Khoa học công nghệ

Vũ khí mới giúp chống ung thư, sốt xuất huyết

Cập nhật lúc 17-10-2017 17:30:35 (GMT+1)

 

Với một số người, sự phát triển của trí thông minh nhân tạo (AI) và người máy là mối đe dọa tới sự riêng tư, công ăn việc làm và cả sự an toàn vì nhiều công việc sẽ bị chuyển sang những bộ não đóng tại thung lũng Silicon.


Tuy nhiên, ngay cả những ý kiến chỉ trích cũng phải nhấn mạnh đến lợi ích tiềm năng của Al và các hệ thống tự động đối với con người.

Trong chương trình Những Thách thức Lớn (Grand Challenges) của BBC Future Now, một nhóm các chuyên gia mô tả những thay đổi trên thế giới khi máy móc trở nên thông minh hơn.

Trong loạt bài về những ý tưởng lớn (Grand Ideas), BBC Future Now tìm kiếm các dự án mà AI và tự động hóa đang bắt đầu xử lý những vấn đề thách thức, nguy hiểm nhất, từ bệnh tật đến bạo lực.

"Chúng ta không nên nhìn AI như một thứ đang cạnh tranh với mình, mà thay vào đó, Al có thể nâng cao khả năng của chúng ta," ông Takeo Kanade, giáo sư chuyên về robot ở Đại học Carnegie Mellon nói. Điều này là do AI có khả năng chịu đựng sự nhàm chán, và khả năng phát hiện ra các khuôn mẫu - thứ nằm ngoài khả năng của con người.

Và có thể, nó là thứ giữ cho ta được an toàn ở thế kỷ 21.

Chống lại các bệnh truyền nhiễm

Với hàng tỷ người trên thế giới, tiếng muỗi vo ve bên tai không chỉ là việc khó chịu bị muỗi cắn, mà nó còn có thể là dấu hiệu của bệnh tật và thậm chí cái chết.

Đặc biệt, có một loài muỗi là Aedes aegypti đã lan từ châu Phi tới hầu hết các khu vực nhiệt đới và cận nhiệt, mang theo bệnh sốt xuất huyết, sốt vàng da, Zika và chikungunya (một loại virus gây đau khớp). Chỉ riêng sốt xuất huyết đã gây truyền nhiễm cho khoảng 390 triệu người mỗi năm trên 128 quốc gia.

Microsoft

Dự án Premonition của Microsoft dùng các thiết bị bay tự động để phát hiện các khu vực có thể virus Zika

"Loài muỗi này là một con quỷ nhỏ," Rainier Mallol, kỹ sư máy tính từ Cộng hòa Dominican - một điểm nóng của Zika, nói.

Cùng với Dhesi Raja, một bác sĩ từ Malaysia (quốc gia bị đe dọa bởi loại virus này), hai người đã tạo một thuật toán Al dự đoán nơi dễ bùng phát dịch bệnh nhất.

Chương trình Trí thông minh nhân tạo trong Dịch tễ y học (Aime) của họ là một hệ thống kết hợp thời gian và địa điểm của những vụ sốt xuất huyết dựa trên báo cáo của bệnh viện địa phương kết hợp với 274 thông số tùy biến khác, như hướng gió, độ ẩm, nhiệt độ, mật độ dân số, loại nhà. "Đó là tất cả các yếu tố giúp xác định muỗi sẽ lan rộng thế nào," ông Mallol giải thích.

Các thử nghiệm ở Malaysia và Brazil cho thấy hệ thống có thể dự đoán điểm bùng phát với độ chính xác khoảng 88% và trước ba tháng. Hệ thống cũng có thể giúp xác định tâm điểm của một ổ dịch trong vòng 400 mét, cho phép các cán bộ y tế công cộng can thiệp sớm bằng thuốc trừ sâu và bảo vệ người dân khỏi bị muỗi đốt.

Aime cũng đang được mở rộng để dự báo sự bùng nổ của Zika và Chikungunya.

Những công ty công nghệ lớn cũng đang theo đuổi sáng kiến này: dự án Premonition của Microsoft sử dụng máy bay không người lái để định vị điểm nóng của muỗi và dùng bẫy ánh sáng để gom một số côn trùng.

DNA từ muỗi và các động vật chúng cắn có thể được phân tích bằng thuật toán máy tính - phần mềm nhận dạng khuôn mẫu từ lượng lớn dữ liệu, đang ngày càng trở nên tốt hơn - để tìm ra mầm bệnh.

Giải quyết tình trạng bạo lực súng

Có 15.000 người chết do vũ khí ở Mỹ trong năm ngoái. Đây cũng là quốc gia có tỷ lệ bạo lực liên quan đến súng cao nhất trong các nước phát triển. Để giải quyết vấn đề này, nhiều thành phố đang sử dụng công nghệ để tìm ra giải pháp.

