วิศวกรชาวเวียดนามรุ่นเยาว์ครองตำแหน่งผู้นำตลาด AI ระดับโลก 2 ปีซ้อน

เมื่อเร็ว ๆ นี้ พิธีประกาศผลการแข่งขัน AI City Challenge 2025 (AI in smart cities) จัดขึ้นภายใต้กรอบการประชุมนานาชาติว่าด้วยคอมพิวเตอร์วิชัน (ICCV 2025) ณ ฮาวาย สหรัฐอเมริกา หลังจากชัยชนะในปี 2024 ทีมวิศวกรรม AI ของ VNPT ได้รับรางวัลชนะเลิศในสาขาการประมวลผลและจดจำวัตถุจากข้อมูลภาพกล้องมุมกว้างพิเศษที่อุปกรณ์เอดจ์ (edge AI) ปัญหานี้ต้องการระบบ AI ที่มีความเร็วในการประมวลผลแบบเรียลไทม์โดยตรงบนอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ขนาดกะทัดรัด ขณะเดียวกันก็ต้องมั่นใจในความแม่นยำสูงในการจดจำวัตถุจากข้อมูลภาพที่มีความบิดเบี้ยวสูง ซึ่งตอบโจทย์การใช้งานจริง

AI City Challenge 2025 เป็นหนึ่งในการแข่งขันประจำปีที่มีชื่อเสียงที่สุด ในโลก ด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ประยุกต์ใช้ในเมืองอัจฉริยะ การแข่งขันในปีนี้ประกอบด้วย 4 ประเภท ซึ่งมีความซับซ้อนสูงกว่าฤดูกาลก่อนๆ ดึงดูดทีมเข้าร่วมกว่า 30,000 ทีมจากประเทศที่มีการพัฒนา AI ที่แข็งแกร่ง เช่น สหรัฐอเมริกา จีน เกาหลี ไต้หวัน และอื่นๆ

ทีมวิศวกรของ VNPT เป็นผู้นำด้วยความแม่นยำและความเร็วในการประมวลผลของ AI ที่ล้ำหน้า

ความท้าทายในการเสริมสร้างศักยภาพ AI ที่ขอบ

ปัญหาการประมวลผลและจดจำวัตถุจากข้อมูลภาพจากกล้องมุมกว้างพิเศษถูกบรรจุอยู่ใน AI City Challenge ตั้งแต่ปี 2024 ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มการนำเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชันมาใช้กับระบบตรวจสอบการจราจรในปัจจุบัน ด้วยความสามารถในการใช้งานจริงที่สูง ทำให้หมวดหมู่นี้มักเป็นการแข่งขันที่มีจำนวนทีมเข้าร่วมมากที่สุด ในปีนี้ ความยากของหมวดหมู่นี้เพิ่มขึ้น เนื่องจากนอกจากการประมวลผลภาพที่บิดเบี้ยวและผิดรูปอย่างแม่นยำแล้ว ทีมต่างๆ ยังต้องปรับปรุงกระบวนการทั้งหมดให้เหมาะสม เพื่อให้แบบจำลองสามารถทำงานบนอุปกรณ์เอดจ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทีมงานวิศวกรรม VNPT ใช้เทคนิคต่างๆ มากมายเพื่อระบุยานพาหนะได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ทีมต่างๆ จำเป็นต้องปรับแต่งโมเดลให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน Jetson Orin ซึ่งเป็นอุปกรณ์ขนาดเล็กที่ตั้งอยู่ที่จุดรวบรวมข้อมูล (เรียกว่าอุปกรณ์เอดจ์) ซึ่งมีขีดจำกัดพลังงาน 30 วัตต์ และมีพลังประมวลผลต่ำกว่าเซิร์ฟเวอร์กลางมาก ซึ่งหมายความว่าทีมต่างๆ ไม่สามารถใช้โมเดลขนาดใหญ่เกินไปได้ แต่ต้องปรับปรุงและปรับแต่งโปรแกรมให้ทำงานได้เร็วขึ้น ใช้ทรัพยากรน้อยลง และยังคงสามารถจดจำยานพาหนะได้อย่างแม่นยำ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้การแข่งขัน AI City Challenge 2025 เป็นหนึ่งในฤดูกาลที่ยากที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทีมต่างๆ ได้เรียนรู้จากประสบการณ์ในปีที่แล้ว และระดับการแข่งขันก็เพิ่มขึ้นอย่างมาก

