Trong bối cảnh ngành công nghiệp 4.0 đang phát triển mạnh mẽ, nhu cầu về các giải pháp quét 3D tốc độ cao, chính xác và linh hoạt ngày càng trở nên cấp thiết. SCANOLOGY, một trong những nhà sản xuất hàng đầu thế giới về công nghệ quét 3D, vừa chính thức trình làng hai sản phẩm chiến lược mới: Máy quét 3D không dây KScan-E và máy quét cầm tay thông minh Simscan Gen 2. Bộ đôi này hứa hẹn sẽ định hình lại tiêu chuẩn về hiệu suất và sự tiện lợi trong các ứng dụng công nghiệp.
Trong ngành hàng không vũ trụ, nơi độ chính xác và hiệu quả là yếu tố sống còn, việc tối ưu hóa quy trình đo lường là chìa khóa để duy trì lợi thế cạnh tranh. Meyer Tool, nhà sản xuất linh kiện động cơ hàng không hàng đầu tại Cincinnati, Ohio, đã tìm thấy giải pháp đột phá với hệ thống đo so sánh Equator™ của Renishaw. Giải pháp này không chỉ thay thế hiệu quả các thiết bị đo cứng truyền thống mà còn mang lại những lợi ích vượt trội về chi phí và năng suất.
Tấn công đầu độc dữ liệu có thể khiến hệ thống AI không an toàn để sử dụng thông qua thay đổi tập dữ liệu huấn luyện.
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