CDIC 2023

Big Data ในวงการยานยนตร์: อนาคตของรถยนต์ไร้คนขับ

เวลาพูดถึงเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับหรือ Driverless Car หรือ Self-Driving Car นั้นเรามักจะนึกถึงเรื่องราวของ Sensor, Internet of Things และหน่วยประมวลผลต่างๆ ที่ฝังตัวอยู่บนรถยนต์พร้อมระบบ Artificial Intelligence (AI) กันเสียมากกว่า แต่ในความเป็นจริงนั้นหัวใจหลักอีกห้องหนึ่งที่สำคัญมากสำหรับระบบรถยนต์ไร้คนขับนี้ก็คือ Big Data Analytics

Credit: Tesla

 

สาเหตุที่ Big Data Analytics นั้นได้เข้ามามีบทบาทเป็นอย่างมากในการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับนี้ ก็เพราะการออกแบบ Algorithm ในการขับขี่โดยอัตโนมัตินั้นประกอบไปด้วยการรับรู้สภาพแวดล้อมต่างๆ รอบตัวรถในแบบ Real-time ไม่ว่าจะเป็นพื้นถนน, เลน, รถยนต์ที่วิ่งสวน, ไฟเขียวไฟแดง, ทางม้าลาย, คนเดินตัดหน้ารถ และอื่นๆ อีกมากมาย และการรับรู้ว่ามีสิ่งต่างๆ เหล่านี้รอบตัวหรือไม่นั้นก็ต้องอาศัยเทคโนโลยี Computer Vision และ Sensor เข้ามาช่วยเพื่อให้สามารถระบุได้ว่ามีวัตถุใดๆ รอบตัวรถบ้างได้อย่างแม่นยำ

พอพูดถึงความแม่นยำ ความแม่นยำนี้เองเป็นที่เป็นประเด็นที่ต้องนำ Big Data เข้ามาใช้ เพราะหากคิดถึงสภาพความเป็นจริงแล้ว การทำงานของรถยนต์ไร้คนขับนั้นก็ควรจะต้องรองรับได้ทุกที่ทุกเวลาในทุกสภาพอากาศ ดังนั้นการเก็บข้อมูลของการขับขี่และวิดีโอเคลื่อนไหวของวัตถุต่างๆ รอบตัวรถทั้งในเวลากลางวัน, กลางคืน, ฝนตก, แดดออก, มีพายุหิมะ, การขับขี่ในตัวเมือง, การขับขี่นอกตัวเมือง และอื่นๆ อีกมากมายนั้นก็ยิ่งทำให้ข้อมูลที่ต้องใช้ในการเรียนรู้ของ AI เหล่านี้เติบโตขึ้นอย่างมหาศาล ยังไม่นับถึงวันที่เหล่าผู้ผลิตรถยนต์ทั้งหลายจะขยายตลาดรถยนต์ไร้คนขับไปทั่วโลก ซึ่งมีภูมิประเทศ, สภาพแวดล้อม และกฎระเบียบในการขับขี่ที่แตกต่างกันไปเลยด้วยซ้ำ

ไม่เพียงแต่กรณีที่เราคิดออกแต่แรกเท่านั้น แต่ก่อนหน้านี้ที่เคยมีข่าวรถยนต์ไร้คนขับเกิดชนกับรถยนต์คันสีขาวที่อยู่ในทิศทางเดียวกับแสงอาทิตย์อันสว่างจ้าจนทำให้ระบบ Computer Vision มองไม่เห็นรถยนต์คันนั้นก็เป็นประเด็นที่น่าขบคิดเช่นกัน ว่าจะทำอย่างไรให้ AI เรียนรู้ได้มากพอจนสามารถหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุหรือกรณีต่างๆ เหล่านี้ได้

Credit: Chrysler

 

ด้วยเหตุนี้ เหล่าผู้พัฒนาเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับนี้จึงหลีกเลี่ยงไม่ได้เลยที่จะต้องขับเคี่ยวกันด้วยปริมาณของข้อมูล และพัฒนา AI ที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างแม่นยำมากที่สุด และการปล่อยรถยนต์ทดสอบในประเทศต่างๆ ลงบนท้องถนนจริงเพื่อจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ก็ถือเป็นอีกสิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันเลยทีเดียว

ตัวอย่างของกรณีนี้ก็เช่น Tesla ที่มีการจัดเก็บข้อมูลการขับขี่มาแล้วกว่า 1,300 ล้านไมล์ ในขณะที่ Alphabet Waymo บริษัทรถยนต์ไร้คนขับของ Google นั้นเปิดเผยตัวเลขของข้อมูลในการขับขี่อยู่ที่เพียง 3 ล้านไมล์เท่านั้น สำหรับผู้ผลิตรายอื่นๆ เองนั้นก็ไม่ได้มีการเปิดเผยตัวเลขนี้ออกมาชัดเจนนัก ส่วนก่อนหน้านี้เองก็มีการเปิดเผยข้อมูล Data Set แบบ Open Source สำหรับวิดีโอการขับขี่รถยนต์เป็นเวลา 70 นาทีในขนาด 223GB ออกมาที่ https://medium.com/udacity/open-sourcing-223gb-of-mountain-view-driving-data-f6b5593fbfa5#.kb446y3tn สำหรับใช้ในการศึกษา

 

ไม่ใช่แค่ข้อมูลมีขนาดใหญ่เท่านั้น แต่การประมวลผลเองนั้นก็ต้องมีประสิทธิภาพสูงขึ้นด้วย

 

