TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
ก้าวถัดไปที่สำคัญยิ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ (ML) นวัตกรรมกำลังขับเคลื่อนโมเดล ML จาก Cloud สู่ Edge เพื่อการอนุมานและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ในเครือข่ายอุตสาหกรรม ยานยนต์ ศูนย์ข้อมูล และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งสำหรับผู้บริโภค (IoT) ในยุคปัจจุบัน โดย Microchip Technology (Nasdaq: MCHP) ได้ขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์ Edge AI ด้วยโซลูชันครบวงจรที่ช่วยเพิ่มความราบรื่นให้กับการพัฒนาแอปพลิเคชันพร้อมใช้งานจริง ผ่านการใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCUs) และไมโครโพรเซสเซอร์ (MPUs) – อุปกรณ์ที่อยู่ใกล้เซนเซอร์หลายจุดมากที่สุด บริเวณ Edge ที่รวบรวมข้อมูลเซนเซอร์ ควบคุมมอเตอร์ กระตุ้นสัญญาณเตือนและแอคชูเอเตอร์ และอื่น ๆ
ผลิตภัณฑ์ของ Microchip เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับงานออกแบบระบบฝังตัวมาอย่างยาวนาน และโซลูชันใหม่นี้จะเปลี่ยน MCUs และ MPUs ให้กลายเป็นแพลตฟอร์มครบวงจรที่มอบความชาญฉลาดที่ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และรองรับการขยายตัวสู่ระบบ Edge บริษัทได้สร้างและขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์ซิลิคอน ซอฟต์แวร์ และเครื่องมือแบบครบวงจรที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยแก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพการทำงานของ Edge AI การใช้พลังงาน และความปลอดภัย ขณะที่ยังคงความเรียบง่ายให้กับทุกขั้นตอนดำเนินการ
“AI บนเอดจ์ไม่ใช่แค่การทดลองอีกต่อไป แต่เป็นมาตรฐานที่คาดหวังได้ เนื่องด้วยประโยชน์หลายประการเมื่อเทียบกับการใช้งานบนคลาวด์” มาร์ก เรย์เทน รองประธานหน่วยธุรกิจ Edge AI แห่ง Microchip กล่าว “เราสร้างหน่วยธุรกิจ Edge AI ของเราเพื่อผสานรวม MCUs, MPUs และ FPGAs ของเราด้วยโมเดล ML ที่ได้รับการปรับปรุง รวมถึงเครื่องมือเร่งประสิทธิภาพของโมเดล และเครื่องมือพัฒนาที่ทรงพลัง ขณะนี้ การเพิ่มผลิตภัณฑ์ตัวแรกลงในกลุ่มผลิตภัณฑ์โซลูชันแอปพลิเคชันที่เราวางแผนไว้ ได้ช่วยเร่งความเร็วในการออกแบบระบบอัจฉริยะที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ซึ่งพร้อมรองรับการใช้งานในตลาดที่มีความต้องการสูง”
โซลูชันแอปพลิเคชันครบวงจรรุ่นใหม่สำหรับ MCUs และ MPUs ของ Microchip ครอบคลุมโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนแล้วและพร้อมใช้งาน รวมถึงโค้ดแอปพลิเคชันที่สามารถปรับแก้ เพิ่มประสิทธิภาพ และนำไปประยุกต์ใช้กับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้ โดยสามารถดำเนินการได้ผ่านซอฟต์แวร์แบบฝังตัวของ Microchip และเครื่องมือพัฒนา ML หรือผ่านเครื่องมือจากพันธมิตรของ Microchip โดยโซลูชันใหม่นี้ประกอบด้วย:
- การตรวจจับและจำแนกประเภทความผิดปกติของอาร์คไฟฟ้าที่เป็นอันตราย โดยใช้การวิเคราะห์สัญญาณด้วย AI
- การตรวจติดตามสถานะและการประเมินสุขภาพอุปกรณ์เพื่อการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
- การตรวจจับใบหน้าด้วยการตรวจจับความมีชีวิต (Liveness Detection) เพื่อรองรับการยืนยันตัวตนบนอุปกรณ์อย่างปลอดภัย
- การตรวจจับคีย์เวิร์ดสำหรับอินเทอร์เฟซสั่งการและควบคุมในภาคผู้บริโภค อุตสาหกรรม และยานยนต์
เครื่องมือพัฒนาสำหรับ AI บนระบบ Edge
วิศวกรสามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มพัฒนาของ Microchip ที่คุ้นเคย เพื่อสร้างแม่แบบและนำโมเดล AI ไปใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดความซับซ้อน และเร่งรอบการออกแบบ โดยเมื่อ MPLAB® X Integrated Development Environment (IDE) ของบริษัททำงานร่วมกับกรอบการทำงานซอฟต์แวร์ MPLAB Harmony และปลั๊กอิน MPLAB ML Development Suite จะช่วยมอบการใช้งานแบบรวมศูนย์ที่รองรับการขยายขนาด เพื่อรองรับการผสานโมเดล AI แบบฝังตัวผ่านไลบรารีที่ได้รับการปรังปรุงประสิทธิภาพ โดยผู้พัฒนาสามารถเริ่มจากงานทดสอบความเป็นไปได้ (Proof-o-Concept) แบบง่ายบน MCUs 8 บิต และยกระดับไปสู่แอปพลิเคชันประสิทธิภาพสูงที่พร้อมใช้งานจริงบน MCUs 16 หรือ 32 บิตของ Microchip ได้ สำหรับ FPGAs แพลตฟอร์มการอนุมาน AI/ML VectorBlox™ Accelerator SDK 2.0 ของ Microchip ช่วยเร่งการประมวลผลงานวิชัน อินเทอร์เฟซมนุษย์-เครื่องจักร (HMI) การวิเคราะห์เซนเซอร์ และเวิร์กโหลดที่ต้องใช้การประมวลผลสูงอื่น ๆ บน Edge ทั้งยังรองรับการฝึก การจำลอง และการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลภายใต้การบวนการทำงานที่สอดคล้องกัน
การสนับสนุนอื่น ๆ รวมถึงเครื่องมือการฝึกและการใช้งาน อาทิ การออกแบบที่อ้างอิงการควบคุมมอเตอร์ของบริษัทซึ่งใช้ dsPIC® DSCs สำหรับการดึงข้อมูลในขั้นตอนการเตรียมข้อมูล Edge AI แบบเรียลไทม์ รวมถึงโซลูชันอื่น ๆ สำหรับการแยกโหลดในระบบมิเตอร์ไฟฟ้าอัจฉริยะ การตรวจจับและนับวัตถุ และการตรวจจับการเคลื่อนไหว นอกจากนี้ Microchip ยังช่วยแก้ไขปัญหาของ Edge AI ผ่านองค์ประกอบเสริมที่จำเป็นสำหรับการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์อีกด้วย อันได้แก่อุปกรณ์ PCIe® ที่เชื่อมต่อการประมวลผลแบบฝังตัวที่ Edge และโมดูลพลังงานความหนาแน่นสูงที่ช่วยรองรับการใช้งาน Edge AI ในระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรม และศูนย์ข้อมูล
บริษัทวิเคราะห์อุตสาหกรรม IoT Analytics ระบุในรายงานตลาดเดือนตุลาคม 2568 ว่าการผสานความสามารถ Edge AI เข้ากับ MCUs โดยตรง ถือเป็นหนึ่งในสี่แนวโน้มหลักของอุตสาหกรรม และช่วยรองรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI “…ซึ่งช่วยลดความหน่วง ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และลดการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานจาก Cloud” ความริเริ่มด้าน AI ของ Microchip ช่วยตอกย้ำแนวโน้มนี้ด้วยแพลตฟอร์ม MCU และ MPU รวมถึง FPGAs ของบริษัท ระบบนิเวศมีความจำเป็นมากขึ้นในการรองรับทั้งตัวเร่งประสิทธิภาพ AI แบบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์แบบบูรณาการ บนหลากหลายอุปกรณ์และช่วงการกำหนดค่าหน่วยความจำหลากหลายรูปแบบ
ความพร้อมในการจำหน่าย
Microchip กำลังทำงานร่วมกับลูกค้าที่ใช้โซลูชันแอปพลิเคชันแบบครบวงจรอย่างใกล้ชิด โดยจัดให้มีการฝึกโมเดลและการสนับสนุนกระบวนการทำงานอื่น ๆ ในหลากหลายรูปแบบ นอกจากนี้ บริษัทยังทำงานร่วมกับพันธมิตรหลายราย เพื่อมอบซอฟต์แวร์ที่ช่วยเพิ่มทางเลือกในการนำไปใช้งานจริงให้กับนักพัฒนาอีกด้วย หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อเสนอ Edge AI และโซลูชันครบวงจรรุ่นใหม่ของ Microchip โปรดเยี่ยมชมที่ www.microchip.com/EdgeAI สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละโซลูชัน สามารถเข้าถึงได้ผ่าน ชุดสัมมนาออนไลน์ Edge AI แบบออนดีมานด์ของ Microchip ตั้งแต่วันที่ 17 กุมภาพันธ์ เป็นต้นไป