รับประโยชน์จากประสบการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลในโลกแห่งความเป็นจริง

ในปัญหาการตรวจสอบปริมาณการรับส่งข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลและการเชื่อมต่อเครือข่ายมักมีข้อจำกัด ทำให้การพัฒนาแบบจำลอง AI ที่มีทั้งความแม่นยำและมีประสิทธิภาพเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง นี่จึงเป็นเหตุผลที่ Edge AI กลายเป็นเทรนด์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังเซิร์ฟเวอร์กลางเพื่อประมวลผล แบบจำลองจะถูกวางไว้ที่อุปกรณ์เก็บข้อมูล (เช่น กล้อง) ซึ่งช่วยให้ตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น ลดความหน่วง ประหยัดแบนด์วิดท์ และมั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบตรวจสอบขนาดใหญ่

จากผลการแข่งขัน AI City Challenge 2025 ทีมวิศวกร VNPT คว้าอันดับหนึ่ง แซงหน้าทีมจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ สถาบันวิจัย และมหาวิทยาลัยทั่วโลกหลายร้อยทีม ความสำเร็จนี้มีส่วนช่วยเสริมสร้างระบบนิเวศ AI สำหรับการตรวจสอบการจราจรและความปลอดภัยในเมืองของประเทศ ซึ่งมีการนำกล้องมุมกว้างพิเศษมาใช้งานอย่างกว้างขวางเพื่อขยายพื้นที่สังเกตการณ์ ลดจุดบอด ลดจำนวนอุปกรณ์ที่ติดตั้ง และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐานในเมือง ด้วยประสบการณ์กว่าเจ็ดปีในการพัฒนาแบบจำลอง AI สำหรับการประมวลผลภาพและนำไปใช้งานจริงภายในประเทศ ทีมวิศวกร VNPT ได้สั่งสมความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำ ความเร็ว และต้นทุนการดำเนินงาน ซึ่งเป็นปัจจัยที่กำหนดประสิทธิภาพของการนำ AI ไปใช้ในสภาพแวดล้อมจริง

ทีมงาน VNPT ได้พัฒนาและเชี่ยวชาญโมเดล AI ประมวลผลภาพมากกว่า 40 โมเดล

ปัจจุบัน ทีม VNPT ได้พัฒนาและเชี่ยวชาญโมเดล AI ประมวลผลภาพมากกว่า 40 โมเดล เช่น ระบบจดจำป้ายทะเบียน การวัดอัตราการไหลของการจราจร การตรวจจับหมวกนิรภัย รวมถึงโมเดลเฉพาะสำหรับเวียดนาม เช่น การตรวจจับยานพาหนะที่บรรทุกคนสามคน การบรรทุกสินค้าขนาดใหญ่ หรือการตรวจจับเพลิงไหม้และอาวุธ ในด้านการรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวังในเมือง โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย ตั้งแต่ GPU, CPU ไปจนถึง NPU เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของระบบและลูกค้า

เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพในวงกว้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแบบจำลองภายในองค์กรและที่ขอบเครือข่ายที่มีกล้องหลายร้อยตัวพร้อมกัน วิศวกรของ VNPT จึงได้พัฒนาวิธีการประมวลผลที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานสตรีมข้อมูล วิดีโอ หลายร้อยรายการพร้อมกันได้ วิธีนี้ทำให้โซลูชัน AI ปรับขนาดได้ง่าย ประหยัดทรัพยากร และเหมาะสมกับสภาพโครงสร้างพื้นฐานในหลายพื้นที่

