| ໂດຍ Richard Ahern - ພຽງແຕ່ໃນອາທິດນີ້, ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດສ້າງຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານການແພດທີ່ສໍາຄັນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ສາມາດກ້າວໄປສູ່ຍຸກທອງໃຫມ່ສໍາລັບມະນຸດ, ໂດຍໃຫ້ມັນບໍ່ທໍາລາຍພວກເຮົາກ່ອນ.
ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ປາຍຂອງ iceberg ໄດ້:
ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ເພື່ອກໍານົດສິ່ງໃຫມ່ ຢາຕ້ານເຊື້ອທີ່ມີທ່າແຮງ ຄວາມສາມາດໃນການຕໍ່ສູ້ກັບສາຍພັນ superbug ອັນຕະລາຍ.
ການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອແຍກທາດປະສົມເຄມີຫຼາຍພັນຊະນິດ, ພວກເຂົາສາມາດແຍກຜູ້ສະຫມັກຈໍານວນຫນ້ອຍສໍາລັບການທົດສອບຫ້ອງທົດລອງ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃຫມ່ຂອງ AI ນີ້ສາມາດປະຕິວັດການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດໂດຍການເລັ່ງຂະບວນການທົດສອບໃນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເວລາທີ່ມັນຈະໃຊ້ມະນຸດ.
ຈຸດສຸມຂອງການສຶກສາແມ່ນ Acinetobacter baumannii, ເປັນເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ເປັນບັນຫາໂດຍສະເພາະແມ່ນອົງການອະນາໄມໂລກໄດ້ຈັດເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ "ທີ່ສໍາຄັນ".
A. baumannii ເປັນສາເຫດທົ່ວໄປຂອງການຕິດເຊື້ອບາດແຜ ແລະພະຍາດປອດບວມ, ມັກຈະພົບເຫັນຢູ່ໃນໂຮງໝໍ ແລະບ່ອນເບິ່ງແຍງດູແລ. ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນ "superbug," ມັນມາຈາກການໃຊ້ຢາຕ້ານເຊື້ອຫຼາຍເກີນໄປ. ໂດຍຜ່ານການຄັດເລືອກໂດຍທໍາມະຊາດ, superbug ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ພັດທະນາການຕໍ່ຕ້ານກັບຢາຕ້ານເຊື້ອສ່ວນໃຫຍ່, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເປັນຄວາມກັງວົນອັນຮີບດ່ວນສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າທົ່ວໂລກ.
ທີມງານ, ປະກອບດ້ວຍນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກການາດາແລະສະຫະລັດ, ການຝຶກອົບຮົມ AI ໂດຍການທົດສອບຫຼາຍພັນຢາທີ່ຮູ້ຈັກກັບ A. baumannii. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໂດຍການໃສ່ຜົນໄດ້ຮັບເຂົ້າໃນຊອບແວ, ລະບົບໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມເພື່ອຮັບຮູ້ຄຸນສົມບັດທາງເຄມີຂອງຢາຕ້ານເຊື້ອທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, AI ໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ວິເຄາະບັນຊີລາຍຊື່ຂອງສານປະກອບທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ 6,680, ເຊິ່ງນໍາໄປສູ່ການຄົ້ນພົບຢາຕ້ານເຊື້ອທີ່ມີທ່າແຮງ XNUMX ຊະນິດ, ລວມທັງ abaucin ທີ່ມີປະສິດທິພາບພາຍໃນຫນຶ່ງຊົ່ວໂມງເຄິ່ງ!
ໃນຂະນະທີ່ການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດລອງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີໃນການປິ່ນປົວບາດແຜທີ່ຕິດເຊື້ອໃນຫນູແລະຂ້າຕົວຢ່າງຂອງຄົນເຈັບຂອງ A. baumannii, ວຽກງານເພີ່ມເຕີມແມ່ນຈໍາເປັນກ່ອນທີ່ຈະສາມາດກໍານົດໄດ້.
ນັກວິທະຍາສາດຄາດວ່າມັນອາດຈະໃຊ້ເວລາເຖິງປີ 2030 ເພື່ອໃຫ້ຢາຕ້ານເຊື້ອສົມບູນແລະສໍາເລັດການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍທີ່ຈໍາເປັນ. ຫນ້າສົນໃຈ, abaucin ປະກົດວ່າເລືອກໃນກິດຈະກໍາຕ້ານເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຂອງມັນ, ພຽງແຕ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ A. baumannii ແລະບໍ່ແມ່ນເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຊະນິດອື່ນໆ. ສະເພາະນີ້ສາມາດປ້ອງກັນເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຈາກການພັດທະນາຄວາມຕ້ານທານແລະຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຂ້າງຄຽງສໍາລັບຄົນເຈັບ.
ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງໝົດ AI ທີ່ບັນລຸໄດ້ໃນອາທິດນີ້:
ບາງທີສິ່ງທີ່ໜ້າປະທັບໃຈກວ່ານັ້ນ, ຜູ້ຊາຍຄົນໜຶ່ງຊື່ Gert-Jan Oskam, ເປັນອຳມະພາດຈາກແອວລົງຈາກອຸປະຕິເຫດລົດຈັກໃນປີ 2011, ໄດ້ຍ່າງເປັນເທື່ອທຳອິດໃນຮອບສິບສອງປີ ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ. ປັນຍາປະດິດ.
ໄດ້ ການສຶກສາຈັດພີມມາຢູ່ໃນທໍາມະຊາດ ໃນວັນພຸດໄດ້ອະທິບາຍວິທີການທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍ່ສ້າງ "ຂົວດິຈິຕອນ" ຈາກສະຫມອງຂອງ Oskam ໄປຫາກະດູກສັນຫຼັງຂອງລາວ. ຂົວດັ່ງກ່າວໄດ້ໂດດຂ້າມພາກສ່ວນທີ່ເສຍຫາຍຂອງເສັ້ນປະສາດກະດູກສັນຫຼັງຢ່າງມີປະສິດທິພາບທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ສະຫມອງຂອງລາວຕິດຕໍ່ກັບຮ່າງກາຍຕ່ໍາຂອງລາວຕາມທໍາມະຊາດ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ດິຈິຕອນລະຫວ່າງສະຫມອງແລະເສັ້ນປະສາດກະດູກສັນຫຼັງໂດຍໃຊ້ສອງລະບົບ implanted ຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ບັນທຶກການເຄື່ອນໄຫວຂອງສະຫມອງແລະກະຕຸ້ນສາຍກະດູກສັນຫຼັງແບບໄຮ້ສາຍເພື່ອຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວ.
ລະບົບຈະໃຊ້ເສົາອາກາດສອງອັນໃນຊຸດຫູຟັງທີ່ເຮັດເອງເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງປູກຝັງ. ເສົາອາກາດໜ່ວຍໜຶ່ງໃຫ້ພະລັງງານໄຟຟ້າຂອງ implant, ໃນຂະນະທີ່ອີກສາຍໜຶ່ງສົ່ງສັນຍານສະໝອງໄປຫາອຸປະກອນປະມວນຜົນແບບເຄື່ອນທີ່.
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ ໜ້າ ຢ້ານ…
ອຸປະກອນປະມວນຜົນດັ່ງກ່າວໃຊ້ AI ຂັ້ນສູງເພື່ອວິເຄາະຄື້ນຂອງສະໝອງ ແລະສ້າງການຄາດເດົາການເຄື່ອນໄຫວຂອງຄົນເຈັບທີ່ຕັ້ງໃຈເຮັດ. ເວົ້າສັ້ນໆ, AI ກໍາລັງອ່ານຄວາມຄິດຂອງມະນຸດດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ - ມັນຮູ້ວ່າຄົນເຈັບຕ້ອງການຍ້າຍຕີນຂວາກັບລາວພຽງແຕ່ຄິດກ່ຽວກັບມັນ!
ການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຄິດໄລ່ຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ AI ໄດ້ຖືກປ້ອນແລະການຝຶກອົບຮົມດ້ວຍ, ຄ້າຍຄືກັນກັບຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ: ສົນທະນາ GPT ສ້າງຂໍ້ຄວາມ. ໃນການສຶກສານີ້, ການຄາດຄະເນແມ່ນໄດ້ຫັນເປັນຄໍາສັ່ງສໍາລັບການກະຕຸ້ນ.
ຄໍາສັ່ງແມ່ນຖືກສົ່ງໄປຫາເຄື່ອງກໍາເນີດກໍາມະຈອນຝັງຕົວ, ອຸປະກອນທີ່ສົ່ງກະແສໄຟຟ້າໄປຫາພື້ນທີ່ສະເພາະຂອງເສັ້ນປະສາດກະດູກສັນຫຼັງໂດຍຜ່ານແກນນໍາທີ່ຝັງໄດ້ດ້ວຍ 16 electrodes. ອັນນີ້ສ້າງຂົວດິຈິຕອລໄຮ້ສາຍທີ່ເອີ້ນວ່າ Brain-Spine Interface (BSI).
BSI ສາມາດອະນຸຍາດໃຫ້ບຸກຄົນທີ່ເປັນອໍາມະພາດຢືນແລະຍ່າງອີກເທື່ອຫນຶ່ງ!
ພຽງແຕ່ອາທິດນີ້…
ໃນຕົ້ນປີ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອກວດພົບ ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເປັນໂຣກ Alzheimer ໃນຄົນເຈັບ. AI ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຫຼາຍສິບພັນຮູບພາບ scan ສະຫມອງ — ທັງຄົນທີ່ເປັນພະຍາດແລະບໍ່ມີ. ເມື່ອໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ກໍານົດກໍລະນີ Alzheimer ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍກວ່າ 90%.
AI ຍັງຊ່ວຍຄົນເຈັບມະເຮັງ:
AI ແມ່ນປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະໃນການວິເຄາະປະສິດທິພາບແລະຄວາມປອດໄພຂອງຢາເສບຕິດ. ຕົວຢ່າງ, ໃນຕອນຕົ້ນຂອງປີ, AI ໄດ້ພັດທະນາການປິ່ນປົວມະເຮັງໃນເວລາພຽງແຕ່ 30 ມື້ແລະປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການຄາດຄະເນອັດຕາການຢູ່ລອດໂດຍໃຊ້ບັນທຶກຂອງທ່ານຫມໍ!
ມີຫຼາຍໆກໍລະນີທີ່ AI ໄດ້ພິສູດການວິນິດໄສຄົນເຈັບຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ວາທ່ານຫມໍໂດຍການວິເຄາະອາການຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າອາດຈະພົບວ່າບົດບາດຂອງພວກເຂົາມີການປ່ຽນແປງ, ຍ້ອນວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດທົດສອບຢາແລະກວດເບິ່ງ DNA ດ້ວຍຄວາມໄວແລະຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ໂດດເດັ່ນ.
ບໍ່ຕ້ອງຕົກໃຈກັບການຫວ່າງງານ...
ລະບົບ AI ເຫຼົ່ານີ້ຍັງຕ້ອງການການຊີ້ນໍາຂອງມະນຸດເພື່ອເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ດັ່ງນັ້ນ, ແທນທີ່ຈະປ່ຽນວຽກຢ່າງສົມບູນ, AI ສາມາດກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບພະນັກງານທີ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະໃຊ້ມັນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ, ໂລກທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້ແລະປັບປຸງຕົນເອງມາພ້ອມກັບຄວາມສ່ຽງແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນ. ເຮົາຕ້ອງເຮັດຕາມຄຳຕັກເຕືອນແລະຍ່າງຢ່າງລະມັດລະວັງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຄົ້ນພົບເຫຼົ່ານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນດ້ານບວກຂອງປັນຍາປະດິດ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໃນທີ່ສຸດຖ້າເຄື່ອງຈັກບໍ່ຂ້າພວກເຮົາ - ພວກເຂົາຈະຊ່ວຍປະຢັດພວກເຮົາ.
ພວກເຮົາຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອຈາກເຈົ້າ! ພວກເຮົາເອົາມາໃຫ້ທ່ານຂ່າວ uncensored ສໍາລັບ ອອນໄລນ໌, ແຕ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ພຽງແຕ່ຂໍຂອບໃຈກັບການສະຫນັບສະຫນູນຂອງຜູ້ອ່ານທີ່ຊື່ສັດຄືກັນກັບ ເຈົ້າ! ຖ້າຫາກທ່ານເຊື່ອໃນການປາກເວົ້າຟຣີແລະມີຄວາມສຸກຂ່າວທີ່ແທ້ຈິງ, ກະລຸນາພິຈາລະນາສະຫນັບສະຫນູນພາລະກິດຂອງພວກເຮົາໂດຍ ກາຍເປັນຜູ້ອຸປະຖໍາ ຫຼືໂດຍການເຮັດໃຫ້ເປັນ ການບໍລິຈາກຄັ້ງດຽວຢູ່ທີ່ນີ້. 20% ຂອງ ທັງຫມົດ ກອງທຶນແມ່ນບໍລິຈາກໃຫ້ແກ່ນັກຮົບເກົ່າ!
ບົດຄວາມນີ້ເປັນໄປໄດ້ພຽງແຕ່ຂໍຂອບໃຈກັບພວກເຮົາ ຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນແລະຜູ້ອຸປະຖໍາ!
ເຂົ້າຮ່ວມການສົນທະນາ!