Các hợp chất mới có thể tương tác với tế bào sống theo những cách không ai ngờ tới, bởi vậy, chỉ có thử nghiệm trên động vật mới giúp các nhà khoa học đánh giá độ an toàn của chúng. Cũng vì lý do này, mỗi năm có khoảng 60.000 con chuột, thỏ cùng nhiều loài động vật thí nghiệm khác phải hi sinh cho mục đích “cao cả” và ích kỷ của con người.

Điều này khiến các nhà đạo đức khoa học lo ngại. Nhưng một nghiên cứu mới trên tạp chí Toxicological Sciences đang mở ra tương lai tươi sáng hơn cho những con chuột thí nghiệm. Trong đó, các nhà khoa học trình bày về một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể học để tiên đoán độc tính của các hóa chất hoàn toàn mới.

Dựa trên dữ liệu của một tập hợp lớn các thử nghiệm trên động vật trước đó, hệ thống AI đã có thể dự đoán độ an toàn của hàng chục ngàn hóa chất chưa từng biết đến. Kết quả cho ra đạt độ tới chính xác như các thử nghiệm trên động vật sống.

Thuật toán có thể dự đoán kết quả từ 9 thử nghiệm phản ứng khác nhau, từ ăn mòn da đến kích ứng mắt. Nó có thể thay thế tới 57% thử nghiệm động vật được thực hiện tại Châu Âu trong năm 2011, tiết kiệm mạng sống và sự hành hạ mà những con vật đã phải chịu đựng.

Trên thực tế, đây không phải là hệ thống máy tính đầu tiên cố gắng dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán độc tính của hóa chất. Mặc dù vậy, điểm khác biệt nằm ở quy mô dữ liệu mà hệ thống mới này đang sử dụng.

Trong năm 2007, một đạo luật của Liên minh Châu Âu bắt buộc các doanh nghiệp và tổ chức phải công khai thông tin an toàn của tất cả các hóa chất đang xuất hiện ở EU. Đến năm 2014, nhóm nghiên cứu, do nhà độc chất học Thomas Hartung, đã tiến hành dịch dữ liệu của EU sang dữ liệu có thể sử dụng để dạy cho AI.

Vì vậy, tập dữ liệu được sử dụng trong hệ thống AI của họ có tới hơn 850.000 thuộc tính hóa học, là các tính chất chẳng hạn như nồng độ gây nổ hoặc liều lượng gây ung thư. "Sức mạnh của Big Data mang đến cho chúng tôi một công cụ dự đoán tốt hơn nhiều thử nghiệm trên động vật", Hartung nói.

Hệ thống AI của ông chính xác đến nỗi, nhóm nghiên cứu của Hartung đang được săn đón bởi một lực lượng đặc nhiệm gồm 16 cơ quan chính phủ Mỹ. Họ muốn mời Hartung thử nghiệm hệ thống này tại Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ.

Dự tính đến cuối năm nay, nhóm nghiên cứu sẽ công bố một mô hình độc tính cho khoảng 40.000 hóa chất mà không cần giết hại một con chuột nào.

Theo GenK

Hàng năm, các nhà khoa học từ khắp nơi trên thế giới vẫn liên tục tìm ra các hợp chất hóa học mới. Công việc tiếp theo của họ là thử nghiệm xem các hợp chất này có gây hại cho con người hay không, bởi một số hợp chất chắc chắn có tiềm năng trở thành thuốc chữa bệnh cho chúng ta.

Các hợp chất mới có thể tương tác với tế bào sống theo những cách không ai ngờ tới, bởi vậy, chỉ có thử nghiệm trên động vật mới giúp các nhà khoa học đánh giá độ an toàn của chúng. Cũng vì lý do này, mỗi năm có khoảng 60.000 con chuột, thỏ cùng nhiều loài động vật thí nghiệm khác phải hi sinh cho mục đích “cao cả” và ích kỷ của con người.

Điều này khiến các nhà đạo đức khoa học lo ngại. Nhưng một nghiên cứu mới trên tạp chí Toxicological Sciences đang mở ra tương lai tươi sáng hơn cho những con chuột thí nghiệm. Trong đó, các nhà khoa học trình bày về một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể học để tiên đoán độc tính của các hóa chất hoàn toàn mới.

Dựa trên dữ liệu của một tập hợp lớn các thử nghiệm trên động vật trước đó, hệ thống AI đã có thể dự đoán độ an toàn của hàng chục ngàn hóa chất chưa từng biết đến. Kết quả cho ra đạt độ tới chính xác như các thử nghiệm trên động vật sống.

Thuật toán có thể dự đoán kết quả từ 9 thử nghiệm phản ứng khác nhau, từ ăn mòn da đến kích ứng mắt. Nó có thể thay thế tới 57% thử nghiệm động vật được thực hiện tại Châu Âu trong năm 2011, tiết kiệm mạng sống và sự hành hạ mà những con vật đã phải chịu đựng.

Trên thực tế, đây không phải là hệ thống máy tính đầu tiên cố gắng dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán độc tính của hóa chất. Mặc dù vậy, điểm khác biệt nằm ở quy mô dữ liệu mà hệ thống mới này đang sử dụng.

Trong năm 2007, một đạo luật của Liên minh Châu Âu bắt buộc các doanh nghiệp và tổ chức phải công khai thông tin an toàn của tất cả các hóa chất đang xuất hiện ở EU. Đến năm 2014, nhóm nghiên cứu, do nhà độc chất học Thomas Hartung, đã tiến hành dịch dữ liệu của EU sang dữ liệu có thể sử dụng để dạy cho AI.

