FIMO tham gia đoàn công tác thu thập dữ liệu đa dạng sinh học thuộc dự án SNRM

Trong khuôn khổ dự án Quản lý tài nguyên thiên nhiên bền vững (SNRM) hợp tác với Cơ quan Hợp tác Quốc tế Nhật Bản (JICA) và Cục Bảo tồn đa dạng sinh học – Tổng Cục Môi Trường, từ ngày 13-15/9/2018 FIMO đã tham gia đoàn công tác thu thập dữ liệu đa dạng sinh học tại Vườn quốc gia Cát Bà. Đoàn công tác có sự tham gia của đại diện JICA, lãnh đạo Cục Bảo tồn đa dạng sinh học – Tổng Cục Môi Trường, các chuyên gia thuộc Viện Sinh thái và Tài nguyên Sinh vật – Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam, chuyên gia thuộc Viện khoa học nông nghiệp Việt Nam và đại diện nhóm kỹ thuật của FIMO. Dữ liệu thu thập trong chuyến công tác sẽ được các chuyên gia thẩm định, chỉnh sửa và sẽ được FIMO cập nhật vào  hệ thống HỆ THỐNG CƠ SỞ DỮ LIỆU QUỐC GIA VỀ ĐA DẠNG SINH HỌC VIỆT NAM (NBDS)

Chuyến công tác đã thành công tốt đẹp. Một số hình ảnh được ghi lại trong chuyến đi:

Google phát hành “What-If Tool” để thăm dò các thay đổi dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến dự đoán của mô hình

Đào tạo các mô hình học máy lâu đã là quá trình tốn nhiều thời gian. Vừa qua (11/9/2018) Google đã phát hành “What-If Tool” để thăm dò các thay đổi dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến dự đoán của mô hình.

Xây dựng hệ thống học tập máy hiệu quả (ML) có nghĩa là hỏi rất nhiều câu hỏi. Thay vào xử lý toàn bộ dữ liệu như thông thường, các mô hình học hiệu quả hành động như thám tử, thăm dò để hiểu làm thế nào để thay đổi một điểm dữ liệu ảnh hưởng đến dự đoán của mô hình.

“What-If Tool” đã được đưa ra như là một tính năng mới của mã nguồn mở  TensorBoard cho phép người dùng phân tích một mô hình ML mà không cần viết mã. Tính năng này đưa ra các con trỏ tới một mô hình TensorFlow từ một tập dữ liệu và cung cấp một giao diện trực quan tương tác để khám phá các kết quả mô hình.

Google đã phát hành các bản demo sử dụng các mô hình được đào tạo trước làm ví dụ:

  • Detecting misclassifications. Một mô hình phân loại đa giác, dự đoán loại thực vật từ bốn giá trụ đo được của một bông hoa trên cây. Mô hình này được đào tạo với  bộ dữ liệu iris UCI .
  • Assessing fairness in binary classification models . Mô hình phân loại hình ảnh để phát hiện nụ cười.
  • Investigating model performance across different subgroups . Mô hình hồi quy dự đoán độ tuổi của chủ thể từ thông tin điều tra dân số. Công cụ này hữu ích khi hiển thị hiệu suất tương đối của mô hình trên các nhóm con và cách các tính năng khác nhau ảnh hưởng riêng đến dự đoán. Mô hình này được đào tạo với  số liệu thống kê dân số UCI .

Wexler – chuyên gia của Google chia sẻ: chúng tôi đã thử nghiệm “What-If Tool” với các nhóm bên nghiên cứu của Google và ngay lập tức thấy được hiệu quả tốt. Một nhóm nhanh chóng nhận thấy rằng mô hình của họ đã bỏ qua không chính xác toàn bộ tính năng của tập dữ liệu của họ, khiến họ sửa một lỗi mã chưa được khám phá trước đó. Một nhóm khác đã sử dụng nó để tổ chức trực quan các ví dụ của họ và khám phá các mẫu làm mô hình của họ kém hiệu quả.

