีอุปกรณ์ IDx-DR โรงพยาบาลก็สามารถเพิ่มขั้นตอนการตรวจหาภาวะเบาหวานขึ้นตาได้ในการพบแพทย์ทั่วไปได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว และสามารถส่งผู้ป่วยที่ถูกวินิจฉัยว่าอาจมีภาวะดังกล่าวไปพบแพทย์ผู้เชี่ยวชาญและทำการรักษาได้ทันท่วงที

IDx-DR ได้ผ่านการทดลองกับผู้ป่วยมากว่า 900 รายก่อนที่จะได้รับการอนุมัติให้ใช้งานได้จาก FDA โดยระบบดังกล่าวมีอัตราความแม่นยำ sensitivity (true positives) อยู่ที่ร้อยละ 87

ที่มา https://www.adpt.news/2018/07/26/ai-eye-diagnosis-in-iowa-idx-dr/

ระบบ AI ช่วยทำนายผลผลิตของถั่วเหลืองในอาร์เจนตินาและบราซิลได้

 

Soybean1

https://www.facebook.com/rmutphysics/posts/1904764936254983

เมื่อเร็วๆ นี้ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแสตนด์ฟอร์ด (Standford University) ได้พัฒนาระบบ deep learning ที่สามารถทำนายผลผลิตของถั่วเหลืองผ่านภาพถ่ายดาวเทียมได้สำเร็จ

“การทำนายผลผลิตของพืชในประเทศที่พัฒนาแล้วกับเวลาในการเก็บเกี่ยวได้ล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำนั้นเป็นหัวใจหลักในการป้องกันความอดอยาก ปรับปรุงความปลอดภัยของอาหาร และเป็นการพัฒนาทางด้านการเกษตรที่ยั่งยืน” นักวิจัยกล่าวในงานตีพิมพ์ “เทคนิคที่มีอยู่นั้นมีราคาแพงและยากในการขยายต่อยอด เช่นเดียวกับที่พวกเขาต้องการการเก็บข้อมูลสำรวจตามท้องถิ่น หากแต่วิธีการนี้ได้ใช้ข้อมูลที่เก็บจากระยะทางไกลอย่างเช่นข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม ซึ่งมีโอกาสจะทำให้ราคาถูกลงและเป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่มีประสิทธิภาพได้”

โดยทีมวิจัยได้เทรนระบบ Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network หรือ LSTM RNN บนเฟรมเวิร์ก TensorFlow กับข้อมูลทางการเกษตรจากสหรัฐอเมริกา ซึ่งนักวิจัยกล่าวว่าสิ่งที่ทำให้ระบบนี้มีความแตกต่างก็คือโครงข่ายประสาทเทียม Neural Network ที่ทำนายผลผลิตของพืชในอาร์เจนตินาและบราซิลนั้นได้ถูกเทรนบนข้อมูลของสหรัฐอเมริกา ซึ่งมีข้อมูลพร้อมใช้งานมากกว่า

Screen-Shot-2018-07-11-at-3.21.51-PM

“งานของพวกเราแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มที่จะทำนายผลผลิตของถั่วเหลืองในอาร์เจนตินาโดยใช้เทคนิคระบบ deep learning ได้ นอกจากนี้พวกเรายังได้รับผลที่น่าพอใจโดยใช้วิธีการ transfer learning เพื่อนำไปทำนายผลการเก็บเกี่ยวถั่วเหลืองในบราซิลด้วยการใช้ข้อมูลจำนวนเพียงเล็กน้อยเท่านั้น” นักวิจัยระบุ “ความสามารถในการปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำนายในเขตภูมิภาคด้วยข้อมูลที่จำนวนจำกัดโดยใช้วิธ๊ transfer learning นั้นเป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้น เพราะภูมิภาคเหล่านี้จะได้รับประโยชน์ดังกล่าวจากเครื่องมือที่มีราคาต่ำและน่าเชื่อถือได้” ทีมงานอธิบายเพิ่มเติม

