Spiking Neural Networks (SNN): ເຕັກໂນໂລຊີ AI ຍຸກໃໝ່ທີ່ເຮັດວຽກຄືສະໝອງຄົນ?

ໃນຍຸກທີ່ທຸກຄົນເວົ້າເຖິງຄວາມສະຫຼາດຂອງ AI ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຂຽນບົດຄວາມ, ການສ້າງຮູບພາບ ຫຼື ການຊ່ວຍວາງແຜນທຸລະກິດ, ທ່ານເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າ AI ເຫຼົ່ານັ້ນຕ້ອງໃຊ້ພະລັງງານໄຟຟ້າຫຼາຍປານໃດເພື່ອໃຫ້ມັນສະຫຼາດໄດ້ຂະໜາດນີ້? ຄຳຕອບຄື: ມັນໃຊ້ພະລັງງານມະຫາສານຫຼາຍ! ຖ້າທຽບໃສ່ສະໝອງຂອງມະນຸດເຮົາ ທີ່ສາມາດຄິດໄລ່ສິ່ງທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ໝົດມື້ ໂດຍອາໄສພຽງແຕ່ພະລັງງານຈາກ ເຂົ້າປຽກເສັ້ນ ໜຶ່ງຖ້ວຍໃນຕອນເຊົ້າ, AI ໃນປັດຈຸບັນຍັງຖືວ່າຫ່າງໄກຈາກຄຳວ່າ “ປະຢັດພະລັງງານ” ຫຼາຍ.

ນີ້ຄືເຫດຜົນທີ່ນັກວິທະຍາສາດທົ່ວໂລກກຳລັງພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ທີ່ເອີ້ນວ່າ Spiking Neural Networks (SNN) ແລະ Neuromorphic Computing. ແຕ່ມັນແມ່ນຫຍັງ? ແລະ ມັນຈະມາປ່ຽນອະນາຄົດໄດ້ແນວໃດ? ມື້ນີ້ເຮົາຈະມາທຳຄວາມເຂົ້າໃຈນຳກັນແບບງ່າຍໆ.

ບັນຫາຂອງ AI ໃນປັດຈຸບັນ: “ເກັ່ງ ແຕ່ ກິນໄຟ”

ລະບົບປັນຍາປະດິດ (AI) ສ່ວນໃຫຍ່ໃນປັດຈຸບັນ ເຮັດວຽກບົນພື້ນຖານຂອງ Artificial Neural Networks (ANN) ຫຼື ໂຄງຂ່າຍປະສາດທຽມ ເຊິ່ງເປັນໂປຣແກຣມທີ່ພະຍາຍາມຮຽນແບບການຮຽນຮູ້ຂອງມະນຸດ. ແຕ່ບັນຫາຄື ບໍ່ວ່າຈະມີຂໍ້ມູນເຂົ້າມາໜ້ອຍ ຫຼື ຫຼາຍ, ລະບົບຂອງມັນຈະຕ້ອງເປີດເຮັດວຽກ (Active) ແລະ ປະມວນຜົນຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ.

ລອງນຶກພາບເຖິງກ້ອງວົງຈອນປິດຢູ່ທາງສີ່ແຍກໄຟແດງສີໄຄ ໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ. ລະບົບ AI ແບບເກົ່າຈະທຳການປະມວນຜົນພາບຕະຫຼອດເວລາ ແມ້ແຕ່ຕອນກາງຄືນທີ່ບໍ່ມີລົດຈັກຄັນແລ່ນກາຍ. ເຊິ່ງການເຮັດວຽກຕະຫຼອດເວລານີ້ ປຽບເໝືອນການທີ່ຕ້ອງໃຊ້ພະລັງງານໄຟຟ້າຈາກເຂື່ອນນ້ຳງື່ມທັງໝົດເພື່ອມາລ້ຽງສູນຂໍ້ມູນ (Data Center) ຂອງບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີໃຫຍ່ໆ. ມັນເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດຍືນຍົງໄດ້ໃນອະນາຄົດ.