Công cụ: https://pair-code.github.io/what-if-tool/

Nguồn: hpcwire.com

AEye được vinh danh là công ty khởi nghiệp sáng tạo nhất bởi AutoSens

AEye, công ty tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đã được ghi nhận là Công ty khỏi nghiệp thú vị nhất bởi AutoSens, hội nghị kỹ thuật thượng đỉnh hàng đầu thế giới về ADAS và công nghệ nhận thức cho xe tự hành.

Stephen Lambright, Phó chủ tịch tiếp thị của AEye cho biết: “Chúng tôi rất vinh dự được công nhận là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực này vì cách tiếp cận đột phá của chúng tôi đối với trí thông minh nhân tạo”. “AEye đã tạo ra một hệ thống cảm biến thông minh, cho phép các cảm biến tự động đánh giá và ưu tiên những gì có liên quan nhất trong tình huống cụ thể, sau đó xử lý dữ liệu này ngay tại các cảm biến. Cách tiếp cận này bắt chước cách vỏ não thị giác của con người tập trung vào và đánh giá các nguy cơ lái xe tiềm năng, và là nền tảng để đạt được nhận thức nhanh và năng động và quy hoạch đường dẫn cần thiết cho tính tự chủ của xe đáng tin cậy. ”

Hệ thống trí thông minh nhân tạo của AEye cho phép những chiếc xe tự lái giống như một robot, nhưng nhận thức như một con người – đánh giá một cách thông minh các mối nguy hiểm và đáp ứng với các điều kiện thay đổi. Nó dựa trên iDAR ™ (Phát hiện và phân loại thông minh), cải tiến đột phá của công ty sử dụng kiến ​​trúc phân tán và tính toán cạnh để theo dõi động các mục tiêu và đối tượng quan tâm, đồng thời luôn đánh giá chúng trong môi trường chung. Bằng cách kết hợp khả năng mở rộng phần mềm, trí tuệ nhân tạo và cảm biến thông minh, iDAR có thể thu thập thông tin thông minh hơn với ít dữ liệu hơn, cho hiệu năng và độ an toàn tối ưu.

“Bằng cách thiết kế một hệ thống nhận thức thông minh hơn và thu thập dữ liệu thông minh hơn, AEye đang giúp các phương tiện tự động có được chính xác hơn, phạm vi dài hơn và thông tin thông minh hơn nhanh hơn để tăng cường an toàn. Kết quả cho thấy hệ thống thu được các thông tin liên quan nhiều hơn từ 7-10 lần với phạm vi phủ sóng rộng hơn 16 lần, sử dụng năng lượng ít hơn 2-5 lần, ”Rob Stead, Giám đốc giải thưởng và thành viên của ban giám khảo tại giải thưởng AutoSens đưa tin.

Nền tảng của AEye vừa dễ điều chỉnh vừa có thể mở rộng. Nó có thể trích xuất các giá trị từ các bộ dữ liệu trực giao, và cho phép các cảm biến khác – như radar, IMU, ultrasonics, micro và các công cụ khác – được tích hợp liền mạch để cung cấp một hệ thống nhận thức nhân tạo hoàn chỉnh. Nó cũng được thiết kế cho khả năng sản xuất: thiết kế dựa trên MEMS độc đáo của iDAR cho phép phát triển nhanh chóng, tùy biến và sản xuất hiệu quả về chi phí trên quy mô lớn.

Nguồn

Giiro: Robot nhắc bạn luôn đứng thẳng

Có một Robot mới trên Kickstarter được cho là sẽ giúp bạn luôn có được tư thế tốt khi làm việc ở bàn đứng. Đó là một tiện ích hỗ trợ Alexa có tên Giiro, đi kèm với nó là Giiromat, một tấm thảm đặt trên sàn trước bàn làm việc của bạn, để cảm nhận bạn đang đứng thẳng và phân bố cân nặng của bạn một cách đồng đều.

