UNIST พัฒนา ‘FeDepth’ เชื่อมประสบการณ์หุ่นยนต์หลายประเภท สู่ยุค AI ที่เรียนรู้ร่วมกันโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล
รูปภาพเพื่อช่วยให้เข้าใจบทความ เกาหลีใต้เดินหน้าสู่ยุคหุ่นยนต์อัจฉริยะ ด้วยเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรเรียนรู้จากกันและกัน วงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้าสู่ช่วงเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญ จากเดิมที่การแข่งขันมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดลขนาดใหญ่และการสะสมข้อมูลจำนวนมหาศาล ปัจจุบันนักวิจัยทั่วโลกกำลังให้ความสนใจกับคำถามใหม่ว่า จะทำอย่างไรให้ AI สามารถเรียนรู้ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเหมาะสมกับสถานการณ์จริงมากขึ้น หนึ่งในตัวอย่างล่าสุดมาจากเกาหลีใต้ เมื่อทีมวิจัยของมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติอุลซาน หรือ UNIST นำโดยศาสตราจารย์จูคยองดน จากบัณฑิตวิทยาลัยด้านปัญญาประดิษฐ์ เปิดเผยการพัฒนาเทคโนโลยี “FeDepth” (เฟดีพธ์) ระบบการเรียนรู้แบบรวมศูนย์โดยไม่ต้องส่งข้อมูลต้นฉบับระหว่างหุ่นยนต์ ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการประเมินระยะทางของหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน แนวคิดสำคัญของ FeDepth คือการทำให้หุ่นยนต์หลายประเภทสามารถแบ่งปัน “ประสบการณ์การมองเห็น” ร่วมกันได้ แม้ว่าหุ่นยนต์แต่ละตัวจะมีหน้าที่ รูปแบบกล้อง และสภาพแวดล้อมการทำงานที่แตกต่างกัน เช่น โดรนที่บินสำรวจพื้นท...