🛰️ “ดาวเทียมล้นวงโคจร! สหรัฐฯ ครองแชมป์ด้วย 9,203 ดวง ขณะที่โลกเพิ่มขึ้นวันละ 7 ตัน — จาก Sputnik สู่ยุค Starlink และสงครามอวกาศ” ย้อนกลับไปปี 1957 เมื่อ Sputnik 1 กลายเป็นดาวเทียมดวงแรกของโลกที่โคจรรอบโลกอย่างโดดเดี่ยว — วันนี้มันคงรู้สึกเหงาไม่ออก เพราะมีวัตถุมนุษย์สร้างกว่า 45,000 ชิ้นลอยอยู่ในอวกาศ และในจำนวนนี้มีดาวเทียมที่ยังทำงานอยู่ถึง 13,727 ดวงจาก 82 ประเทศทั่วโลก สหรัฐอเมริกาครองตำแหน่งผู้นำแบบทิ้งห่าง ด้วยจำนวนดาวเทียมถึง 9,203 ดวง มากกว่ารัสเซียที่ตามมาเป็นอันดับสองถึง 6 เท่า ส่วนจีนมี 1,121 ดวง และสหราชอาณาจักรมี 722 ดวง โดยในปี 2024 เพียงปีเดียว มีดาวเทียมใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 2,695 ดวง — เทียบกับปี 2020 ที่มีเพียง 3,371 ดวงเท่านั้น1 ดาวเทียมเหล่านี้ไม่ได้มีไว้แค่ส่งสัญญาณทีวีหรือพยากรณ์อากาศ แต่ยังใช้ในงานที่หลากหลายอย่างไม่น่าเชื่อ เช่น การทำธุรกรรมทางการเงิน, การติดตามกระแสน้ำในมหาสมุทร, การควบคุมโครงข่ายพลังงาน, การสื่อสารทางทหาร, และแม้แต่การพาเถ้ากระดูกมนุษย์ไปโคจรรอบโลก ในด้านการทหาร สหรัฐฯ ก็ยังนำโด่งด้วยดาวเทียมทางทหารถึง 247 ดวง ตามด้วยจีน 157 ดวง และรัสเซีย 110 ดวง3 ดาวเทียมเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการสอดแนม, แจ้งเตือนการยิงขีปนาวุธ, สื่อสารภาคสนาม, และแม้แต่การป้องกันไซเบอร์ แม้จะมีประโยชน์มหาศาล แต่การเพิ่มขึ้นของดาวเทียมก็ทำให้เกิดปัญหา “ขยะอวกาศ” ที่กำลังทวีความรุนแรง โดยมีวัตถุที่ถูกติดตามแล้วกว่า 32,750 ชิ้น และมีฮาร์ดแวร์ใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 7 ตันต่อวัน — ทำให้วงโคจรของโลกกลายเป็นพื้นที่แออัดที่อาจเกิดอุบัติเหตุได้ทุกเมื่อ ✅ สถานการณ์ดาวเทียมในปัจจุบัน ➡️ มีดาวเทียมที่ยังทำงานอยู่ 13,727 ดวง จาก 82 ประเทศและองค์กร ➡️ สหรัฐฯ มีมากที่สุดที่ 9,203 ดวง ตามด้วยรัสเซีย 1,471 ดวง และจีน 1,121 ดวง1 ➡️ ปี 2024 มีดาวเทียมใหม่เพิ่มขึ้น 2,695 ดวง เทียบกับ 3,371 ดวงในปี 2020 ✅ การใช้งานดาวเทียม ➡️ ใช้ในระบบนำทาง, อินเทอร์เน็ต, การพยากรณ์อากาศ, การสื่อสาร ➡️ ใช้ในธุรกรรมการเงิน เช่น การส่งข้อมูลบัตรเครดิตผ่านดาวเทียม ➡️ ใช้ในงานวิจัย เช่น กล้องโทรทรรศน์อวกาศ Hubble และการติดตามมหาสมุทร ➡️ ใช้ในพิธีกรรม เช่น การนำเถ้ากระดูกมนุษย์ไปโคจรรอบโลก ✅ ดาวเทียมทางทหาร ➡️ สหรัฐฯ มีดาวเทียมทางทหาร 247 ดวง มากที่สุดในโลก3 ➡️ จีนมี 157 ดวง, รัสเซีย 110 ดวง, ฝรั่งเศส 17 ดวง, อิสราเอล 12 ดวง ➡️ ใช้ในการสอดแนม, แจ้งเตือนภัย, GPS, และการสื่อสารภาคสนาม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ดาวเทียมของสหรัฐฯ มีทั้งเชิงพาณิชย์, วิจัย, และทหาร รวมกว่า 11,655 ดวง ➡️ ระบบดาวเทียมเช่น Starlink ของ Elon Musk มีบทบาทสำคัญในการให้บริการอินเทอร์เน็ตทั่วโลก ➡️ ระบบ SATCOM ถูกใช้ในสงคราม เช่น Operation Desert Storm ปี 19912 ➡️ ประเทศอื่นที่มีดาวเทียมจำนวนมาก ได้แก่ รัสเซีย (7,187 ดวง), จีน (5,330 ดวง), สหราชอาณาจักร (735 ดวง), ฝรั่งเศส (604 ดวง) ‼️ คำเตือนจากการเพิ่มขึ้นของดาวเทียม ⛔ ขยะอวกาศมีมากกว่า 32,750 ชิ้นที่ถูกติดตามแล้ว — เสี่ยงต่อการชนกันในวงโคจร ⛔ มีฮาร์ดแวร์ใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 7 ตันต่อวัน — เพิ่มความแออัดในอวกาศ ⛔ การควบคุมการปล่อยดาวเทียมยังไม่มีมาตรฐานสากลที่ชัดเจน ⛔ ดาวเทียมทางทหารอาจถูกใช้ในสงครามไซเบอร์หรือการสอดแนมประชาชน ⛔ หากไม่มีการจัดการขยะอวกาศอย่างจริงจัง อาจเกิด “Kessler Syndrome” ที่ทำให้วงโคจรใช้งานไม่ได้ https://www.slashgear.com/1961880/how-many-satellites-are-in-space-which-country-has-the-most/

🎙️ เรื่องเล่าจากฝุ่นถึงฟันเฟืองสมอง: เมื่ออากาศสกปรกกลายเป็นตัวเร่งโรคที่เราไม่เคยคาดคิด งานวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วยกว่า 56.5 ล้านคนในสหรัฐฯ และพบว่าการสัมผัสฝุ่น PM2.5 ในระยะยาวมีความเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นในการเกิดภาวะสมองเสื่อมแบบ Lewy body และพาร์กินสันที่มีภาวะสมองเสื่อมร่วมด้วย โดยเฉพาะในผู้ที่มีพันธุกรรมที่โน้มเอียงต่อโรคเหล่านี้ PM2.5 คือฝุ่นขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน ซึ่งสามารถแทรกซึมเข้าสู่ปอดและกระแสเลือดได้ง่าย และในงานวิจัยนี้ นักวิทยาศาสตร์พบว่าในหนูทดลองที่ได้รับ PM2.5 ผ่านทางจมูกเป็นเวลา 10 เดือน มีการสะสมของโปรตีน α-synuclein (αSyn) ในสมอง ซึ่งเป็นตัวการสำคัญของโรค Lewy body dementia ที่น่าตกใจคือ หนูที่ได้รับ PM2.5 มีพฤติกรรมคล้ายภาวะสมองเสื่อม เช่น ความจำเสื่อมในการทดสอบเขาวงกต และการจำวัตถุใหม่ไม่ได้ นอกจากนี้ยังพบว่าเนื้อสมองบริเวณ medial temporal lobe ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างและเรียกคืนความทรงจำ มีการหดตัวอย่างชัดเจน ทีมวิจัยยังพบว่า αSyn ไม่ได้สะสมแค่ในสมอง แต่ยังพบในลำไส้และปอดของหนูที่ได้รับ PM2.5 ซึ่งชี้ว่าอาจมีการแพร่กระจายของโปรตีนผ่าน “gut–brain axis” หรือเส้นทางลำไส้สู่สมอง ซึ่งเป็นกลไกที่เชื่อมโยงกับการเกิดโรคอัลไซเมอร์และ Lewy body dementia เมื่อเปรียบเทียบกับหนูที่ถูกดัดแปลงพันธุกรรมให้ไม่มีโปรตีน αSyn พบว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงในสมองเลย ซึ่งยืนยันว่าโปรตีนนี้เป็นตัวกลางสำคัญในการเกิดโรคจากฝุ่น PM2.5 ✅ ความเชื่อมโยงระหว่าง PM2.5 กับภาวะสมองเสื่อม ➡️ การสัมผัส PM2.5 ระยะยาวเพิ่มความเสี่ยงต่อ Lewy body dementia และพาร์กินสันที่มีภาวะสมองเสื่อม ➡️ ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 12% สำหรับผู้ที่ต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล ➡️ ผู้ที่มีพันธุกรรมโน้มเอียงจะได้รับผลกระทบชัดเจนมากกว่า ✅ กลไกของโรคที่พบในหนูทดลอง ➡️ พบการสะสมของโปรตีน αSyn ในสมอง ลำไส้ และปอด ➡️ หนูมีพฤติกรรมคล้ายภาวะสมองเสื่อม เช่น ความจำเสื่อม ➡️ สมองบริเวณ medial temporal lobe หดตัวอย่างมีนัยสำคัญ ✅ การเปรียบเทียบกับหนูที่ไม่มีโปรตีน αSyn ➡️ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงในสมองหรือพฤติกรรม ➡️ ยืนยันว่า αSyn เป็นตัวกลางสำคัญในการเกิดโรคจาก PM2.5 ✅ การเปลี่ยนแปลงระดับยีนในสมอง ➡️ พบการเปลี่ยนแปลงของการแสดงออกของยีนใน anterior cingulate cortex ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้คล้ายกับที่พบในผู้ป่วย Lewy body dementia ➡️ ไม่พบความคล้ายกันในผู้ป่วยพาร์กินสันที่ไม่มีภาวะสมองเสื่อม https://www.nature.com/articles/d41586-025-02844-9