ทีมงานได้นำประสบการณ์ดังกล่าวมาประยุกต์ใช้กับ AI City Challenge 2025 โดยนำเทคนิคต่างๆ มาประยุกต์ใช้ร่วมกัน เช่น การบีบอัดแบบจำลองเพื่อลดขนาดและทรัพยากรการประมวลผล การปรับปรุงประสิทธิภาพการไหลของการประมวลผลภาพเพื่อลดความหน่วง และการปรับปรุงภาษาโปรแกรมและโครงสร้างโค้ดเพื่อสร้างห่วงโซ่การประมวลผลโดยรวมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด วิธีนี้ช่วยให้แบบจำลองรักษาความแม่นยำ พร้อมกับเพิ่มความเร็วในการอนุมานและการใช้งานบนอุปกรณ์เอดจ์ที่มีข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์

แพลตฟอร์มการวิจัย AI การเรียนรู้เชิงลึกแบบสหสาขาวิชา

VNPT ไม่เพียงแต่มีทีมงานรุ่นใหม่ที่มีความสามารถและโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่แข็งแกร่งเท่านั้น แต่ยังมีความสำคัญอย่างยิ่งในการมีระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ AI ที่ครอบคลุมซึ่งตรงตามมาตรฐานสากลและคว้ารางวัลสูงจากการแข่งขันที่มีชื่อเสียง นั่นก็คือแพลตฟอร์มการวิจัย AI เชิงลึกในหลากหลายสาขา

ในส่วนของการประยุกต์ใช้ AI ในการประมวลผลภาพ นอกเหนือจากระบบเมืองอัจฉริยะและระบบจราจรแล้ว VNPT ยังส่งเสริมการประยุกต์ใช้งานวิจัยในสาขาการแพทย์อีกด้วย ในเดือนกันยายน 2568 กลุ่มฯ ได้ประกาศผลงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ในงาน MICCAI 2025 ซึ่งเป็นการประชุมระดับโลกด้าน AI และคอมพิวเตอร์วิชันในทางการแพทย์ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ AI ในการวินิจฉัยมะเร็งต่อมไทรอยด์ ซึ่งดำเนินการโดยใช้ข้อมูลจากผู้ป่วยเกือบ 10,000 คนใน 3 ภูมิภาคของประเทศตลอดระยะเวลา 4 ปี โครงการนี้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบสนับสนุนการวินิจฉัยอัตโนมัติที่เหมาะสมกับลักษณะประชากรและภาวะทางการแพทย์ในประเทศ ช่วยปรับปรุงความแม่นยำ ลดระยะเวลาในการวินิจฉัย ลดภาระงานของแพทย์ และขยายการเข้าถึงบริการทางการแพทย์คุณภาพสูงไปสู่ระดับรากหญ้า

ทีมวิศวกรรม AI ของ VNPT เผยแพร่ผลงานวิจัยในงานประชุมวิทยาศาสตร์อันทรงเกียรติหลายแห่ง

ในด้านการประมวลผลภาษาและคำพูด VNPT ได้ประกาศผลงานวิจัยในงาน EMNLP 2025 ซึ่งเป็นการประชุมด้านปัญญาประดิษฐ์ระดับ A* ด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และงาน ICASSP 2025 ซึ่งเป็นการประชุมด้านการประมวลผลเสียงระดับ A1 ผลงานเหล่านี้ประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงในการพัฒนาแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และ AI เชิงกำเนิด โดยมุ่งเป้าไปที่การพัฒนาความสามารถของแบบจำลอง AI ในการทำความเข้าใจบริบท อารมณ์ และความแตกต่างเล็กน้อยในภาษาเวียดนาม ซึ่งเป็นปัจจัยที่ซับซ้อนและไม่ค่อยมีการสร้างแบบจำลองในองค์กรระหว่างประเทศ ด้วยเหตุนี้ ภาษาเวียดนามจึงปรากฏให้เห็นมากขึ้นในชุมชนวิจัย NLP ทั่วโลก ซึ่งเปิดโอกาสให้สร้างแบบจำลองภาษาที่แข็งแกร่ง มีเอกลักษณ์ และเหมาะสมกับชาวเวียดนาม

ที่มา: https://vnpt.com.vn/gioi-thieu/tin-tuc/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-tiep-dung-dau-san-choi-ai-toan-cau.html