Giiro được chế tạo bởi một công ty IoT Hàn Quốc là Gaze Lab phối hợp với một startup được gọi là Morethings, sản xuất các sản phẩm dựa trên cảm biến như tấm thảm thông minh và chiếu golf thông minh. Gaze Lab trước đây đã ra mắt bàn đứng thông minh Gaze Desk trên Kickstarter vào năm 2016 và đã thành công trong việc phát triển nó. Gaze Desk cũng có thể xem tư thế của bạn thông qua các cảm biến, nhưng Robot Giiro sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách cho bạn một cái nhìn hài hước và bắt chước bạn khi bạn đứng sai tư thế.

Robot Giiro cơ bản giống như một Minion từ thương hiệu Despicable Me, ngoại trừ nó được làm bằng màu đen và trắng và liên tục có vẻ khó chịu, ngay cả khi bạn có tư thế tốt. Khi bạn có tư thế xấu, mắt đơn của nó biến thành một dấu X, như thể nó không thể chịu được cảnh tượng đó. Khi bạn đứng vắt chéo chân, Robot Giiro sẽ nhìn bạn chằm chằm cho đến khi bạn sửa nó.

Bạn có thể lấy Giiro trong một phiên bản màu vàng, mà hoàn toàn làm dịu sự giống nhau của Minion, và các màu khác có thể xuất hiện cuối cùng. Ngoài ra còn có một ứng dụng Giiro sẽ theo dõi tư thế của bạn và cung cấp cho bạn thông tin phản hồi, như những gì điểm trên đôi chân của bạn đang nhấn xuống khó khăn nhất trên tấm thảm. Vì Giiro tương thích với Alexa và hỗ trợ kết nối Bluetooth, bạn có thể ghép nối nó với các thiết bị nhà thông minh và phát nhạc trên đó.

Robot Giiro sẽ bắt đầu được sản xuất vào tháng 12, và sẽ được vận chuyển tới tay khách hàng vào tháng 3 năm 2019. Dự án mong muốn đạt 20.000 USD vào tháng 8; tính đến thời điểm này, nó đã gọi vốn được từ 81 người với tổng cộng 26.001 USD. Giống như các Kickstarters khác, hãy thận trọng nếu bạn đang suy nghĩ về việc góp vốn sản phẩm, vì các tiện ích được huy động vốn từ cộng đồng có thể không bao giờ giao hàng; mặc dù Gaze đã vận chuyển thành công một dự án Kickstarter khác trong quá khứ.

Nguồn: You can crowdfund a robot that will nag you to stand up straight

Ấn Độ có kế hoạch sử dụng dữ liệu vệ tinh để giám sát ô nhiễm không khí

Ban kiểm soát ô nhiễm Trung ương của Ấn Độ (Central Pollution Control Board) – đang có kế hoạch sử dụng dữ liệu vệ tinh để giám sát ô nhiễm không khí. Điều này sẽ giúp các cơ quan quản lý mở rộng phạm vi giám sát ô nhiễm không khí ở các khu vực mà mạng lưới trạm mặt đất không có.

“Chúng tôi đang liên lạc với bộ không gian Ấn Độ (department of space), chúng tôi đang khám phá khả năng sử dụng các quan sát trên vệ tinh với các phép đo dưới mặt đất dựa trên tương quan giữa chúng”, chủ tịch SP Singh Parihar cho biết.

Trung Quốc và Mỹ đã sử dụng ảnh vệ tinh để ước lượng nồng độ bụi mịn. Trước khi làm điều đó, cơ quan sẽ phải giải quyết vấn đề biến động(sự khác biệt) mức độ ô nhiễm đo được ở các trạm mặt đất và các ước tính từ dữ liệu viễn thám. “Các so sánh sẽ được thực hiện tại vị trí các trạm trên mặt đất và khi thiết lập được một mối tương quan, chúng tôi có thể ngoại suy” Parihar bổ sung. “Việc này sẽ được thực hiện tại các thành phố như Delhi, nơi có mạng lưới giám sát dày đặc”.

Ấn Độ có một mạng lưới 703 trạm giám sát thủ công tại 307 thành phố và thị trấn và 100 trạm quan trắc liên tục tại 57 thành phố, nhưng chúng chỉ tập trung ở các khu vực đô thị.

