การเขียนภาคสรุป กล่าวถึงจุดประสงค์ที่มีหนังสือไป
เขียนให้ชัดเจน ตรงประเด็น
เพื่อให้ผู้รับเข้าใจและดำเนินการได้ทันที
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.facebook.com/sharedsaradd/
การเขียนภาคสรุป กล่าวถึงจุดประสงค์ที่มีหนังสือไป
เขียนให้ชัดเจน ตรงประเด็น
เพื่อให้ผู้รับเข้าใจและดำเนินการได้ทันที
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.facebook.com/sharedsaradd/
เรื่องของ Ransomware
ไม่ได้เป็นเรื่องใหม่ หากแต่เป็นของเก่าที่ถูกพัฒนามาตั้งแต่ ค.ศ. 1980s
ก่อนที่จะพัฒนาความสลับซับซ้อนให้เข้าใจได้ยากขึ้นในช่วงปี ค.ศ. 2010
เป็นต้นมา
ตัวเลขของ SonicWall เปิดเผยว่า ระหว่างปี 2019
ถึงปี 2020 การโจมตีด้วย Ransomware เพิ่มขึ้นราว 62 เปอร์เซ็นต์ทั่วโลก
และแค่ในทวีปอเมริกาเหนือแห่งเดียว การโจมตีเพิ่มขึ้น 152 เปอร์เซ็นต์
และในปีหลังจากนี้ก็มีโอกาสที่จะเกิดขึ้นได้อีก รวมถึงยังมีตัวเลขของ Internet
Crime report ระบุอีกด้วยว่าในปี 2020 ที่ผ่านมา
เอฟบีไอ (FBI) ได้รับการร้องเรียนจากการถูกโจมตีด้วย Ransomware
เกือบ 2,500 ครั้ง เพิ่มขึ้นจากปี 2019
ราว 20 เปอร์เซ็นต์
เช่นนั้นแล้ว การเติบโตของ Ransomware ซึ่งเป็นการเติบโตในแง่ที่ไม่ดีนัก
จึงเป็นเรื่องที่ผู้บริหาร ระดับผู้นำองค์กร หรือมีอำนาจการตัดสินใจในนโยบายต่างๆ
จะต้องคิดให้หนักขึ้นเกี่ยวกับประเด็นทางโลกไซเบอร์
ไม่ว่าจะเป็นในด้านของการเสริมแกร่งความมั่นคงภายในองค์กร
ความพยายามลดความเสี่ยงในการถูกโจมตี
หรืออาจถึงขั้นต้องตระเตรียมเงินเพื่อนำไปจ่ายเป็นค่าไถ่ให้กับแฮกเกอร์ด้วยซ้ำไป
ในช่วงที่ผ่านมา ผมมีโอกาสได้คุยกับแหล่งข่าว ซึ่งทำงานให้กับบริษัทที่เป็นศูนย์ซื้อขายสินทรัพย์ดิจิทัล รวมไปถึงคริปโตเคอร์เรนซี (Cryptocurrency)
ถึงประเด็นการเติบโตของ Ransomware ซึ่งมีแนวโน้มจะรุนแรงมากขึ้นเรื่อยๆ
สิ่งที่น่าสนใจจากการพูดคุย พบว่า สาเหตุที่ทำให้เกิดการโจมตีด้วย Ransomware
บ่อยในช่วง 1-2 ปีหลัง
มีด้วยกันสองสาเหตุหลักๆ
สาเหตุแรกเป็นเรื่องของเงิน เพราะการเรียกค่าไถ่แต่ละครั้ง มีโอกาสที่จะทำให้แฮกเกอร์
มีเงินเข้ากระเป๋าอย่างน้อยๆ 1 แสนดอลลาร์สหรัฐ
แต่ถ้าเป็นการโจมตีบริษัทใหญ่ระดับโลก ถ้าเกิดบริษัทดังกล่าว ยอมจ่ายเงินค่าไถ่
เผลอๆ ก็อาจทำให้แฮกเกอร์คนนั้น รวยจนแทบไม่ต้องทำงานอีกแล้วตลอดชีวิต
อีกประเด็นหนึ่ง ซึ่งมองข้ามไม่ได้เช่นกัน นั่นคือ
การเรียกค่าไถ่ของแฮกเกอร์ ถูกมองเป็นเรื่องของ “ความท้าทาย”
โดยเฉพาะในกรณีที่หากสามารถแฮกข้อมูลของบริษัทใหญ่ๆ
ที่น่าจะมีความเข้มแข็งด้านความมั่นคงทางไซเบอร์ได้สำเร็จ
สิ่งที่จะตามมาหลังจากนั้นคือชื่อเสียงของแฮกเกอร์
และกลายเป็นผลงานที่จะถูกพูดถึงไปตลอดชีวิต
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.thairath.co.th
เชื่อว่าตอนนี้เพื่อนๆ
หลายคนน่าจะกำลังหวาดๆ กับเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ใหม่กันอยู่แน่ๆ
เพราะเพียงแค่เริ่มต้นเดือนกันยายน ก็มีเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ใหม่มาให้เราได้ยินชื่อด้วยกันถึง
2 ชื่อ นั่นก็คือ เชื้อโควิดสายพันธุ์ “มิว” และเชื้อโควิดสายพันธุ์ C.1.2สำหรับสายพันธุ์ C.1.2 มีการพบครั้งแรกในแอฟริกาใต้
เมื่อเดือนพฤษภาคม 2564 เป็นเชื้อกลายพันธุ์มาจากสายพันธุ์ C.1
ซึ่งเกิดจากการกลายพันธุ์ในจีโนม มากกว่าเชื้อโควิด-19 กลายพันธุ์สายพันธุ์อื่นๆ เพราะเกิดการกลายพันธุ์บ่อยครั้งในอัตราสูงถึง 41.8
ครั้งต่อปี หรือเกือบสองเท่าของเชื้อโควิด-19 กลายพันธุ์จากข้อมูลของสถาบัน
ของแอฟริกาใต้ ระบุอีกว่า เชื้อโควิด-19 กลายพันธุ์ C.1.2
อาจทำให้เกิดการแพร่กระจายติดเชื้อง่ายกว่าเชื้อโควิด-19 กลายพันธุ์อื่นๆ ที่ผ่านมา
และอาจมีความสามารถในการหลบหลีกภูมิคุ้มกันในร่างกายมนุษย์จากการฉีดวัคซีนได้
ซึ่งจากความรวดเร็วของเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ C.1.2 ทำให้พบผู้ติดเชื้อสายพันธุ์ใหม่ในแอฟริกาใต้แล้วจำนวน 9 รัฐของประเทศ และพบว่ามีผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นจาก 1% ในเดือนมิถุนายน
2564 เป็น 3% ในเดือนกรกฎาคม 2564อย่างไรก็ตาม
หลังจากสถาบันโรคติดต่อแห่งชาติแอฟริกาใต้ได้แจ้งเตือนเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ C.1.2 ทำให้นักวิทยาศาสตร์ที่สถาบันโรคติดต่อแห่งชาติแอฟริกาใต้
ต้องเฝ้าติดตามเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ใหม่นี้
โดยการตรวจสอบพฤติกรรมการแพร่ระบาด การทำให้เกิดการติดเชื้อ
การหลบหลีกภูมิคุ้มกันของร่างกาย และการหลบหลีกภูมิจากวัคซีนการเฝ้าระวังดังกล่าวของสถาบันโรคติดต่อแห่งชาติแอฟริกาใต้
สอดคล้องกับนักวิทยาศาสตร์ทั่วโลกที่หันมาให้ความสนใจเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ C.1.2 กันเป็นอย่างมาก
เนื่องจากมีการกลายพันธุ์ในจีโนมสำคัญจำนวนหนึ่ง เหมือนกับเชื้อโควิด-19 สายพันธุ์ใหม่อื่นๆ ก่อนหน้า และสายพันธุ์เดลตา (อินเดีย) ที่กำลังเป็นสายพันธุ์หลักในการแพร่ระบาดทั่วโลก