🎙️ เรื่องเล่าจาก TikTok ถึงกฎหมายออสเตรเลีย: เมื่อโลกเริ่มตั้งคำถามว่าเด็กควรอยู่บนโซเชียลมีเดียจริงหรือ? ผลสำรวจจาก Ipsos ที่จัดทำใน 30 ประเทศทั่วโลกเผยว่า 71% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่าเด็กอายุต่ำกว่า 14 ปีไม่ควรใช้โซเชียลมีเดีย ไม่ว่าจะในโรงเรียนหรือที่บ้าน ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 65% ในปี 2024 โดยเฉพาะกลุ่มผู้ปกครองที่มีลูกวัยเรียน—74% สนับสนุนการแบนอย่างชัดเจน ประเทศที่มีแนวโน้มสนับสนุนการแบนมากที่สุดคืออินโดนีเซียและฝรั่งเศส ขณะที่ตุรกีและแอฟริกาใต้มีแนวโน้มต่อต้านมากที่สุด ส่วนประเทศไทยกลับเป็นหนึ่งในสามประเทศที่คะแนนสนับสนุนลดลงจากปีที่แล้ว ร่วมกับอินเดียและฮังการี ออสเตรเลียกลายเป็นประเทศแรกที่ออกกฎหมายห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ปีใช้โซเชียลมีเดียในปี 2024 และอินโดนีเซียกำลังเตรียมเดินตามรอย โดยมีแรงสนับสนุนจากงานวิจัยหลายฉบับที่ชี้ว่าเด็กที่ใช้โซเชียลมีเดียเกิน 2 ชั่วโมงต่อวันมีความเสี่ยงสูงต่อภาวะวิตกกังวลและซึมเศร้า แม้แพลตฟอร์มใหญ่อย่าง Meta และ Snapchat จะออกมาตรการป้องกัน เช่น การกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมและระบบควบคุมผู้ปกครอง แต่ก็ยังมีข้อกังวลว่าเด็กสามารถหลบเลี่ยงข้อจำกัดได้ง่าย และระบบอายุขั้นต่ำยังไม่ถูกบังคับใช้อย่างจริงจัง นอกจากโซเชียลมีเดียแล้ว ยังมีการสำรวจเรื่องการใช้สมาร์ทโฟนในโรงเรียนด้วย โดย 55% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่าควรแบนสมาร์ทโฟนในโรงเรียน ซึ่งเพิ่มขึ้นเล็กน้อยจากปี 2024 โดยฝรั่งเศสมีคะแนนสนับสนุนสูงถึง 80% ขณะที่ไทยมีเพียง 35% แม้จะมีงานวิจัยที่ชี้ว่าการนำสมาร์ทโฟนออกจากห้องเรียนช่วยเพิ่มความเข้าใจและลดความเครียด แต่ก็มีงานวิจัยอีกด้านที่พบว่านักเรียนที่ใช้สมาร์ทโฟนมากกลับมีผลการเรียนดีกว่า ซึ่งสะท้อนถึงความซับซ้อนของปัญหานี้ ✅ ผลสำรวจจาก Ipsos ปี 2025 ➡️ 71% สนับสนุนการแบนเด็กอายุต่ำกว่า 14 ปีจากโซเชียลมีเดีย ➡️ ผู้ปกครองที่มีลูกวัยเรียนสนับสนุนสูงถึง 74% ➡️ คะแนนสนับสนุนเพิ่มขึ้นในทุกประเทศ ยกเว้นอินเดีย ไทย และฮังการี ✅ ประเทศที่มีแนวโน้มสนับสนุนสูง ➡️ อินโดนีเซียและฝรั่งเศสมีคะแนนสนับสนุนสูงสุด ➡️ ตุรกีและแอฟริกาใต้มีคะแนนสนับสนุนต่ำสุด ➡️ ออสเตรเลียออกกฎหมายห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ปีใช้โซเชียลมีเดีย ✅ ผลกระทบจากการใช้โซเชียลมีเดีย ➡️ เด็กที่ใช้เกิน 2 ชั่วโมงต่อวันมีความเสี่ยงต่อภาวะวิตกกังวลและซึมเศร้า ➡️ แพลตฟอร์มใหญ่ออกมาตรการป้องกัน เช่น ระบบกรองเนื้อหาและควบคุมผู้ปกครอง ➡️ ระบบอายุขั้นต่ำยังไม่ถูกบังคับใช้อย่างจริงจัง ✅ การใช้สมาร์ทโฟนในโรงเรียน ➡️ 55% สนับสนุนการแบนสมาร์ทโฟนในโรงเรียน ➡️ ฝรั่งเศสมีคะแนนสนับสนุนสูงสุดที่ 80% ➡️ ไทยมีคะแนนต่ำสุดที่ 35% ✅ งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ➡️ การนำสมาร์ทโฟนออกจากห้องเรียนช่วยเพิ่มความเข้าใจและลดความเครียด ➡️ นักเรียนที่ใช้สมาร์ทโฟนมากกลับมีผลการเรียนดีกว่าในบางกรณี https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/07/should-kids-use-social-media-global-opinion-has-shifted-new-poll-finds

🎙️ เรื่องเล่าจาก Lambda Loop: เมื่อ Nvidia กลายเป็นทั้งผู้ผลิต ผู้ลงทุน และผู้เช่าในระบบ AI ที่ตัวเองสร้างขึ้น ในเดือนกันยายน 2025 Nvidia ได้ลงนามในข้อตกลงมูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์กับ Lambda ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านคลาวด์ AI ที่ Nvidia เคยลงทุนไว้ก่อนหน้านี้ โดยดีลนี้ประกอบด้วยการเช่ากลับ GPU จำนวน 18,000 ตัวที่ Lambda เคยซื้อจาก Nvidia ไปแล้ว แบ่งเป็นสัญญาเช่า 4 ปีสำหรับ GPU จำนวน 10,000 ตัว มูลค่า 1.3 พันล้านดอลลาร์ และอีก 200 ล้านดอลลาร์สำหรับ GPU รุ่นเก่าหรือระดับรองอีก 8,000 ตัว ซึ่งจะถูกใช้โดยทีมวิจัยของ Nvidia เอง เช่นเดียวกับที่ Amazon และ Microsoft ใช้เซิร์ฟเวอร์ของ Lambda สำหรับงานภายใน Lambda ซึ่งก่อตั้งในปี 2012 และมีพนักงานประมาณ 400 คน กำลังเตรียม IPO โดยคาดว่าจะมีรายได้จากคลาวด์เกิน 1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 และตั้งเป้าแตะ 20 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยมีแผนขยายกำลังประมวลผลจาก 47 เมกะวัตต์เป็น 3 กิกะวัตต์ภายในทศวรรษนี้ ดีลนี้สะท้อนถึงปัญหาการขาดแคลน GPU ระดับสูงทั่วโลก แม้แต่ Nvidia เองก็ต้องหาทางเข้าถึงทรัพยากรผ่านพันธมิตรที่เคยขายชิปให้ และยังเป็นกลยุทธ์ที่คล้ายกับที่ Nvidia เคยใช้กับ CoreWeave ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพอีกแห่งที่ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia และใช้ GPU เป็นหลักประกันเงินกู้มูลค่า 2.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 การเช่ากลับ GPU จาก Lambda ยังช่วยให้ Nvidia เข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้ทันที โดยไม่ต้องลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ และยังรักษาความสัมพันธ์กับสตาร์ทอัพที่ใช้เทคโนโลยีของ Nvidia เป็นหลัก—เป็นการสร้าง “ระบบนิเวศแบบปิด” ที่ Nvidia เป็นทั้งผู้ผลิต ผู้ลงทุน และผู้ใช้งาน ✅ ข้อตกลงระหว่าง Nvidia กับ Lambda ➡️ มูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์ สำหรับ GPU 18,000 ตัว ➡️ แบ่งเป็น 1.3 พันล้านสำหรับ GPU 10,000 ตัว และ 200 ล้านสำหรับอีก 8,000 ตัว ➡️ Nvidia กลายเป็นลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ Lambda ✅ จุดแข็งของ Lambda และแผนการเติบโต ➡️ ก่อตั้งในปี 2012 มีพนักงานประมาณ 400 คน ➡️ คาดว่ารายได้คลาวด์จะเกิน 1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ➡️ ตั้งเป้าขยายกำลังประมวลผลเป็น 3 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 ✅ กลยุทธ์ของ Nvidia ในการสร้างระบบนิเวศ ➡️ เคยใช้กลยุทธ์เดียวกันกับ CoreWeave ก่อน IPO ➡️ เป็นทั้งผู้ผลิต, ผู้ลงทุน, และผู้ใช้งานในระบบเดียวกัน ➡️ หลีกเลี่ยงการสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของพันธมิตร ✅ การใช้งาน GPU ที่เช่ากลับ ➡️ ใช้สำหรับงานวิจัยภายในของ Nvidia ➡️ สนับสนุนบริการ DGX Cloud และการพัฒนาโมเดล AI ➡️ ช่วยให้ Nvidia เข้าถึงทรัพยากรได้ทันทีโดยไม่ต้องรอการผลิตใหม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-signs-usd1-5-billion-deal-with-cloud-startup-lambda-to-rent-back-its-own-ai-chips-18-000-gpus-will-be-leased-over-4-years-as-lambda-gears-up-for-its-ipo

🎙️ เรื่องเล่าจาก Ransomware 3.0: เมื่อมัลแวร์ไม่ต้องเขียนโค้ดล่วงหน้า แค่สั่ง AI ให้แต่งสดตามสถานการณ์ ในเดือนกันยายน 2025 นักวิจัยจาก NYU Tandon School of Engineering เปิดเผยว่า “PromptLocker” ซึ่งถูกบริษัท ESET เข้าใจผิดว่าเป็นมัลแวร์จริงในโลกไซเบอร์นั้น แท้จริงคือโค้ดทดลองในโครงการวิจัยชื่อ “Ransomware 3.0” ที่พัฒนาขึ้นเพื่อศึกษาความสามารถของ AI ในการสร้างมัลแวร์แบบอัตโนมัติ PromptLocker ใช้ Lua script ที่ถูกสร้างจาก prompt แบบ hard-coded เพื่อสแกนไฟล์ในเครื่อง, เลือกเป้าหมาย, ขโมยข้อมูล, และเข้ารหัสไฟล์—ครบทุกขั้นตอนของ ransomware โดยไม่ต้องมีโค้ดล่วงหน้า นักวิจัยใช้ LLM (Large Language Model) แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อแต่งโค้ดตามคำสั่งที่ฝังไว้ใน binary และให้ AI ตัดสินใจเองว่าจะโจมตีอย่างไร สิ่งที่น่ากังวลคือ ความสามารถของระบบนี้ในการทำงานแบบ “ปิดวงจร” โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุม และสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามสภาพแวดล้อมได้แบบ polymorphic—ทำให้การตรวจจับยากขึ้นมาก ต้นทุนของการโจมตีหนึ่งครั้งอยู่ที่ประมาณ 23,000 token หรือราว $0.70 หากใช้ API เชิงพาณิชย์ แต่ถ้าใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส ต้นทุนจะเป็นศูนย์ นักวิจัยเตือนว่า “ผลตอบแทนของแฮกเกอร์จะสูงกว่าคนลงทุนใน AI เสียอีก” หากไม่มีมาตรการควบคุมที่เหมาะสม แม้จะเป็นแค่การทดลองในห้องแล็บ แต่ PromptLocker ทำงานได้จริง และสามารถหลอกนักวิจัยด้านความปลอดภัยให้เชื่อว่าเป็นมัลแวร์ในโลกจริงได้—สะท้อนถึงความซับซ้อนของภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ✅ จุดกำเนิดของ PromptLocker ➡️ เป็นโค้ดทดลองจาก NYU Tandon School of Engineering ➡️ ถูกเข้าใจผิดโดย ESET ว่าเป็นมัลแวร์จริงในโลกไซเบอร์ ➡️ ใช้ชื่อในงานวิจัยว่า “Ransomware 3.0” ✅ วิธีการทำงานของระบบ ➡️ ใช้ Lua script ที่สร้างจาก prompt เพื่อควบคุมการโจมตี ➡️ ทำงานครบทุกขั้นตอน: สแกน, ขโมย, เข้ารหัส, สร้างโน้ตร้องค่าไถ่ ➡️ ใช้ LLM แบบโอเพ่นซอร์สในการแต่งโค้ดตามสถานการณ์ ✅ ความสามารถของระบบ ➡️ ทำงานแบบปิดวงจรโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม ➡️ สร้างโค้ดแบบ polymorphic ที่ปรับเปลี่ยนตามสภาพแวดล้อม ➡️ สามารถหลอกนักวิจัยให้เชื่อว่าเป็นมัลแวร์จริงได้ ✅ ต้นทุนและผลกระทบ ➡️ ใช้ประมาณ 23,000 token ต่อการโจมตีหนึ่งครั้ง (~$0.70) ➡️ หากใช้โมเดลโอเพ่นซอร์ส ต้นทุนจะเป็นศูนย์ ➡️ นักวิจัยเตือนว่าแฮกเกอร์อาจได้ผลตอบแทนสูงกว่าผู้ลงทุนใน AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ai-powered-promptlocker-ransomware-is-just-an-nyu-research-project-the-code-worked-as-a-typical-ransomware-selecting-targets-exfiltrating-selected-data-and-encrypting-volumes