Các báo cáo quốc tế đã nhấn mạnh rằng ô nhiễm không khí là vấn đề quốc gia. Nghiên cứu của viện y tế và viện công nghệ Bombay được công bố vào tháng 1 chỉ ra tất cả dân số Ấn Độ đã tiếp xúc với không khí ô nhiễm trong năm 2015. Điều này được dựa trên các phép đo PM 2.5  sử dụng dữ liệu từ các trạm quan trắc mặt đất và nguồn dữ liệu vệ tinh.

Vệ tinh tạo ra dữ liệu được sử dụng để tính toán độ sâu quang học của sol khí(AOD), cho biết bao nhiêu lượng ánh sáng mặt trời bị chặn bởi các hạt sol khí trong khí quyển khi xâm nhập vào bề mặt trái đất. “Các sản phẩm vệ tinh cung cấp một thước đo tổng lượng chất ô nhiễm tính từ mặt đất lên đến vệ tinh – cột không khí” – Michael Brauer – chuyên gia đánh giá phơi nhiễm, ông đã đề cập đến điều này trong khi chuẩn bị Báo cáo về gánh nặng bệnh tật toàn cầu: “Nhưng đối với sức khỏe con người, chúng tôi quan tâm đến lượng ô nhiễm rất gần bề mặt trái đất”.

Các phép đo vệ tinh được kết hợp với mô hình vận chuyển hóa học (Chemical transport model), kết hợp các phép đo khí tượng với sự dịch chuyển của các chất ô nhiễm và thay đổi hóa học trong khí quyển để tạo ra các ước tính tại bề mặt. Hiện tại, tập dữ liệu MODIS của NASA là nguồn dữ liệu AOD đáng tin cậy nhất. Nó dựa trên hình ảnh từ hai vệ tinh quan sát trái đất: Aqua và Terra với lưới 1km, mỗi ngày một lần.

“Lợi thế của dữ liệu vệ tinh là chúng có thể cung cấp phạm vi phủ lớn, so sánh với các trạm đo sẽ không bao phủ được tất cả khu vực có người sinh sống”. Brauer cho biết.

Nguồn www.hindustantimes.com

Ô nhiễm không khí liên quan đến nguy cơ mất trí nhớ cao

Nghiên cứu này chỉ ra nguy cơ mất trí nhớ này tăng lên 40% ở những người trên 50 tuổi khi nồng độ NO2 ở mức cao nhất.

Ô nhiễm không khí có thể làm tăng nguy cơ mắc chứng bệnh mất trí nhớ, một nghiên cứu đã đưa ra bằng chứng mới về sức khỏe của mọi người ở mọi lứa tuổi có nguy cơ hít thở không khí ô nhiễm.

Những người trên 50 tuổi sống tại những khu vực có nồng độ nitơ oxit cao nhất trong không khí cho thấy nguy cơ phát triển chứng mất trí cao hơn 40% so với những người chịu ô nhiễm NOx ít nhất, theo nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ London.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí BMJ Open, không thể xác định rằng ô nhiễm không khí là nguyên nhân trực tiếp của các trường hợp giảm trí nhớ. Tuy nhiên, các tác giả cho biết mối liên hệ giữa ô nhiễm cao và mức độ chẩn đoán chứng mất trí cao hơn không thể giải thích được bằng các yếu tố khác ngoài ô nhiễm không khí.

Ô nhiễm không khí đã được chứng minh có liên hệ với bệnh tim mạch và hô hấp, nhưng đây là một trong những nghiên cứu đầu tiên để kiểm tra mối liên hệ với bệnh thoái hóa thần kinh. Frank Kelly, giáo sư về sức khỏe môi trường tại King’s College London và một trong những tác giả của bài báo, nói với Guardian: “Kết quả nghiên cứu cho thấy mối liên hệ giữa ô nhiễm không khí và chứng mất trí nhớ nhưng không thể thông báo về nguyên nhân. Tuy nhiên, tôi tin rằng bây giờ chúng ta có đủ kiến ​​thức để thêm ô nhiễm không khí vào danh sách các yếu tố nguy cơ gây mất trí nhớ. Các tính toán của chúng tôi cho thấy nó làm tăng nguy cơ lên ​​7%, vì vậy [điều đó sẽ gợi ý] khoảng 60.000 trong tổng số 850.000 trường hợp suy giảm trí nhớ ở Anh.”