ส่วนสายพันธุ์มิว ซึ่งมีชื่อทางวิทยาศาสตร์ว่า B.1.621 พบครั้งแรกที่โคลัมเบีย
เมื่อเดือนมกราคม 2564 ที่ผ่านมา
โดยหลังจากมีการตรวจพบก็มีการรายงานว่า พบการระบาดเป็นระยะๆ
ในหลายพื้นที่ของอเมริกาใต้และยุโรป แต่ยังไม่พบมากเท่ากับสายพันธุ์เดลตา
ที่ขณะนี้กำลังแพร่ระบาดอย่างหนักทั่วโลก อย่างไรก็ดี สายพันธุ์มิว
ถือเป็นสายพันธุ์ที่น่าสนใจถัดจากสายพันธุ์แลมบ์ดา ที่องค์การอนามัยโลก หรือ WHO
ขึ้นบัญชีไว้เมื่อเดือนมิถุนายน โดยรายงานระบาดวิทยาฉบับล่าสุดของ WHO
ระบุว่า มิวมีการกลายพันธุ์ที่บ่งชี้ว่า
อาจมีคุณสมบัติหลุดรอดภูมิคุ้มกันได้ แต่ทั้งนี้ยังคงต้องมีการศึกษาเพิ่มเติม
สำหรับความชุกของการติดเชื้อทั่วโลก
นับตั้งแต่ตรวจพบครั้งแรกพบว่า สายพันธุ์มิว มีการตรวจน้อยลง
โดยปัจจุบันมีการแพร่ระบาดทั่วโลกที่ไม่ถึง 0.1% ซึ่งในส่วนของความชุกยังคงอยู่ที่โคลัมเบียที่
39% และเอกวาดอร์ 13%
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.samyan-mitrtown.com
แนบท้ายภาคผนวก 7 หลักเกณฑ์และวิธีการปฏิบัติในการรับส่งและเก็บรักษาข้อมูลข่าวสารและหนังสือราชการโดยไปรษณีย์อิเล็กทรอนิกส์ - รหัสประจำกระทรวง ทบวง และส่วนราชการที่ไม่สังกัดสำนักนายกรัฐมนตรี กระทรวง หรือทบวง - รหัสประจำจังหวัด และกรุงเทพมหานคร
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.facebook.com/sharedsaradd/
ซอฟต์แวร์สอดแนม-ตามรอยที่เรียกว่า stalkerware หรือ spouseware ซึ่งมักใช้ในการติดตามพฤติกรรมของคู่รัก สามี/ภรรยา บุตรหลาน พนักงานในองค์กร ฯลฯ กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น ซอฟต์แวร์กลุ่มนี้ถูกเรียกว่า legal spyware คือเป็นสปายแวร์ที่ถูกกฎหมาย (เพราะเป็นการใช้งานกับคนในครอบครัวกันเอง หรืออาจบอกว่ามันคือ parental control แทน) แม้ไม่ถูกต้องในเชิงจริยธรรม (ผู้ถูกติดตามไม่ทราบว่าถูกติดตั้งซอฟต์แวร์นี้)
ในทางเทคนิค stalkerware มีพฤติกรรมคล้ายกับสปายแวร์ (แอบฝังในเครื่อง แอบส่งข้อมูลกลับ) แต่จัดการได้ยากกว่า เพราะอยู่ในพื้นที่สีเทา ที่พูดได้ไม่เต็มปากกว่า "ประสงค์ร้าย" (malicious) แถมหากซอฟต์แวร์แอนตี้ไวรัสตรวจพบแล้วลบออก ผู้ที่ถูกติดตามก็อาจมีปัญหาในเชิงสังคม (ทะเลาะกับแฟน หรือนายจ้างไล่ออก) ทำให้บริษัทแอนตี้ไวรัสเองก็ไม่แน่ใจว่าควรรับมืออย่างไร
ปัจจุบันซอฟต์แวร์ stalkerware แทบไม่มีให้ดาวน์โหลดผ่าน Google Play Store โดยตรงแล้ว เพราะทำผิดนโยบายของกูเกิล (แต่แอพกลุ่ม parental control แบบเปิดเผยยังมีให้ใช้งานตามปกติ) ทำให้ผู้ที่ต้องการติดตั้ง stalkerware เพื่อตามสืบคู่รักหรือพนักงาน ต้องใช้วิธีติดตั้งนอก Play Store ซึ่งก็มีความเสี่ยงเรื่องความปลอดภัย และการถูกนำข้อมูลส่วนตัวไปเผยแพร่อีกต่อหนึ่งด้วย (เรียกว่าตั้งใจสอดแนมเอง แต่โดนคนอื่นสอดแนมอีกชั้น)
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.blognone.com
จากสถานการณ์การระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019 หรือโรค COVID-19 ซึ่งนำความกังวลใจให้กับผู้คนทั่วโลก และแม้ว่ารายงานผู้ป่วยโรค COVID-19 ส่วนใหญ่จะพบในผู้ใหญ่และผู้สูงอายุ แต่มีรายงานการติดเชื้อในเด็กรวมทั้งทารกแรกเกิด ผู้ปกครองหลายท่านคงจะมีความกังวลใจเกี่ยวกับสุขภาพของลูกน้อย บทความนี้ขอแนะนำถึงวิธีการดูแลสุขภาพของลูกน้อยให้ปลอดภัยจากการติดโรค COVID-19
รู้จักเชื้อไวรัสที่ก่อโรค COVID-19
เชื้อไวรัสที่ก่อโรค COVID-19 คือ เชื้อไวรัสโคโรนาชนิดหนึ่ง ซึ่งไวรัสโคโรนานี้ค้นพบและเป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดไข้หวัดในเด็ก ๆ มานานแล้ว แต่ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมานี้ เริ่มมีการรายงานของการติดเชื้อไวรัสโคโรนาอุบัติใหม่ ซึ่งเป็นการติดต่อจากสัตว์สู่คน สำหรับเชื้อไวรัสโคโรนาที่รายงานติดต่อจากสัตว์สู่คนตัวแรก คือ เชื้อไวรัสโคโรนาที่ทำให้เกิดโรคซาร์ส ซึ่งเป็นการติดมาจากตัวชะมดมาสู่คนและมีการระบาดในประเทศจีน ต่อมาเกิดการอุบัติของเชื้อไวรัสโคโรนาตัวที่สองที่ทำให้เกิดโรคเมอร์ส ซึ่งพบจุดกำเนิดที่ประเทศแถบตะวันออกกลางซึ่งมีอูฐเป็นพาหะ
และเมื่อเดือนธันวาคม 2562 มีการระบาดของโรคปอดอักเสบเมืองอู่ฮั่น ประเทศจีน ซึ่งค้นพบว่าเกิดจากเชื้อไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019 หรือโรค COVID-19 สาเหตุที่ชัดเจนว่าเชื้อไวรัสชนิดนี้ติดต่อมาจากสัตว์ชนิดใดอาจไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด แต่จากการตรวจทางพันธุกรรมพบว่า เชื้อนี้มีความใกล้เคียงกับไวรัสโคโรนาในค้างคาวที่สุด ซึ่งต่อมาพบว่ามีการแพร่เชื้อจากคนไปสู่คน
แผลงฤทธิ์แพร่เชื้ออย่างไร
