สมัครเลย!!!

Category: Cara Artificial Intelligence

ฟีเจอร์ใหม่ Google Arts & Culture เปลี่ยนรูปถ่ายธรรมดาให้เป็นศิลปะคลาสสิค

Google Arts & Culture ออกฟีเจอร์ใหม่เล่นสนุก Art Transfer สามารถเปลี่ยนรูปถ่ายธรรมดาให้เป็นภาพศิลปะที่ผู้ใช้งานสามารถเลือกได้ว่า อยากให้ภาพออกมาโดยอิงกับศิลปะแบบไหน โดยมีรูปแบบจากศิลปินระดับมาสเตอร์พีซให้เลือก เช่น แวน โก๊ะ, Frida Kahlo เมื่อเข้าแอปแล้ว ให้กดไอคอนกล้องถ่ายรูปล่างหน้าจอ และกดถ่ายรูป หรือเลือกรูปจากอัลบั้มที่เราอยากเปลี่ยนให้เป็นงานอาร์ตได้ มีทั้งไฟล์รูปภาพนิ่ง และภาพ GIF แสดงความเคลื่อนไหวจากรูปภาพธรรมดาก่อนมาเป็นงานอาร์ต สามารถใช้กรรไกรตัดเฉพาะบางส่วนในรูปที่อยากให้เป็นงานอาร์ตได้ด้วย Google ระบุว่า ฟีเจอร์ Art Transfer ใช้โมเดลอัลกอริทึมที่สร้างโดย Google AI สร้างภาพซ้อนทับกันระหว่างงานศิลป์ต้นฉบับกับรูปภ่าย ช่วยให้ได้ภาพใหม่ที่เป็นเอกลักษณ์ของตัวเอง ที่มา – Google Blog Topics:  Google Arts & Culture Google Artificial Intelligence

กระทรวงดีอี จับมือหัวเว่ย นำAI เสริมประสิทธิภาพโรงพยาบาลรามาธิบดีในการวินิจฉัย COVID-19

กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมร่วมสนับสนุนนำเทคโนโลยีเสริมประสิทธิภาพการรักษาโควิด-19 ให้แก่วงการแพทย์ไทย จับมือหัวเว่ย ประเทศไทย ส่งมอบโซลูชัน AI ให้แก่โรงพยาบาลรามาธิบดี เพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์รูปภาพทางการแพทย์เชิงปริมาณ เพื่อรายงานผลตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) ในผู้ป่วยต้องสงสัยติดเชื้อโควิด-19 ลดระยะเวลาในการวิเคราะห์ผลที่จะเป็นไปอย่างถูกต้องและรวดเร็วยิ่งขึ้น ด้วยเวลาเพียง 25 วินาทีต่อหนึ่งเคส การนำนวัตกรรม AI ของ HUAWEI CLOUD ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) มาใช้เพื่อยกระดับการให้บริการทางการแพทย์ไทยในครั้งนี้ เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างของการนำประสิทธิภาพการใช้งานของบริการ HUAWEI CLOUD ในฐานะผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะระดับโลกรายแรกในประเทศไทยเพื่อลดความเสี่ยงและลดการใช้ทรัพยากรทางการแพทย์และสาธารณสุขของไทยในการรับมือสถานการณ์โควิด-19 นายพุทธิพงษ์ ปุณณกันต์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอีเอส) กล่าวถึงความร่วมมือในการมอบเทคโนโลยี AI ให้แก่โรงพยาบาลชั้นนำของรัฐครั้งนี้ว่า “การตรวจวินิจฉัยทาง CT เป็นหนึ่งในวิธีมาตรฐานของการตรวจโควิด-19 แต่การตรวจด้วยวิธีดังกล่าวต้องทำซ้ำและอ่านภาพหลายครั้ง เพื่อเป็นการช่วยแบ่งเบาภาระบุคลากรทางการแพทย์ในไทยซึ่งกำลังรับมือกับสถานการณ์ระบาดของโควิด-19 อยู่ในขณะนี้ กระทรวงฯ จึงได้ร่วมกับหัวเว่ย นำโซลูชัน AI จาก HUAWEI CLOUD สำหรับการวิเคราะห์รูปภาพทางการแพทย์เชิงปริมาณ ด้วยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการวิเคราะห์รูปภาพทางการแพทย์ มาช่วยลดภาระงานของบุคลากร ในฝ่ายรังสีวิทยา ทั้งยังสามารถส่งมอบผลตรวจแบบ CT quantification […]