🎙️ เรื่องเล่าจากแสงสีเขียวถึง AFib: เมื่อ Apple Watch กลายเป็นเครื่องมือวัดหัวใจที่แม่นยำเกินคาด Apple เปิดตัว Apple Watch รุ่นแรกพร้อมคำสัญญาว่าจะช่วยให้ผู้คนมีสุขภาพดีขึ้น โดยเฉพาะด้วยเซ็นเซอร์วัดอัตราการเต้นของหัวใจที่ใช้เทคนิค photoplethysmography (PPG) ซึ่งอาศัยการวัดการดูดซับแสงจากเลือดผ่านผิวหนัง โดยใช้ LED สีเขียวและอินฟราเรดร่วมกับ photodiode ที่ไวต่อแสง แม้ Apple Watch จะไม่ใช่อุปกรณ์ทางการแพทย์ แต่การพัฒนาอย่างต่อเนื่องทำให้ความแม่นยำของเซ็นเซอร์สูงขึ้นมาก โดยเฉพาะตั้งแต่รุ่น Series 6 เป็นต้นมา ซึ่งเพิ่ม LED สีแดงสำหรับวัดระดับออกซิเจนในเลือด และปรับปรุงอัลกอริธึม machine learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลชีพจรได้แม่นยำขึ้น จากการศึกษาภายในของ Apple ในปี 2024 พบว่า Apple Watch มีความแม่นยำในการวัดอัตราการเต้นของหัวใจขณะพักถึง 98% (±5 bpm) และสูงถึง 99.7% หากยอมรับค่าคลาดเคลื่อน ±10 bpm ส่วนในการออกกำลังกาย ความแม่นยำลดลงเล็กน้อย เช่น 96% สำหรับการปั่นจักรยานกลางแจ้ง, 88% สำหรับการวิ่ง, และ 91% สำหรับการออกกำลังกายหนัก การตรวจสอบแบบ passive (พื้นหลัง) ก็มีความแม่นยำถึง 89% ในรุ่นใหม่ แต่ลดลงเหลือ 72% ในรุ่นก่อน Series 6 ซึ่งสะท้อนถึงการพัฒนา hardware และ software อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ยังมีงานวิจัยอิสระที่เปรียบเทียบ Apple Watch กับอุปกรณ์วัดชีพจรแบบสายคาดอก เช่น Polar พบว่า Apple Watch มีค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ยเพียง -0.12 bpm ซึ่งถือว่าอยู่ในเกณฑ์ยอมรับได้ และมีความสัมพันธ์สูงกับอุปกรณ์มาตรฐานในผู้ป่วยโรคเรื้อรัง เช่น เบาหวานและความดันโลหิตสูง อย่างไรก็ตาม ผู้ที่มีภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะ เช่น AFib ควรใช้อุปกรณ์ทางการแพทย์ร่วมด้วย เพราะ Apple Watch อาจไม่สามารถตรวจจับความผิดปกติได้ครบถ้วนในทุกสถานการณ์ ✅ เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ของ Apple Watch ➡️ ใช้ photoplethysmography (PPG) ร่วมกับ LED สีเขียว, อินฟราเรด และ photodiode ➡️ Series 6 เพิ่ม LED สีแดงสำหรับวัดออกซิเจนในเลือด ➡️ ใช้ machine learning วิเคราะห์ข้อมูลชีพจรแบบต่อเนื่อง ✅ ความแม่นยำจากการศึกษาภายใน Apple ➡️ ขณะพัก: แม่นยำ 98% (±5 bpm), สูงสุด 99.7% (±10 bpm) ➡️ ขณะออกกำลังกาย: 96% (ปั่นจักรยาน), 88% (วิ่ง), 91% (ออกกำลังกายหนัก) ➡️ การตรวจสอบพื้นหลัง: 89% ในรุ่นใหม่, 72% ในรุ่นเก่า ✅ ผลการทดสอบจากงานวิจัยอิสระ ➡️ ค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ย -0.12 bpm เทียบกับอุปกรณ์สายคาดอก ➡️ มีความสัมพันธ์สูงในผู้ป่วยโรคเรื้อรัง เช่น เบาหวานและความดัน ➡️ สนับสนุนการใช้ในคลินิกเพื่อคัดกรองเบื้องต้น ✅ การใช้งานในชีวิตประจำวัน ➡️ ตรวจจับอัตราการเต้นของหัวใจ, การฟื้นตัว, ความฟิต, และจังหวะผิดปกติ ➡️ มีฟีเจอร์แจ้งเตือน AFib, ความดันสูง/ต่ำ, และประวัติการเต้นของหัวใจ ➡️ เหมาะสำหรับการติดตามสุขภาพแบบต่อเนื่องโดยไม่รบกวนชีวิตประจำวัน https://www.slashgear.com/1956322/apple-watch-heart-rate-monitor-how-accurate-explained/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว ✅ ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ➡️ ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง ✅ ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม” ➡️ งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน ➡️ งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม ➡️ งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ ✅ ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร ➡️ ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง ➡️ การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ ➡️ งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน ✅ ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน ➡️ หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน ➡️ งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ ➡️ การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying

🎙️ เรื่องเล่าจากการจดจ่อ: เมื่อความสนใจที่ยาวนานทำให้โลกภายใน “บานสะพรั่ง” Henrik Karlsson เริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามว่า ทำไมเราถึงมอง “การจดจ่อ” เป็นเรื่องเคร่งขรึม ทั้งที่จริงแล้วมันคือประสบการณ์ที่เข้มข้นและน่าหลงใหลที่สุดอย่างหนึ่งในชีวิต—โดยเฉพาะเมื่อเรายอมให้ความสนใจนั้น “วนซ้ำ” และ “เบ่งบาน” ในตัวมันเอง เขายกตัวอย่างจากประสบการณ์ทางเพศ ที่การยืดเวลาความพึงพอใจทำให้ระบบโดพามีนในสมองถูกกระตุ้นอย่างต่อเนื่อง จนเกิดการรับรู้ที่ลึกขึ้นในร่างกาย ความรู้สึกบนผิวหนัง กลายเป็นวงจรป้อนกลับที่ทำให้เราหลุดเข้าไปในภาวะที่เหนือกว่าความคิดปกติ แต่ไม่ใช่แค่เรื่องเซ็กซ์—Henrik ขยายแนวคิดนี้ไปยังความวิตก ความสุข ความเหงา และแม้แต่การฟังดนตรีหรือดูงานศิลปะ โดยชี้ว่าเมื่อเราจดจ่อกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งนานพอ ระบบต่าง ๆ ในร่างกายจะเริ่ม “ประสานกัน” และสร้างประสบการณ์ที่ลึกขึ้นเรื่อย ๆ จนกลายเป็นภาวะเปลี่ยนแปลงของจิตใจ เช่น “jhana” หรือภาวะสมาธิขั้นสูงที่นักวิจัยพบว่ามีการเปลี่ยนแปลงของการเชื่อมต่อสมองในระดับลึก2 เขาเล่าถึงการฟังซิมโฟนีของ Sibelius ที่ทำให้เกิดภาพยนตร์ในหัวถึงสามเรื่องในเวลาเพียง 30 นาที—เพราะดนตรีมีโครงสร้างที่พอเหมาะระหว่างความคาดเดาได้และความแปลกใหม่ ทำให้สมองสามารถ “จดจ่อ” ได้อย่างลึกและต่อเนื่อง Henrik สรุปว่า ความสนใจที่ยาวนานไม่ใช่แค่เครื่องมือในการทำงานหรือการเรียนรู้ แต่คือประตูสู่ภาวะจิตที่ลึกกว่า ซึ่งอาจช่วยให้เราทำความเข้าใจตัวเอง ความรู้สึก และโลกได้ในระดับที่ไม่เคยเข้าถึงมาก่อน ✅ ความหมายของการจดจ่ออย่างต่อเนื่อง ➡️ เป็นภาวะที่ระบบต่าง ๆ ในร่างกายเริ่มประสานกัน ➡️ ทำให้เกิดวงจรป้อนกลับที่เพิ่มความเข้มข้นของประสบการณ์ ➡️ สามารถนำไปสู่ภาวะเปลี่ยนแปลงของจิต เช่น jhana หรือ flow ✅ ตัวอย่างจากประสบการณ์จริง ➡️ การยืดเวลาความพึงพอใจทางเพศทำให้ระบบโดพามีนถูกกระตุ้นอย่างต่อเนื่อง ➡️ การฟังดนตรีอย่างลึกสามารถสร้างภาพและเรื่องราวในจิตใจ ➡️ การจดจ่อกับความสุขหรือความเหงาอาจนำไปสู่ภาวะหลุดพ้นหรือการเข้าใจตัวเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากงานวิจัย ➡️ การเข้าสู่ jhana มีการเปลี่ยนแปลงของการเชื่อมต่อสมองแบบไม่เป็นคลื่น (non-oscillatory) ➡️ การจดจ่อกับคณิตศาสตร์หรือโมเดล AI อย่างลึกสามารถสร้าง “ความใกล้ชิดทางวิจัย” ที่นำไปสู่ความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสนใจที่ยาวนานช่วยให้ระบบภายใน “ปรับจูน” และสร้างความรู้สึกที่ลึกขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจากการจดจ่อกับสิ่งที่เป็นลบ ⛔ การจดจ่อกับความวิตกอาจนำไปสู่ภาวะตื่นตระหนกหรือ panic attack ⛔ ความคิดลบอาจวนซ้ำและขยายตัวจนควบคุมไม่ได้ ‼️ ความเปราะบางของระบบประสาท ⛔ การเปลี่ยนแปลงของฮอร์โมนและระบบสมองต้องใช้เวลาในการปรับตัว ⛔ หากเปลี่ยนสิ่งที่สนใจบ่อยเกินไป ระบบภายในจะไม่สามารถประสานกันได้ ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “การจดจ่อ” ⛔ ไม่ใช่ทุกคนจะสามารถเข้าสู่ภาวะลึกได้ทันที ต้องอาศัยการฝึกฝน ⛔ การจดจ่ออย่างลึกอาจทำให้หลุดจากบริบทปัจจุบัน หากไม่มีการควบคุม https://www.henrikkarlsson.xyz/p/attention

🎙️ เรื่องเล่าจาก EEG: เมื่อ ChatGPT ไม่ได้แค่ช่วยเขียน แต่กำลัง “เขียนใหม่” ระบบประสาทของเรา งานวิจัยล่าสุดจาก MIT Media Lab ชื่อว่า “Your Brain on ChatGPT” ได้ทดลองให้ผู้เข้าร่วม 54 คนแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม: กลุ่มที่เขียนด้วยสมองตัวเอง, กลุ่มที่ใช้ Search Engine, และกลุ่มที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT หรือ Grok) เพื่อช่วยเขียนเรียงความ SAT โดยใช้ EEG สแกนสมองระหว่างทำงาน ผลลัพธ์ชัดเจน: กลุ่มที่ใช้ LLM มีการเชื่อมต่อของสมองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในคลื่น alpha, beta, delta และ theta ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจดจ่อ, การมองเห็น, และการประมวลผลเชิงลึก ที่น่าตกใจคือ เมื่อให้เขียนโดยไม่ใช้ AI ใน Session 4 ผู้ที่เคยใช้ LLM กลับไม่สามารถฟื้นฟูการทำงานของสมองได้เหมือนเดิม—แสดงถึง “ความเสียหายตกค้าง” ที่อาจกลายเป็นภาวะถดถอยทางปัญญาระยะยาว นอกจากนี้ 83.3% ของผู้ใช้ LLM ไม่สามารถจำแม้แต่ประโยคเดียวจากเรียงความที่เพิ่งเขียนได้ ขณะที่กลุ่มที่ใช้สมองหรือ Search Engine สามารถอ้างอิงได้อย่างแม่นยำ และยังรู้สึกเป็นเจ้าของงานเขียนของตัวเองมากกว่า นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “cognitive offloading” คือสมองเริ่มปรับตัวให้ใช้พลังงานน้อยลงเมื่อมีเครื่องมือช่วย—แต่ผลที่ตามมาคือการลดลงของการเรียนรู้เชิงลึก, การสังเคราะห์ข้อมูล, และความพยายามในการแก้ปัญหา ✅ ผลกระทบของการใช้ LLM ต่อสมอง ➡️ EEG แสดงการลดลงของการเชื่อมต่อสมองในหลายคลื่นความถี่ ➡️ การใช้ LLM ทำให้สมองไม่กระตุ้นเครือข่ายการมองเห็นและความสนใจ ➡️ ผู้ใช้ LLM มีความจำและการจดจำเนื้อหาลดลงอย่างชัดเจน ✅ ความรู้สึกของผู้ใช้ต่อผลงานของตัวเอง ➡️ ผู้ใช้ LLM มักตอบว่า “50/50” หรือ “ไม่แน่ใจว่าเป็นของตัวเอง” ➡️ กลุ่มที่ใช้สมองเองรายงานความรู้สึกเป็นเจ้าของงานอย่างชัดเจน ➡️ การใช้ AI ทำให้เกิดความรู้สึกแยกตัวจากกระบวนการสร้างสรรค์ ✅ ผลกระทบระยะยาวจากการใช้ AI ➡️ ผู้ใช้ LLM ที่เปลี่ยนกลับมาเขียนเองยังคงมีการทำงานของสมองต่ำกว่าปกติ ➡️ สมองปรับตัวให้ “ประหยัดพลังงาน” แต่แลกด้วยการลดความสามารถในการเรียนรู้ ➡️ งานเขียนจาก LLM มักสั้นลง, มีโครงสร้างจำกัด, และขาดการบูรณาการเชิงกลยุทธ์ ✅ ข้อเสนอจากนักวิจัย ➡️ ควรใช้ AI อย่างมีขอบเขต และให้สมองได้ทำงานจริงเป็นระยะ ➡️ การใช้ AI เพื่อความสะดวกอาจนำไปสู่ “หนี้ทางปัญญา” ที่สะสมเรื่อย ๆ ➡️ การเรียนรู้ที่แท้จริงต้องใช้ความพยายาม ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่ดูดี https://publichealthpolicyjournal.com/mit-study-finds-artificial-intelligence-use-reprograms-the-brain-leading-to-cognitive-decline/

