สจล. เปิดตัว “เอไอคัดกรองโควิดสายพันธุ์มิว”

27 ก.ย. 2564 เวลา 10:52 น. 178

สจล. หนุน Universal Prevention” ป้องกันติดเชื้อโควิดขั้นสูง รุดเสนอใช้ “Super Computer” ขับเคลื่อนประเทศ-เพิ่มศักยภาพวิจัยไทย พร้อมเปิดตัว “เอไอคัดกรองโควิดสายพันธุ์มิว” เทคโนโลยีตั้งรับสุดล้ำ

ศ.ดร.สุชัชวีร์ สุวรรณสวัสดิ์ อธิการบดี สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) เปิดเผยว่า แม้นานาประเทศจะมีมาตรการเชิงรุกเพื่อรับมือกับสถานการณ์โควิด-19 แต่ทั้งนี้ในปัจจุบันกลับพบว่า เชื้อโควิดมีความแข็งแรง สามารถหนีภูมิได้มากขึ้น ตลอดจนสามารถกลายพันธุ์ได้ในที่สุด

 

ดังนั้น การมีเทคโนโลยีขั้นสูงอย่าง ‘ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์’ (Super Computer) เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง ทั้งด้านการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล สัญญาณอินเตอร์เน็ตความเร็วสูง การเทรนนิ่งเอไอ (AI Training) ฯลฯ เข้ามาช่วยเหลือในการพัฒนางานวิจัย เช่น เอไอตรวจโควิดกลายพันธุ์ ผ่านคลาวด์ เซิร์ฟเวอร์ (Cloud Server) ที่สามารถคัดกรองสายพันธุ์โควิด

 

พร้อมระบุตำแหน่งที่พบได้อย่างแม่นยำใน 30 วินาที ที่ช่วยลดการใช้สูญเสียเวลาและทรัพยากรของทีมแพทย์ในการวิเคราะห์สายพันธุ์ ฯลฯ ซึ่งจะช่วยให้ไทยมีเทคโนโลยีที่เข้ามาช่วยบริหารจัดการระบบต่าง ๆ ได้อย่างมีเสถียรภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิด “ป้องกันการติดเชื้อโควิดขั้นสูง” (Universal Prevention for COVID-19) ของกระทรวงสาธารณสุข (สธ.)

ศ.ดร.สุชัชวีร์ สุวรรณสวัสดิ์

ทั้งนี้ สจล. มีข้อเสนอแนะว่าหากหน่วยงานภาครัฐ องค์กรภาคเอกชน นำเทคโนโลยีดังกล่าวที่ในปัจจุบันมีใช้แล้วที่ มหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล (CMKL)  มหาวิทยาลัยชั้นนำด้าน AI Technology ระดับอาเซียน ภายใต้ความร่วมมือระหว่าง สจล. กับ มหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอน (Carnegie Mellon University) สถาบันการศึกษาที่เชี่ยวชาญด้านหลักสูตรวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ชั้นนำของโลก ประเทศสหรัฐอเมริกา

 

ไปใช้ประโยชน์หรือบูรณาการร่วมกับบิ๊กเดต้า (Big Data) ที่เกี่ยวกับของการบริหารสถานการณ์โควิด การบริหารจัดการเพื่อลดการสูญเสียจากการดำเนินธุรกิจ/อุตสาหกรรม ฯลฯ ถือเป็นกระบวนการหนึ่งในการทดสอบเชิงวิจัย/เตรียมพร้อมระบบสาธารณสุข-การแพทย์ไทย ให้สามารถรับมือกับโรคอุบัติใหม่ได้ในอนาคต หรือกระทั่งในภาคธุรกิจจะมีส่วนช่วยลดต้นทุนการผลิต เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพสินค้าอย่างยั่งยืน

 