โรค COVID-19 แพร่เชื้อจากคนไปสู่คนผ่านทางละอองฝอยจากการไอและจามเป็นหลัก พบว่าเชื้อสามารถคงทนอยู่ในสิ่งแวดล้อมและวัตถุต่าง ๆ เช่น อยู่บนพลาสติกและเสตนเลสได้ถึง 3 วัน เป็นต้น รวมทั้งมีการตรวจพบเชื้อในอุจจาระของผู้ที่มีการติดเชื้อได้เป็นเวลาหลายวัน หากเราไปสัมผัสกับวัตถุหรือสิ่งแวดล้อมต่าง ๆ ที่มีเชื้อไวรัสชนิดนี้ และเอามาป้ายตาจมูกปากก็อาจทำให้ติดเชื้อได้เช่นกัน โรค COVID-19 มีระยะฟักตัว 1 - 14 วัน โดยที่ร้อยละ 99 ของผู้ป่วยจะแสดงอาการใน 14 วันหลังจากสัมผัสโรค อย่างไรก็ตามมีรายงานผู้ป่วยส่วนน้อยอาจมีระยะฟักตัวถึงเกือบ 1 เดือน และผู้ติดเชื้อไวรัส COVID-19 บางส่วนอาจจะไม่มีอาการ ซึ่งพบมีรายงานเด็กที่สัมผัสเชื้อและติดเชื้อโดยไม่แสดงอาการถึงร้อยละ 4-15 แต่สามารถแพร่เชื้อให้กับผู้อื่นได้
อาการแสดงของการติดเชื้อ COVID-19 มีความหลากหลายตั้งแต่เป็นไข้หวัดเล็กน้อย หรือมีอาการคล้ายไข้หวัดใหญ่ มีไข้สูง เจ็บคอ ไอ มีน้ำมูก ปวดศีรษะ ปวดกล้ามเนื้อ และในจำนวนนี้มีรายงานถึงร้อยละ 10 ที่มีอาการของระบบทางเดินอาหารร่วมด้วย เช่น คลื่นไส้ อาเจียน ท้องเสีย และหากผู้ที่ติดเชื้อมีอาการมากขึ้นก็อาจมีอาการแสดงของปอดอักเสบ ปอดอักเสบอย่างรุนแรง บางรายอาจมีอาการเหมือนติดเชื้อในกระแสเลือด ช็อก หรือการทำงานของอวัยวะต่าง ๆ ในร่างกายล้มเหลว บางรายอาจถึงแก่ชีวิตได้ รายงานอัตราการเสียชีวิตโดยภาพรวมประมาณร้อยละ 2 แต่อาจจะสูงขึ้นในผู้สูงอายุและผู้ที่มีโรคประจำตัว เช่น เบาหวาน โรคอ้วน โรคหัวใจ ภูมิคุ้มกันบกพร่อง เป็นต้น
สำหรับเด็ก ๆ COVID-19 อันตรายอย่างไร
สำหรับเด็ก ๆ ส่วนใหญ่แล้วเมื่อมีการติดโรค COVID-19 จะมีอาการน้อยกว่าผู้ใหญ่มาก และกว่าร้อยละ 90 จะมีประวัติสัมผัสกับบุคคลในครอบครัวที่มีการติดเชื้อ เด็ก ๆ อาจจะติดเชื้อโดยไม่มีอาการ และส่วนใหญ่ก็จะมีอาการเหมือนเป็นไข้หวัดทั่วไป ซึ่งมักจะหายได้เองภายใน 1-2 สัปดาห์ มีรายงานผู้ป่วยที่เป็นโรค COVID-19 ที่มีอาการหนักและวิกฤตร้อยละ 6 ในขณะที่ผู้ใหญ่ที่มีอาการหนักและวิกฤตพบมากภึงร้อยละ 19 โดยกลุ่มเสี่ยงที่อาจจะมีอาการรุนแรงในเด็ก ได้แก่ ทารกและเด็กเล็กอายุน้อยกว่า 5 ปี
เมื่อไรจะสงสัยว่าเด็ก ๆ เข้าข่ายติดเชื้อไวรัส COVID-19
โดยทั่วไป หากแพทย์จะสงสัยว่าเด็ก ๆ เข้าข่ายติดเชื้อไวรัส COVID-19 หากตรวจพบว่าเด็ก ๆ มีอุณหภูมิร่างกายสูงกว่า 37.5
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.healthydee.moph.go.th/
ไมโครซอฟท์ออกประกาศแจ้งเตือนช่องโหว่ CVE-2021-40444 ช่องโหว่รันโค้ดระยะไกลอาศัยวางไฟล์ Office ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อให้ ActiveX ใน Internet Explorer เปิดขึ้นมารัน ตอนนี้มีการโจมตีแล้วและยังไม่มีแพตช์
ไมโครซอฟท์ระบุว่า Windows Defender ตรวจสอบการโจมตีแบบนี้ได้แล้ว หากพบจะแจ้งเตือนว่า "Suspicious Cpl File Execution" แต่หากต้องการลดผลกระทบจากช่องโหว่ก็สามารถปิดการทำงาน ActiveX ใน Internet Explorer ไปได้
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.blognone.com
วัคซีนสำหรับโรคโควิด-19
เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยลดปัญหาการแพร่ระบาดของโรค
ลดความเสี่ยงต่อการติดเชื้อแบบมีอาการรุนแรงหรือโอกาสเสียชีวิตจากโรคโควิด-19
ปัจจุบันในประเทศไทย (ข้อมูล ณ วันที่ 26 เมษายน
2564) มีวัคซีนที่ได้รับการจัดสรรเพื่อการฉีดให้กับประชาชนกลุ่มเสี่ยง
เช่น ผู้สูงอายุ ผู้ที่มีโรคเรื้อรังต่างๆ ผู้ที่มีภาวะอ้วน
และบุคลากรทางการแพทย์ที่ปฏิบัติงานในด่านหน้า จำนวน 2 ชนิดด้วยกัน
คือ วัคซีนโคโรนาแวค หรือ ซิโนแวค (CoronaVac หรือ Sinovac
COVID-19 vaccine) และวัคซีนป้องกันโควิด-19 แอสตร้าเซเนกา
(COVID-19 Vaccine AstraZeneca) สำหรับวัคซีนชนิดอื่นๆ
ที่มีทั่วโลกนั้นอยู่ในระหว่างกระบวนการจัดหาโดยกระทรวงสาธารณสุขเพื่อการเข้าถึงวัคซีนที่เหมาะสมสำหรับการทำให้เกิดภูมิคุ้มกันหมู่
(herd immunity) เพื่อควบคุมการแพร่ระบาดของโรคโควิด-19
ในประเทศไทย
ผลข้างเคียงจากการฉีดวัคซีนป้องกันโควิด-19
มีอะไรบ้าง
ผลข้างเคียงจากการฉีดวัคซีนป้องกันโควิด-19 โดยทั่วไปมักไม่รุนแรงและหายเองได้ภายใน
2-3 วัน อาการส่วนใหญ่ที่พบภายหลังการฉีดได้แก่
ปวดบริเวณที่ฉีด
มีไข้ต่ำๆ
ปวดศีรษะ อ่อนเพลีย
คลื่นไส้
อาเจียน (น้อยกว่า 5 ครั้ง)
ข้อมูลจากกรมควบคุมโรค
กระทรวงสาธารณสุข ณ วันที่ 25 เมษายน 2564 พบรายงานอาการข้างเคียงข้างต้นหรืออาการอื่นๆ
ที่มีความรุนแรงที่ได้รับการยืนยันจากผู้เชี่ยวชาญของกรมควบคุมโรคทั้งหมด 13
ราย จากการฉีดทั้งหมด 1.15 ล้านโดส
และไม่พบการเสียชีวิตที่มีสาเหตุมาจากวัคซีนที่ได้รับการรายงาน2 อย่างไรก็ตามในช่วงเดือนเมษายนที่ผ่านมามีรายงานการเกิดผลข้างเคียงทางระบบประสาท
เช่น แขน-ขาอ่อนแรง ปากเบี้ยว คล้ายอัมพฤกษ์-อัมพาต หลังจากการฉีดวัคซีน
และทำให้เกิดความกังวลใจสำหรับผู้ที่วางแผนหรือกำลังจะได้รับวัคซีนตามที่ลงทะเบียนไว้
ผลข้างเคียงทางระบบประสาทนี้อาจเกิดได้จาก 2 สาเหตุหลักได้แก่
1.การเกิดหลอดเลือดในสมองอุดตันจากภูมิคุ้มกันภายหลังได้รับวัคซีน
มักเกิดขึ้นหลังจากได้รับวัคซีนไปแล้ว 4-30 วัน
และมักพบในผู้หญิงอายุน้อยกว่า 55 ปี