🎙️ เรื่องเล่าจาก MIT: เมื่อการยิง X-ray กลายเป็นเครื่องมือควบคุม strain ในวัสดุระดับนาโน เดิมทีทีมวิจัยของ MIT นำโดย Ericmoore Jossou ตั้งใจจะศึกษาวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ว่ามันพังอย่างไรภายใต้รังสีรุนแรง พวกเขาใช้เทคนิค solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนแผ่นซิลิคอน แล้วยิง X-ray พลังสูงเข้าไปเพื่อจำลองสภาพแวดล้อมในเครื่องปฏิกรณ์ แต่สิ่งที่ค้นพบกลับเหนือความคาดหมาย—พวกเขาพบว่า X-ray ไม่ได้แค่ช่วยให้เห็นการพังของผลึก แต่ยังสามารถ “ควบคุมระดับ strain” ภายในผลึกได้ด้วย โดยเฉพาะเมื่อมีชั้น buffer ของ silicon dioxide คั่นระหว่างนิกเกิลกับซับสเตรต การควบคุม strain นี้มีผลโดยตรงต่อคุณสมบัติทางไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ซึ่งเป็นหัวใจของการผลิตชิปที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยปกติการควบคุม strain ต้องใช้วิธีทางกลหรือการออกแบบเลเยอร์เฉพาะ แต่เทคนิคใหม่นี้ใช้ X-ray เป็น “เครื่องมือปรับแต่งผลึก” แบบไม่ต้องสัมผัส นอกจากนี้ ทีมยังสามารถสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพังได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้เข้าใจการกัดกร่อนและการแตกร้าวในวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์, เรือดำน้ำ, หรือระบบขับเคลื่อนที่ต้องทนต่อสภาพสุดขั้ว ✅ การค้นพบของ MIT ➡️ ใช้ X-ray พลังสูงยิงเข้าไปในผลึกนิกเกิลเพื่อจำลองสภาพในเครื่องปฏิกรณ์ ➡️ พบว่าสามารถควบคุมระดับ strain ภายในผลึกได้แบบเรียลไทม์ ➡️ การควบคุม strain มีผลต่อคุณสมบัติไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ✅ เทคนิคที่ใช้ในงานวิจัย ➡️ ใช้ solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนซิลิคอน ➡️ ใส่ชั้น buffer ของ silicon dioxide เพื่อเสถียรภาพและควบคุม strain ➡️ ใช้ phase retrieval algorithm เพื่อสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพัง ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ เปิดทางให้ใช้ X-ray เป็นเครื่องมือปรับแต่งผลึกในกระบวนการผลิตชิป ➡️ ช่วยออกแบบวัสดุที่ทนต่อรังสีและความร้อนในระบบนิวเคลียร์ ➡️ เป็นเทคนิคที่ใช้ได้ทั้งใน semiconductor และวัสดุวิศวกรรมขั้นสูง ✅ ทีมวิจัยและการสนับสนุน ➡️ นำโดย Ericmoore Jossou ร่วมกับ David Simonne, Riley Hultquist, Jiangtao Zhao และ Andrea Resta ➡️ ได้รับทุนจาก MIT Faculty Startup Fund และกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ ➡️ ตีพิมพ์ในวารสาร Scripta Materialia และวางแผนขยายไปยังโลหะผสมที่ซับซ้อนมากขึ้น https://www.trendlynews.in/2025/09/mit-scientists-find-x-ray-technique.html

🎙️ เรื่องเล่าจากวงการเภสัชกรรม: เมื่อ AI กลายเป็นนักวิจัยที่ไม่ต้องใช้สัตว์ ในปี 2025 การพัฒนายาด้วย AI ไม่ใช่แค่แนวคิดอีกต่อไป แต่กลายเป็นแนวทางหลักที่บริษัทเภสัชกรรมและหน่วยงานวิจัยทั่วโลกกำลังเร่งนำมาใช้ โดยเฉพาะเมื่อ FDA (สำนักงานอาหารและยาแห่งสหรัฐฯ) ประกาศแผนลดการใช้สัตว์ทดลองในกระบวนการ pre-clinical testing ภายใน 3–5 ปีข้างหน้า บริษัทอย่าง Certara, Recursion Pharmaceuticals และ Schrodinger กำลังใช้ AI เพื่อจำลองว่าโมเลกุลใหม่จะถูกดูดซึม, กระจาย, หรือก่อให้เกิดพิษในร่างกายอย่างไร โดยไม่ต้องใช้สัตว์ทดลองจริง ตัวอย่างเช่น Recursion ใช้แพลตฟอร์ม AI ของตนเพื่อพัฒนาโมเลกุลต้านมะเร็งจนเข้าสู่การทดลองทางคลินิกภายในเวลาเพียง 18 เดือน—เทียบกับค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมที่ใช้เวลา 42 เดือน Charles River ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้รับจ้างวิจัยรายใหญ่ของโลก ก็หันมาใช้ “NAMs” หรือ New Approach Methodologies ที่รวม AI, โมเดลคอมพิวเตอร์, และอุปกรณ์จำลองอวัยวะมนุษย์ (organ-on-a-chip) เพื่อทดสอบฤทธิ์ยาโดยไม่ต้องใช้สัตว์ แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า การเลิกใช้สัตว์ทดลองโดยสิ้นเชิงยังไม่สามารถเกิดขึ้นได้ทันที โดยเฉพาะในกรณีของโมโนโคลนอลแอนติบอดี ที่ยังต้องใช้สัตว์ทดลองเพื่อประเมินความปลอดภัยในบางขั้นตอน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/ai-driven-drug-discovery-picks-up-as-fda-pushes-to-reduce-animal-testing

🎙️ เรื่องเล่าจากสแตนฟอร์ด: เมื่อ AI กลายเป็นตัวกรองคนเข้าสู่โลกการทำงาน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Generative AI อย่าง ChatGPT, Claude และเครื่องมืออัตโนมัติอื่น ๆ ได้เข้ามาเปลี่ยนวิธีทำงานในหลายอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว แต่ผลกระทบที่หลายคนยังไม่ทันตั้งตัว คือการ “ลดโอกาส” ของคนรุ่นใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้นอาชีพ งานวิจัยจาก Stanford Digital Economy Lab วิเคราะห์ข้อมูลจาก ADP ซึ่งเป็นผู้ให้บริการระบบเงินเดือนรายใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ พบว่า ตั้งแต่ปลายปี 2022 ถึงกลางปี 2025 การจ้างงานของคนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI” เช่น customer service, accounting และ software development ลดลงถึง 13% ขณะที่คนอายุ 35 ปีขึ้นไปในสายงานเดียวกันกลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น เหตุผลหลักคือ AI สามารถแทนที่ “ความรู้แบบท่องจำ” หรือ codified knowledge ที่คนรุ่นใหม่เพิ่งเรียนจบมาได้ง่าย แต่ยังไม่สามารถแทนที่ “ความรู้จากประสบการณ์” หรือ tacit knowledge ที่คนทำงานมานานสะสมไว้ได้ นอกจากนี้ งานวิจัยยังพบว่าในสายงานที่ AI “เสริม” การทำงาน เช่น การช่วยตรวจสอบโค้ดหรือจัดการข้อมูล การจ้างงานกลับเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีทักษะผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและการตัดสินใจ ✅ ผลกระทบของ AI ต่อแรงงานอายุน้อย ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ได้รับผลกระทบมาก ได้แก่ customer service, accounting, software development ➡️ ในขณะที่คนอายุ 35 ปีขึ้นไปในสายงานเดียวกันมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ✅ ความแตกต่างระหว่าง codified กับ tacit knowledge ➡️ AI สามารถแทนที่ความรู้แบบท่องจำจากการศึกษาได้ง่าย ➡️ แต่ยังไม่สามารถแทนที่ความรู้จากประสบการณ์ที่ไม่ได้เขียนไว้ในตำรา ✅ สายงานที่ AI เสริมมากกว่าทดแทน ➡️ ในงานที่ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลหรือช่วยเขียนโค้ด ➡️ การจ้างงานยังคงเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีทักษะผสม ✅ ความพยายามควบคุมตัวแปรอื่น ➡️ งานวิจัยพยายามตัดปัจจัยแทรก เช่น remote work, การจ้างงานภายนอก, หรือภาวะเศรษฐกิจ ➡️ ผลลัพธ์ยังคงชี้ชัดว่า AI เป็นตัวแปรหลักที่ส่งผลต่อการจ้างงานของคนรุ่นใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การใช้ AI ในองค์กรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น หมายความว่าผลกระทบอาจเพิ่มขึ้นอีกในอนาคต ➡️ นักเศรษฐศาสตร์จาก Goldman Sachs ยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงเริ่มปรากฏในข้อมูลแรงงานแล้ว https://www.cnbc.com/2025/08/28/generative-ai-reshapes-us-job-market-stanford-study-shows-entry-level-young-workers.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น? บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ แนวคิดของ Uncertain<T> ➡️ เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system ➡️ ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior ➡️ เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability ✅ การใช้งานใน Swift ➡️ มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน ➡️ รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy ➡️ ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation> ➡️ การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation ➡️ การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน ✅ การใช้ Monte Carlo sampling ➡️ ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence ➡️ ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง ✅ การวิเคราะห์สถิติ ➡️ รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval ➡️ วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis ➡️ รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete https://nshipster.com/uncertainty/

