Doctor AI

Dr. Savath Saypadith

240 ບົດຄວາມ

ເປັນຫຍັງເຕັກໂນໂລຊີຄອມພິວເຕີວິຊັນ (Computer Vision) ຈຶ່ງມີບັນຫາໃນບ່ອນທີ່ມີແສງສະຫວ່າງໜ້ອຍ?

ໂພສເມື່ອ # Computer Vision # Artificial Intelligence # Smart Cameras

ເປັນຫຍັງເຕັກໂນໂລຊີຄອມພິວເຕີວິຊັນ (Computer Vision) ຈຶ່ງມີບັນຫາໃນບ່ອນທີ່ມີແສງສະຫວ່າງໜ້ອຍ?

ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າ: ທ່ານກຳລັງເບິ່ງພາບຈາກກ້ອງວົງຈອນປິດ (CCTV) ຢູ່ໜ້າຮ້ານຂາຍເຄື່ອງຂອງທ່ານໃນຍາມກາງຄືນ ຫຼື ພະຍາຍາມຖ່າຍຮູບທີ່ສວຍງາມໃນງານບຸນທາດຫຼວງຕອນຄ່ຳ. ຫຼາຍຄັ້ງທີ່ພາບອອກມາມັກຈະມືດ, ມົວ ຫຼື ມີຈຸດລາຍໆເຕັມໄປໝົດ. ເມື່ອມະນຸດເຮົາຍັງເບິ່ງໄດ້ຍາກ, ລະບົບປັນຍາປະດິດ ຫຼື AI ກໍປະເຊີນກັບບັນຫາທີ່ໜັກໜ່ວງບໍ່ແພ້ກັນ.

ໃນບົດຄວາມນີ້, ເຮົາຈະມາທຳຄວາມເຂົ້າໃຈກັນແບບງ່າຍໆວ່າ ເປັນຫຍັງເຕັກໂນໂລຊີ “ຄອມພິວເຕີວິຊັນ” (Computer Vision) ຈຶ່ງມີຈຸດອ່ອນໃນສະຖານະການທີ່ມີແສງສະຫວ່າງໜ້ອຍ, ມັນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຊີວິດປະຈຳວັນຂອງເຮົາແນວໃດ, ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີກຳລັງຊອກຫາທາງອອກແນວໃດເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້.

ຄອມພິວເຕີວິຊັນ (Computer Vision) ແມ່ນຫຍັງ?

ເວົ້າແບບເຂົ້າໃຈງ່າຍໆ, ຄອມພິວເຕີວິຊັນ (Computer Vision - CV) ແມ່ນຂະແໜງການໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ພະຍາຍາມສອນໃຫ້ຄອມພິວເຕີ “ເບິ່ງເຫັນ” ແລະ ເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ຢູ່ອ້ອມຕົວ ໂດຍອ້າງອີງຈາກການຮັບຂໍ້ມູນຜ່ານກ້ອງຖ່າຍຮູບ. ຖ້າປຽບທຽບແລ້ວ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບກໍຄື “ດວງຕາ” ຂອງຄອມພິວເຕີ, ສ່ວນໂປຣແກຣມ AI ກໍຄື “ສະໝອງ” ທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ແປຄວາມໝາຍວ່າພາບນັ້ນແມ່ນຫຍັງ (ເຊັ່ນ: ນີ້ແມ່ນລົດຕຸກໆ, ນີ້ແມ່ນຄົນ, ຫຼື ນີ້ແມ່ນປ້າຍທະບຽນລົດ).

ເປັນຫຍັງ “ແສງສະຫວ່າງໜ້ອຍ” ຈຶ່ງເປັນອຸປະສັກໃຫຍ່?

ສຳລັບກ້ອງຖ່າຍຮູບເຫຼົ່ານີ້, “ແສງສະຫວ່າງ ຄື ຂໍ້ມູນ”. ເມື່ອແສງໜ້ອຍ, ຂໍ້ມູນກໍໜ້ອຍຕາມໄປດ້ວຍ. ການທີ່ AI ພະຍາຍາມແຍກແຍະສິ່ງຕ່າງໆໃນບ່ອນມືດ ແມ່ນປຽບເໝືອນກັບການທີ່ເຮົາພະຍາຍາມອ່ານໜັງສືໃນຫ້ອງທີ່ປິດໄຟມືດມິດ. ບັນຫາຫຼັກໆທີ່ລະບົບຕ້ອງພົບເຈິມີດັ່ງນີ້:

ຜົນກະທົບໃນຊີວິດປະຈຳວັນຢູ່ລາວ

ລອງນຶກເຖິງສະຖານະການຈິງໃນປະເທດລາວ ເຊິ່ງບາງພື້ນທີ່ອາດຍັງມີແສງສະຫວ່າງຕາມທ້ອງຖະໜົນບໍ່ພຽງພໍ:

ເຕັກໂນໂລຊີກຳລັງແກ້ໄຂບັນຫານີ້ແນວໃດ?

ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະເປັນເລື່ອງຍາກ, ແຕ່ບັນດານັກພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີກໍບໍ່ໄດ້ຍອມແພ້. ປະຈຸບັນມີຫຼາຍວິທີທີ່ຖືກນຳມາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ AI ເຮັດໜ້າທີ່ໃນບ່ອນມືດໄດ້ດີຂຶ້ນ:

  1. ການນຳໃຊ້ເຊັນເຊີອິນຟຣາເຣດ (Infrared - IR Sensors): ກ້ອງລຸ້ນໃໝ່ຫຼາຍຕົວມີການຝັງໄຟ IR ເຂົ້າໄປ. ແທນທີ່ກ້ອງຈະຈັບພາບຈາກແສງສະຫວ່າງທົ່ວໄປ, ມັນຈະປ່ອຍແສງ IR ທີ່ຕາຄົນມອງບໍ່ເຫັນອອກໄປເພື່ອກະທົບວັດຖຸແລ້ວສະທ້ອນກັບມາ (ວິດີໂອທີ່ເຮົາເຫັນຫຼາຍໆເທື່ອເປັນພາບຂາວ-ດຳ ໃນຍາມກາງຄືນນັ້ນເອງ). ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ AI ສາມາດກວດຈັບຜູ້ຄົນ ຫຼື ການເຄື່ອນໄຫວໃນຕອນກາງຄືນໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ.
  2. ການຝຶກ AI ໃຫ້ເກັ່ງຂຶ້ນ (Night Mode ດ້ວຍ AI): ຄ້າຍຄືກັບໂໝດຖ່າຍຮູບກາງຄືນໃນໂທລະສັບສະມາດໂຟນຂອງທ່ານ. ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ສອນໃຫ້ລະບົບ AI ຮູ້ຈັກການ “ຄາດເດົາ” ແລະ “ລຶບ” ຈຸດລາຍໆອອກຈາກພາບ, ພ້ອມທັງເພີ່ມຄວາມສະຫວ່າງໃຫ້ກັບພາບອັດຕະໂນມັດກ່ອນທີ່ຈະຳບໄປວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
  3. ເລນກ້ອງທີ່ໃຫຍ່ຂຶ້ນ (Better Hardware): ນອກຈາກການປັບປຸງທາງດ້ານໂປຣແກຣມແລ້ວ, ການຜະລິດເລນກ້ອງທີ່ມີຮູຮັບແສງກວ້າງຂຶ້ນ ກໍຊ່ວຍໃຫ້ກ້ອງເກັບແສງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນໃນເວລາອັນສັ້ນ ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາພາບມົວໄດ້ດີ.

ຈຸດສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ເຖິງແມ່ນວ່າເຕັກໂນໂລຊີຈະລ້ຳໜ້າໄປຫຼາຍສ່ຳໃດ, ແຕ່ກົດເກນຂອງທຳມະຊາດໃນເລື່ອງຂອງ “ແສງ” ກໍຍັງເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ສຸດໃນການເບິ່ງເຫັນ. ສໍາລັບປະເທດລາວເຮົາ ທີ່ກຳລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ຍຸກດິຈິຕອນ ແລະ ມີການນຳໃຊ້ລະບົບກ້ອງອັດສະລິຍະຫຼາຍຂຶ້ນ, ການເຂົ້າໃຈຂໍ້ຈຳກັດເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ປະກອບການ, ພາກລັດ ແລະ ບຸກຄົນທົ່ວໄປ ສາມາດເລືອກໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະ ອຸປະກອນໄດ້ຢ່າງເໝາະສົມ ເພື່ອບໍາລຸງຮັກສາຄວາມປອດໄພ ແລະ ສ້າງປະສິດທິຜົນສູງສຸດ.