นอกจากนี้ยังอาจพบการอุดตันของหลอดเลือดที่ปอด ทางเดินอาหาร หรือขาได้เช่นกัน
โดยปัญหานี้มีข้อมูลการรายงานว่าอาจจะสัมพันธ์กับการฉีดวัคซีนแอสตร้าเซเนกา,
และจอห์นสันแอนด์จอห์นสัน (Johnson & Johnson)6 อย่างไรก็ตาม อุบัติการการเกิดผลข้างเคียงนี้อยู่ในช่วง 1-8 คนจากทั้งหมด 1 ล้านคนที่ได้รับการฉีดวัคซีน
ซึ่งถือว่าต่ำกว่าอัตราการเกิดหลอดเลือดอุดตันโดยทั่วไป
2.การตอบสนองจากความเครียดที่เกิดจากการฉีดวัคซีน หรือ Immunization
Stress Related Response (ISRR อ่านว่า ไอ-เอส-อาร์-อาร์)
ซึ่งเป็นกลุ่มอาการหรืออาการแสดงที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาของการฉีดวัคซีนใดๆ
(ไม่จำเพาะกับวัคซีนป้องกันโควิด-19) และยังไม่ทราบกลไกที่แน่ชัด
แต่อาจเป็นผลมาจากความเครียดหรือความวิตกกังวล เช่น ความเครียดจากการถูกฉีดวัคซีน
(หรือบางรายอาจจะกลัวเข็มฉีดยา) ความวิตกกังวลต่อผลข้างเคียงจากการฉีดวัคซีน
ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับการเกิดลิ่มเลือดอุดตันแต่อย่างใด อาการของ ISRR ที่พบมีตั้งแต่ ใจสั่น หน้ามืด เป็นลม ไปจนถึงอาการทางระบบประสาท เช่น ปวด
เสียว ชา หรือแปล๊บๆ ตามแขนขา ชารอบปาก พูดไม่ชัด การเคลื่อนไหวผิดปกติชั่วคราว
อ่อนเพลีย มึนศีรษะ ตามัว
ซึ่งในประเทศไทยพบรายงานอาการในลักษณะนี้ภายหลังการฉีดวัคซีน Sinovac เป็นหลัก แต่ไม่ได้พบในคนทุกรายที่ได้รับการฉีดวัคซีน
โดยอาการเหล่านี้มักเกิดขึ้นภายใน 30 นาทีหลังจากการได้รับวัคซีน
และเกิดเพียงชั่วคราว ส่วนใหญ่สามารถหายเองได้ใน 3 วัน
อาการผิดปกติทางระบบประสาททั้งสองสาเหตุแม้จะมีอาการแสดงออกที่คล้ายคลึงกัน
และการเกิดอาจจำเพาะกับชนิดวัคซีนที่ได้รับ
แต่มีความแตกต่างด้านระยะเวลาในการเกิดปัญหา และการจัดการปัญหา
ดังนั้นผู้ที่เข้ารับวัคซีนควรปฏิบัติตามคำแนะนำของบุคลากรทางการแพทย์ ณ
สถานพยาบาลรับการฉีดวัคซีนอย่างเคร่งครัดเพื่อให้เกิดการจัดการที่เหมาะสมและทันท่วงที
ควรปฏิบัติตัวอย่างไรเพื่อลดความเสี่ยงหรือผลกระทบจากผลข้างเคียงจากการฉีดวัคซีนป้องกันโควิด-19
เมื่อตัดสินใจเข้ารับการฉีดวัคซีนและได้รับนัดหมายเรียบร้อยแล้ว
ผู้เข้ารับการฉีดวัคซีนอาจปฏิบัติตัวในเบื้องต้นดังนี้
ก่อนเข้ารับการฉีดวัคซีน
- พักผ่อนให้เพียงพอเพื่อลดความเครียดของร่างกายและจิตใจก่อนเข้ารับการฉีดวัคซีน
- ดื่มน้ำอย่างเพียงพอเพื่อป้องกันภาวะขาดน้ำ
วันที่เข้ารับการฉีดวัคซีน
- สวมใส่เสื้อผ้าที่สบาย ระบายอากาศได้ดี
ไม่คับแน่นจนเกินไปจนทำให้ร้อน หรือยากต่อการฉีดวัคซีน
- แจ้งบุคลากรทางการแพทย์เกี่ยวกับประวัติโรคประจำตัว ประวัติแพ้ยา
อาหาร หรือสารเคมีต่างๆ และหากมีบัตรแพ้ยา ควรพกติดตัวไปด้วย
- เมื่อได้รับการฉีดวัคซีนควรพักรอที่สถานพยาบาลอย่างน้อย 30
นาที เพื่อการติดตามเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์จากการฉีดวัคซีน
แพ้วัคซีน และรับการประเมินจากแพทย์อย่างเหมาะสมได้ทันท่วงที
- หากมีอาการอ่อนเพลียหรือง่วงหลังจากฉีดวัคซีน
ควรหลีกเลี่ยงการขับรถทางไกลหรือใช้เครื่องจักรที่ต้องใช้สมาธิสูง
หลังจากการฉีดวัคซีน
- ในช่วง 30 วันหลังฉีดวัคซีน (ทั้งเข็มที่ 1
และ 2) ควรสำรวจตนเองว่ามีอาการของหลอดเลือดอุดตัน
(โดยเฉพาะผู้ที่ฉีดวัคซีนแอสตร้าเซเนกา) เช่น ปวดศีรษะรุนแรง แขนขาชา/อ่อนแรง
หน้าเบี้ยว ปากเบี้ยว พูดไม่ชัด ชัก ตามัว เห็นภาพซ้อน เหนื่อยง่าย หายใจลำบากหรือติดขัด
เจ็บแน่นหน้าอก ปวดท้องหรือปวดหลังรุนแรง ขาบวมแดง หรือ ซีดเย็น หากมีอาการดังกล่าวให้รีบมาพบแพทย์ที่โรงพยาบาลเพื่อรับการประเมินและจัดการที่เหมาะสม
- หากผลข้างเคียงหลังจากฉีดวัคซีน เช่น ปวด ไข้ อ่อนเพลีย คลื่นไส้
อาเจียน หรืออาการชา นั้นแย่ลงหรือไม่มีแนวโน้มจะดีขึ้นภายใน 72 ชั่วโมง ควรมาพบแพทย์ที่โรงพยาบาล
- หากมีอาการปวดบริเวณที่ฉีด อาจรับประทานยาแก้ปวด เช่น พาราเซตามอล
เพื่อบรรเทาอาการได้
สรุป
วัคซีนป้องกันโควิด-19
ช่วยลดโอกาสในการมีอาการติดเชื้อรุนแรงหรือเสียชีวิตจากการติดเชื้อ
และช่วยสร้างภูมิคุ้มกันหมู่เพื่อลดการระบาดของโรค
อีกทั้งผลข้างเคียงโดยทั่วไปมักไม่รุนแรงและหายได้เอง
กรณีของผลข้างเคียงที่รุนแรงนั้นพบได้น้อยและบางส่วนสามารถติดตามอาการและจัดการได้หากบุคลากรทางการแพทย์ได้รับข้อมูลอย่างทันท่วงที
ตลอดจนเมื่อผู้รับการฉีดวัคซีนทราบวิธีปฏิบัติตัวที่เหมาะสม ดังนั้น
ในภาพรวมจึงอาจพิจารณาว่าการฉีดวัคซีนป้องกันโควิด-19 มีประโยชน์มากกว่าผลข้างเคียงที่อาจเกิดขึ้นหรือโอกาสเกิดความเจ็บป่วยที่รุนแรงหรือเสียชีวิตหากมีอาการติดเชื้อ
ทั้งนี้การตัดสินใจเข้ารับการฉีดวัคซีนหรือไม่ก็อาจขึ้นกับวิจารณญาณของแต่ละบุคคลต่อข้อมูลที่ได้รับและบริบทของตนเอง
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.healthydee.moph.go.th/
การเขียนหนังสือราชการควรใช้ภาษาที่สื่อความหมายได้อย่างถูกต้องเหมาะสมตามกาลเทศะและใช้ภาษาที่สุภาพเพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจตรงตามวัตถุประสงค์ ซึ่งเป็น “ศิลปะ” ในการเลือกใช้สำนวนภาษาของผู้เขียนและขึ้นอยู่กับวัฒนธรรมองค์กรนั้น ๆ ด้วย