🎙️ เรื่องเล่าจากลมหายใจ: เมื่อการหายใจลึกกลายเป็นประตูสู่จิตวิญญาณ ในยุคที่ผู้คนแสวงหาวิธีเยียวยาจิตใจโดยไม่พึ่งยา งานวิจัยล่าสุดจาก Brighton and Sussex Medical School ได้เปิดเผยว่า “การหายใจแบบแรงและเร็ว” หรือ High Ventilation Breathwork (HVB) เมื่อทำร่วมกับดนตรี สามารถกระตุ้นให้เกิดภาวะเปลี่ยนแปลงของจิตสำนึก (Altered States of Consciousness – ASC) ที่คล้ายกับผลของสารไซคีเดลิก เช่น psilocybin หรือ LSD ผู้เข้าร่วมทดลองหายใจแบบ HVB เป็นเวลา 20–30 นาที พร้อมฟังดนตรีที่เร้าอารมณ์ แล้วตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับความรู้สึกภายใน 30 นาทีหลังจบกิจกรรม ผลลัพธ์น่าทึ่ง: ผู้เข้าร่วมรายงานว่ารู้สึกถึง “Oceanic Boundlessness” หรือความรู้สึกเป็นหนึ่งเดียวกับจักรวาล ความสุขล้น และการปลดปล่อยทางอารมณ์ สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้ HVB จะลดการไหลเวียนเลือดทั่วสมอง แต่กลับเพิ่มการไหลเวียนในบริเวณที่เกี่ยวข้องกับอารมณ์และความทรงจำ เช่น amygdala และ hippocampus ซึ่งอาจเป็นกุญแจสำคัญของผลการบำบัด ✅ ผลกระทบทางสมองจาก HVB ➡️ ลดการไหลเวียนเลือดทั่วสมองโดยเฉลี่ย 30–40% ➡️ เพิ่มการไหลเวียนเลือดเฉพาะจุดใน amygdala และ anterior hippocampus ➡️ ลดการไหลเวียนใน posterior insula และ parietal operculum ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรับรู้ภายในร่างกาย ✅ ประสบการณ์ที่เกิดขึ้นจาก HVB ➡️ ผู้เข้าร่วมรายงานความรู้สึก “Oceanic Boundlessness” (OBN) ซึ่งรวมถึงความสุข ความเป็นหนึ่งเดียว และการปลดปล่อย ➡️ คะแนน OBN สูงสุดเกิดในห้องทดลอง (LAB) รองลงมาคือ MRI และต่ำสุดในแบบออนไลน์ ➡️ HVB ลดความรู้สึกด้านลบ เช่น ความกลัวและอารมณ์ลบ โดยไม่มีผลข้างเคียงรุนแรง ✅ กลไกทางชีวภาพที่เกี่ยวข้อง ➡️ HVB ทำให้เกิด respiratory alkalosis จากการลด CO₂ ในเลือด ➡️ ส่งผลให้เกิด vasoconstriction และเปลี่ยนแปลงการไหลเวียนเลือดในสมอง ➡️ ลด HRV (Heart Rate Variability) ซึ่งสะท้อนถึงการกระตุ้นระบบประสาท sympathetic ✅ ความเชื่อมโยงกับการบำบัดแบบไซคีเดลิก ➡️ ประสบการณ์ OBN มีความคล้ายคลึงกับผลของ psilocybin และ LSD ➡️ การเปลี่ยนแปลงใน insula และ amygdala คล้ายกับผลของยาไซคีเดลิกในการบำบัดภาวะซึมเศร้า ➡️ HVB อาจช่วยให้ผู้เข้าร่วมเผชิญและประมวลผลความทรงจำทางอารมณ์ได้ดีขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจากการลด CO₂ มากเกินไป ⛔ อาจทำให้เกิดอาการเวียนหัวหรือหมดสติในผู้ที่ไม่เคยฝึกมาก่อน ⛔ การลด CO₂ มากเกินไปอาจกระทบสมดุลกรด-ด่างในเลือด ‼️ ข้อจำกัดของงานวิจัย ⛔ ขนาดกลุ่มตัวอย่างยังเล็ก และไม่มีกลุ่มควบคุมที่ฟังเพลงอย่างเดียว ⛔ ผลลัพธ์อาจไม่สามารถสรุปกับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ HVB มาก่อน ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ HRV ⛔ แม้ HRV ลดลงจะสะท้อนถึงความเครียด แต่ในบริบท HVB อาจหมายถึงการเปิดรับประสบการณ์เชิงบวก ⛔ ต้องระวังไม่ตีความ HRV ต่ำว่าเป็นผลเสียเสมอไป https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0329411

✍️ความไม่โปร่งใส, ความกังวลด้านความปลอดภัย และข้อเรียกร้องให้มีการตรวจสอบวัคซีน COVID-19 ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา สถานการณ์เกี่ยวกับวัคซีน COVID-19 ได้พัฒนาไปในทิศทางที่มีการตั้งคำถามและเรียกร้องความโปร่งใสมากขึ้นจากหลายฝ่าย **ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ได้ออกมาเรียกร้องให้บริษัทผลิตยาขนาดใหญ่ เช่น Pfizer และ Moderna เปิดเผยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของยา COVID-19 ทันที** โดยระบุว่าประชาชนสมควรได้รับเห็นหลักฐาน [1, 2] ทรัมป์ยังตั้งข้อสงสัยต่อโครงการ Operation Warp Speed ของตัวเอง โดยขอให้มีการตรวจสอบว่าโครงการเร่งพัฒนาวัคซีนนี้ "ยอดเยี่ยมจริงหรือไม่" หรือมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น [1, 4] ข้อเรียกร้องนี้เกิดขึ้นพร้อมกับข่าวที่ปรากฏในรายงานของคณะกรรมการตุลาการของสภาผู้แทนราษฎรเมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ชี้ว่าอาจมีการชะลอการทดสอบวัคซีนโดยเจตนา ซึ่งอาจส่งผลต่อการประกาศความสำเร็จของวัคซีนหลังการเลือกตั้งปี 2020 [5, 6] **การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการคือบทบาทของ Robert F. Kennedy Jr. (RFK Jr.) ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่งเลขาธิการกระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ (HHS)** RFK Jr. ผู้ซึ่งเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ตั้งคำถามเรื่องวัคซีน ได้เริ่มทบทวนและยกเลิกการลงทุนในการพัฒนาวัคซีน mRNA 22 รายการ [1] เขากล่าวว่า **วัคซีน mRNA มีประสิทธิภาพต่ำในการต่อสู้กับไวรัสที่ติดเชื้อทางเดินหายใจส่วนบนเนื่องจากการกลายพันธุ์อย่างรวดเร็ว** ซึ่งทำให้วัคซีนไม่สามารถป้องกันได้เมื่อเกิดการกลายพันธุ์เพียงครั้งเดียว เช่นกรณีของเชื้อ Omicron [1] เขายังชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่วัคซีนเหล่านี้อาจส่งเสริมการกลายพันธุ์และยืดเวลาการระบาดใหญ่ได้ [1] ความกังวลด้านความปลอดภัยของวัคซีนเป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมา **RFK Jr. อ้างว่าวัคซีน COVID-19 อาจนำไปสู่การเสียชีวิตในบางกรณี** โดยอ้างอิงข้อมูลการชันสูตรพลิกศพที่ระบุว่าวัคซีนเป็นสาเหตุการเสียชีวิต 73.9% ในกลุ่มผู้เสียชีวิตหลังฉีดวัคซีน [1] เขายังวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรงถึงการที่ไม่มี "คำเตือนกล่องดำ" (blackbox warning) เรื่องการเสียชีวิตในเอกสารกำกับวัคซีน แม้ว่ากฎหมายของ FDA จะกำหนดไว้ [1] มีการเน้นย้ำถึง **การขาด Informed Consent (การยินยอมเข้ารับการรักษาโดยได้รับข้อมูลครบถ้วน) อย่างรุนแรง** ผู้ป่วยหลายราย รวมถึง Dr. Walscott แพทย์ที่ได้รับบาดเจ็บจากวัคซีนยืนยันว่าไม่ได้รับข้อมูลที่แท้จริงและโปร่งใส [1] ตัวอย่างที่สะเทือนใจคือเรื่องราวของ Crystal Cordingley ที่เชื่อว่าลูกชายของเธอ Corbin เสียชีวิตจากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ โดยพบความเสียหายในสมองที่คล้ายกับกรณี SIDS [9, 10] เธอถูกปฏิเสธข้อมูลและ Informed Consent และพบว่ากุมารแพทย์ได้ยื่นรายงาน VAERS โดยที่เธอไม่ทราบ [10] นอกจากนี้ ยังมีข้อกล่าวหาว่าหน่วยงานเช่น American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) ถูกควบคุมโดย HHS เพื่อผลักดันวัคซีนในหญิงตั้งครรภ์ [1] **ความเป็นพิษของ Spike Protein ก็เป็นประเด็นที่น่าจับตา** Dr. Robert Sullivan วิสัญญีแพทย์ผู้ได้รับผลกระทบ ได้เปิดเผยประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับการเกิดความดันโลหิตสูงในปอด (Pulmonary Hypertension) หลังฉีดวัคซีน mRNA COVID-19 และการสูญเสียความจุปอดไปครึ่งหนึ่ง [7, 8] เขากล่าวถึงงานวิจัยที่คาดการณ์ว่า Spike Protein สามารถทำลายหลอดเลือดในปอดและรกได้ [8] และ Dr. Ryan Cole พยาธิแพทย์ได้สังเกตเห็นว่าปัญหาลิ่มเลือดในผู้ป่วย "แย่ลงมาก" หลังจากการฉีดวัคซีนทางพันธุกรรม โดยมีรายงานการเสียชีวิตฉับพลันและโรคหลอดเลือดสมองในผู้ป่วยอายุน้อย [11] การบรรยายยังเสนอว่า **"Long COVID" อาจเป็นการวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อน และอาการต่างๆ เช่น สมองล้าและปัญหาทางระบบประสาท อาจเกิดจาก Spike Protein ที่ผลิตโดยวัคซีน mRNA** [12] วัคซีน mRNA ที่ได้รับการดัดแปลงยังพบว่าสามารถคงอยู่ในร่างกายได้นานหลายเดือนและพบได้ในเนื้องอก ซึ่งอาจนำไปสู่โรคแพ้ภูมิตัวเอง [13] **ระบบการแพทย์และหน่วยงานสาธารณสุขเองก็ตกอยู่ภายใต้การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนัก** ระบบ VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) ไม่เป็นที่รู้จักหรือเข้าใจอย่างกว้างขวางในหมู่แพทย์ และมักไม่มีการปฏิบัติตามข้อกำหนดการรายงาน [8] นอกจากนี้ ยังไม่มีการศึกษาอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับผลข้างเคียงจากวัคซีน และ "ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของการบาดเจ็บ" ก็ไม่ได้รับการศึกษาหรือสอนในโรงเรียนแพทย์ [7, 12] มีการกล่าวหาว่าเจ้าหน้าที่ CDC ถึงกับทำลายหลักฐานที่เชื่อมโยงวัคซีน MMR กับออทิซึมในเด็กชายชาวแอฟริกัน-อเมริกัน [15, 16] สถานการณ์ล่าสุดนี้สะท้อนให้เห็นถึง **ความจำเป็นเร่งด่วนในการฟื้นฟูความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และความไว้วางใจของประชาชนในหน่วยงานรัฐบาลและระบบการแพทย์** โดยการตัดสินใจทางการแพทย์ทั้งหมดต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Informed Consent ที่แท้จริง [17] มีการคาดการณ์เชิงสมมติฐานว่าหากไม่มีการบังคับใช้คำสั่งให้ฉีดวัคซีน การระบาดใหญ่อาจถูกควบคุมได้เร็วกว่าโดยมุ่งเป้าไปที่กลุ่มเสี่ยงสูงและให้ไวรัสแพร่กระจายในกลุ่มเสี่ยงต่ำ เพื่อสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ [6, 18] โดยสรุป สถานการณ์ปัจจุบันสะท้อนให้เห็นถึงการเรียกร้องที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจสอบข้อมูลเชิงวิทยาศาสตร์อย่างโปร่งใส การให้ความสำคัญกับ Informed Consent และการประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากวัคซีน COVID-19 อย่างละเอียดถี่ถ้วน. https://www.youtube.com/live/4-JxzRRgdy0 https://youtu.be/-Y2d_4BSGP4 https://www.facebook.com/share/16v8B1t4by/