Vì vậy, tập dữ liệu được sử dụng trong hệ thống AI của họ có tới hơn 850.000 thuộc tính hóa học, là các tính chất chẳng hạn như nồng độ gây nổ hoặc liều lượng gây ung thư. "Sức mạnh của Big Data mang đến cho chúng tôi một công cụ dự đoán tốt hơn nhiều thử nghiệm trên động vật", Hartung nói.

Hệ thống AI của ông chính xác đến nỗi, nhóm nghiên cứu của Hartung đang được săn đón bởi một lực lượng đặc nhiệm gồm 16 cơ quan chính phủ Mỹ. Họ muốn mời Hartung thử nghiệm hệ thống này tại Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ.

Dự tính đến cuối năm nay, nhóm nghiên cứu sẽ công bố một mô hình độc tính cho khoảng 40.000 hóa chất mà không cần giết hại một con chuột nào.

Theo GenK

Cầu thủ Riqui Puig làm clip trên TikTok.

Theo đó, từ nay đến ngày 10/8/2019, người dùng TikTok tại Việt Nam có thể tham gia thử thách bằng cách ghi lại những video có màu sắc blaugrana (đỏ và xanh) hoặc mặc áo Barça, đăng tải lên TikTok với hashtag #BarcelonaChallenge. Năm người dùng với video sáng tạo nhất sẽ có cơ hội giành phần thưởng là áo đấu chính thức của CLB Barcelona - giấc mơ của nhiều người hâm mộ đội bóng xứ Tây Ban Nha.

Cầu thủ Riqui Puig làm clip trên TikTok.

Theo các nhà nghiên cứu bảo mật, máy chủ nơi thực hiện quá trình rsync đã không được đặt hạn chế. Điều này cũng đồng nghĩa với việc bất cứ ứng dụng rsync nào được kết nối với cổng rsync đều có quyền truy cập để tải dữ liệu xuống. UpGuard Cyber ​​Risk cũng đã công bố tài khoản và cách mà công ty đã tìm ra việc vi phạm dữ liệu như thế nào, để thấy rằng một công ty trong chuỗi cung ứng cũng có thể làm ảnh hưởng đến của các công ty lớn, thông qua các giao thức trông có vẻ chặt chẽ.

Không những thế nếu một người biết rõ giao thức tìm kiếm này còn có thể truy cập bí mật về thương mại của các công ty sản xuất ô tô. Vẫn chưa rõ hàng loạt dữ liệu này đang bị nắm giữ bởi một đối tượng cụ thể nào không nhưng một nhà sản xuất bị ảnh hưởng đã thông báo với  TechCrunch rằng, công ty vẫn chưa bị lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc độc quyền từ sự cố này.

Tại sự cố vừa qua 157 gigabyte dữ liệu đã bị phơi bày là kho dữ liệu trong vòng 10 năm bao gồm sơ đồ lắp ráp, sơ đồ sàn nhà xưởng và bố trí, cấu hình rô-bốt và tài liệu, biểu mẫu yêu cầu biểu tượng ID, biểu mẫu yêu cầu truy cập VPN. Thậm chí còn có cả thỏa thuận nhạy cảm của công ty Telsa.

Công ty chuyên nghiên cứu về bảo mật UpGuard Cyber ​​Risk đã tiết lộ hôm thứ 6 vừa qua rằng, một số lượng tài liệu nhạy cảm từ 100 công ty sản xuất ô tô bao gồm cả Ford, Tesla, Toyota, ThyssenKrupp, GM, Fiat Chrysler đã bị phơi bày tại một máy chủ công cộng.

Cụ thể, Level One Robotics - công ty chuyên cung cấp dịch vụ tự động hóa công nghiệp đã bị rò rỉ dữ liệu thông qua rsync - một giao thức truyền tệp phổ biến được sử dụng để sao lưu các tập dữ liệu lớn. Hầu hết các công ty sản xuất ô tô lớn khác đều sử dụng giao thức rsync và dữ liệu cũng sẽ bị phơi bày thông qua cách này. Tin tức đã được trang New York Times báo cáo đầu tiên.

Theo các nhà nghiên cứu bảo mật, máy chủ nơi thực hiện quá trình rsync đã không được đặt hạn chế. Điều này cũng đồng nghĩa với việc bất cứ ứng dụng rsync nào được kết nối với cổng rsync đều có quyền truy cập để tải dữ liệu xuống. UpGuard Cyber ​​Risk cũng đã công bố tài khoản và cách mà công ty đã tìm ra việc vi phạm dữ liệu như thế nào, để thấy rằng một công ty trong chuỗi cung ứng cũng có thể làm ảnh hưởng đến của các công ty lớn, thông qua các giao thức trông có vẻ chặt chẽ.

Không những thế nếu một người biết rõ giao thức tìm kiếm này còn có thể truy cập bí mật về thương mại của các công ty sản xuất ô tô. Vẫn chưa rõ hàng loạt dữ liệu này đang bị nắm giữ bởi một đối tượng cụ thể nào không nhưng một nhà sản xuất bị ảnh hưởng đã thông báo với  TechCrunch rằng, công ty vẫn chưa bị lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc độc quyền từ sự cố này.

Tại sự cố vừa qua 157 gigabyte dữ liệu đã bị phơi bày là kho dữ liệu trong vòng 10 năm bao gồm sơ đồ lắp ráp, sơ đồ sàn nhà xưởng và bố trí, cấu hình rô-bốt và tài liệu, biểu mẫu yêu cầu biểu tượng ID, biểu mẫu yêu cầu truy cập VPN. Thậm chí còn có cả thỏa thuận nhạy cảm của công ty Telsa.