Spiking Neural Networks (SNN) ແມ່ນຫຍັງ?

Spiking Neural Networks (SNN) ຫຼື ໂຄງຂ່າຍປະສາດທຽມແບບສະໄປຄ໌ ແມ່ນການຍົກລະດັບ AI ໃຫ້ເຮັດວຽກຄືກັບສະໝອງຂອງຄົນເຮົາແທ້ໆ.

ໃນສະໝອງຂອງເຮົາ, ຈຸລັງປະສາດ (Neurons) ຈະບໍ່ປ່ອຍສັນຍານຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ, ແຕ່ມັນຈະສົ່ງສັນຍານອອກມາເປັນບາດໆ ຫຼື ທີ່ເອີ້ນວ່າສັນຍານ “Spike” (ສະໄປຄ໌) ສະເພາະເວລາທີ່ມີການກະຕຸ້ນທີ່ສຳຄັນເທົ່ານັ້ນ. SNN ກໍໃຊ້ຫຼັກການດຽວກັນ! ມັນຈະປະມວນຜົນ ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນສະເພາະຕອນທີ່ມີຄວາມຈຳເປັນ.

ກັບມາທີ່ຕົວຢ່າງກ້ອງວົງຈອນປິດຢູ່ສີ່ແຍກໄຟແດງ, ຖ້າເຮົາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ SNN, ລະບົບໂຄງຂ່າຍຈະ “ນອນຫຼັບ” ແລະ ຈະຕື່ນຂຶ້ນມາປະມວນຜົນພຽງແຕ່ຊ່ວງວິນາທີທີ່ມີລົດແລ່ນຜ່ານໜ້າກ້ອງເທົ່ານັ້ນ. ວິທີນີ້ເຮັດໃຫ້ SNN ປະຢັດພະລັງງານໄດ້ມະຫາສານ.

Neuromorphic Computing: ຮາດແວຣ໌ທີ່ສ້າງມາສຳລັບ SNN

ເພື່ອໃຫ້ SNN ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງສົມບູນ, ມັນຕ້ອງການຊິບ (Chip) ສະເພາະທາງທີ່ອອກແບບມາເພື່ອຮຽນແບບສະໝອງຄົນ ເຊິ່ງເຮົາເອີ້ນວ່າ Neuromorphic Computing (ການປະມວນຜົນແບບນິວໂຣມໍຟິກ).

ຄອມພິວເຕີທົ່ວໄປທີ່ເຮົາໃຊ້ ຈະແຍກບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ (Memory) ແລະ ບ່ອນປະມວນຜົນ (CPU) ອອກຈາກກັນ, ເຮັດໃຫ້ເສຍເວລາ ແລະ ພະລັງງານໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປມາ. ແຕ່ Neuromorphic Computing ໄດ້ລວມເອົາການປະມວນຜົນ ແລະ ຄວາມຈຳໄວ້ໃນບ່ອນດຽວກັນ ຄືກັບຈຸລັງປະສາດໃນສະໝອງ. ມັນສາມາດປະມວນຜົນໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ໃຊ້ໄຟຟ້າໜ້ອຍລົງຈົນສາມາດໃຊ້ພຽງແບັດເຕີຣີກ້ອນນ້ອຍໆກໍພຽງພໍ.

ມັນຈະມາຊ່ວຍສ້າງປະໂຫຍດໃນປະເທດລາວໄດ້ແນວໃດ?