ทีมนักวิจัยกล่าวอีกว่าพวกเขาจะขยายความสามารถของวิธีการนี้ไปในภูมิภาคใหม่ๆ ในโลกที่พัฒนาแล้ว โดยงานวิจัยนี้ได้ตีพิมพ์ลงใน ACM Digital Library

ที่มา  https://www.adpt.news/2018/07/27/ai-helps-predict-soybean-production-in-argentina-and-brazil/

Starbucks ร่วมรักษ์โลก ประกาศลดการใช้หลอดพลาสติก ด้วยฝาปิดแก้วแบบใหม่ที่ยกจิบได้เลย

 

  13986_18071311084543

https://www.facebook.com/rmutphysics/posts/1883847448346732

Starbucks ร้านกาแฟใหญ่ที่มีสาขาทั่วโลก ประกาศจุดยืนในการร่วมรักษ์โลกว่าทางร้านจะเลิกใช้หลอดพลาสติกทั้งหมด โดยจะเปลี่ยนมาใช้ฝาแก้วแบบใหม่ “Adult Sippy Cup” ที่สามารถใช้จิบหรือดื่มกาแฟได้แทน โดยประเมินว่าจะสามารถช่วยกำจัดหลอดพลาสติกทั่วโลกได้มากกว่า 1 พันล้านหลอดในแต่ละปี ซึ่งหลอดส่วนใหญ่หากไม่ถูกฝังกลบ ก็มักจะกลายเป็นขยะอยู่ในมหาสมุทร

อย่างไรก็ตาม การเลิกใช้หลอดพลาสติก และเปลี่ยนมาใช้ฝาปิดแบบใหม่สำหรับเครื่องดื่มเย็น ยังมีแค่ใน Starbuck บางสาขาเท่านั้น แต่จะเริ่มมีผลในทุกสาขาทั่วโลกตั้งแต่ปี 2020 เป็นต้นไป ซึ่งความเคลื่อนไหวดังกล่าวมีขึ้นหลังจากที่ Starbucks สำนักงานใหญ่ที่ซีแอตเทิล สหรัฐอเมริกา เริ่มเลิกใช้หลอดพลาสติกเมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา

13986_180713110126v8

แม้ว่าหลอดของ Starbucks สามารถนำมารีไซเคิลได้ แต่ด้วยขนาดที่เล็กและมีน้ำหนักเบา ก็มักจะทำให้เล็ดลอดออกจากเครื่องจักรในกระบวนการรีไซเคิลอยู่บ่อยครั้ง สุดท้ายจึงไปจบที่การฝังกลบ และลอยเป็นขยะอยู่ในแม่น้ำ ลำคลอง และมหาสมุทร
สำหรับฝาปิดแบบใหม่ที่เข้ามาเป็นตัวเลือกแทนการใช้หลอดพลาสติกนี้ สามารถนำไปเข้ากระบวนการรีไซเคิลได้อย่างเต็มรูปแบบ แต่ก็ยังมีเครื่องดื่มบางชนิด อาทิ Frappuccino ที่มีหลอดให้ลูกค้าใช้ ซึ่งจะทำด้วยพลาสติกที่สามารถย่อยสลายได้ หรือไม่ก็ทำจากกระดาษ แทนที่จะเป็นหลอดพลาสติกที่ต้องใช้เวลาย่อยสลายนานถึง 200 ปี

โดยสาขาแรกๆ ที่ Starbucks เริ่มทดลองการใช้ฝาปิดที่จิบกาแฟได้อยู่ที่ซีแอตเทิล และแวนคูเวอร์ ประเทศแคนาดา ก่อนที่ในปี 2020 สาขาต่างๆ ของ Starbucks รวม 28,000 แห่ง จะเลิกการใช้หลอดพลาสติกทั้งหมดฃ