Hệ thống tự động phát hiện được tiếng súng bằng thiết bị cảm ứng có thể được dùng để xác định địa điểm xảy ra tiếng súng và báo động trong vòng 45 giây kể từ khi súng được khai hoả. Hệ thống Shotspotter dùng 15-20 cảm biến âm thanh trên mỗi dặm để phát hiện ra tiếng súng và sử dụng thuật toán để tìm ra vị trí trong khoảng 25 mét vuông.

Công nghệ máy học (machine learning) được dùng để nhận dạng âm thanh và số lượng tiếng súng để báo cho cảnh sát biết họ sẽ phải xử lý một cá nhân hay một nhóm người, hoặc liệu các đối tượng có dùng vũ khí tự động hay không.

ShotSpotter

Trí thông minh nhân tạo có thể lần ra dấu vết các tiếng súng nổ, giúp các lực lượng chịu trách nhiệm xử lý chặn được tình trạng xả súng trước khi hung thủ bắn bừa bãi ra xung quanh

Có 90 thành phố, phần lớn ở Mỹ, một số ở Nam Phi và Nam Mỹ hiện đang sử dụng Shotspotter và nhiều thành phố khác cũng đang cân nhắc sử dụng hệ thống này. Hệ thống với quy mô nhỏ hơn cũng đang được áp dụng ở 9 trường học ở Mỹ nhằm chống lại hiện tượng xả súng nơi học đường. Cơ quan mật vụ Mỹ cũng đang cài đặt hệ thống này trong Nhà Trắng.

Tuy nhiên, Ralph Clark, giám đốc điều hành của ShotSpotter tin rằng hệ thống này trong tương lai có thể được sử dụng nhiều hơn ngoài việc phản ứng trước các sự cố.

"Chúng tôi rất háo hức muốn xem dữ liệu của chúng tôi có thể mang lại phán đoán giúp hỗ trợ tốt hơn cho công tác trị an ra sao," ông nói.

"Máy học có thể kết hợp dữ liệu của chúng tôi với dữ liệu về thời tiết giao thông, các vụ trộm cắp tài sản để giúp cảnh sát triển khai lực lượng hiệu quả hơn."

Ngăn ngừa nạn đói

Khoảng 800 triệu người trên khắp thế giới phụ thuộc vào sắn như nguồn cung cấp carbohydrate chính. Loại lương thực này cũng được ăn nhiều như khoai tây, cũng có thể được nghiền thành bột làm bánh mì và bánh ngọt.

Khả năng phát triển của sắn ở những nơi mà các loại hoa màu khác không thể đã khiến nó trở thành một trong sáu loài cây được trồng nhiều nhất trên thế giới. Tuy nhiên, thân gỗ của chúng rất dễ bị bệnh và sâu bệnh tấn công, gây ảnh hưởng tới toàn bộ vụ mùa.

Các nhà khoa học ở Đại học Makerere ở Kampala, Uganda đã kết hợp với các chuyên gia về bệnh thực vật để phát triển một hệ thống tự động nhằm chống lại bệnh dịch ở sắn.

Dự án Mcrops cho phép nông dân địa phương chụp ảnh cây trồng bằng điện thoại thông minh rẻ tiền và dùng máy tính để phát hiện dấu hiệu của một trong bốn loại bệnh chính tàn phá cây sắn.

"Một số loại bệnh rất khó để phát hiện và cần các biện pháp khác," Ernest Mwebaze, nhà nghiên cứu công nghệ máy tính, người đứng đầu dự án, giải thích. "Chúng tôi đặt các chuyên gia vào trong túi của những người nông dân, giúp họ biết khi nào cần phun thuốc, hay cần phải nhổ bỏ và chuyển sang trồng loại cây khác."

Hệ thống có thể chẩn đoán bệnh của sắn với độ chính xác 88%. Thông thường, nếu không có các cách chẩn đoán này thì nông dân phải gọi các chuyên gia từ chính quyền đến thăm trang trại để xác định bệnh. Việc này có thể mất vài ngày và thậm chí hàng tuần, khiến dịch bệnh và sâu bệnh có cơ hội lây lan.

MCrops cũng sử dụng hình ảnh được tải lên để tìm kiếm khuôn mẫu của dịch bệnh bùng phát khiến chính quyền có thể giảm một nửa hậu quả của dịch bệnh gây ra nạn đói. Ông Mwebaze và đồng nghiệp của mình đang hy vọng có thể dùng công nghệ để tìm ra bệnh của chuối và tự động hóa việc tìm ra sâu bệnh của nhiều loài hoa màu khác.

Chống lại ung thư và mất thị lực

Ung thư gây ra hơn 8,8 triệu ca tử vong trên toàn thế giới và 14 triệu người được chẩn đoán bị mắc một loại ung thư nào đó mỗi năm. Tuy nhiên, phát hiện bệnh ung thư sớm có thể cải thiện đáng kể cơ hội sống sót của bệnh nhân và giảm nguy cơ bệnh tái phát. Xét nghiệm là một trong những cách phát hiện ung thư sớm, nhưng việc kiểm tra khá mất thời gian.