ไมโครซอฟท์เปิดตัว Microsoft Editor ปัญญาประดิษฐ์ตรวจแกรมม่า ใช้ได้ในทั้ง Word, Outlook, Chrome, Edge

ไมโครซอฟท์เปิดตัว Microsoft Editor พร้อมๆ กับการเปิดแพ็กเกจ Microsoft 365 สำหรับผู้ใช้ตามบ้าน โดยบริการนี้เป็นบริการตรวจคำผิดและแก้ไวยกรณ์ ตลอดจนการปรับรูปประโยคให้เข้าใจง่าย บริการนี้จะเปิดให้ใช้ฟรีสำหรับผู้ใช้ Word และ Outlook.com ทุกคน แต่จำกัดฟีเจอร์ระดับพื้นฐานเท่านั้น สำหรับผู้ใช้ Microsoft 365 จะได้บริการเต็มรูปแบบ ตัว Editor มี 3 เวอร์ชั่น ได้แก่ Editor in Word ตัวที่ล้ำหน้าที่สุดจากการเปิดตัวใน Word ตั้งแต่ปีที่แล้ว สามารถวิเคราะห์ระดับความอ่านง่าย และแจ้งระยะเวลาที่ใช้อ่านเอกสาร, มีระบบตรวจหาข้อความซ้ำจากแหล่งอื่น, และสามารถแนะนำรูปแบบการเขียนที่เหมาะสมให้ได้ด้วย Editor in Outlook ใช้ตรวจความถูกต้องในอีเมลก่อนส่ง โดยใช้ได้ทั้งในเดสก์ทอปและเว็บ Editor in the browser extension เป็นส่วนขยายเบราว์เซอร์ทำให้ใช้ได้ทุกที่ โดยรองรับทั้ง Google Chrome และ Microsoft Edge ตอนนี้ไมโครซอฟท์เริ่มปล่อย Microsoft […]

กูเกิลเปิดตัว TensorFlow Quantum ออกแบบปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมผสม

ทีม TensorFlow ของกูเกิลร่วมกับมหาวิทยาลัย Waterloo และ Volkswagen สร้างไลบรารี TensorFlow Quantum (TFQ) ที่เป็น TensorFlow เวอร์ชั่นเตรียมพร้อมทำงานร่วมกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม TFQ ต่างจาก TensorFlow ปกติหลายอย่าง โดยมันต้องใช้งานร่วมกับข้อมูลควอนตัม (quantum data) ไม่ใช่ข้อมูลปกติ และตัวโมเดลยังแบ่งออกเป็นสองส่วน เรียกว่า hybrid quantum-classical models โดยข้อมูลควอนตัมจะผ่านโมเดลนิวรอนควอนตัม จากนั้นแปลงเป็นข้อมูลคลาสสิคด้วยการหาค่าเฉลี่ย (sample of average) ออกมา เพื่อเข้าโมเดลนิวรอนแบบปกติต่อไป การจำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมทุกวันนี้ยังทำได้จำกัดมาก โดย TFQ จำลองวงจรควอนตัมขนาด 20 qubit ได้ 1 ล้านรอบโดยใช้เวลา 20-60 นาที อย่างไรก็ดี TFQ จะเป็นตัวเปิดทางสำหรับการสร้างโมเดลเตรียมไว้สำหรับการรันโมเดลบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงๆ เช่น การรันโมเดลบนชิป Sycamore ที่กูเกิลแถลงว่าสามารถรันงานระดับ Quantum Supremacy ไปได้ก่อนหน้านี้ สำหรับ […]

ผู้ใช้งานสั่งให้ Google Assistant อ่านข่าวจากเว็บให้ฟังได้แล้ว แปลสดได้ รองรับภาษาไทยด้วย