Những phát hiện mới này của các nghiên cứu cứu gần đây bổ sung thông tin lẫn nhau về tác động của ô nhiễm không khí. Đầu tuần này, Unicef ​​cảnh báo về nguy cơ đối với trẻ em từ việc chạy  tại trường “độc hại”, trong khi bằng chứng cho thấy các hạt chất ô nhiễm có thể xâm nhập vào nhau thai thì mới được công bố.

Một nghiên cứu đột phá từ Trung Quốc gần đây đã tìm thấy một sự suy giảm “lớn” trong trí thông minh liên quan đến hít thở không khí bẩn, tương đương với việc mất đi một năm học.

Nghiên cứu trước đây của Kings College London cho thấy mối liên hệ với chứng mất trí, nhưng các nhà khoa học cảnh báo rằng kết quả được công bố cần phải thận trọng vì nghiên cứu quan sát không thể theo dõi chặt chẽ các nguyên nhân khác như yếu tố lối sống hoặc sự thiếu hụt kinh tế hoặc lượng ô nhiễm không khí từng bị ảnh hưởng riêng.

Nghiên cứu sử dụng ước tính mức độ ô nhiễm không khí và tiếng ồn trên khắp London và tương quan với các hồ sơ y tế cho 131.000 bệnh nhân tuổi từ 50 đến 79 tại 75 phòng khám đa khoa. Sức khỏe của họ được theo dõi trong bảy năm từ năm 2005, trong thời gian đó 1,7% bệnh nhân được chẩn đoán mắc chứng mất trí. Tiếp xúc của họ với ô nhiễm không khí được ước tính dựa trên mã bưu chính của họ.

Martie Van Tongeren, một giáo sư về sức khỏe môi trường và nghề nghiệp tại Đại học Manchester, nói: “Ngày càng có nhiều bằng chứng về mối liên hệ giữa ô nhiễm không khí và sức khỏe não bộ, bao gồm chứng mất trí và bệnh Alzheimer. Nghiên cứu này bổ sung bằng chứng và phù hợp với một số nghiên cứu trước đây. Vì hầu hết mọi người sống ở các khu vực đô thị của nước Anh đều tiếp xúc với các chất gây ô nhiễm không khí. Do đó, ngay cả một sự gia tăng tương đối nhỏ trong rủi ro sẽ dẫn đến một tác động sức khỏe cộng đồng lớn. ”

Các tác giả của bài báo cho biết mối liên hệ giữa chất lượng không khí kém và chứng mất trí có thể bắt đầu sớm trong cuộc sống. Họ viết: “Giao thông gây ra ô nhiễm không khí, và sự liên quan giữa ô nhiễm không khí đến sự phát triển nhận thức kém hơn ở trẻ nhỏ và sự tiếp xúc đáng kể và liên tục với nguồn giao thông có thể gây ra hiện tượng viêm thần kinh và thay đổi miễn dịch não ở trẻ trưởng thành”

Các nhà hoạt động cộng đồng kêu gọi chính phủ hành động khẩn cấp về ô nhiễm không khí. Simon Alcock, người đứng đầu các vấn đề cộng đồng của Vương quốc Anh  (ClientEarth), đã nhiều lần đưa ra chính phủ về những thất bại về chất lượng không khí, được gọi là hóa đơn không khí sạch quốc gia do một cơ quan giám sát độc lập hỗ trợ và không khí sạch trong các khu vực ô nhiễm nhất. Ông nói: “Ô nhiễm không khí làm tổn hại sức khỏe của chúng ta từ tử cung đến tuổi già. Không thể chấp nhận vào năm 2018 để mọi người có nguy cơ mắc bệnh mất trí nhớ chỉ bằng cách thở. ”