รำลึก 35 ปี สืบ นาคะเสถียร 1 กันยายน 2568 . 35 ปีผ่านไปเจตนาของ สืบ นาคะเสถียร ยังคงได้รับการสืบสาน . ป่าทุ่งใหญ่-ห้วยขาแข้ง ที่ยูเนสโก้มีมติรับรองให้เป็นมรดกโลกตามเอกสารนำเสนอหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง โดยมีเอกสารของ สืบ นาคะเสถียร เป็นใช้ประกอบการเสนอพิจรณา ยังคงความอุดมสมบูรณ์เป็นบ้านหลังใหญ่ให้กับสัตว์ป่าน้อยใหญ่ได้มีชีวิตอยู่อย่างสันติสุข . ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ผู้พิทักษ์ป่าได้รับการพัฒนาและฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง เพื่อยกระดับการทำงานในการปกป้องผืนป่า รวมถึงการยกระดับสวัสดิภาพและสวัสดิการของพวกเขา การพัฒนานี้ไม่เพียงแต่เพิ่มความสามารถในการปกป้องป่า แต่ยังสร้างขวัญกำลังใจให้กับผู้ที่ทำงานในแนวหน้า . ชุมชนที่อยู่ประชิดห้วยขาแข้งเกือบทุกแห่งได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการรักษาความสมดุลระหว่างการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรธรรมชาติและการอนุรักษ์ ชุมชนเหล่านี้มีความเข้าใจและความเคารพในธรรมชาติ พร้อมทั้งร่วมมือกับเจ้าหน้าที่ในการดูแลและฟื้นฟูป่าเพื่ออนาคตที่ยั่งยืนของทุกคน วันนี้ชุมชนที่อยู่ประชิดห้วยขาแข้งเกือบทุกชุมชนมีป่าชุมชนของหมู่บ้าน และร่วมเป็นเครือข่าย #ครอบครัวห้วยขาแข้ง อนุรักษ์ป่าร่วมกับเจ้าหน้าที่พิทักษ์ป่า . สถานีวิจัยสัตว์ป่าเขานางรำ ยืนยันผลงานวิจัยว่าป่าทุ่งใหญ่-ห้วยขาแข้ง มีประชากรเสือโคร่งมากขึ้น ทำให้เห็นว่าการทุ่มเทรักษาป่าที่ผ่านมาได้ผล หากมีเสือมากขึ้นสืบขยายพันธุ์แบบนี้ ก็หมายถึงเหยื่อของเสือ และพืชพรรณต่างๆ ก็สมบูรณ์ ตอนนี้ป่าแห่งนี้กลายเป็นความหวัง และตัวอย่างของการอนุรักษ์เสือโคร่งของโลกไปแล้ว รวมถึงการฟื้นฟูประชากรแร้งที่หายไปจากป่าห้วยแข้งนานกว่าสามทศวรรษ . การสื่อสารเพื่อการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมได้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในสังคมหลายด้าน ทั้งเพิ่มความตระหนักรู้ในสังคม การสร้างแรงบันดาลใจและความร่วมมือ การเผยแพร่ข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย การใช้ช่องทางการสื่อสารที่หลากหลาย และการเสริมสร้างความเข้มแข็งในชุมชน ความพยายามเหล่านี้ทำให้การอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมมีความยั่งยืนและได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางจากประชาชน โดยทำให้เกิดความเข้าใจและการมีส่วนร่วมในทุกภาคส่วนของสังคม นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงบวกที่สามารถรักษาทรัพยากรธรรมชาติและความหลากหลายทางชีวภาพไว้สำหรับอนาคต . วันนี้ ผืนป่าอนุรักษ์ของประเทศที่ สืบ นาคะเสถียร เสนอให้มีพื้นที่ 20 เปอร์เซ็นต์ ของประเทศไทย ได้ขยายพื้นที่จนเกินกว่า 25 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นผลสำเร็จที่น่าภาคภูมิใจในการผนวกรวมพื้นที่ป่าเป็นป่าอนุรักษ์ และในทุกๆ ปี ได้มีการติดตามสถานการณ์ทรัพยากรป่าไม้อย่างต่อเนื่อง ทำให้ทราบถึงสภาพปัจจุบันของผืนป่าในประเทศไทย แม้ว่าผืนป่าอนุรักษ์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แต่ภาพรวมสถานการณ์ป่าไม้ของประเทศยังคงลดลงอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันประเทศไทยยังมีความพยายามที่จะเพิ่มพื้นที่ป่าให้ได้ร้อยละ 40 ของประเทศ และต้องการความร่วมมือในการอนุรักษ์และฟื้นฟูผืนป่าเพื่อให้ทรัพยากรธรรมชาติที่สำคัญนี้ยังคงอยู่สำหรับคนรุ่นต่อไป . ร่วมปกป้องผืนป่า สัตว์ป่า เพื่อความยั่งยืนของทุกชีวิต https://www.seub.or.th/donate/ . #รำลึก35ปีสืบนาคะเสถียร ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่ https://www.seub.or.th/35thseub/ เขตรักษาพันธุ์สัตว์ป่าห้วยขาแข้ง 31 สิงหาคม - 1 กันยายน 2568 กรุงเทพมหานคร 13 - 14 กันยายน 2568 บทความ จากเพจ มูลนิธิสืบนาคะเสถียร

🌬️ เมื่อพลังงานลมถูกโจมตีด้วย “เงินน้ำมัน” และกลยุทธ์ทางกฎหมาย ในขณะที่โลกกำลังเร่งเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาด นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Brown กลับพบว่าเบื้องหลังการต่อต้านโครงการพลังงานลมนอกชายฝั่งในสหรัฐฯ มีเครือข่ายที่ซับซ้อนซึ่งได้รับทุนจากอุตสาหกรรมน้ำมันและกลุ่มการเมืองฝ่ายขวา รายงาน “Legal Entanglements” จาก Climate & Development Lab (CDL) เปิดเผยว่า กลุ่มต่อต้านพลังงานลมใช้กลยุทธ์ทางกฎหมายและการบิดเบือนข้อมูลเพื่อชะลอหรือยกเลิกโครงการพลังงานลม โดยอ้างความกังวลด้านสิ่งแวดล้อม เช่น การคุกคามวาฬสายพันธุ์ North Atlantic Right Whale ทั้งที่ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ชี้ชัดว่าอุตสาหกรรมน้ำมันเป็นตัวการหลักที่ทำลายระบบนิเวศทางทะเล หนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นคือการฟ้องร้องโครงการ Cape Wind โดยกลุ่ม Alliance to Protect Nantucket Sound ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากมหาเศรษฐีน้ำมัน William Koch จนทำให้โครงการต้องยุติ แม้จะใกล้เสร็จสมบูรณ์แล้วก็ตาม เมื่อ CDL เปิดเผยความเชื่อมโยงระหว่างกลุ่มต่อต้านกับบริษัทน้ำมันและสำนักงานกฎหมาย เช่น Marzulla Law บริษัทเหล่านี้กลับตอบโต้ด้วยการข่มขู่ให้มหาวิทยาลัย Brown ถอนรายงาน และขู่ว่าจะยื่นเรื่องให้หน่วยงานรัฐตัดงบประมาณของมหาวิทยาลัย สิ่งที่น่ากังวลคือ การโจมตีทางกฎหมายเช่นนี้ไม่เพียงแต่ทำให้โครงการพลังงานสะอาดล่าช้า แต่ยังเป็นการคุกคามเสรีภาพทางวิชาการ และทำให้ประชาชนเข้าใจผิดเกี่ยวกับผลกระทบของพลังงานลม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ CDL แห่งมหาวิทยาลัย Brown เผยรายงาน “Legal Entanglements” เปิดโปงเครือข่ายต่อต้านพลังงานลม ➡️ กลุ่มต่อต้านได้รับทุนจากอุตสาหกรรมน้ำมันและกลุ่มการเมืองฝ่ายขวา ➡️ ใช้กลยุทธ์ทางกฎหมายและการบิดเบือนข้อมูลเพื่อชะลอหรือยกเลิกโครงการพลังงานลมนอกชายฝั่ง ➡️ อ้างการคุกคามวาฬ North Atlantic Right Whale ทั้งที่สาเหตุหลักมาจากการขนส่งน้ำมันและภาวะโลกร้อน ➡️ Marzulla Law ส่งจดหมายข่มขู่ให้มหาวิทยาลัย Brown ถอนรายงาน และขู่ว่าจะยื่นเรื่องให้ DOE ตัดงบประมาณ ➡️ กลุ่ม Green Oceans ที่ Marzulla Law เป็นตัวแทน เคยฟ้องโครงการ Revolution Wind จนต้องหยุดชั่วคราว ➡️ CDL ยืนยันว่าไม่ได้รับทุนจาก DOE และจะไม่ยอมเซ็นเซอร์งานวิจัย ➡️ Brown University ยืนยันหลักการเสรีภาพทางวิชาการ แม้จะถูกกดดันจากภายนอก ➡️ รายงานชี้ว่าการฟ้องร้องแม้ไม่สำเร็จ ก็สามารถทำให้โครงการล่าช้าและเพิ่มต้นทุน ➡️ การบิดเบือนข้อมูลทำให้ประชาชนเข้าใจผิดเกี่ยวกับผลกระทบของพลังงานลม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Offshore wind มีศักยภาพสูงในแถบ North Atlantic และสามารถผลิตไฟฟ้าได้อย่างต่อเนื่อง ➡️ ประเทศอย่างเดนมาร์ก เยอรมนี และเวียดนามประสบความสำเร็จในการใช้พลังงานลมนอกชายฝั่ง ➡️ การใช้พลังงานลมช่วยลดการพึ่งพาน้ำมันและก๊าซธรรมชาติ และลดการปล่อยคาร์บอน ➡️ การฟ้องร้องโครงการพลังงานสะอาดเป็นกลยุทธ์ที่ใช้กันทั่วโลกเพื่อรักษาผลประโยชน์ของอุตสาหกรรมเก่า ➡️ การคุกคามนักวิจัยและมหาวิทยาลัยเป็นรูปแบบใหม่ของการโจมตีเสรีภาพทางวิชาการ https://electrek.co/2025/08/25/scientist-exposes-anti-wind-groups-as-oil-funded-now-they-want-to-silence-him/

📶 สัญญาณไร้สายที่ “เลี้ยวได้” — เมื่อกำแพงไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป ลองจินตนาการว่า Wi-Fi หรือ 5G ในบ้านของคุณสามารถส่งข้อมูลระดับ terabit ได้แม้มีผนังหรือคนเดินผ่าน — นี่ไม่ใช่แค่ฝันล้ำยุค แต่เป็นสิ่งที่นักวิจัยจาก Princeton กำลังทำให้เป็นจริง ปัญหาของคลื่นความถี่สูง เช่น sub-terahertz คือมันให้แบนด์วิดท์มหาศาล แต่ก็เปราะบางมาก — แค่มีคนเดินผ่านหรือมีชั้นวางหนังสือก็อาจทำให้สัญญาณขาดหายได้ทันที ทีมวิจัยนำโดย Yasaman Ghasempour ได้พัฒนาเทคนิคใหม่โดยใช้ neural network ฝึกให้ “เรียนรู้” วิธีโค้งสัญญาณเลี่ยงสิ่งกีดขวาง โดยเปรียบเทียบกับนักบาสที่ฝึกยิงลูกซ้ำ ๆ จนรู้ว่าต้องปรับมุมอย่างไรในแต่ละสถานการณ์ แทนที่จะยิงสัญญาณจริงทุกครั้ง นักศึกษาปริญญาเอก Atsutse Kludze สร้าง simulator ให้ระบบฝึกในโลกเสมือน ซึ่งช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการฝึกอย่างมหาศาล เมื่อฝึกเสร็จ ระบบจะใช้ metasurface ที่ฝังอยู่ในตัว transmitter เพื่อปรับรูปร่างของคลื่นให้โค้งได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องพึ่ง reflector หรือโครงสร้างภายนอก ผลลัพธ์คือสัญญาณสามารถวิ่งผ่านพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวางได้อย่างแม่นยำ และยังสามารถปรับตัวได้ทันทีเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน เช่น คนเดินผ่านหรือเฟอร์นิเจอร์ถูกขยับ เทคโนโลยีนี้เปิดทางสู่การใช้งาน sub-terahertz band ซึ่งสามารถส่งข้อมูลได้มากกว่าระบบปัจจุบันถึง 10 เท่า เหมาะกับงานที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น VR แบบ immersive หรือรถยนต์ไร้คนขับ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ทีมวิจัยจาก Princeton พัฒนาเทคนิคใหม่ให้สัญญาณไร้สายโค้งเลี่ยงสิ่งกีดขวางได้ ➡️ ใช้ neural network ฝึกให้ระบบเรียนรู้การโค้งสัญญาณแบบนักบาสฝึกยิงลูก ➡️ สร้าง simulator ให้ระบบฝึกในโลกเสมือนแทนการยิงสัญญาณจริง ➡️ ใช้ metasurface ฝังใน transmitter เพื่อปรับรูปร่างของคลื่นแบบเรียลไทม์ ➡️ สัญญาณสามารถปรับตัวได้ทันทีเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน ➡️ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ใช้งาน sub-terahertz band ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ sub-terahertz band สามารถส่งข้อมูลได้มากกว่าระบบปัจจุบันถึง 10 เท่า ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น VR แบบ immersive และรถยนต์ไร้คนขับ ➡️ งานวิจัยนี้เป็นก้าวสำคัญในการนำคลื่นความถี่สูงมาใช้ในโลกจริง ➡️ ทีมวิจัยประกอบด้วย Haoze Chen, Yasaman Ghasempour และ Atsutse Kludze ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Airy beam เป็นแนวคิดที่เริ่มต้นในปี 1979 สำหรับการโค้งคลื่นวิทยุ ➡️ metasurface คือวัสดุที่สามารถควบคุมคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าได้อย่างแม่นยำ ➡️ sub-terahertz อยู่ในช่วง 100–300 GHz ซึ่งเป็นคลื่นที่มีแบนด์วิดท์สูงมาก ➡️ การใช้ AI ในการควบคุมคลื่นช่วยให้ระบบปรับตัวได้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน ➡️ เทคโนโลยีนี้อาจนำไปใช้ในเมืองที่มีสิ่งกีดขวางเยอะ เช่น อาคารสูงหรือรถติด https://www.techradar.com/pro/scientists-find-a-way-to-potentially-reach-terabit-speeds-wirelessly-around-obstacles-using-machine-learning-ai-and-yes-metasurfaces