Google Assistant เพิ่มความสามารถใหม่ ให้ผุ้ใช้งานสั่งให้ Google Assistant อ่านข้อมูลข่าวสารจากหน้าเว็บไซต์บนบราวเซอร์ Chrome, Google News ให้ฟังได้แล้วด้วยการสั่ง “Hey Google, read this page” หรือ “Hey Google, read it” ใช้พลังจากเทคโนโลยี Text-to-Speech ในระหว่างที่ Google Assistant อ่านข้อความให้ฟัง ระบบจะ scroll หน้าเว็บและไฮไลต์ข้อความที่อ่านอยู่ให้อัตโนมัติ ผู้ใช้ยังสามารถเลือกความเร็ว และโทนเสียงการอ่านได้ให้ฟังดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น นอกจากนี้ยังเลือกให้อ่านในภาษาของตัวเองได้ด้วย โดยตอนนี้รองรับ 42 ภาษา มีภาษาไทยด้วย ที่มา – Google Blog Topics:  Google Assistant Text-to-Speech Translation Artificial Intelligence

อาลีบาบาชี้ว่า AI ของตัวเองตรวจจับไวรัส COVID-19 ได้แม่นยำ 96% จากการดู CT scan

จากรายงานของ Nikkei Asian Review ที่อ้างอิงจากรายงาน Sina Tech News ของจีนอีกทีระบุว่า อาลีบาบาพัฒนาระบบ AI ของตัวเองสามารถตรวจจับไวรัส COVID-19 ได้จากการดูแผ่น CT scan ช่วงอกได้แม่นยำ 96% และใช้เวลาเพียง 20 วินาทีในการให้ AI ตัดสินใจ ตัวระบบสามารถบอกความแตกต่างระหว่างปอดที่ติดเชื้อ COVID-19 และปอดบวมเฉยๆ ได้ด้วย ระบบดังกล่าวพัฒนาโดยศูนย์วิจัย Damo Academy ของอาลีบาบา ฝึกโดยป้อนข้อมูลรูป CT scan จากผู้ป่วยที่ได้รับการยืนยันว่าติดเชื้อ COVID-19 5,000 ราย โดยตอนนี้มีโรงพยาบาลราว 100 แห่งในจีนที่ใช้ระบบ AI ของอาลีบาบา ในรายงานยังบอกด้วยว่า ปกติแพทย์ใช้เวลาวินิจฉัยอาการของโรคจาก CT scan ราว 15 นาที และต้องใช้การถ่าย CT scan มากกว่า 300 […]

กูเกิลเปิดซอร์ส Mesh-TensorFlow เฟรมเวิร์ควิเคราะห์ภาพขนาดใหญ่ระดับร้อยล้านพิกเซล

ปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่มการวิเคราะห์ภาพทุกวันนี้พัฒนาไปอย่างรวดเร็วในแง่ฟีเจอร์ ทั้งการจัดหมวดหมู่ภาพ, การตรวจจับวัตถุ, หรือการบรรยายภาพ แต่ในความเป็นจริงแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ส่วนมากมักรับอินพุตเป็นภาพขนาดเล็กเพื่อวิเคราะห์ ไม่เช่นนั้นโมเดลจะมีขนาดใหญ่เกินไป ล่าสุดกูเกิลโอเพซอร์สโครงการ Mesh-TensorFlow เฟรมเวิร์คสำหรับวิเคราะห์ภาพขนาดใหญ่ระดับร้อยล้านพิกเซล Mesh-TensorFlow อาศัยการแบ่งภาพเป็นช่องๆ ให้ภาพขนาดเล็กลง แล้วส่งภาพเข้าไปยังชิปฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ทีละช่อง ความยากของการทำเช่นนี้คือการวิเคราะห์ “ขอบ” ของแต่ละส่วน ที่มักต้องอาศัยข้อมูลจากช่องข้างเคียง ในเฟรมเวิร์ค Mesh-TensorFlow จะแลกเปลี่ยนข้อมูลบริเวณขอบนี้ระหว่างการรันโมเดลโดยอัตโนมัติ ด้วยเทคนิค Halo Exchange ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องรับรู้ว่าภายในเป็นอย่างไร งานวิจับองกูเกิลที่ใช้กับ Mesh-TensorFlow เป็นการวิเคราะห์ภาพ CT แบบสามมิติ จากเดิมที่สามารถฝึกปัญญาประดิษฐ์ด้วยภาพสองมิติขนาด 512×512 พิกเซล หรือภาพสามมิติย่อขนาดลง กูเกิลสามารถฝึกปัญญาประดิษฐ์ที่รับภาพ 512x512x512 หรือกว่า 130 ล้านพิกเซลในครั้งเดียวได้ และได้ปัญญาประดิษฐ์ที่ความแม่นยำสูงขึ้น แม้ว่าจะเพิ่มขึ้นไม่มากนักแล้วก็ตาม แต่การวิเคราะห์ภาพที่ความละเอียดเต็มเช่นนี้ก็อาจจะเปิดแนวทางการใช้งานอื่นๆ ได้ต่อไปในอนาคต ที่มา – Google AI Blog Topics:  Artificial Intelligence Google