กฎของมัวร์กล่าวไว้ว่าทรานซิสเตอร์ในวงจรไอซีจะมีจำนวนเพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัวทุกๆ 2 ปี ในวงจรขนาดเท่าเดิม หากกฎข้อนี้ยังคงเป็นจริงไปเรื่อยๆ สักวันหนึ่งทรานซิสเตอร์ก็จะมีขนาดเล็กลงจนแทบจะเท่ากับอะตอม เมื่อถึงเวลานั้น ฟิสิกส์ในชีวิตประจำวันจะไม่สามารถอธิบายปรากฎการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นภายในวงจรได้อีกต่อไป ฟิสิกส์ควอนตัมจะเข้ามามีบทบาทแทน
แต่แทนที่จะเพิ่มแค่จำนวนทรานซิสเตอร์ขนาดเล็กเข้าไปเรื่อยๆ ก็มีนักวิทยาศาสตร์ปิ๊งไอเดีย ว่าทำไมไม่ลองเอาสมบัติบางประการในฟิสิกส์ควอนตัมมาใช้ในการคำนวณซะเลยล่ะ ไอเดียที่ว่านี้กลายร่างมาเป็นศาสตร์ใหม่ เรียกว่า “การประมวลผลควอนตัม” (quantum computing) ศาสตร์นี้เริ่มมีมาในช่วงต้นปี 1980 แล้ว แต่ยังไม่ได้รับความสนใจมากนัก จนกระทั่งปี 1994 ถึงจะเริ่มมาบูม เนื่องจากมีคนพัฒนาอัลกอริทึมหาตัวประกอบเฉพาะของจำนวนเต็มขนาดใหญ่ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้สำเร็จ อัลกอริทึมนี้ประมวลผลได้เร็วมากเสียจนสะเทือนวงการวิทยาการเข้ารหัสกันเลยทีเดียว
สรุปแล้ว คอมพิวเตอร์ควอนตัมก็คือคอมพิวเตอร์ที่เอาสมบัติของฟิสิกส์ควอนตัมมาใช้ในการประมวลผลนั่นเอง
คอมพิวเตอร์ควอนตัมของศูนย์วิจัย QuTech แห่ง Delft University of Technology ประเทศเนเธอร์แลนด์ (ที่มาภาพ: TEDx Amsterdam)
แล้วสมบัติของฟิสิกส์ควอนตัมอะไรบ้างหล่ะที่ถูกนำมาใช้ เพื่อตอบคำถามนี้ ผมจะพาไปแนะนำให้รู้จักกับ “คิวบิต” หน่วยข้อมูลที่เล็กที่สุดในคอมพิวเตอร์ควอนตัม
เป็นที่รู้กันว่าคอมพิวเตอร์คลาสสิกจะมีหน่วยแทนข้อมูลที่เล็กที่สุดคือบิต (bit) ในข้อมูล 1 บิต จะมีอยู่ด้วยกัน 2 สถานะ ได้แก่ 0 และ 1 (หลังจากนี้จะใชัคำว่า “คอมพิวเตอร์คลาสสิก” เรียกคอมพิวเตอร์ที่เราใช้งานกันอยู่ในปัจจุบัน)
ในคอมพิวเตอร์ควอนตัม ข้อมูลบิตจะมีสถานะพิเศษอีกอย่างหนึ่ง เรียกว่า superposition เป็นสถานะที่บิตเป็นทั้ง 0 และ 1 ในเวลาเดียวกัน เลียนแบบสถานะ quantum superposition ของอนุภาคขนาดเล็ก โดยบิตในคอมพิวเตอร์ควอนตัมนี้มีชื่อเรียกกันเล่นๆ ว่า “คิวบิต” (qubit มาจากคำว่า quantum bit)
วัสดุทางกายภาพที่จะใช้แทนข้อมูลคิวบิต ก็เลยเป็นอนุภาคขนาดเล็ก และสมบัติบางประการของมันมีสถานะ quantum superposition ตัวอย่างเช่น ขั้ว (polarization) ของอนุภาคโฟตอนของแสง หรือสปิน (spin) ของอนุภาค
อย่าเพิ่งเข้าใจผิดนะครับว่า superposition คือสถานะหมายเลข 2 ต่อจาก 0 และ 1 จริงๆ แล้วคิวบิตในสถานะ superposition นั้นยังไม่เป็นข้อมูลที่จะเอามาใช้จริงได้ แต่ต้องถูกนำไปวัดก่อน เรียกกระบวนการนี้ว่า “measurement” เมื่อคิวบิตถูกวัดแล้ว มันต้องตัดสินใจทันทีว่าจะเป็น 0 หรือ 1 โดยดูจากความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนสถานะที่คิวบิตถูกตั้งเอาไว้
เราสามารถแก้ไขความน่าจะเป็นของการวัดคิวบิตเพื่อใช้คำนวณได้ เช่น อาจจะแก้สถานะ superposition ให้มีโอกาสถูกวัดได้สถานะ 1 สัก 70% หรือในกรณีของคิวบิต 2 ตัว เมื่อเข้าสถานะ superposition มันจะมีสถานะ 00, 01, 10, และ 11 พร้อมๆ กัน และเราก็สามารถปรับแก้ความน่าจะเป็นของการวัดให้สถานะ 00 มีโอกาสถูกวัดเจอได้สูงกว่าสถานะอื่นๆ
คลิปอธิบายสถานะ quantum superposition ของอนุภาค
รายละเอียดของคิวบิตข้างต้นนี้อาจจะยังไม่ถูกต้องร้อยเปอร์เซ็นต์ สถานะของคิวบิตแท้จริงแล้วไม่จำเป็นต้องเป็น 0 หรือ 1 เสมอไป ขึ้นอยู่กับตัว measurement แต่ในขั้นต้นให้เข้าใจกันแบบนี้ก็พอครับ
นักวิทยาศาสตร์คาดการณ์ไว้ว่าคุณสมบัติ superposition ของคิวบิตจะเป็นคุณสมบัติหนึ่งที่สามารถนำไปสร้างอัลกอริทึมสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม และจะช่วยให้ประมวลผลได้รวดเร็วขึ้นกว่าเดิม ลองดูสถานการณ์สมมติต่อไปนี้ประกอบ (หลังจากนี้จะใช้คำว่า “อัลกอริทึมควอนตัม” เรียกอัลกอริทึมสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม)
กระบวนการ quantum parallelism ของคอมพิวเตอร์ควอนตัม (บนขวา) เทียบกับ serial computing (บนซ้าย) และ parallel computing (ล่าง) ของคอมพิวเตอร์คลาสสิก (ที่มาภาพ: งานวิจัยตีพิมพ์ลง IEEE Access Journal)
สมมติว่าเราจะไขล็อก (เปรียบเสมือนฟังก์ชัน) โดยมีกุญแจ (เปรียบเสมือนข้อมูล input) มาให้ 8 ดอก และให้การปลดล็อกสำเร็จหรือไม่สำเร็จเป็น output ของฟังก์ชัน ในบรรดากุญแจทั้ง 8 ดอกนี้จะมีเพียงดอกเดียวเท่านั้นที่สามารถปลดล็อกได้สำเร็จ และการปลดล็อกสำเร็จคือ output ที่เราต้องการ
ถ้าเป็นคอมพิวเตอร์คลาสสิก เราจะต้องหยิบกุญแจขึ้นมาไขทีละดอกจนกว่าจะเจอดอกที่สามารถปลดล็อกได้ หรือไม่งั้น เราอาจจะพิมพ์ล็อกขึ้นมาหลายๆ ชุด แล้วให้กุญแจแต่ละดอกไขของใครของมันพร้อมๆ กันได้ โดยแลกกับการใช้ทรัพยากรที่เพิ่มขึ้น
