DARPA เตรียมลงทุนวิจัยระบบสร้าง Model โดยอัตโนมัติ สำหรับใช้ใน Machine Learning

โดยทั่วไปแล้วหนึ่งในงานที่ยากที่สุดของการทำ Machine Learning ก็คือการสร้าง Model ที่ต้องใช้ความสามารถและเวลาของคนจำนวนมากมาโดยตลอด และ DARPA ก็กำลังจะวิจัยเทคโนโลยีที่ทำให้การสร้าง Model เหล่านี้ขึ้นมาให้กลายเป็นเรื่องอัตโนมัติ

Credit: ShutterStock.com
Credit: ShutterStock.com

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือกรณีของ New York University ที่เคยสร้าง Model ของ Traffic Flow ก่อนหน้านี้ ที่ต้องใช้ Data Scientist มากถึง 60 Person-Month ในการเตรียมข้อมูล และใช้อีก 30 Person-Month ในการพัฒนา Model ขึ้นมา

ทาง Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ก็ได้เล็งเห็นว่าประเด็นนี้กำลังกลายเป็นปัญหา และด้วยปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลในแต่ละวันๆ การสร้าง Model เหล่านี้ด้วยคนอาจไม่ตอบโจทย์อีกต่อไป ทำให้ทาง DARPA ได้ตัดสินใจที่จะลงทุนในงานวิจัยเพื่อเปลี่ยนการสร้าง Model เหล่านี้ให้กลายเป็นงานอัตโนมัติให้ได้ โดยทาง DARPA ได้ทำนานยเอาไว้ว่าปีนี้โลกเราจะขาดแคลน Data Scientist มากถึง 180,000 คนเลยทีเดียว

โครงการ Data Driven Discovery of Models (D3M) นี้จะแบ่งออกเป็น 2 Phase โดยแต่ละ Phase จะใช้เวลา 2 ปี

ที่มา: http://www.arnnet.com.au/article/602354/darpa-looking-make-huge-strides-machine-learning/?utm_medium=rss&utm_source=taxonomyfeed

About techtalkthai

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

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