Facebook เพิ่มความสามารถสร้าง 3D Photo จากรูปถ่ายทั่วไปด้วย AI ไม่ต้องใช้ภาพ Portrait

Facebook ออกฟีเจอร์ภาพ 3 มิติ (3D Photo) ที่แสดงภาพแบบมีด้านลึกตั้งแต่ปี 2018 โดยมีข้อจำกัดว่าภาพที่อัพโหลดต้องเป็นภาพแบบ Portrait ที่เก็บข้อมูลด้านลึกไว้ด้วย จึงต้องเป็นภาพจากสมาร์ทโฟนที่มีกล้องคู่ ล่าสุด Facebook ประกาศว่าฟีเจอร์ 3D Photo นี้จะรองรับรูปภาพทั่วไป 2 มิติด้วย โดย Facebook ใช้ AI ที่ได้จากการเทรน neural network ให้สามารถประมาณค่าความลึกของแต่ละภาพเป็นรายพิกเซลได้ จึงสามารถใช้ภาพต้นฉบับที่เก่าแค่ไหนก็ได้ในการสร้างภาพ 3 มิติ ทีมวิจัยของ Facebook ยังเตรียมทำเทคนิคนี้ไปใช้กับวิดีโอด้วยเช่นกัน ซึ่งสามารถต่อยอดไปในงาน AR, VR ได้ อย่างไรก็ตามฟีเจอร์นี้ยังไม่สามารถใช้ได้กับสมาร์ทโฟนทุกรุ่น Facebook ไม่ได้ระบุรายชื่อสมาร์ทโฟนโดยละเอียด แต่บอกว่า สำหรับ iPhone ต้องเป็น iPhone 7 หรือสูงกว่า, ส่วน Android ใช้ได้ในรุ่นกลางที่เพิ่งออกมาใหม่ หรือรุ่นที่สเป็กสูงกว่า โดยกำลังทยอยเปิดให้ใช้งานได้แล้ว ที่มา: Facebook […]

นักวิจัยให้หุ่นยนต์เข้าไปอยู่บ้านเดียวกับเด็กออทิสติก เก็บข้อมูลเพื่อนำมาพัฒนาทักษะทางสังคมแก่เด็กๆ ต่อไป