Aaron Kiely, nhà vận động ô nhiễm không khí tại Friends of the Earth, cho biết giao thông nên là trọng tâm của những nỗ lực làm sạch không khí của chúng ta, vì nó là nguyên nhân hàng đầu gây ra các vấn đề về sức khỏe. “Những nỗ lực để làm sạch khói thải từ xe ô tô, xe tải của chúng tôi phải được đặt trong lộ trình nhanh – chúng tôi không thể chờ đến năm 2040 cho hầu hết các loại xe mới là không phát thải”, ông nói. “Đầu tư lớn hơn cũng là cần thiết trong lựa chọn thay thế cho xe cơ giới, chẳng hạn như cơ sở hạ tầng đi xe đạp an toàn hơn, và giao thông công cộng giá cả phải chăng và thuận tiện.”

Một phát ngôn viên của Defra cho biết mức độ ô nhiễm không khí, bao gồm NOx, đã giảm và chính phủ đã thực hiện thêm hành động: “Kết thúc việc bán xe diesel, xe ô tô và xe tải chạy xăng thông thường vào năm 2040, chúng tôi đang hành động nhanh để xử lý ô nhiễm không khí hơn là phát triển nền kinh tế. ”

Người dân đã khiến các bộ trưởng thất bại trong việc giải quyết ô nhiễm không khí, thường xuyên vượt quá tiêu chuẩn cho phép ở nhiều khu vực, đặc biệt là ở London. Sue Hayman, thư ký thuộc Bộ môi trường, nói: “Michael Gove (Bộ Môi trường, Thực phẩm và các vấn đề nông thôn) khó có thể giải quyết vấn đề này với các chính quyền địa phương bằng cách phạt tiền, đưa các chiến lược về đốt rừng và kéo họ vào luật mới. [Chúng tôi] sẽ đưa ra một Đạo luật Không khí Sạch mới và một mạng lưới các khu vực không khí sạch để giải quyết vấn đề ô nhiễm không khí của Vương quốc Anh trong thời gian nhanh nhất có thể. ”

Source: The Guardian

Bản đồ ô nhiễm PM2.5 tại Mĩ đến năm 2100

Ô nhiễm không khí đã trở nên tồi tệ ở nhiều nơi trên toàn bộ nước Mĩ, và biến đổi khí hậu càng làm cho nó trở nên tồi tệ hơn. Mặc dù nhiều ngành công nghiệp đang giảm lượng khí thải của họ, nhưng sự ấm lên toàn cầu lại có thể bù đắp cho lượng khí thải giảm đi này bằng cách tăng cường tỉ lệ phản ứng hóa học và tích tụ các chất gây ô nhiễm trong môi trường.

Các nhà khoa học đã xác định ô nhiễm không khí là vấn đề môi trường tác động đến sức khỏe lớn nhất trên thế giới hiện nay. Để hiểu được rủi ro trong tương lai, các nhà nghiên cứu từ MIT gần đây đã mô hình hóa các tác động của phát thải khí nhà kính chưa được cắt giảm đối với các chất ô nhiễm không khí độc hại. Họ tìm thấy mức độ ô nhiễm không khí gia tăng trên toàn bộ nước Mĩ, với một số khu vực bị tác động đủ mạnh đe dọa sức khỏe cộng đồng. Theo EPA, những thay đổi được dự đoán này có thể dẫn đến sự gia tăng của 57.000 ca tử vong sớm và 930 tỷ đô la trong lĩnh vực kinh tế vào cuối thế kỷ này.

Vậy tình trạng của khu phố bạn đang xấu đến mức nào trong những dự báo này? Khám phá bản đồ của chúng tôi dưới đây để xem khu vực nào có thể mong đợi những thay đổi hàng năm lớn nhất trong các mức độ ô nhiễm bụi nguy hiểm nhất — PM2.5 — vào năm 2100.

https://dipika.carto.com/builder/99e4fdc9-6c2d-4e8c-ac40-a4b696987452/embed

(Màu đậm thể hiện mức độ tăng lớn hơn)

Nguồn dữ liệu và phương pháp thực hiện:

Ước tính sự thay đổi trung bình hàng năm của bụi mịn (PM2.5, μg m-3) từ năm 2000 đến năm 2100 theo kịch bản tham chiếu từ EPA.