แต่สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมนั้น ตัวกุญแจสามารถสร้างสถานะ superposition เสมือนกับว่ามีอยู่ 8 ดอกพร้อมๆ กัน แล้วปลดล็อกพร้อมกันทีเดียวได้เลย กระบวนการในลักษณะนี้ถูกเรียกว่าการประมวลผลควอนตัมแบบขนาน (quantum parallelism)
กระบวนการ quantum parallelism เป็นจุดเริ่มต้นของกระบวนการในอัลกอริทึมควอนตัมหลายๆ ตัว แต่นั่นยังไม่ใช่หัวใจสำคัญของอัลกอริทึมควอนตัม เพราะถ้าเป้าหมายจริงๆ คือการหากุญแจดอกที่ปลดล็อกได้ กระบวนการนี้ก็ไม่ช่วยอะไร
Scott Aaronson ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์แห่ง MIT ผู้เขียนหนังสือ “Quantum Computing since Democritus” ให้สัมภาษณ์กับ The Washington Post ว่าแท้จริงแล้วหัวใจสำคัญของอัลกอริทึมควอนตัมคือการดัดแปลงสถานะ superposition ของคิวบิตเพื่อให้ได้คำตอบที่ต้องการ โดยอาจจะเพิ่มโอกาสของการวัดได้คำตอบที่ต้องการให้สูงขึ้น และลดโอกาสของการวัดได้คำตอบที่ผิดให้น้อยลง
เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้น ผมจะขอพูดถึงอัลกอริทึมควอนตัม 2 ตัวด้วยกัน ได้แก่ Grover’s search algorithm และ Shor’s algorithm
Grover’s search algorithm: อัลกอริทึมค้นหาข้อมูลที่เร็วทะลุขีดจำกัด
อัลกอริทึมบนคอมพิวเตอร์คลาสสิกสำหรับค้นหาข้อมูลแบบ unstructured (ไม่มีระเบียบ ไม่มีการจัดเรียงหรือทำอะไรมาก่อน) ที่เร็วที่สุดแล้วคือ linear search คือไล่หาไปเรื่อยๆ จนกว่าจะเจอนั่นเอง ดังนั้น ถ้าข้อมูลดังกล่าวมีจำนวน 1,000,000 ชุด เหตุการณ์เลวร้ายที่สุดคือเราจะหาข้อมูลที่ต้องการเจอในรอบที่หนึ่งล้าน
แต่อัลกอริทึมควอนตัมของ Lov Grover นั้นสามารถค้นหาข้อมูลแบบ unstructured ได้ เลวร้ายสุดๆ ก็ใช้เวลาเพียงประมาณ 1,000 รอบเท่านั้น แล้วมันทำได้อย่างไร ขอให้สังเกตกราฟด้านล่างนี้ประกอบ
กราฟแสดงความน่าจะเป็นของการวัดข้อมูลคิวบิตแล้วได้ผลลัพธ์เป็นสถานะ 00, 01, 10, 11 ตามลำดับ ที่เปลี่ยนไปเมื่อผ่านอัลกอริทึมของ Grover (ที่มาภาพ: Vinayak Bhatt บน Quora)
สมมติว่ามีข้อมูลอยู่ 4 ชุด ได้แก่ ข้อมูลที่ตำแหน่ง 00, 01, 10, 11 ตามลำดับ โดยข้อมูลที่เราต้องการอยู่ที่ตำแหน่ง 10 ซึ่งกราฟแท่งจะถูกไฮไลต์ด้วยสีแดง เราจะต้องเตรียมคิวบิตไว้ทั้งหมด 4 สถานะ คือสถานะ 00, 01, 10, และ 11 ตามตำแหน่งของข้อมูล
อัลกอริทึมของ Grover จะมีกระบวนการดังนี้
นักวิทยาศาสตร์พิสูจน์มาแล้วว่า หากนำคิวบิตวนเข้ากระบวนการข้างต้นตั้งแต่ข้อ 2–5 ซ้ำไปเรื่อยๆ ประมาณ sqrt(N) รอบ เมื่อ N แทนจำนวนชุดข้อมูล ก็จะทำให้มีโอกาสวัดคิวบิตแล้วได้ตำแหน่งของข้อมูลที่เราต้องการสูงสุด
*** ถ้ายังงงๆ อยู่ ผมเขียนอธิบายอัลกอริทึมแบบละเอียดไว้ในคอมเมนต์ครับ
Shor’s algorithm: อัลกอริทึมหาตัวประกอบเฉพาะของจำนวนเต็มขนาดใหญ่
ตัวประกอบเฉพาะของจำนวนเต็มขนาดใหญ่ (เช่น 3233 = 53 × 61 แต่ในความเป็นจริงใช้ตัวเลขใหญ่กว่านี้มาก) ต้องใช้เวลานานมาก อาจนานนับร้อยปีกว่าจะหาเจอ นั่นทำให้กระบวนการเข้ารหัสทั้งหลายที่นิยมใช้กันในปัจจุบัน เช่น กระบวนการเข้ารหัส RSA พึ่งความยากของปัญหานี้ในการเข้ารหัสข้อมูล แต่ในปี 1994 Peter Shor คิดอัลกอริทึมควอนตัมเพื่อแก้ปัญหานี้ได้สำเร็จโดยเทียบกันแล้วอาจใช้เวลาเพียงไม่กี่ปีเท่านั้น (สำหรับผู้เรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์ ดูการเทียบ time complexity และ big O notation ของแต่ละอัลกอริทึมใน Wikipedia)
Peter Shor นักคณิตศาสตร์ประยุกต์ ศาสตราจารย์ประจำ MIT (ที่มาภาพ: Heidelberg Laureate Forum)
หลักการอัลกอริทึมของ Shor จะอาศัยการลดรูปปัญหา (problem reduction) โดยเอาวิธีการหาคาบของฟังก์ชัน f(x) = ax mod M (เมื่อ M แทนจำนวนเต็มบวกที่จะแยกตัวประกอบ และ a คือจำนวนเต็มบวกที่น้อยกว่า M) มาหาตัวประกอบเฉพาะของจำนวนเต็มแทน พูดง่ายๆ คือ ถ้าเราหาคาบของฟังก์ชันนี้ได้ เราก็จะสามารถหาตัวประกอบเฉพาะของจำนวนเต็มได้
ในการหาคาบของฟังก์ชันนั้นจะใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม แต่เนื่องจากกระบวนการมีความซับซ้อนมาก… (ก.ไก่ ล้านตัว) จึงขอบอกเพียงแค่ว่าในขั้นตอนหนึ่ง คิวบิตสถานะ superposition ที่ผ่านการคำนวณฟังก์ชันแล้ว จะถูกนำเข้าสู่กระบวนการ quantum Fourier transform ซึ่งจะทำให้มีโอกาสสูงที่วัดคิวบิตแล้ว จะได้ตัวเลขที่สามารถนำไปคำนวณต่อเพื่อหาคาบของฟังก์ชันต่อไป และพอได้คาบของฟังก์ชันแล้ว เราก็เอาตัวเลขนี้ไปคำนวณกลับให้ได้ตัวประกอบเฉพาะตัวหนึ่งของจำนวนเต็มนั่นเอง
อัลกอริทึมของ Shor สร้างผลกระทบต่อวิทยาการเข้ารหัสอย่างมหาศาล หากมีคนที่สามารถสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ขึ้นมาได้แล้วละก็ ข้อมูลเข้ารหัสทั้งหมดจะตกอยู่ในความเสี่ยงทันที (แต่ไม่ต้องกังวลไปครับ นักวิทยาศาสตร์ได้เตรียมวิธีการเข้ารหัสแบบอื่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ไว้บ้างแล้ว แต่เราจะไม่พูดถึงในบทความนี้)
