MIT မှ သုတေသီများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ် ဖွဲ့စည်းပုံကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ရှပ်အင်္ကျီတွင် မြှုပ်ထားသော အမျှင်များသည် ခန္ဓာကိုယ်အပူချိန်နှင့် ကိုယ်လက်လှုပ်ရှားမှု အပါအဝင် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များနှင့် အချက်အလက်များကို သိရှိနိုင်၊ သိမ်းဆည်း၊ ထုတ်ယူနိုင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ယခုအချိန်အထိ အီလက်ထရွန်းနစ် အမျှင်များကို အတုယူလုပ်ဆောင်ပြီးဖြစ်သည်။"ဒီအလုပ်က ဒေတာတွေကို ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်နဲ့ သိမ်းဆည်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့ အထည်တစ်မျိုးကို ပထမဆုံး နားလည်သဘောပေါက်ဖို့၊ အထည်အလိပ်မှာ သတင်းအချက်အလက် အကြောင်းအရာအသစ်ကို ပေါင်းထည့်နိုင်ပြီး အထည်ရဲ့ စကားအပြောအဆို ပရိုဂရမ်ကို ခွင့်ပြုပါတယ်" ဟု လေ့လာမှု၏ အကြီးတန်းစာရေးဆရာ Yoel Fink က ပြောကြားခဲ့သည်။
သုတေသနကို Rhode Island School of Design (RISD) ၏ အထည်အလိပ်ဌာနနှင့် အနီးကပ်ပူးပေါင်း၍ ပရော်ဖက်ဆာ Anais Missakian မှ ဦးဆောင်ခဲ့သည်။
ဤပိုလီမာဖိုက်ဘာသည် ရာနှင့်ချီသော စတုရန်းဆီလီကွန် မိုက်ခရိုဒစ်ဂျစ်တယ် ချစ်ပ်များဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည်။၎င်းသည် အပ်များကို ထိုးဖောက်၊ အထည်များ ချုပ်လုပ်ကာ အနည်းဆုံး 10 ကြိမ်လျှော်ရန် ခံနိုင်ရည်ရှိလောက်အောင် ပါးလွှာပြီး ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသည်။
ဒစ်ဂျစ်တယ် ဖိုက်ဘာသည် မှတ်ဉာဏ်ထဲတွင် ဒေတာအများအပြားကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။သုတေသီများသည် 767 kb ရောင်စုံဗီဒီယိုဖိုင်နှင့် 0.48 MB တေးဂီတဖိုင်အပါအဝင် optical fiber ပေါ်ရှိ ဒေတာများကို ရေးနိုင်၊ သိမ်းဆည်းကာ ဖတ်နိုင်သည်။ဓာတ်အားချို့ယွင်းပါက ဒေတာကို နှစ်လကြာ သိမ်းဆည်းထားနိုင်သည်။Optical Fiber တွင် ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 1,650 ရှိပါသည်။လေ့လာမှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် ပါဝင်သူများ၏ ရှပ်အင်္ကျီလက်မောင်းများတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖိုင်ဘာများကို ချုပ်ထားပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်အဝတ်အစားများသည် ခန္ဓာကိုယ် မျက်နှာပြင်အပူချိန်ကို မိနစ် 270 ခန့် တိုင်းတာသည်။ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖိုက်ဘာသည် ၎င်းဝတ်ဆင်ထားသူတွင် ပါဝင်သည့် လှုပ်ရှားမှုများကို 96% တိကျမှုဖြင့် ခွဲခြားနိုင်သည်။
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းနှင့် ဖိုက်ဘာပေါင်းစပ်မှုသည် နောက်ထပ်အပလီကေးရှင်းများအတွက် အလားအလာရှိပါသည်- အောက်ဆီဂျင်ပမာဏကျဆင်းခြင်း သို့မဟုတ် သွေးခုန်နှုန်းကျဆင်းခြင်းကဲ့သို့သော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကျန်းမာရေးပြဿနာများကို စောင့်ကြည့်နိုင်သည်။အသက်ရှူပြဿနာများအကြောင်းသတိပေးချက်များ;အားကစားသမားများအား ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နည်းနှင့် ဒဏ်ရာဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချရန် အကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တု-အခြေခံအဝတ်အစားများ (Sensoria Fitness ဟုထင်သည်)။Sensoria သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကျန်းမာရေးနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုဒေတာကို ပေးဆောင်ရန် စမတ်ကျသော အဝတ်အစားများ အပြည့်အစုံကို ပေးပါသည်။ဖိုက်ဘာကို သေးငယ်သော ပြင်ပကိရိယာဖြင့် ထိန်းချုပ်ထားသောကြောင့် သုတေသီများအတွက် နောက်တစ်ဆင့်မှာ ဖိုက်ဘာအတွင်း ထည့်သွင်းနိုင်သည့် မိုက်ခရိုချစ်ပ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
မကြာသေးမီက KJ Somaiya College of Engineering မှ ကျောင်းသား Nihaal Singh သည် ဆရာဝန်၏ PPE ကိရိယာအတွက် Cov-tech လေဝင်လေထွက်စနစ် (ခန္ဓာကိုယ်အပူချိန်ကို ထိန်းသိမ်းရန်) ကို တီထွင်ခဲ့သည်။စမတ်ကျသောအဝတ်အစားများသည် အားကစားဝတ်စုံ၊ ကျန်းမာရေးအဝတ်အစားများနှင့် နိုင်ငံတော်ကာကွယ်ရေးနယ်ပယ်များတွင်လည်း ဝင်ရောက်လာခဲ့သည်။ထို့အပြင်၊ 2024 သို့မဟုတ် 2025 တွင်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစမတ်အဝတ်အထည်/အထည်ဈေးကွက်၏နှစ်စဉ်ပမာဏသည် အမေရိကန်ဒေါ်လာ 5 ဘီလီယံကျော်ရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
Artificial Intelligence အထည်များအတွက် အချိန်ဇယားသည် အတိုကောက်ဖြစ်သည်။အနာဂတ်တွင်၊ ထိုအထည်များသည် အလားအလာရှိသော ဇီဝဗေဒပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များရရှိရန်နှင့် ကျန်းမာရေးညွှန်းကိန်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အကဲဖြတ်နိုင်ရန် အထူးတည်ဆောက်ထားသော ML algorithms ကို အသုံးပြုပါမည်။
ဤသုတေသနကို US Army Research Office၊ US Army Soldier Nanotechnology Institute၊ National Science Foundation၊ Massachusetts Institute of Technology Ocean Fund နှင့် Defense Threat Reduction Agency တို့မှ ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။
စာတိုက်အချိန်- ဇွန်လ-၀၉-၂၀၂၁