มีผลงานวิจัยจากทีมวิจัยจาก University of Southern California ระบุว่าทางทีมวิจัยได้ทำ machine learning โดยใช้ข้อมูลเสียงการโต้ตอบและวิดีโอจากหุ่นยนต์ในบ้านเดียวกันกับเด็กภาวะออทิสติก และนำข้อมูลนั้นมาพัฒนาการเรียนรู้ที่หุ่นยนต์จะตอบสนองเด็ก เพื่อช่วยเพิ่มทักษะทางสังคมแก่เด็กๆ เหล่านั้น ในกรณีที่พบว่าเด้กๆ ไม่ได้โต้ตอบกับหุ่นยนต์เท่าที่ควร machine learning ก็จะสามารถทำนายพฤติกรรมได้ว่าเด็กยังไม่โต้ตอบเรามากพอ หุ่นยนต์ก็จะสามารถถอยไปตั้งหลักและทำกิจกรรมกับเด็กซ้ำๆ ได้ ซึ่งในบทความวิจัยระบุว่า machine learning สามารถทำนายพฤติกรรมได้แม่นยำ 90% แม้จะมีเสียงรบกวนจากสภาพแวดล้อมภายนอก ภาพจาก arxiv.org ผู้เข้าร่วมการศึกษา หรือเด็กๆ ที่มีภาวะออทิสติกต้องสนทนาโต้ตอบกับหุ่นยนต์ ผ่านเกมที่เล่นได้ในแท็บเล็ต ซึ่งมักเน้นไปที่เกมคณิตศาสตร์ จุดประสงค์หลักคือเพื่อสอนทักษะพื้นฐานทางสังคมสำหรับเด็กผ่านการโต้ตอบกับหุ่นยนต์ เช่นการยอมรับกติกา ตาฉันตาเธอ การสบตากับผู้พูด (หุ่นยนต์) ซึ่งหุ่นยนต์จะช่วยให้นักบำบัดประเมินทักษะทางสังคมของเด็กต่อไป อย่างไรก็ตาม การส่งหุ่นยนต์เข้าไปใช้ีวิตร่วมกับเด็กก็มีอุปสรรคหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็น เด็กทำลายหุ่นยนต์โดยไม่ตั้งใจ เด็กๆ ไม่ได้อยู่ตรงหน้ากล้องตลอดเวลาที่ทำกิจกรรมร่วมกับหุ่นยนต์ แต่สภาพแวดล้อมที่เกิดขึ้นจริงก็ทำให้นักวิจัยเข้าใจมากขึ้น และสามารถออกแบบหุ่นยนต์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อรองรับสถานการณ์เหล่านี้ได้ ที่มา – MIT Topics:  Artificial Intelligence Autism Robot Research

เอาสิวหัวช้างมาแปะหน้าคุณ กูเกิลสร้าง AI สร้างภาพโรคผิวหนัง สร้างข้อมูลสำหรับฝึก AI วินิจฉัยโรค

การฝึกปัญญาประดิษฐ์เพื่อจำแนกประเภทภาพนั้นต้องใช้ข้อมูลสำหรับฝึกปัญญาประดิษฐ์ปริมาณมาก และขั้นตอนใหญ่ๆ ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นการสร้างชุดข้อมูลขึ้นมา แนวทางหนึ่งที่เป็นไปได้คือการสร้างปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่ม generative adversarial network (GAN) เพื่อสร้างชุดข้อมูลขึ้นมาใหม่ ล่าสุดกูเกิลก็เสนอปัญญาประดิษฐ์ DermaGAN สำหรับการสร้างชุดข้อมูลโรคผิวหนัง ปัญหาของการสร้างปัญญาประดิษฐ์สำหรับโรคผิวหนัง คือกลุ่มตัวอย่างมีความหลากหลาย ตั้งแต่ตัวโรค, สภาพผิวหนังเดิมของผู้ป่วย, สีผมที่อยู่ในภาพ, ไปจนถึงกล้องที่ใช้เก็บภาพที่มีคุณสมบัติต่างกันไป DermaGan สามารถสร้างภาพโรคแบบต่างๆ ในผิวหนังทุกรูปแบบที่เป็นไปได้ พร้อมกับจำลองภาพจากกล้องแบบต่างๆ โดยมีเฉลยบอกล่วงหน้าว่าเป็นโรคอะไร และบริเวณของภาพที่ตรวจพบโรคนั้นอยู่ตรงไหน การวัดประสิทธิภาพของข้อมูลที่สร้างออกมา อาศัยแพทย์มาทดลองแยกรูปจริงโดยเฉลี่ยแพทย์ยังคงแยกภาพจริงได้ระหว่าง 51%-69% จากนั้นให้แพทย์ทดลองเลือกรูปตามโรคที่กำหนด หากใช้ภาพจริงจะเลือกได้ถูก 30%-100% ขณะที่ภาพที่สร้างขึ้นนั้นอยู่ระหว่าง 0%-67% และเมื่อนำข้อมูลที่สร้างขึ้น 20,000 ภาพไปรวมกับข้อมูลฝึกเดิม 49,920 ภาพ ความสามารถในการแยกอาการบางประเภทก็สูงขึ้นอย่างมาก ที่มา – Google AI Blog ภาพตัวอย่างการสร้างภาพไฟบนผิวสีต่างๆ Topics:  Artificial Intelligence Google