ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດຂອບ (Edge AI) ໃນລົດໄຟຟ້າ

ໃນປັດຈຸບັນ, ອຸດສາຫະກຳລົດໄຟຟ້າ (EV) ກຳລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ຍຸກໃໝ່ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດຂອບ ຫຼື Edge AI. ສຳລັບວິສະວະກອນລະບົບຝັງຕົວ (Embedded Systems Engineers), ນີ້ແມ່ນໂອກາດອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການພັດທະນາລະບົບທີ່ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ໂດຍກົງຢູ່ພາຍໃນລົດໂດຍບໍ່ຕ້ອງເພິ່ງພາຄລາວ (Cloud) ຕະຫຼອດເວລາ.

ການນຳໃຊ້ Edge AI ໃນລົດໄຟຟ້າ ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມປອດໄພ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການຂັບຂີ່ໄດ້ຢ່າງມະຫາສານ. ດ້ວຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບ Real-time, ລະບົບສາມາດຕອບສະໜອງຕໍ່ສະຖານະການອັນຕະລາຍໄດ້ທັນທີ ^[1].

ຄວາມສຳຄັນຂອງການປະມວນຜົນຢູ່ທີ່ຂອບ (Edge Computing)

ວິສະວະກອນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າ Edge AI ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຊອບແວ, ແຕ່ມັນແມ່ນການລວມຕົວຂອງ Hardware ແລະ Software ທີ່ຊັບຊ້ອນ. ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຕ່າງໆພາຍໃນລົດຕ້ອງມີຄວາມໄວສູງ ແລະ ມີຄວາມໜ່ວງ (Latency) ຕ່ຳທີ່ສຸດ ^[2].

ເມື່ອລະບົບສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ເອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົ່ງຂໍ້ມູນໄປຫາເຊີບເວີ, ຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ ການພັດທະນາລະບົບຝັງຕົວ ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນເປັນອັນດັບໜຶ່ງໃນປັດຈຸບັນ ^[4].

ການປັບປຸງລະບົບຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຂັບຂີ່ (ADAS)

ລະບົບຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຂັບຂີ່ຂັ້ນສູງ ຫຼື ADAS ໄດ້ຮັບການພັດທະນາຢ່າງກ້າວກະໂດດດ້ວຍ Edge AI. ລະບົບສາມາດກວດຈັບວັດຖຸ, ຄົນຍ່າງ, ແລະ ປ້າຍຈະລາຈອນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງແມ່ນຍຳ ^[4]. ວິສະວະກອນລະບົບຝັງຕົວມີບົດບາດສຳຄັນໃນການອອກແບບ Algorithm ທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ພາຍໃຕ້ຂໍ້ຈຳກັດຂອງ Hardware.

ນອກຈາກນີ້, ການລວມເອົາ Computer Vision ເຂົ້າໄປໃນລະບົບຍັງຊ່ວຍໃຫ້ລົດເຂົ້າໃຈສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມຂ້າງໄດ້ດີຂຶ້ນ. ທ່ານສາມາດສຶກສາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ ເທັກໂນໂລຊີລະບົບຊ່ວຍຂັບຂີ່ອັດສະລິຍະ ADAS ແລະ ການຂັບຂີ່ອັດຕະໂນມັດ ເພື່ອເຂົ້າໃຈພາບລວມຂອງລະບົບນີ້.

ສິ່ງທ້າທາຍສຳລັບວິສະວະກອນລະບົບຝັງຕົວ

ການອອກແບບຊິບ AI ສຳລັບລົດໄຟຟ້າຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງການໃຊ້ພະລັງງານ. ເນື່ອງຈາກລົດໄຟຟ້າຕ້ອງການປະຢັດພະລັງງານໃຫ້ໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ, Hardware ທີ່ໃຊ້ຕ້ອງມີປະສິດທິພາບສູງແຕ່ກິນໄຟຕ່ຳ ^[2].

ວິສະວະກອນຕ້ອງເລືອກໃຊ້ຊິບປະມວນຜົນທີ່ເໝາະສົມ ເພື່ອຮອງຮັບວຽກງານທີ່ໜັກໜ່ວງເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນພາບຈາກກ້ອງຫຼາຍຕົວພ້ອມກັນ. ການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບ ຊິບ AI ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຂອບ ຈຶ່ງເປັນທັກສະທີ່ຈຳເປັນຫຼາຍໃນຍຸກນີ້ ^[2].