ลองจินตนาการดูว่าข้อมูลจากการขับขี่รถยนต์ที่ถูกสร้างขึ้นมานี้มีปริมาณมหาศาลเพียงใด? การเรียนรู้เหตุการณ์ต่างๆ จากข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างระบบ Self-Driving Car จะต้องใช้หน่วยประมวลผลมากขนาดไหน? และหน่วยประมวลผลของระบบ Self-Driving Car ที่ต้องใช้ในการประมวลผลภาพเคลื่อนไหวทั้งหมดนี้ให้ได้แบบ Real-time จะต้องมีประสิทธิภาพเท่าไหร่? เท่านี้ก็น่าจะพอบอกเราได้ค่อนข้างชัดเจนทีเดียวว่า ทำไมวงการยานยนตร์ถึงส่งผลกระทบต่อธุรกิจ IT มากนักขนาดที่ผู้ผลิตรายใหญ่ทุกค่ายต้องลงไปให้ความสำคัญกันทั้งหมด และในทางกลับกันเอง หากไม่ใช่ผู้ผลิต IT รายใหญ่เหล่านี้ลงไปทำ จะมีผู้ผลิตยานยนตร์รายใดที่มีศักยภาพทางด้าน IT มากพอที่จะประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ได้?

และแน่นอนว่าเรื่องราวของ Big Data Analytics ในวงการยานยนตร์เองนี้ก็เป็นที่กล่าวขวัญกันถึงค่อนข้างมากในเมืองนอกด้วยเช่นกัน เพราะมีทั้งในแง่มุมของการทำ Video Analytics, Internet of Things (IoT) Analytics และอื่นๆ อีกมากมาย แต่เราเองมักไม่ค่อยได้ข่าวเรื่องเหล่านี้กันมากนัก เพราะนี่ยังคงเป็นตลาดที่เพิ่งเกิดใหม่ และองค์ความรู้เหล่านี้เองก็เป็นสิ่งที่ธุรกิจในวงการรถยนต์ไร้คนขับนี้ใช้แข่งขันกันโดยตรง

ใครยังนึกภาพไม่ออกว่าข้อมูลหน้าตาเป็นอย่างไร ลองดูตัวอย่างคลิปรถยนต์ไร้คนขับของ Tesla ได้ดังนี้เลยครับ (เนื้อหาฉบับเต็มอยู่ที่ https://www.tesla.com/autopilot)

 

เรื่องราวเหล่านี้คือข้อมูล Big Data ในธุรกิจที่เรามองไม่เห็นหรืออาจนึกไม่ถึง แต่แน่นอนว่าถัดจากนี้ไปธุรกิจทั่วโลกก็คงจะต้องเปลี่ยนแปลงมาพึ่งพิงข้อมูลและการประมวลผลกันมากขึ้นเรื่อยๆ อย่างต่อเนื่อง และอุตสาหกรรมยานยนตร์เองก็ไม่ใช่อุตสาหกรรมเดียวหรืออุตสาหกรรมสุดท้ายที่จะมีเรื่องราวเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ามาเกี่ยวข้อง แต่อย่างหนึ่งที่เริ่มเห็นได้ชัดคือ แนวโน้มจากเดิมที่โลกของธุรกิจเป็นโลกที่ปลาใหญ่กินปลาเล็ก และได้เปลี่ยนมาเป็นปลาเร็วกินปลาช้าในยุคของ Startup นั้น ก็อาจจะกำลังเปลี่ยนไปอีกครั้งหนึ่งจากปลาที่ทั้งใหญ่และเร็วก็เป็นได้

สุดท้ายนี้ ผู้ที่สนใจศาสตร์ทางด้าน Self-Driving Car หรือ Driverless Car นี้เพิ่มเติม สามารถเข้าไปเรียนออนไลน์ฟรีๆ กันได้ที่ https://www.udacity.com/self-driving-car ทันที

อ้างอิง: https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-12-20/the-tesla-advantage-1-3-billion-miles-of-data , https://techcrunch.com/2016/12/13/googles-self-driving-car-unit-spins-out-as-waymo/


About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

เดลล์ เทคโนโลยีส์ เปิดตัว Dell APEX Cloud Platform for Microsoft Azure ส่งมอบนวัตกรรมไฮบริดคลาวด์สำหรับองค์กร [Guest Post]

เดลล์ เทคโนโลยีส์ ประกาศความพร้อมของ Dell APEX Cloud Platform for Microsoft ระบบเทิร์นคีย์แบบบูรณาการที่ได้รับการพัฒนาขึ้นด้วยความร่วมมือกับไมโครซอฟท์ เพื่อเสริมเพิ่มเติมประสบการณ์ Microsoft Azure ไฮบริดคลาวด์ ไปยังสภาพแวดล้อมของดาต้าเซ็นเตอร์และระบบเอดจ์ปลายทาง

เชิญร่วมงานสัมมนาออนไลน์ Unlock the Limits of Your SAP System with Google Cloud โดย Tangerine [18 ต.ค. 2023]

พลาดไม่ได้! สำหรับองค์กรที่ใช้ระบบ SAP ซึ่งนับเป็นระบบสำคัญที่อยู่เบื้องหลังในการดำเนินธุรกิจให้สำเร็จ ซึ่งภายใต้การแข่งขันที่สูงขึ้นความสำคัญก็ยิ่งเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ฉะนั้นจะทำอย่างไร? ให้ธุรกิจสามารถรองรับการใช้งานตามความต้องการที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และจะดีกว่าหรือไม่ หากสามารถนำข้อมูลภายใน SAP มาประยุกต์ใช้กับข้อมูลภายนอก สร้าง Analytics Dashboard ได้ง่ายและรวดเร็ว …