อัลกอริทึมทั้งสองตัวอย่างที่ยกมานั้น เป็นเพียงอัลกอริทึมในเชิงทฤษฎีที่ยังต้องมีการทดสอบรันบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงๆ อย่างเมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา ก็มีคนทดสอบแยกตัวประกอบของ 200099 ด้วยอัลกอริทึมของ Shor โดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมได้แล้ว
อย่างไรก็ตาม การสร้างเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมให้ใช้งานได้จริงนั้นเป็นไปยากมาก เนื่องจากคอมพิวเตอร์จะต้องรักษาสถานะ superposition ของคิวบิตที่มีความเสถียรต่ำไว้ให้ได้
เนื่องจากคิวบิตเป็นอนุภาคเล็ก และอยู่ท่ามกลางอนุภาคอื่นๆ รายล้อมนับพัน จึงมีโอกาสสูงมากที่จะถูกอนุภาคในสภาพแวดล้อมเข้าไปรบกวนจนสถานะเปลี่ยนแปลงไป ทำให้ข้อมูลในสถานะ superposition สูญเสียไปด้วย เหตุการณ์ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเพียงแค่เสี้ยววินาทีเท่านั้น นอกจากนี้ ในทฤษฎี no-cloning บอกอีกว่า เราไม่สามารถคัดลอกสถานะของคิวบิตที่ไม่ทราบสถานะตัวหนึ่งไปยังคิวบิตอีกตัวหนึ่งได้ ทำให้การคัดลอกคิวบิตเพื่อสำรองข้อมูลเป็นไปไม่ได้ด้วย
คอมพิวเตอร์ควอนตัมจึงต้องถูกออกแบบขึ้นโดยปกป้องคิวบิตไม่ให้ถูกสภาพแวดล้อมรบกวน เพื่อให้คิวบิตคงสถานะ superposition ให้ได้นานที่สุดจนกว่าการคำนวณจะเสร็จสิ้น สิ่งเหล่านี้ เป็นอุปสรรคที่ทำให้เครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ไม่สามารถสร้างขึ้นมาได้โดยง่ายนัก นักวิทยาศาสตร์จึงต้องหาเทคนิคอื่นๆ เสริมเพื่อสร้างเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่สามารถใช้งานได้จริง
การสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่คงทนต่อสภาพแวดล้อมภายนอก ถือเป็นหลักเกณฑ์สำคัญข้อหนึ่งในการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมซึ่งตั้งขึ้นโดยนักฟิสิกส์ทฤษฎีนาม David DiVincenzo เรียกว่า DiVincenzo’s criteria มีทั้งหมด 5 หัวข้อ ดังนี้
กรณีที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับการสื่อสาร จะมีหลักเกณฑ์เพิ่มอีก 2 หัวข้อ คือ
David DiVincenzo นักฟิสิกส์ทฤษฎี ผู้อำนวยการสถาบันนาโนอิเล็กทรอนิกส์ทฤษฎีแห่งสถาบัน Peter Grünberg ใน Jülich ประเทศเยอรมัน และศาสตราจารย์ประจำสถาบันสารสนเทศควอนตัมแห่งมหาวิทยาลัย RWTH Aachen ประเทศเยอรมัน (ที่มาภาพ: ศูนย์วิจัย Forschungszentrum Jülich)
ปัจจุบัน หลายๆ สถาบันทั่วโลกทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และมหาวิทยาลัย ต่างก็เร่งมือให้การสนับสนุนและผลิตงานวิจัยด้านการประมวลผลควอนตัมกันมากขึ้นเรื่อยๆ จนเรียกได้ว่าเป็นยุคทองของการวิจัยด้านนี้ โดยส่วนใหญ่แล้วจะมุ่งสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมให้รองรับคิวบิตจำนวนมาก เพราะยิ่งมีคิวบิตในระบบมาก นักวิจัยก็จะสามารถใช้ทดลองรันอัลกอริทึมที่ซับซ้อน หรือรันด้วย input ขนาดใหญ่เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของมันได้
เป้าหมายสูงสุดของการวิจัยอย่างหนึ่ง คือการสร้างคอมพิวเตอร์ที่สามารถรันอัลกอริทึมใดๆ ก็ได้ นักวิทยาศาสตร์เรียกคอมพิวเตอร์ควอนตัมประเภทนี้ว่าเป็น universal ซึ่ง IBM คาดการณ์ไว้ว่าอาจจะต้องใช้คิวบิตมากกว่าหนึ่งแสนตัวเลยทีเดียว การสร้างคอมพิวเตอร์สเกลใหญ่และมีความซับซ้อนแบบนี้อาจต้องรอกันอีกนาน เพราะเรายังต้องหาองค์ความรู้ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคิวบิตในปริมาณมากๆ ทั้งกระบวนการตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาด วัสดุทางกายภาพอื่นๆ ที่ใช้แทนคิวบิต จนไปถึงสถาปัตยกรรมต่างๆ ของคอมพิวเตอร์ควอนตัม
อย่างไรก็ตาม วิทยาการต่างๆ ที่วิจัยกันออกมานั้นก็ทำให้การสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมสเกลใหญ่เข้าใกล้ความจริงมากขึ้นเรื่อยๆ บทความนี้จะพูดถึงงานวิจัยจากสองสถาบัน ได้แก่ IBM และกูเกิล
IBM: เจ้าพ่อแห่งวงการคอมพิวเตอร์ควอนตัม
IBM มีประวัติในด้านการสนับสนุนงานวิจัยด้านคอมพิวเตอร์ควอนตัมมาตั้งแต่ช่วงถือกำเนิดของศาสตร์นี้แล้ว ที่มา - IBM Quantum Computing
ปี 1981 IBM ร่วมกับ MIT จัดงานประชุมทางวิชาการ (conference) ครั้งแรก ในหัวข้อ “The Physics of Computation” ปรากฏว่าในงานนี้ Richard Feynman นักฟิสิกส์ทฤษฎี ได้ไปเสนอไอเดียเกี่ยวกับการสร้างเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อจำลองระบบควอนตัมไว้ (quantum simulation) ถือว่าเป็นการบุกเบิกศาสตร์การประมวลผลควอนตัมครั้งแรกๆ ในประวัติศาสตร์
ปี 1984 Charles Bennett นักวิทยาศาสตร์จาก IBM Research และ Gilles Brassard นักวิจัยจาก Université de Montréal ประเทศแคนาดา เสนอไอเดียการเข้ารหัสข้อมูลด้วยหลักการฟิสิกส์ควอนตัมในนาม “โปรโตคอล BB84” ถือเป็นโปรโตคอลการเข้ารหัสข้อมูลควอนตัมตัวแรกของโลก และในปี 1993 Bennett, Brassard และคณะก็เป็นกลุ่มแรกที่นำเสนอกระบวนการ quantum teleportation ซึ่งเป็นการส่งข้อมูลคิวบิตระยะไกลโดยใช้หลักการของ quantum entanglement