🎙️ UltraRAM — หน่วยความจำแห่งอนาคตที่อาจเปลี่ยนโลกดิจิทัลไปตลอดกาล ลองจินตนาการถึงหน่วยความจำที่เร็วเท่า DRAM แต่เก็บข้อมูลได้ยาวนานกว่าพันปี และทนทานกว่านานด์แฟลชถึง 4,000 เท่า — นั่นคือ UltraRAM ที่กำลังจะกลายเป็นจริง เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัย Lancaster และพัฒนาโดยบริษัท Quinas Technology ซึ่งร่วมมือกับ IQE plc ผู้เชี่ยวชาญด้านเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์ เพื่อสร้างกระบวนการผลิตแบบ epitaxy ด้วยวัสดุแปลกใหม่อย่าง gallium antimonide และ aluminum antimonide ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่สามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมสำหรับหน่วยความจำ UltraRAM ใช้หลักการ quantum resonant tunneling ในการสลับสถานะข้อมูล ซึ่งใช้พลังงานต่ำมาก (ต่ำกว่า 1 femtojoule) และสามารถสลับสถานะได้ในเวลาเพียง 100 นาโนวินาที ทำให้มันเป็นหน่วยความจำที่มีศักยภาพจะรวมข้อดีของ DRAM และ NAND ไว้ในชิ้นเดียว หลังจากการทดสอบต้นแบบในปี 2023 ตอนนี้ UltraRAM ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมผลิตในปริมาณมาก โดยมีแผนจะร่วมมือกับโรงงานผลิตชิปและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์เพื่อเข้าสู่ตลาดจริง หากประสบความสำเร็จ UltraRAM อาจกลายเป็น “หน่วยความจำสากล” ที่ใช้ได้ทั้งในอุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลและระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile อีกต่อไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ UltraRAM เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ที่รวมข้อดีของ DRAM และ NAND ➡️ มีความเร็วระดับ DRAM, ความทนทานสูงกว่า NAND 4,000 เท่า และเก็บข้อมูลได้นานถึง 1,000 ปี ➡️ ใช้พลังงานต่ำมากในการสลับสถานะข้อมูล (<1 femtojoule) และทำงานเร็ว (100 ns) ➡️ พัฒนาโดย Quinas Technology ร่วมกับ IQE plc และมหาวิทยาลัย Lancaster ➡️ ใช้วัสดุ gallium antimonide และ aluminum antimonide ในกระบวนการ epitaxy ➡️ กระบวนการ epitaxy ที่พัฒนาได้ถูกยกระดับเป็นระดับอุตสาหกรรมแล้ว ➡️ UltraRAM ได้รับรางวัลจาก WIPO และ Flash Memory Summit ในปี 2025 ➡️ มีแผนเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ร่วมกับโรงงานและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ➡️ เป้าหมายคือการสร้าง “หน่วยความจำสากล” สำหรับทุกอุปกรณ์ดิจิทัล ➡️ โครงการนี้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ของรัฐบาลอังกฤษในการสร้างอธิปไตยด้านเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DRAM ต้องใช้พลังงานในการรีเฟรชข้อมูลตลอดเวลา ขณะที่ UltraRAM ไม่ต้องรีเฟรช ➡️ NAND มีข้อจำกัดด้านความเร็วและความทนทานในการเขียนข้อมูลซ้ำ ➡️ Quantum resonant tunneling เป็นหลักการที่ใช้ใน UltraRAM ซึ่งยังไม่เคยถูกใช้ในหน่วยความจำเชิงพาณิชย์มาก่อน ➡️ หาก UltraRAM เข้าสู่ตลาดได้สำเร็จ อาจลดการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอย่างมหาศาล ➡️ การรวมหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile จะช่วยลดต้นทุนและความซับซ้อนของระบบคอมพิวเตอร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ultraram-scaled-for-volume-production-memory-that-promises-dram-like-speeds-4-000x-the-durability-of-nand-and-data-retention-for-up-to-a-thousand-years-is-now-ready-for-manufacturing

เทคโนโลยีขนาดใหญ่วางแผนที่จะใช้ชิปสมองเพื่ออ่านผู้ใช้’ ความคิด: การศึกษา 25 สิงหาคม 2568 Big Tech กําลังวางแผนที่จะปรับใช้ชิปสมองที่สามารถอ่านความคิดของผู้ใช้’ ตามการศึกษาใหม่ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเกี่ยวกับการปลูกถ่ายระบบประสาทหรือที่เรียกว่าอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCI) ซึ่งอาจเปิดเผยความลับภายในสุดในขณะที่ปลอมตัวเป็นตัวช่วยสําหรับบุคคลที่เป็นอัมพาตในการ สื่อสาร ตีพิมพ์ในวารสารการแพทย์ เซลล์การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์เหล่านี้ถอดรหัสสัญญาณสมองเพื่อสร้างคําพูดสังเคราะห์ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและความพยายามเพียงเล็กน้อย ทําให้เกิดสัญญาณเตือนเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวในขณะที่บริษัทอย่าง Neuralink ผลักดันให้มีการนําไปใช้อย่างกว้างขวาง ในขณะที่ผู้เสนอเสนอผลประโยชน์สําหรับผู้พิการ นักวิจารณ์เตือนว่าการบูรณาการที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจทําให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีสามารถเก็บเกี่ยวข้อมูลประสาทเพื่อการเฝ้าระวัง การจัดการ หรือผลกําไร โดยเปลี่ยนการรับรู้ส่วนบุคคลให้เป็นทรัพยากรที่เป็นสินค้าโดยไม่ได้รับความยินยอม ความทันสมัย.ข่าวสาร รายงาน: BCI ทํางานโดยใช้อาร์เรย์อิเล็กโทรดขนาดเล็กเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในเยื่อหุ้มสมองสั่งการของสมอง, ภูมิภาคที่ควบคุมกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้องกับการพูด จนถึงขณะนี้ เทคโนโลยีนี้อาศัยสัญญาณจากบุคคลที่เป็นอัมพาตที่พยายามพูดอย่างแข็งขัน อย่างไรก็ตาม ทีมงานสแตนฟอร์ดค้นพบว่าแม้แต่คําพูดในจินตนาการก็ยังสร้างสัญญาณที่คล้ายกันในเยื่อหุ้มสมองสั่งการ แม้ว่าจะอ่อนแอกว่าก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์, พวกเขาแปลสัญญาณจาง ๆ เหล่านั้นเป็นคําที่มีความแม่นยําสูงสุด 74% จากคําศัพท์ 125,000 คํา “เรากําลังบันทึกสัญญาณขณะที่พวกเขากําลังพยายามพูดและแปลสัญญาณประสาทเหล่านั้นเป็นคําที่พวกเขาพยายามจะพูด ” erin Kunz นักวิจัยหลังปริญญาเอกจาก Neural Prosthetics Translational Laboratory ของ Stanford กล่าว แต่การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีนี้ทําให้เกิดธงแดงในหมู่นักวิจารณ์ที่เตือนถึงอนาคตดิสโทเปียที่ความคิดส่วนตัวของคุณอาจถูกเปิดเผย Nita Farahany ศาสตราจารย์ด้านกฎหมายและปรัชญาของมหาวิทยาลัย Duke และผู้เขียน การต่อสู้เพื่อสมองของคุณ, ส่งเสียงสัญญาณเตือนภัยบอก เอ็นพีอาร์, “ยิ่งเราผลักดันงานวิจัยนี้ไปข้างหน้า สมองของเราก็จะโปร่งใสมากขึ้นเท่านั้น” ฟาราฮานีแสดงความกังวลว่า บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple, Google และ Meta สามารถใช้ประโยชน์จาก BCI เพื่อเข้าถึงจิตใจของผู้บริโภคโดยไม่ได้รับความยินยอม โดยเรียกร้องให้มีการป้องกัน เช่น รหัสผ่าน เพื่อปกป้องความคิดที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เป็นส่วนตัว “เราต้องตระหนักว่ายุคใหม่ของความโปร่งใสของสมองนี้เป็นขอบเขตใหม่สําหรับเราจริงๆ,” Farahany กล่าว ในขณะที่โลกจับจ้องไปที่ปัญญาประดิษฐ์ผู้หวดที่หนักที่สุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีบางคนกําลังทุ่มเงินหลายพันล้านให้กับ BCI Elon Musk ชายที่ร่ํารวยที่สุดในโลกได้ระดมทุน 1.2 พันล้านดอลลาร์สําหรับกิจการ Neuralink ของเขาซึ่งขณะนี้กําลังดําเนินการทดลองทางคลินิกร่วมกับสถาบันชั้นนําเช่น Barrow Neurological Institute, The Miami Project to Cure Paralysis และ Cleveland Clinic Abu Dhabi ตอนนี้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกคนกําลังเข้าสู่การต่อสู้ Sam Altman ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI กําลังเปิดตัว Merge Labs เพื่อท้าทาย Neuralink ของ Musk Merge Labs ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทร่วมทุนของ OpenAI และมีมูลค่า 850 ล้านดอลลาร์ โดยกําลังมองหาเงินทุน 250 ล้านดอลลาร์ ไฟแนนเชียลไทมส์● แม้ว่าอัลท์แมนจะทําหน้าที่เป็นผู้ร่วมก่อตั้งร่วมกับอเล็กซ์ บลาเนียในโครงการสแกนม่านตาโลก แต่แหล่งข่าวระบุว่าเขาจะไม่รับบทบาทปฏิบัติการ

🧬 นักพันธุศาสตร์ Krutovsky กล่าวว่าอาหาร GMO สามารถแทรกซึมเข้าสู่จีโนมมนุษย์ได้ การศึกษาการถ่ายโอนยีนในแนวนอน (วิธีการที่ไม่เกี่ยวข้องกับเพศระหว่างพืชและสัตว์ต่างชนิดกัน) แสดงให้เห็นว่ามนุษย์อาจมีกลไกการถ่ายโอนดังกล่าว นั่นหมายความว่าชิ้นส่วนจีโนมต่างๆ ที่ได้จากอาหารไม่เพียงแต่สามารถเข้าสู่กระเพาะอาหารพร้อมกับอาหารเท่านั้น แต่ยังแทรกซึมเข้าสู่เซลล์ผ่านทางเลือด ซึ่งส่งผลต่อการทำงานของยีนในร่างกายอีกด้วย เขากล่าวว่า ผู้เชี่ยวชาญต้องการทราบว่าชิ้นส่วน RNA สั้นๆ เช่น ข้าวโพดหรือเห็ดที่ยังไม่สลายตัวอย่างสมบูรณ์ในกระเพาะอาหาร สามารถเข้าสู่กระแสเลือดและทำปฏิกิริยากับ RNA ของมนุษย์ได้หรือไม่? งานวิจัยหลายชิ้นพิสูจน์แล้วว่าสามารถทำได้ หากการแทรกซึมดังกล่าวเกิดขึ้นในเซลล์สืบพันธุ์ อาจส่งผลกระทบต่อรุ่นต่อๆ ไป .............................................................................. ..ไฟเซอร์อาจแอบใส่เอนไซม์ GMO ลงในชีสอเมริกัน 90% อย่างเงียบๆ — แต่กลับไม่มีอยู่บนฉลาก