DeepMind

Chương trình DeepMind của Google giúp các bác sỹ lên phác đồ điều trị ung thư bằng cách dùng máy tầm soát, xác đinh các vùng mô lành ở bệnh nhân

Nhưng cả DeepMind, thuộc sở hữu của Alphabet - công ty mẹ của Google, và IBM đều đang ứng dụng công nghệ Al vào vấn đề này. DeepMind đã kết hợp cùng các bác sĩ của Dịch vụ Y tế quốc gia Anh tại các bệnh viện thuộc Đại học University College London để tập huấn về Al nhằm giúp điều trị ung thư bằng cách xác định các mô khỏe từ các khối u qua kết quả scan đầu và cổ. Họ cũng làm việc với bệnh viện mắt Moorfields ở London để xác định sớm dấu hiệu mất khả năng thị lực.

"Thuật toán của chúng tôi có khả năng diễn giải thông tin hình ảnh qua quá trình quét (scan)," Dominic King, người đứng đầu DeepMind Health cho biết. "Hệ thống có khả năng xác định vấn đề tiềm ẩn và đề xuất phác đồ điều trị cho bác sĩ. Bây giờ hiện còn quá sớm để nói về kết quả, nhưng những dấu hiệu đầu tiên rất đáng khích lệ."

Ông King nói rằng, công nghệ Al giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh hơn bằng cách lọc hình ảnh qua scan và ưu tiên những điểm mà bác sĩ cần chú ý.

IBM gần đây cũng công bố công nghệ Watson Al của họ có thể phân tích hình ảnh và đặc điểm bệnh nhân nhằm xác định khối u với tỷ lệ chính xác lên tới 96%. Hệ thống đang được thử nghiệm bởi các bác sĩ tại 55 bệnh viện trên khắp thế giới nhằm giúp chẩn đoán ung thư vú, phổi, đại trực tràng, cổ tử cung, dạ dày và tuyến tiền liệt.

Tiếp tục duy trì

Những cuộc thảo luận gần đây đang xoay quanh vấn đề nếu biến đổi khí hậu dẫn đến sự trở lại của những cơn bão thảm họa trong lịch sử nước Mỹ, làm sao để Al có thể tối đa hóa việc sử dụng năng lượng sạch, năng lượng có thể tái tạo để phòng tránh những hậu quả gây ảnh hưởng tới khí hậu?

AI can monitor energy demand and production in real time - which can help us use energy more judiciously, curb pollution and decrease climate-harming emissions

Trí thông minh nhân tạo có thể theo dõi trực tiếp, nắm được nhu cầu sử dụng năng lượng, qua đó giúp phân phối năng lượng hiệu quả hơn, giảm bớt ô nhiễm môi trường

Trên khắp thế giới, con người đang ngày càng phụ thuộc vào năng lượng tái tạo để chống lại biến đổi khí hậu và ô nhiễm gây ra bởi các loại nhiên liệu hóa thạch.

Việc cân bằng nguồn cung năng lượng thường bị gián đoạn đang ngày càng trở nên khó khăn. Sự lan rộng của các thiết bị đo lường thông minh đang cung cấp thêm dữ liệu nhiều hơn bao giờ hết về cách thức cũng như thời gian người tiêu dùng dùng năng lượng. EU cũng lên kế hoạch để đưa 500 triệu thiết bị này vào sử dụng vào năm 2020.

"Việc con người quản lý tất cả dữ liệu trên là không thể, đặc biệt khi thời gian phản hồi là vài giây," Valentin Robu, trợ lý giáo sư nghiên cứu về hệ thống thông minh ở Đại học Heriot Watt, Edinburgh nói. Ông cũng đang làm việc với công ty khởi nghiệp Upside Energy để phát triển cách thức quản lý lưới điện mới.

Họ đang xây dựng thuật toán để điều khiển lượng điện sản xuất và nhu cầu. Điều này có nghĩa gì? Tức năng lượng có thể được dự trữ và giải phóng vào những thời điểm bận rộn. Như xe điện và thiết bị xạc đang trở nên phổ biến ở mỗi hộ gia đình, công nghệ có thể được áp dụng để tiết kiệm năng lượng, giải quyết vấn đề nguồn cung hạn chế của năng lượng có thể tái tạo.

Ông Robu cũng nói rằng Al có thể được dùng ở mức độ cơ bản hơn như giảm số lần xâm nhập vào lưới điện của các thiết bị. Ví dụ, tủ lạnh có thể được điều khiển từ xa bằng thiết bị Al để chúng tự làm lạnh vào các thời điểm nhu cầu điện thấp.

Nguồn: BBC

Ảnh trong bài: Nếu không ghi thêm, tất cả các ảnh trong bài này chỉ mang tính minh họa và có bản quyền như nguồn tin gốc đã đưa.

Tin liên quan

 

Booking.com
Tiêu điểm

Thảo luận

Quảng cáo