ล่าสุด สจล. จึงได้ลงนามบันทึกข้อตกลงความร่วมมือทางวิชาการกับ มหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล (CMKL) และ โรงพยาบาลพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหาร (KMCH) เพื่อผลักดันเทคโนโลยี ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ ในการขับเคลื่อนประเทศ เพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานด้าน AI ในการวิจัย เช่น งานวิจัยด้านการแพทย์ ตลอดจนขยายผลวิจัย/นวัตกรรม สู่การผลักดันการใช้เทคโนโลยีขับเคลื่อนภาคธุรกิจและอุตสาหกรรม ตลอดจนยกระดับคุณภาพชีวิตและเศรษฐกิจไทยได้ในอนาคต 

สจล. เปิดตัว “เอไอคัดกรองโควิดสายพันธุ์มิว”

ด้านรศ. ดร.สุพันธุ์ ตั้งจิตกุศลมั่น อธิการบดีมหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล (CMKL) กล่าวว่า Super Computer (Apex) นับเป็นเทคโนโลยีขั้นสูงที่มีส่วนสำคัญ ในการช่วยนักวิจัยพัฒนา “งานวิจัยเชิงปัญญาประดิษฐ์” (Apex-Goliath) หรืองานวิจัยเชิงทดลองที่ช่วยให้นักวิจัยเห็นผลลัพธ์ในระยะสั้น เนื่องจากมีกระบวนการจัดเก็บข้อมูลและคอมพิวเตอร์คลัสเตอร์สำหรับปัญญาประดิษฐ์

 

ระบบคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง และการประมวลผลแบบกลุ่มเมฆ เช่น ช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างแบบจำลอง (Render) ขนาดใหญ่ได้ภายในครึ่งชั่วโมง จากปกติที่ต้องใช้เวลานานถึง 720 ชั่วโมง ฯลฯ โดยที่ผ่านมา เทคโนโลยีดังกล่าวได้มีส่วนสำคัญในการพัฒนาคุณภาพชีวิตผู้คนและสิ่งแวดล้อมจำนวนมาก

 

อาทิ “AI ตรวจโควิดกลายพันธุ์ ผ่าน Cloud Server” ที่ล่าสุดสามารถตรวจหาโควิดสายพันธุ์ใหม่ที่ค้นพบแล้วในต่างประเทศได้สำเร็จ “AI คัดแยกขวดรีไซเคิล” ผู้ช่วยนักคัดแยกขวดแก้วเพื่อนำไปรีไซเคิล ที่ช่วยประหยัดเวลาในการคัดแยกขยะ พร้อมทั้งลดการเกิด Carbon Footprint ชั้นบรรยากาศ

 

รศ. ดร.ศิริเดช บุญแสง คณบดี คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) กล่าวว่า ที่ผ่านมาทีมวิจัย ได้เปิดตัวผลสำเร็จการพัฒนางานวิจัย “AI ตรวจโควิดกลายพันธุ์ ผ่านคลาวด์ เซิร์ฟเวอร์” (Cloud Server) หรือ “ปัญญาประดิษฐ์ ซีร่า คอร์” (CiRA CORE) ที่ได้รับความร่วมมือทางเทคโนโลยีขั้นสูงอย่าง “เอไอ ซุปเปอร์ คอมพิวเตอร์” (AI Super Computer)

สจล. เปิดตัว “เอไอคัดกรองโควิดสายพันธุ์มิว”

เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะเทรนนิ่งเอไอ (AI Training) จากมหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล (CMKL) มหาวิทยาลัยชั้นนำด้านเทคโนโลยีเอไอ (AI Technology) ระดับอาเซียน เป็นผลให้ AI มีความสามารถในการแยกแยะตำแหน่งโควิดกลายพันธุ์ (VOC) และ บ่งชี้เชื้อโควิดกลายพันธุ์ได้หลายสายพันธุ์ได้อย่างถูกต้องถึง 99% ใน 30 วินาที อันเกิดจากกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ข้อมูลรหัสพันธุกรรมของเชื้อโควิดที่มีจีโนมถึง 30,000 ตำแหน่ง จากฐานข้อมูลรหัสพันธุกรรมของจุลชีพ “GISAID”

