JRIT ICHI

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา การประมวลผลด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ส่วนใหญ่พึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์เป็นหลัก ทั้งในด้านพลังประมวลผล การจัดเก็บข้อมูล และการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต แต่ในขณะที่จำนวนอุปกรณ์ IoT และข้อมูลจากปลายทางเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การส่งข้อมูลทั้งหมดขึ้นไปประมวลผลบนคลาวด์เริ่มไม่ตอบโจทย์ ทั้งในแง่ความเร็ว ความเป็นส่วนตัว และค่าใช้จ่าย เทคโนโลยี “Edge AI” จึงกลายมาเป็นคำตอบสำคัญในการยกระดับ AI ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และคาดว่าจะมีบทบาทอย่างมากในระบบเทคโนโลยีสมัยใหม่

Edge AI คือการนำโมเดล AI มารันอยู่ที่อุปกรณ์ปลายทาง เช่น กล้องวงจรปิด โทรศัพท์มือถือ อุปกรณ์ IoT รถยนต์ และเครื่องจักรในโรงงาน โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปให้เซิร์ฟเวอร์หรือคลาวด์ประมวลผล ซึ่งแตกต่างจากรูปแบบเดิมที่ข้อมูลจากอุปกรณ์จะถูกส่งผ่านเครือข่ายไปยังคลาวด์เพื่อวิเคราะห์แล้วส่งผลกลับมา ข้อจำกัดของวิธีดั้งเดิมคือความล่าช้า เมื่อปริมาณข้อมูลมหาศาลและเครือข่ายแออัด ทำให้ธุรกิจบางประเภทไม่สามารถรองรับความต้องการใช้งานแบบเรียลไทม์ได้ เช่น ระบบตรวจจับความผิดปกติในโรงงานหรือรถยนต์อัตโนมัติที่จำเป็นต้องตอบสนองทันที

จุดแข็งสำคัญของ Edge AI คือการลด Latency หรือเวลาหน่วง เพราะข้อมูลถูกประมวลผลใกล้ต้นทาง การตอบสนองจึงรวดเร็วขึ้นอย่างมาก ยกตัวอย่างระบบกล้องวงจรปิดที่สามารถประมวลผลใบหน้า ความเคลื่อนไหว และแจ้งเตือนได้ทันทีโดยไม่ต้องรอส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ หรือระบบโรงงานอัจฉริยะที่อุปกรณ์ตรวจสอบความสั่นสะเทือนและความร้อนของเครื่องจักรได้แบบเรียลไทม์ จึงช่วยป้องกันอุบัติเหตุและความเสียหายได้อย่างทันท่วงที

นอกจากเรื่องความเร็ว Edge AI ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลสุขภาพหรือภาพจากกล้อง จะไม่ถูกส่งขึ้นไปบนเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ลดความเสี่ยงต่อการถูกแฮ็กหรือรั่วไหล เหมาะอย่างยิ่งกับอุตสาหกรรมที่ต้องควบคุมข้อมูลอย่างเข้มงวด เช่น การแพทย์ การเงิน และความมั่นคงของรัฐ อีกทั้งยังช่วยลดต้นทุนด้านแบนด์วิดท์และค่าใช้จ่ายในการส่งข้อมูลจำนวนมากไปเก็บบนคลาวด์ ซึ่งในบางระบบอาจทำให้ธุรกิจประหยัดงบประมาณในระดับมหาศาล

เมื่อ AI อยู่บนปลายทาง อุปกรณ์ต้องมีความสามารถมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นชิปประมวลผลเฉพาะสำหรับ AI เช่น NPU (Neural Processing Unit) หรือ GPU ขนาดเล็กในอุปกรณ์พกพา การออกแบบโมเดล Machine Learning ให้มีขนาดเล็กลง และใช้งานพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ จึงเป็นความท้าทายสำคัญของนักพัฒนาและผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ในยุค Edge Computing ที่กำลังเติบโต

การประยุกต์ใช้งาน Edge AI เริ่มปรากฏชัดในหลายอุตสาหกรรม เช่น Smart City ใช้ระบบวิเคราะห์การจราจรบนกล้อง CCTV แบบเรียลไทม์ Smart Retail ใช้ตรวจจับลูกค้าและวิเคราะห์การซื้อสินค้าในร้านแบบอัตโนมัติ Smart Healthcare ใช้อุปกรณ์สวมใส่ตรวจวัดสัญญาณชีพเพื่อประเมินความเสี่ยงของผู้ป่วย และ Smart Manufacturing ใช้ตรวจสอบคุณภาพสินค้าระหว่างการผลิตแบบต่อเนื่อง โดยไม่ต้องส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ ปัจจัยสำคัญคือ Edge AI ช่วยให้ระบบ AI สามารถทำงานได้แม้ไม่มีอินเทอร์เน็ต หรือเครือข่ายไม่เสถียร ซึ่งเหมาะกับบริบทที่ต้องการความพร้อมและความแม่นยำสูง

แนวโน้มในอนาคต Edge AI จะยิ่งมีบทบาทมากขึ้นในโลกที่ทุกอุปกรณ์เชื่อมโยงกัน การคาดการณ์บางสำนักชี้ว่าอุปกรณ์ AI ที่อยู่ปลายทางจะเพิ่มขึ้นหลายเท่าตัวภายในไม่กี่ปี การแข่งขันจะอยู่ที่การออกแบบระบบให้ใช้งานจริงได้ทั้งด้านความเร็ว ความปลอดภัย และพลังประมวลผลในพื้นที่จำกัด องค์กรที่เริ่มนำ Edge AI ไปประยุกต์ใช้ก่อน จะได้เปรียบด้านข้อมูล ความสามารถวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และโอกาสสร้างบริการหรือโมเดลธุรกิจใหม่ที่ตอบโจทย์โลกยุคดิจิทัลอย่างแท้จริง

ผู้เขียน: ก้องปพัฒน์ กำจรจรุงวิทย์