อนาคตใหม่สุดล้ำด้านการบิน พัฒนาโดรนระบบ Neuromorphic เรียนรู้ได้เหมือนสมองสัตว์

นักวิจัยจากเนเธอร์แลนด์ พัฒนาโดรนระบบ Neuromorphic ซึ่งได้แรงบันดาลใจมาจากสมองของสัตว์ ทำให้ประมวลผลได้เรียบง่าย เร็วกว่า ประหยัดพลังงาน และในอนาคตมันอาจทำให้หุ่นยนต์อัตโนมัติฉลาดขึ้น

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีเดลฟต์ ประเทศเนเธอร์แลนด์ สร้างโดรนที่สามารถบินได้อัตโนมัติ โดยใช้การประมวลผลและควบคุมภาพปัญญานิวโรมอร์ฟิก (Neuromorphic) ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจมาจากการทำงานของสมองสัตว์

ทั้งนี้สมองของสัตว์สามารถประมวลผลข้อมูลและใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกที่ทำงานบน GPU โดยทั่วไป อธิบายเพิ่มเติมก็คือ ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ถือว่ามีศักยภาพอย่างมากในการสร้างหุ่นยนต์อัตโนมัติเพื่อนำมาใช้ในชีวิตประจำวัน แต่ก็ยังมีข้อจำกัดคือ AI ในปัจจุบันอาศัยเครือข่ายประสาทเชิงลึกซึ่งใช้พลังการประมวลผลและพลังงานจำนวนมาก สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหาต่อหุ่นยนต์ขนาดเล็ก เพราะหุ่นยนต์ขนาดเล็กสามารถบรรทุกทรัพยากรไปบนตัวของมันได้อย่างจำกัด จึงต้องเลือกเฉพาะส่วนที่สำคัญ ซึ่งก็จะจำกัดประสิทธิภาพการใช้งานตามไปด้วย

ในขณะเดียวกัน สมองของสัตว์จะประมวลผลในลักษณะที่แตกต่างกันไป คือเซลล์ประสาทชีวภาพ ประมวลผลข้อมูลแบบอะซิงโครนัส (Asynchronous) และส่วนใหญ่สื่อสารผ่านพัลส์ไฟฟ้าที่เรียกว่าเดือยแหลม (Spike) ทั้งนี้การใช้งานเดือยแหลมดังกล่าว ต้องใช้พลังงาน สมองของสัตว์จึงลดเดือยแหลมลง ทำให้การประมวลเรียบง่ายและประหยัดพลังงาน

นักวิทยาศาสตร์ ได้รับแรงบันดาลใจจากคุณสมบัตินี้ของสมองสัตว์ จึงได้พัฒนาตัวประมวลผลนิวโรมอร์ฟิกแบบใหม่ โปรเซสเซอร์ใหม่เหล่านี้ช่วยให้สามารถรันโครงข่ายประสาทเทียมแบบเดือยแหลม (Spiking Neural Networks) ที่รวดเร็วขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น

เจส ฮาเกนาร์ (Jesse Hagenaars) หนึ่งในทีมวิจัย อธิบายหลักการให้เข้าใจง่ายขึ้น ก็คือ “โครงข่ายประสาทเทียมแบบเดือยแหลม ทำงานง่ายกว่าโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกมาตรฐานมาก (Standard Deep Neural Networks) คือ Spiking Neural Networks จะบวกแค่จำนวนเต็ม แต่ Standard Deep Neural Networks จะบวกและคูณตัวเลขทศนิยมเข้าไปด้วย นั่นทำให้ Spiking Neural Networks ทำงานเร็วและประหยัดพลังงาน เพื่อให้เข้าใจง่าย มันจะเหมือนการคำนวณ 5+8 กับการคำนวณ 6.25 x 3.45 + 4.05 x 3.45 เราจะเห็นว่ามันยากง่ายแตกต่างกันเพียงใด”

เฟเดริโก ปาเรเดส-บาเยส (Federico Paredes-Vallés) หนึ่งในทีมวิจัย กล่าวว่าได้ออกแบบเครือข่ายการทำงานของหุ่นยนต์ที่ประกอบด้วย 2 โมดูล คือ โมดูลแรกคือเรียนรู้ด้วยสายตา (ซึ่งมองผ่านกล้องนิวโรมอร์ฟิก) เพื่อรับรู้การเคลื่อนไหวของสิ่งต่าง ๆ นำไปสู่การควบคุมตัวเองของโดรน สิ่งนี้คล้ายกับการที่สัตว์เรียนรู้ที่จะรับรู้โลกด้วยตัวเอง โมดูลที่ 2 คือสามารถสร้างแผนที่การเคลื่อนไหว และคาดการณ์ว่าการเคลื่อนไหวนั้นจะเคลื่อนไปทางไหน ความเร็วเท่าไหร่ นำไปสู่การควบคุมตัวเองให้บินไปในทิศทางและความเร็วที่ต้องการได้

ซึ่งแนวทางนี้ให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งมาก คือในระหว่างการบิน โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกของโดรนจะประมวลผลข้อมูลเร็วขึ้น คือทำงานโดยเฉลี่ย 274 - 1,600 ครั้งต่อวินาที หากเป็นการใช้งานแบบเดียวกันใน GPU มันจะทำงานโดยเฉลี่ย 25 ครั้งต่อวินาที ดังนั้น AI แบบนิวโรมอร์ฟิกจึงทำงานได้เร็วกว่าประมาณ 10 - 64 เท่า นอกจากนี้ยังใช้พลังงานน้อยกว่าการทำงานบน GPU ได้ถึง 3 เท่า

ซึ่งหากพัฒนาต่อไปในอนาคต เทคโนโลยี Neuromorphic AI นี้จะมีประโยชน์มาก เพราะอาจจะช่วยให้โดรนมีขนาดเล็กลง คล่องตัวมากขึ้น และชาญฉลาดเหมือนกับแมลง หรือนกที่บินได้

งานวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ใน Science Robotics ฉบับวันที่ 15 พฤษภาคม 2024 ที่ผ่านมา

อนาคตใหม่สุดล้ำด้านการบิน พัฒนาโดรนระบบ Neuromorphic เรียนรู้ได้เหมือนสมองสัตว์