               

ทั้งนี้ กระบวนการทำงานของเอไอเพื่อตรวจหาสายพันธุ์ มี 3 ขั้นตอน ดังนี้ ‘Input Data’ นำเข้าข้อมูลสารพันธุกรรมทั้งหมด หรือจีโนมที่ได้ทั้งแบบเดี่ยว หรือแบบหลายจีโนมพร้อมกัน ‘Data processing’ ประมวลผลชุดข้อมูลโดย AI ที่ผ่านการเรียนรู้ชุดข้อมูลเป็นที่เรียบร้อยแล้ว ‘Output Data’ แสดงผลข้อมูลสารพันธุกรรมในลักษณะของชื่อสายพันธุ์

 

โดยหากตรวจพบเชื้อกลายพันธุ์จะแสดงผลเป็นสีแดง พร้อมแสดงตำแหน่งกลายพันธุ์ (VOCs) บนจีโนม กรณีที่ตรวจไม่พบเชื้อจะแสดงผลเป็นสีเทา โดยที่ล่าสุดจากความสามารถด้านการตรวจหาสายพันธุ์มิว ได้นั้น เป็นผลจากการได้รับการสนับสนุนชุดข้อมูลรหัสพันธุกรรมกว่า 13,457 ชุดข้อมูล

 

จากคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ที่ได้ทำการศึกษาวิจัยเพื่อเฝ้าระวังการเข้ามาของสายพันธุ์ดังกล่าว เนื่องจากพบข้อมูล ณ วันที่ 6 กันยายน 2564 ว่ามีจำนวนผู้ติดเชื้อโควิดสายพันธุ์มิว ในประเทศโคลัมเบีย สหรัฐอเมริกา และสเปน มากกว่า 6,091 ราย (covSPECTRUM (ethz.ch))

สจล. เปิดตัว “เอไอคัดกรองโควิดสายพันธุ์มิว”

ด้าน ศาสตราจารย์ นายแพทย์ อนันต์ ศรีเกียรติขจร คณบดี คณะแพทยศาสตร์ สจล. และประธานคณะกรรมการบริหารโรงพยาบาลพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหาร (KMCH) และกล่าวปิดท้ายว่า เทคโนโลยี AI ตรวจโควิดกลายพันธุ์ ผ่าน Cloud Server ในทางการแพทย์และสาธารณสุข นับได้ว่าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีเชิงรุกและเชิงรับ ที่มีส่วนช่วยในการเฝ้าระวังของโควิดพันธุ์ใหม่ในสายพันธุ์ต่างๆ

 

ตลอดจนสนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ในการค้นหาผู้ติดเชื้อได้โดยสะดวกและรวดเร็วในอีกรูปแบบหนึ่ง ทั้งนี้ หากไทยสามารถดำเนินการสร้างภูมิคุ้มกันหมู่แก่ประชาชนในประเทศโดยภาพรวมได้ ในสัดส่วนที่มากกว่า 70% ของประชากรทั้งหมด จะเป็นการป้องกันประเทศเข้าสู่โควิดระลอกที่ 5 ได้อย่างแน่นอน

 

ขณะที่การสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ของนักศึกษาและบุคลากร ตลอดจนกลุ่มคนที่ทำงานเพื่อสาธารณะในพื้นที่ สจล. และบริเวณใกล้เคียง ภายใต้นโยบายของกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) เพื่อเตรียมความพร้อมสถาบันฯ ให้สามารถเปิดทำการเรียนการสอนได้ปกตินั้น สามารถให้บริการวัคซีนโดยภาพรวมได้เป็นจำนวนรวม 67,585 โดส (ข้อมูล ณ วันที่ 23 กันยายน 2564)

 

แท็กที่เกี่ยวข้อง