ปี 1996 David DiVincenzo ซึ่งทำงานที่ IBM ในสมัยนั้น นำเสนอหลักเกณฑ์ของการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัม 7 ข้อ ในนาม DiVincenzo’s criteria หลักเกณฑ์นี้ก็ถูกนำไปใช้ในการสร้างเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมในช่วงเวลาต่อมา
ปี 2001 IBM ประสบความสำเร็จในการแยกตัวประกอบเฉพาะของ 15 (= 3 × 5) ด้วยการรันอัลกอริทึมของ Shor บนคอมพิวเตอร์ควอนตัมประเภท NMR (nuclear magnetic resonance)
ปี 2012 IBM พบเทคนิคการสร้างคิวบิตที่สามารถรักษาสถานะ superposition ของคิวบิตไว้ได้นานถึง 100 ไมโครวินาที มากขึ้นเป็น 2–4 เท่าจากเดิม
ปี 2015 IBM พัฒนาเทคนิคการตรวจจับและแก้ไขความผิดพลาดของข้อมูลคิวบิต ทั้งความผิดพลาดแบบ bit-flip และความผิดพลาดแบบ phase-flip และพัฒนาเทคนิคการตรวจสอบความผิดพลาดของคิวบิตระหว่างกันด้วยการเรียงคิวบิตเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส ข่าวเก่า - IBM ประกาศความสำเร็จด้านการวิจัยควอนตัมคอมพิวเตอร์
และเมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา IBM เปิดตัวคลาวด์ประมวลผลควอนตัมชื่อว่า IBM Quantum Experience โดยเปิดโอกาสให้นักวิจัย นักศึกษา และบุคคลทั่วไป สามารถเข้าไปทดลองใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบ universal จำนวน 5 คิวบิต IBM กล่าวเพิ่มเติมว่าในทศวรรษหน้าจะสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบ universal ที่มีจำนวนคิวบิต 50–100 ตัว ข่าวเก่า - IBM เปิดตัวคลาวด์ทดลองใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับนักวิจัย
คลิปนำเสนอ IBM Quantum Experience
กูเกิล: คอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับงานด้าน AI
ปี 2013 กูเกิลจัดตั้ง Quantum Artificial Intelligence Lab (QuAIL) โดยได้รับความร่วมมือจากศูนย์วิจัย NASA Ames และ USRA (Universities Space Research Association) โดยซื้อเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมจากบริษัท D-Wave Systems แม้ว่าคอมพิวเตอร์ D-Wave Two ที่ซื้อมาในสมัยนั้นจะมีคิวบิตมากถึง 512 ตัว แต่ก็ไม่ได้เป็นคอมพิวเตอร์แบบ universal
วัตถุประสงค์หลักในการจัดตั้งแล็บของกูเกิล คือเพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการนำคอมพิวเตอร์ควอนตัมมาใช้ในงานด้าน machine learning โดยโฟกัสไปที่ปัญหาประเภท optimization นั่นคือปัญหาการเลือกสิ่งที่ดีที่สุดภายใต้เงื่อนไขและทรัพยากรจำกัด ที่มา - Google Research Blog
ปี 2014 กูเกิลขยายไปทำวิจัยด้านโปรเซสเซอร์สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมเพิ่มเติม โดยได้ทีมวิจัย Martinis Group จากมหาวิทยาลัย UC Santa Barbara มาช่วยเสริมทัพอีกแรง ที่มา - Google Research Blog
ปี 2015 กูเกิลเผยผลการวิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัม D-Wave ว่าสามารถแก้โจทย์ปัญหาได้เร็วกว่าอัลกอริทึมแบบเดิม ทั้ง simulated annealing และ quantum Monte Carlo มากถึง 108 เท่าเลยทีเดียว หลังจากที่ผ่านมา คอมพิวเตอร์ D-Wave เคยถูกตั้งข้อครหาถึงประสิทธิภาพของมัน ข่าวเก่า - กูเกิลเผยผลการวิจัยควอนตัมคอมพิวเตอร์ D-Wave แก้ปัญหาได้เร็วขึ้น 10^8 เท่า
และเมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา กูเกิลก็เผยความสำเร็จในการสร้างชิพคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาด 9 คิวบิต สามารถทำงานแบบ universal ได้ และมีระบบตรวจสอบและแก้ไขความผิดพลาดของคิวบิต (quantum error correction) ทำให้ในอนาคต นักวิจัยจะสามารถสร้างชิพที่มีจำนวนคิวบิตมากขึ้นเพื่อนำไปสร้างเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ได้ ข่าวเก่า - นักวิจัยกูเกิลสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบ “ลูกผสม” เข้าใกล้สู่การสร้างเพื่อใช้งานทั่วไป
คลิปเปิดตัว Quantum Artificial Intelligence Lab ของกูเกิล
บทความนี้อาจจะข้ามเนื้อหาบางส่วนเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมไปบ้าง (เช่น quantum entanglement, quantum simulation) แต่ก็เป็นการนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมในเบื้องต้น ซึ่งผมคิดว่าเพียงพอที่จะทำให้เห็นภาพได้ว่ามันคืออะไร มีดีกว่าคอมพิวเตอร์ที่เราใช้กันอยู่อย่างไร จะขอสรุปเพื่อเก็บประเด็นต่างๆ อีกสักรอบ
เราอาจจะไม่ได้เห็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคตอันใกล้นี้ และอาจจะยังไม่ทราบได้แน่ชัดว่ามันจะมีประโยชน์ต่อมวลมนุษยชาติมากน้อยแค่ไหน แต่การสนับสนุนงานวิจัยก็จะช่วยทำให้เราเดินทางเข้าสู่ยุคต่อไปของคอมพิวเตอร์ได้เร็วขึ้น หรืออย่างน้อย แม้จะมีคนพบว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่คุ้มที่จะสร้าง เราก็ได้เก็บเกี่ยวองค์ความรู้ในระหว่างทางไว้ เผื่อว่าจะใช้กรุยทางให้เกิดประโยชน์ในศาสตร์ด้านอื่นๆ ต่อไปได้
ขอขอบคุณข้อมูลจาก : www.blognone.com