ເຖິງແມ່ນວ່າເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຍັງຢູ່ໃນຊ່ວງການພັດທະນາ, ແຕ່ໃນອະນາຄົດມັນສາມາດສ້າງຜົນກະທົບທີ່ດີຫຼາຍຢ່າງໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງປະເທດລາວເຮົາ:

• ກະສິກຳອັດສະລິຍະ (Smart Agriculture): ລອງນຶກພາບການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີກວດຈັບດິນ ແລະ ຄວາມຊຸ່ມໃນສວນກາເຟຢູ່ເມືອງປາກຊ່ອງ. ເຊັນເຊີທີ່ໃຊ້ຊິບ SNN ສາມາດຢູ່ໄດ້ຫຼາຍໆປີດ້ວຍແບັດເຕີຣີດຽວ ຍ້ອນມັນຈະສົ່ງຂໍ້ມູນສະເພາະຕອນທີ່ດິນແຫ້ງເກີນໄປ ແລະ ຕ້ອງການນ້ຳເທົ່ານັ້ນ.
• ການເຝົ້າລະວັງລະດັບນ້ຳຂອງ: ອຸປະກອນກວດຈັບລະດັບນ້ຳ ແລະ ແຜ່ນດິນໄຫວລຽບຕາມແມ່ນ້ຳຂອງ ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດ້ວຍພະລັງງານຕ່ຳສຸດ, ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສຳລັບເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກທີ່ໄຟຟ້າເຂົ້າບໍ່ເຖິງ.
• ການແພດ ແລະ ອຸປະກອນສວມໃສ່: ອຸປະກອນກວດວັດແທກສຸຂະພາບ (ເຊັ່ນ: ໂມງອັດສະລິຍະ) ທີ່ສາມາດຕິດຕາມຈັງຫວະການເຕັ້ນຂອງຫົວໃຈ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນຄວາມຜິດປົກກະຕິໄດ້ທັນທີ ໂດຍທີ່ບໍ່ຕ້ອງສາກແບັດເຕີຣີດຸໆ.

ຈຸດສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)

• SNN ກໍຄື AI ຍຸກໃໝ່: ທີ່ຮຽນແບບວິທີການສົ່ງສັນຍານຂອງສະໝອງມະນຸດ ນັ້ນຄືການເຮັດວຽກສະເພາະເວລາທີ່ຈຳເປັນ (Spike) ແທນທີ່ຈະເຮັດວຽກຕະຫຼອດເວລາ.
• Neuromorphic Computing: ແມ່ນຮາດແວຣ໌ ຫຼື ຊິບຄອມພິວເຕີທີ່ອອກແບບມາເປັນພິເສດເພື່ອສະໜັບສະໜູນ SNN ໃຫ້ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
• ຈຸດເດັ່ນທີ່ສຸດຄືການປະຢັດພະລັງງານ: ມັນແກ້ໄຂບັນຫາການໃຊ້ໄຟຟ້າມະຫາສານຂອງ AI ໃນປັດຈຸບັນ ແລະ ເໝາະສຳລັບອຸປະກອນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ໃຊ້ແບັດເຕີຣີດົນໆ.

ບົດສະຫຼຸບ

Spiking Neural Networks ແລະ Neuromorphic Computing ກໍາລັງເປັນຂົວຕໍ່ສຳຄັນທີ່ຈະນໍາພາໂລກຂອງ AI ກ້າວໄປສູ່ຍຸກຕໍ່ໄປ. ການເຮັດໃຫ້ AI ສະຫຼາດຂຶ້ນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຕ້ອງສ້າງຊຸບເປີຄອມພິວເຕີທີ່ໃຫຍ່ຂຶ້ນສະເໝີໄປ ແຕ່ເປັນການສ້າງລະບົບທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດ, ມີປະສິດທິຜົນ ແລະ ປະຢັດພະລັງງານ ຄ້າຍຄືກັບທຳມະຊາດຂອງສະໝອງມະນຸດ. ສຳລັບປະເທດທີ່ພວມພັດທະນາການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເຊັ່ນປະເທດລາວ ເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການອິນເຕີເນັດຄວາມໄວສູງຕະຫຼອດເວລາ ແລະ ບໍ່ສິ້ນເປືອງພະລັງງານນີ້ ຈະເປັນປັດໄຈສຳຄັນໃນການຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຊີວິດ, ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ (SMEs) ແລະ ອຸດສາຫະກຳກະສິກຳໃນອະນາຄົດໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ.