Trong kỷ nguyên của AI và IoT, tấm Wafer bán dẫn được ví như "mảnh đất đắt nhất thế giới". Tuy nhiên, đằng sau những con chip kích thước nanomet (nm) là một quy trình sản xuất cực kỳ tốn kém và nhạy cảm. Chỉ một rung động nhỏ hay sai số vị trí ở cấp độ nguyên tử cũng có thể biến một tấm Wafer trị giá hàng chục nghìn USD thành phế phẩm.
Physik Instrumente (PI) là thương hiệu toàn cầu đồng nghĩa với sự chính xác tuyệt đối. PI được biết đến là giải pháp hàng đầu cho các nhu cầu về công nghệ định vị Nano (Nanopositioning) và điều khiển chuyển động (Motion Control) trong các ngành công nghiệp mũi nhọn như bán dẫn, quang tử và nghiên cứu khoa học.
Scanology (tiền thân là Scantech) đã thực hiện một bước đi táo bạo: tái định vị và tập trung toàn lực vào các giải pháp đo lường công nghiệp cao cấp. Với sản phẩm chủ lực NimbleTrack, họ không chỉ thách thức các ông lớn trong ngành đo lường, mà còn thiết lập một chuẩn mực mới: Hiệu suất đỉnh cao phải đi kèm với sự linh hoạt tối đa.
Giới khoa học đã phát triển cách thức xác định nhanh chóng và chính xác các "thông tin cá nhân" của những con muỗi, hỗ trợ việc giám sát bệnh tật do muỗi gây ra.
Theo trang tin khoa học Eureka Alert, nhóm nghiên cứu tại Đại học Rhode Island (Mỹ) đã áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân loại muỗi về giới tính, chủng, loài và dòng giống.
Thành công này có ý nghĩa quan trọng trong phòng chống các bệnh nguy hiểm do muỗi truyền như sốt rét, sốt xuất huyết, Chikungunya.
Trí tuệ nhân tạo có thể xác định nhanh chóng các loại muỗi mà cả chuyên gia vẫn chưa phân biệt được.
Bệnh sốt rét hiện vẫn đang là cuộc khủng hoảng sức khỏe tại nhiều lục địa, với số ca nhiễm và số người có nguy cơ mắc cao nhất ở vùng cận Sahara của châu Phi. Tuy nhiên, xác định những con muỗi truyền sốt rét rất khó vì có một sốt chủng loài mà ngay cả những chuyên gia cũng gần như không thể phân biệt được.
Trong nghiên cứu mới, nhóm khoa học đã ứng dụng một thuật toán trí tuệ nhân tạo gọi là "mạng thần kinh tích chập" (Convoluted Neural Network - CNN) để phân tích 1.709 bức ảnh 2D của những con muỗi trưởng thành. Số muỗi này được thu thập từ 16 đàn của 5 vùng địa lý, bao gồm 1 loài vẫn chưa phân biệt được.
Sử dụng một thư viện các loài muỗi đã xác định, nhóm nghiên cứu dạy cho CNN cách phân biệt chủng muỗi Anopheles với những chủng muỗi khác, xác định loài và giới tính trong cùng một chủng Anopheles và xác định 2 dòng trong cùng một loài. Hệ thống AI đã dự đoán chính xác gần 100% về loài và hơn 98% về giới tính.
Kết quả nghiên cứu này được đăng trên tạp chí khoa học PLOS Neglected Tropical Diseases.
Theo báo cáo của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) vào tháng 8-2020, số ca mắc sốt xuất huyết trong 30 năm qua cao gấp 5 lần so với 30 năm trước đó và đã lan rộng ra 128 quốc gia, với hơn 3 tỉ người sống trong vùng có nguy cơ nhiễm bệnh.
Mỗi năm ước tính có khoảng 390 triệu trường hợp mắc sốt xuất huyết, tỉ lệ tử vong trung bình khoảng 2,5-5%. Những biến đổi về khí hậu, xây dựng, môi trường sống, di biến động dân cư... khiến cho nguồn truyền bệnh ngày càng đa dạng và khó kiểm soát.
Nguồn: khoahoc.tv
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English