Nồng độ PM2.5 trung bình năm 2000 được cung cấp bởi SEDAC/NASA.

Dự kiến mức PM2.5 năm 2100 được ước tính bằng cách thêm dữ liệu thay đổi ước tính vào dữ liệu PM2.5 2000.

Công cụ:

ArcGIS Pro

Source: EcoWatch

FAirKit – Thiết bị giám sát chất lượng không khí chính thức được đưa vào sử dụng tại Thành phố Hà Nội

  FAirKit là thiết bị giám sát chất lượng không khí sử dụng cảm biến giá rẻ được nghiên cứu và phát triển bởi Nhóm IoT – Nhóm nghiên cứu về công nghệ Internet of Things của Trung tâm FIMO. các thành viên trong nhóm là các cựu sinh viên của Trường Đại Học Công Nghệ – ĐHQGHN. FAirKit thuộc một phần trong FAirNet – Hệ thống giám sát chất lượng không khí. Các thành phần còn lại của hệ thống FAirNet là: FAirServer – hệ thống lưu trữ, phân tích dữ liệu nhận được từ FAirKit; FAirWeb/FAirApp – phần mềm giám sát dữ liệu từ FAirKit.
    Ngày 15/09/2018, được sự cho phép từ Phòng Tài Nguyên Môi Trường của UBND Q. Hoàn Kiếm, Nhóm IoT đã lắp đặt tại hai địa điểm trên khu vực quận Hoàn Kiếm là Phố sách và Chợ Cầu Đông.

Hòm bảo vệ FAirKit tại phố Sách

Hòm bảo vệ FAirKit Tại chợ Cầu Đông

Văn đặt FAirKit vào trong hộp bảo vệ

Ấn Độ sử dụng công nghệ viễn thám được NASA phát triển để tìm các nguyên tố đất hiếm

Một công nghệ viễn thám tiên tiến được phát triển bởi cơ quan không gian Mỹ NASA để lập bản đồ các khoáng chất trên mặt trăng và sao Hỏa đang được sử dụng ở Ấn Độ lần đầu tiên để tìm kiếm vàng, kim cương, bạch kim và các nguyên tố đất hiếm.

Kim loại đất hiếm là một nhóm gồm 17 nguyên tố có nhiều tính chất tương tự nhau và thường được tìm thấy cùng nhau trong lớp trầm tích địa chất. Chúng có nhu cầu cao trên toàn thế giới vì sử dụng chúng trong các thiết bị công nghệ cao như điện thoại thông minh, máy ảnh kỹ thuật số, ổ cứng máy tính, đèn huỳnh quang và đèn phát quang (LED) và màn hình máy tính.

“Trong việc theo đuổi khoáng sản, GSI (Geological Survey of India) sẽ sử dụng công nghệ viễn thám cực kỳ hiện đại để tìm kiếm chì, kẽm, đồng, vàng, kim cương và bạch kim, trong số những thứ khác. Điều này sẽ được sử dụng lần đầu tiên ở Ấn Độ, ”Dinesh Gupta, Tổng giám đốc, Khảo sát Địa chất của Ấn Độ (GSI).

“Các kim loại đất hiếm như lanthanum, cerium, holmium và lutetium trong số những người khác là một nhóm gồm 17 nguyên tố, có những điểm tương đồng về hóa học. Họ không phải là hiếm. Chúng được gọi là “hiếm” vì nó là bất thường để tìm thấy chúng trong trạng thái tinh khiết ngoài tự nhiên”, Gupta nói.

Được gọi là Máy đo phổ kế hồng ngoại trong vùng nhìn thấy (AVIRIS-NG – Advanced Visible Infra-Red Imaging Spectrometer-Next Generation), công nghệ dựa trên cảm biến sẽ được sử dụng ở Ấn Độ đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc lập bản đồ khoáng vật trên mặt đất, mặt trăng và sao Hỏa.

Gupta cho biết: “AVIRIS-NG đang được sử dụng bởi Úc, Mỹ, Canada và Nam Phi,”.