🎙️ กล้องที่ถ่ายภาพด้วยเวลา – เมื่อการถ่ายภาพรถไฟกลายเป็นศาสตร์แห่งการประมวลผล Daniel Lawrence ใช้กล้อง line scan เพื่อถ่ายภาพรถไฟที่เคลื่อนผ่านกล้องนิ่ง ๆ โดยกล้องจะมีแค่ 1–2 แถวพิกเซลที่สแกนต่อเนื่องในแนวตั้ง ขณะที่รถไฟเคลื่อนผ่านในแนวนอน ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงมาก และมีลักษณะพิเศษคือ “แถบแนวนอน” ที่เกิดจากฉากหลังซ้ำ ๆ เขาใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C ที่มีเซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 และบันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างละเอียดในภายหลัง การประมวลผลภาพจากกล้องนี้มีหลายขั้นตอน ตั้งแต่การตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ การประมาณความเร็ว การ resample ภาพ การ demosaic สี การลบแถบแนวตั้ง การลด noise การแก้ skew ไปจนถึงการปรับสี ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีเทคนิคเฉพาะที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด Daniel ยังทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบว่าบางครั้ง AI สร้างโค้ดที่ซับซ้อนเกินจำเป็น เช่น การใช้ tensor ขนาดมหึมา หรือการสร้าง matrix ที่กิน RAM จนหมด ทำให้เขาต้องกลับมาเขียนเองในหลายส่วน เขาแชร์ภาพรถไฟจากหลายประเทศ รวมถึง Renfe AVE, CR400AF, และรถไฟใต้ดินนิวยอร์ก พร้อมเปรียบเทียบกับงานของ Adam Magyar และ KR64 ที่ใช้กล้อง strip scan แบบฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟในญี่ปุ่น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กล้อง line scan ใช้แถวพิกเซลเดียวในการสแกนวัตถุที่เคลื่อนผ่าน ➡️ ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงและมีลักษณะ “แถบแนวนอน” จากฉากหลัง ➡️ ใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C เซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 ➡️ บันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อประมวลผลภายหลัง ➡️ ตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ด้วย energy function และการวิเคราะห์ gradient ➡️ ประมาณความเร็วโดยเปรียบเทียบ green channels และใช้ spline interpolation ➡️ resample ภาพด้วย Hann window เพื่อป้องกัน aliasing ➡️ demosaic สีด้วย bilinear interpolation และจัดการ offset ของ Bayer array ➡️ ลบแถบแนวตั้งด้วย weighted least squares และ exponential smoothing ➡️ ลด noise ด้วย patch-based denoising ที่ใช้ self-similarity ตลอดแถว ➡️ แก้ skew ด้วย Hough transform และ sampling ใหม่หลังการแก้ ➡️ ปรับสีด้วย matrix ที่ “เดาเอา” แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดูดี ➡️ ใช้ Python และ numpy ในการเขียนโค้ด โดยแบ่งข้อมูลเป็น chunks ➡️ ทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบข้อจำกัดหลายจุด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กล้อง line scan ใช้หลักการเดียวกับ photo finish camera ในการแข่งขันกีฬา ➡️ strip scan camera แบบฟิล์มต้องดึงฟิล์มด้วยความเร็วที่สัมพันธ์กับวัตถุ ➡️ Adam Magyar ใช้กล้องดิจิทัลในการถ่ายภาพใต้ดินที่มีแสงน้อย ➡️ KR64 ใช้กล้องฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟญี่ปุ่นอย่างต่อเนื่อง ➡️ Hann window เป็นหนึ่งใน window function ที่นิยมใช้ใน signal processing ➡️ patch-based denoising เป็นเทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยด้านภาพ เช่น BM3D ➡️ Hough transform ใช้ในการตรวจจับเส้นตรงและ skew ในภาพ https://daniel.lawrence.lu/blog/y2025m09d21/

🎙️ 23 นาที 15 วินาที – ความจริงหรือแค่ตัวเลขที่เล่าต่อกันมา? คุณอาจเคยได้ยินว่า “หลังจากถูกขัดจังหวะ จะใช้เวลา 23 นาที 15 วินาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส” ฟังดูเฉพาะเจาะจงและน่ากลัวใช่ไหม? Geoffrey Oberien ก็คิดแบบนั้น เขาแค่ต้องการอ้างอิงตัวเลขนี้ให้เพื่อนร่วมงาน แต่กลับกลายเป็นการผจญภัย 20 นาทีที่เต็มไปด้วยความสงสัย เขาค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ และพบว่าหลายบทความอ้างถึงงานวิจัยชื่อ “The Cost of Interrupted Work: More Speed and Stress” โดย Gloria Mark แต่เมื่อเปิดอ่านจริง ๆ กลับไม่พบตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีเลย งานวิจัยนั้นพูดถึงผลกระทบของการขัดจังหวะ เช่น ความเครียดที่เพิ่มขึ้น และเวลาที่ใช้ในงานหลักที่ลดลง แต่ไม่ได้พูดถึง “เวลาฟื้นตัว” หลังจากการขัดจังหวะ Geoffrey อ่านงานวิจัยอีกหลายฉบับ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ที่ระบุว่าอาจใช้เวลา 11–16 นาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส แต่ก็ไม่มีการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลานี้ สุดท้าย เขาพบว่าตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีมาจาก “การให้สัมภาษณ์” ของ Gloria Mark กับสื่อหลายแห่ง เช่น Fast Company และ Wall Street Journal ไม่ใช่จากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ นั่นหมายความว่า ตัวเลขนี้อาจเป็น “ค่าเฉลี่ยโดยประมาณ” จากประสบการณ์ของผู้วิจัย ไม่ใช่ผลลัพธ์จากการทดลองที่สามารถตรวจสอบได้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ตัวเลข “23 นาที 15 วินาที” ถูกอ้างถึงในหลายบทความเกี่ยวกับ productivity ➡️ Geoffrey Oberien พยายามค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ ➡️ งานวิจัย “The Cost of Interrupted Work” ไม่ได้กล่าวถึงตัวเลขนี้เลย ➡️ งานวิจัยอื่น ๆ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ระบุช่วงเวลา 11–16 นาที ➡️ ตัวเลข 23:15 มาจากการสัมภาษณ์ Gloria Mark ไม่ใช่จากงานวิจัยตีพิมพ์ ➡️ มีบทความมากกว่า 20 ชิ้นที่อ้างถึงตัวเลขนี้โดยไม่มีหลักฐานรองรับ ➡️ งานวิจัยของ Gloria Mark พบว่า 82% ของงานที่ถูกขัดจังหวะจะกลับมาทำต่อในวันเดียวกัน ➡️ การขัดจังหวะที่เกี่ยวข้องกับงานเดิมอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ ➡️ การขัดจังหวะที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การคุยเรื่องซีรีส์ อาจทำให้ฟื้นตัวช้ากว่า ➡️ การพักเบรกที่ตั้งใจต่างจากการขัดจังหวะที่ไม่คาดคิด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gloria Mark เป็นนักวิจัยด้าน digital distraction จาก University of California, Irvine ➡️ งานวิจัยของเธอเชื่อมโยงการขัดจังหวะกับความเครียดและ productivity ที่ลดลง ➡️ ตัวเลข 23:15 ถูกอ้างถึงใน Lifehacker, Fast Company, และ Wall Street Journal ➡️ ไม่มีหลักฐานเชิงสถิติที่ยืนยันตัวเลขนี้ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ ➡️ การขัดจังหวะซ้ำ ๆ อาจทำให้ productivity ลดลงมากกว่าที่คาด ➡️ การจัดการ context switch เป็นทักษะสำคัญของนักพัฒนาและผู้บริหาร https://blog.oberien.de/2023/11/05/23-minutes-15-seconds.html

🎙️ ทุกสิ่งเชื่อมโยงกัน – เมื่อสถิติไม่สามารถแยกสิ่งใดออกจากกันได้จริง ลองจินตนาการว่าเรากำลังวิเคราะห์ข้อมูลจากโลกจริง ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมมนุษย์ สุขภาพ การศึกษา หรือแม้แต่ความชอบส่วนตัว คุณอาจคิดว่าบางตัวแปรไม่มีความเกี่ยวข้องกันเลย เช่น สีโปรดกับรายได้ แต่ในความเป็นจริง ทุกตัวแปรมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่งเสมอ นี่คือแนวคิดที่ Gwern เรียกว่า “Everything is correlated” หรือ “crud factor” ซึ่งหมายถึงว่าในโลกจริง ไม่มีตัวแปรใดที่มีความสัมพันธ์เป็นศูนย์อย่างแท้จริง แม้แต่ตัวแปรที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเลยก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อยที่สามารถตรวจจับได้เมื่อมีข้อมูลมากพอ สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามใหญ่ในวงการสถิติ โดยเฉพาะการทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) ที่มักตั้งสมมติฐานว่า “ไม่มีความสัมพันธ์” หรือ “ไม่มีผล” ซึ่งในโลกจริง สมมติฐานนี้แทบจะไม่มีวันเป็นจริงเลย นักสถิติหลายคน เช่น Meehl, Nunnally, และ Thorndike ต่างชี้ว่า เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ ทุกความสัมพันธ์จะกลายเป็น “มีนัยสำคัญทางสถิติ” แม้จะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติเลยก็ตาม Gwern เสนอว่าเราควรเปลี่ยนวิธีคิดใหม่: แทนที่จะถามว่า “มีความสัมพันธ์หรือไม่” เราควรถามว่า “ความสัมพันธ์นั้นมีความหมายหรือไม่” และควรให้ความสำคัญกับขนาดของผลมากกว่าค่า p-value 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ แนวคิด “Everything is correlated” หมายถึงทุกตัวแปรในโลกจริงมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่ง ➡️ ความสัมพันธ์เหล่านี้ไม่ใช่ความผิดพลาดจากการสุ่ม แต่เป็นผลจากโครงสร้างเชิงสาเหตุที่ซับซ้อน ➡️ การทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) มักจะล้มเหลว เพราะสมมติฐานนั้นแทบไม่เคยเป็นจริง ➡️ เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ สมมติฐานศูนย์จะถูกปฏิเสธเสมอ แม้ผลจะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติ ➡️ แนวคิดนี้มีชื่อเรียกหลายแบบ เช่น “crud factor”, “ambient correlational noise”, “coefficients are never zero” ➡️ Thorndike เคยกล่าวว่า “ในธรรมชาติมนุษย์ คุณลักษณะที่ดีมักจะมาคู่กัน” ➡️ การจำลอง Monte Carlo แสดงให้เห็นว่าแม้ตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องกันก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อย ➡️ แนวคิดนี้มีผลต่อการสร้างโมเดลเชิงสาเหตุ การตีความโมเดล และการออกแบบการทดลอง ➡️ การใช้หลัก “bet on sparsity” ช่วยให้เราเน้นตัวแปรสำคัญที่มีผลมากที่สุด ➡️ ตัวแปรที่ไม่มีความสัมพันธ์เลยอาจเป็นสัญญาณว่าข้อมูลมีปัญหา เช่น การวัดผิด หรือการสุ่มตอบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Meehl เสนอว่าในจิตวิทยา สมมติฐานศูนย์ควรถือว่า “เป็นเท็จเสมอ” ➡️ Webster & Starbuck วิเคราะห์กว่า 14,000 ความสัมพันธ์ในงานวิจัย พบว่าค่าเฉลี่ยของ “crud factor” อยู่ที่ r ≈ 0.09 ➡️ การใช้ p-value เป็นเกณฑ์เดียวในการตัดสินใจอาจนำไปสู่การตีความผิด ➡️ นักสถิติหลายคนเสนอให้ใช้การประมาณค่าผล (effect size) แทนการทดสอบความมีนัยสำคัญ ➡️ ความสัมพันธ์เล็ก ๆ อาจเกิดจากตัวแปรแฝง เช่น ความฉลาด, ความตื่นตัว, หรือสภาพแวดล้อม https://gwern.net/everything