ที่มา:   https://news.thaiware.com/13986.html

Microsoft ประกาศรองรับการใช้งานอีเมล์ภาษาไทย บนบริการและแอพฯ แล้ววันนี้

ล่าสุดทาง Microsoft แห่งประเทศไทย ออกมาประกาศ รองรับการใช้งานอีเมล์ภาษาไทย (จากผู้ให้บริการเติร์ทปาร์ตี้) อย่าง “ ข่าวไอที@ไทยแวร์.คอม ” บนบริการและแอพพลิเคชั่นต่างๆ เช่น Office 365, Outlook 2016, Outlook.com, Exchange Online และ Exchange Online Protection (EOP) แล้ววันนี้

13906_1807041743002v

ไม่ได้หมายถึงการเปิดให้สมัครอีเมล์ของ Microsoft ด้วยภาษาไทยแต่อย่างใด !

ในการประกาศครั้งนี้ เป็นหนึ่งในเป้าหมายของ Microsoft ที่จะส่งเสริมให้การใช้งานอีเมล์ด้วยภาษาท้องถิ่น (Email Address Internationalization หรือ EAI) เป็นไปอย่างทั่วถึง และช่วยให้เทคโนโลยีเข้าถึงผู้คน ด้วยภาษาไทยได้อย่างไร้รอยต่อ ผ่านบริการและแอพพลิเคชั่นของ Microsoft

และนอกจากนี้แล้ว ยังได้เพิ่มฟอนต์มาตรฐาน TH Sarabun New ที่ใช้งานกันในหน่วยราชการ และองค์กรเอกชน ให้เป็นรูปแบบตัวอักษรมาตรฐานสำหรับภาษาไทย ในแพลตฟอร์ม Windows 10 อีกด้วย โดยเริ่มให้บริการในวันนี้ สำหรับใครที่มีอีเมล์ภาษาไทยอยู่แล้วก็สามารถไปทดลองใช้งานกันได้เลย

 

ที่มา  https://news.thaiware.com/13906.html

อดีต จนท.เพนตากอน เตือน “กูเกิ้ล” กำลังก้าวเข้าสู่ “ภาวะอันตรายด้านศีลธรรม”

2

อดีตเจ้าหน้าที่ระดับสูงของกระทรวงกลาโหม หรือ เพนตากอน ตั้งคำถามด้านศีลธรรมกับบริษัทกูเกิ้ล (Google) ในการไม่ต่อสัญญากับโครงการพัฒนาโดรนตรวจจับกับเพนตากอน

นายบ็อบ เวิร์ค อดีตรองรัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหม บอกว่า พนักงานกูเกิลกำลังเดินหน้าเข้าสู่ภาวะอันตรายด้านศีลธรรมเสียเอง หลังจากกูเกิลประกาศเมื่อต้นเดือนมิถุนายนว่า จะไม่ต่อสัญญากับเพนตากอน ในโครงการ Project Maven ที่ใช้ศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ในการตรวจจับและระบุเอกลักษณ์จากภาพที่บันทึกได้จากโดรน

พร้อมกันนี้ นายเวิร์ค มองว่า ท่าทีของกูเกิ้ลแฝงเจตนาอื่น เนื่องจากตอนนี้กูเกิ้ลมีโครงการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในประเทศอื่น รวมทั้งจีน

ทั้งนี้ การถอนตัวจากโครงการ Project Maven ที่กูเกิ้ลทำสัญญาพัฒนาโครงการกับเพนากอนมาตั้งแต่ปี ค.ศ. 2014-2017 เกิดขึ้นหลังจากพนักงาน 13 คนลาออกจากโครงการดังกล่าว และมีพนักงานมากกว่า 4,600 ตำแหน่งลงนามคัดค้านการใช้เทคโนโลยีของกูเกิ้ลเพื่อการทหาร เพราะมองว่าขัดแย้งกับหลักการขององค์กร

ที่มา https://www.sanook.com/hitech/1455001/