Cảm biến AVIRIS-NG được gắn trên một chiếc máy bay ISRO để có được hình ảnh siêu quang của 14 khối khoáng trên khắp Ấn Độ, bao gồm ở Jhagadia ở Gujarat, Udaipur ở Rajasthan, Chhatarpur ở Madhya Pradesh và Kuhi-Khobna ở Maharashtra, trong số những người khác.

GSI đã ký một Biên bản với Trung tâm Viễn thám Quốc gia (NRSC – National Remote Sensing Centre ), một tổ chức của Tổ chức Nghiên cứu Không gian Ấn Độ (ISRO – Indian Space Research Organization), vào ngày 5 tháng 9 để phân tích dữ liệu để theo dõi các khoáng vật từ các hình ảnh hyperspectral của ISRO trong ba giai đoạn – Tháng 11 năm 2015, tháng 1 đến tháng 2 năm 2016 và tháng 4 đến tháng 5 năm 2018.

“Trong ba năm tới, các nhà khoa học từ GSI và NRSC-ISRO sẽ phân tích dữ liệu siêu phổ trong không khí để tìm kiếm các chữ ký bề mặt của khoáng hóa trong 14 khu vực đầy hứa hẹn đó”, ông nói.

Cùng với các khoáng chất như vàng, kim cương, bạch kim, chì, kẽm và đồng, các nhà khoa học GSI cũng sẽ tìm kiếm chữ ký của 17 nguyên tố đất hiếm mang đá chủ.

“Viễn thám với hình ảnh hồng ngoại có thể nhìn thấy cho chúng ta bằng chứng gián tiếp về tiền gửi khoáng sản. Họ cung cấp cho chúng tôi chữ ký có thể thu hẹp tìm kiếm tốt nhất cho các khu vực có mỏ khoáng sản trên bề mặt. Các nhà khoa học vẫn sẽ cần xác minh mặt đất, ”NC Pant, giáo sư địa chất, Đại học Delhi cho biết. Sau đó, tất nhiên, đến triển vọng khó khăn hơn trong việc xác định nơi mà các khoáng chất có thể được trích xuất một cách thương mại.

Các nhà nghiên cứu Nhật Bản sử dụng AI để chẩn đoán ung thư dạ dày

Nghiên cứu năm 2012 cho thấy Nhật Bản có tỷ lệ ung thư dạ dày cao thứ ba trên thế giới (29,9 trên 100.000 người) – cao gấp 4 lần so với Anh. Theo Trung tâm Ung thư Quốc gia Nhật Bản, 45.531 người đã chết vì căn bệnh này trong năm 2016.

Một đột phá trong việc sử dụng AI trong chẩn đoán đã thấy hai viện nghiên cứu quốc gia Nhật Bản sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định ung thư dạ dày giai đoạn sớm.

Thời báo Nhật Bản báo cáo rằng AI được phát triển bởi Riken và Trung tâm Ung thư Quốc gia chỉ mất 0,004 giây để đánh giá liệu một hình ảnh nội soi cho thấy ung thư giai đoạn sớm hay mô dạ dày bình thường.

AI có thể phù hợp với khả năng chẩn đoán của một bác sĩ giàu kinh nghiệm, phát hiện chính xác ung thư ở 80% hình ảnh ung thư, trong khi thể hiện độ chính xác 95% cho hình ảnh mô khỏe mạnh.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng 100 hình ảnh nội soi của ung thư dạ dày giai đoạn sớm và 100 hình ảnh của mô dạ dày bình thường để kiểm tra AI.

Các dấu hiệu sớm của ung thư dạ dày là cực kỳ khó phát hiện, thường gần giống với viêm. Tuy nhiên, phát hiện sớm là rất quan trọng để cho bệnh nhân có cơ hội tốt nhất để sống sót với căn bệnh này.

Các nhà nghiên cứu hiện nay hy vọng làm cho AI trở nên phổ biến để hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra các chẩn đoán.

Nguồn: Japanese researchers use AI to diagnose stomach cancer