ອະນາຄົດຂອງລະບົບນິເວດລົດໄຟຟ້າ

Generative AI ກຳລັງເຂົ້າມາມີບົດບາດໃນການປ່ຽນແປງປະສົບການການໃຊ້ລົດໄຟຟ້າ. ມັນບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງແຕ່ການຂັບຂີ່, ແຕ່ລວມເຖິງການປັບແຕ່ງການຕັ້ງຄ່າພາຍໃນລົດໃຫ້ເຂົ້າກັບຜູ້ຂັບຂີ່ແຕ່ລະຄົນ ^[5].

ຜູ້ຜະລິດໃນອາຊີກຳລັງຫັນມາໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ. ການລົງທຶນໃນເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ຈະເປັນຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດຂອງບໍລິສັດຜູ້ຜະລິດລົດຍົນໃນອະນາຄົດ ຕາມທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ໃນບົດວິເຄາະ ^[3].

ການຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ

ເມື່ອລົດມີຄວາມເປັນອັດສະລິຍະຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ (Cybersecurity) ກໍຍິ່ງສຳຄັນ. Edge AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການຖືກໂຈມຕີຜ່ານເຄືອຂ່າຍ ເພາະຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ຖືກປະມວນຜົນພາຍໃນລົດ ^[1].

ວິສະວະກອນຕ້ອງອອກແບບລະບົບໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດທີ່ແໜ້ນໜາ. ນີ້ລວມເຖິງການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ ແລະ ຂໍ້ມູນການຂັບຂີ່ທີ່ລະອຽດອ່ອນ ^[5].

ສະຫຼຸບ

ການນຳໃຊ້ Edge AI ໃນລົດໄຟຟ້າແມ່ນການປະຕິວັດອຸດສາຫະກຳຍານຍົນ. ສຳລັບວິສະວະກອນລະບົບຝັງຕົວໃນລາວ, ການພັດທະນາທັກສະດ້ານ AI ແລະ ການອອກແບບ Hardware ທີ່ທັນສະໄໝຈະເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການສ້າງນະວັດຕະກຳໃໝ່ໆ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສຶກສາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ, ທ່ານສາມາດອ່ານບົດຄວາມກ່ຽວກັບ ລົດໄຟຟ້າ ແລະ ຕາໜ່າງພະລັງງານອັດສະລິຍະ ເພື່ອເບິ່ງພາບລວມຂອງການຄຸ້ມຄອງພະລັງງານໃນອະນາຄົດ.

More Information

1. Edge AI: ການປະມວນຜົນປັນຍາປະດິດໂດຍກົງເທິງອຸປະກອນ (On-device) ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາຄລາວ, ເພີ່ມຄວາມໄວໃນການຕອບສະໜອງ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ.
2. ADAS: ລະບົບຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຂັບຂີ່ຂັ້ນສູງທີ່ໃຊ້ເຊັນເຊີ ແລະ AI ເພື່ອເພີ່ມຄວາມປອດໄພໃນການຂັບຂີ່, ເຊັ່ນ: ການເບຣກອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການຮັກສາເລນ.
3. Embedded Systems: ລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໜ້າທີ່ສະເພາະພາຍໃນອຸປະກອນຕ່າງໆ, ເຊິ່ງເປັນຫົວໃຈຫຼັກຂອງການຄວບຄຸມລົດໄຟຟ້າ.
4. Computer Vision: ສາຂາຂອງ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດ "ເບິ່ງເຫັນ" ແລະ ຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ມູນຈາກພາບ ຫຼື ວິດີໂອໄດ້, ເຊິ່ງສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບລົດອັດຕະໂນມັດ.
5. Generative AI: ປັນຍາປະດິດທີ່ສາມາດສ້າງເນື້ອຫາ ຫຼື ຂໍ້ມູນໃໝ່ໆໄດ້, ເຊິ່ງໃນລົດໄຟຟ້າສາມາດນຳມາໃຊ້ໃນການປັບແຕ່ງປະສົບການຜູ້ໃຊ້ ແລະ ການໂຕ້ຕອບແບບອັດສະລິຍະ.