AI แบบ Oscillator อาจสร้างภาพได้ประหยัดพลังงานกว่าโมเดลปัจจุบัน
นักวิจัยและบริษัทเทคโนโลยีกำลังทดลองแนวทางใหม่ในการสร้างปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้เครือข่าย Oscillator หรือวงจรที่สร้างสัญญาณเป็นจังหวะมาทำงานแทนการคำนวณดิจิทัลแบบเดิมบางส่วน
ระบบดังกล่าวถูกนำไปทดลองกับงานสร้างภาพ ซึ่งปกติต้องอาศัยการคำนวณซ้ำจำนวนมากบน GPU เพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนสัญญาณรบกวนให้กลายเป็นภาพที่สอดคล้องกับคำสั่งของผู้ใช้
หากเทคโนโลยีสามารถขยายสู่ระบบที่มีขนาดใหญ่ได้จริง อาจช่วยลดพลังงานและต้นทุนของบริการสร้างภาพ ซึ่งกำลังเป็นหนึ่งในภาระงานที่ใช้ทรัพยากรสูงของอุตสาหกรรม Generative AI
Oscillator ใช้พฤติกรรมทางกายภาพช่วยคำนวณ
Oscillator คือระบบที่สร้างการสั่นหรือสัญญาณเป็นจังหวะอย่างต่อเนื่อง เมื่อเชื่อม Oscillator หลายตัวเข้าด้วยกัน ระบบสามารถปรับจังหวะและประสานการทำงานตามเงื่อนไขที่กำหนด
นักวิจัยสามารถใช้รูปแบบการประสานเหล่านี้แทนการคำนวณ Optimization บางประเภท โดยปล่อยให้พฤติกรรมทางกายภาพของวงจรช่วยค้นหาสถานะที่เหมาะสม
แนวคิดคล้ายกับ Neuromorphic Computing ซึ่งพยายามออกแบบฮาร์ดแวร์ให้ทำงานใกล้กลไกของสมอง มากกว่าประมวลผลทุกอย่างเป็นคำสั่งดิจิทัลตามลำดับ
อ่านเพิ่มเติม
การสร้างภาพปัจจุบันต้องคำนวณซ้ำจำนวนมาก
โมเดลสร้างภาพแบบ Diffusion เริ่มจากข้อมูลที่มี Noise และค่อย ๆ ลดสัญญาณรบกวนผ่านหลายขั้นตอน จนได้ภาพที่มีรายละเอียดตาม Prompt
แต่ละขั้นตอนต้องเรียกเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ ทำให้การสร้างภาพหนึ่งครั้งใช้พลังงานและเวลา แม้ระบบสมัยใหม่จะปรับลดจำนวนขั้นตอนได้มากแล้ว
หาก Oscillator สามารถทำหน้าที่ Optimization บางส่วนด้วยการใช้พลังงานต่ำกว่า จะช่วยให้บริการสร้างภาพรองรับผู้ใช้จำนวนมากขึ้น โดยไม่ต้องเพิ่ม GPU ในสัดส่วนเดียวกัน
เทคโนโลยียังอยู่ในช่วงต้น
ผลจากงานทดลองไม่ควรถูกตีความว่าระบบพร้อมแทน GPU ในศูนย์ข้อมูลทันที ความท้าทายสำคัญคือการขยายจำนวน Oscillator การควบคุมความผิดพลาด และการเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ AI ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน
วงจรแบบ Analog หรือ Mixed-signal ยังมีความไวต่ออุณหภูมิ ความแตกต่างระหว่างชิ้นส่วน และสัญญาณรบกวนมากกว่าการคำนวณดิจิทัล
นักพัฒนาต้องพิสูจน์ด้วยว่าคุณภาพของภาพ ความเร็ว และความยืดหยุ่นในการรองรับโมเดลหลายประเภทดีพอสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์
ผลกระทบอาจอยู่ที่อุปกรณ์ปลายทาง
หากระบบมีขนาดเล็กและใช้พลังงานต่ำ เทคโนโลยีอาจถูกนำไปใช้กับอุปกรณ์ปลายทาง เช่น โทรศัพท์ กล้อง รถยนต์ หรืออุปกรณ์สวมใส่
การสร้างหรือประมวลผลภาพบนอุปกรณ์ช่วยลดการส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ เพิ่มความเป็นส่วนตัว และทำงานได้แม้ไม่มีอินเทอร์เน็ต
อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้ในอุปกรณ์ผู้บริโภคต้องผ่านการพัฒนาอีกมาก ทั้งด้านต้นทุนการผลิต ความเสถียร และเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนแอปได้ง่าย
