dataproteins – Data Proteins

หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่โดดเด่นที่สุดในปี 2024 proteins-talk-ep-02

dataproteins — Sat, 04 Jan 2025 15:16:39 +0000

เราจะได้ยินกันบ่อยขึ้นว่าหุ่นยนต์ที่จะใช้ในชีวิตประจำวัน จะมีในเร็วๆ นี้ มันจะเป็นไปได้จริงหรือเปล่า เดี๋ยวผมจะลองพามาดูหุ่นยนต์ที่ผลิตขึ้นมาจริงแล้ว และเป็นหุ่นยนต์ที่โดดเด่นในปี 2024 เพื่อที่ให้ทุกคนเป็นข้อมูลว่าในปี 2025 เป็นต้นไปนี้กับคำที่พูดว่า หุ่นยนต์ที่ใช้ในชีวิตประจำวัน จะเป็นไปได้หรือไม่

Source : https://x.com/DrJimFan/status/1873759183960485990/photo/1

ผมจะให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับหุ่นยนต์แต่ละตัวว่า ชื่อ รุ่น ปีที่พัฒนา และคุณสมบัติของหุ่นยนต์ เช่น ความสูง น้ำหนัก และความสามารถ เพื่อให้ทุกคนเข้าใจหุ่นยนต์แต่ละตัวมากขึ้นดังนี้

1. Atlas (Boston Dynamics, สหรัฐอเมริกา)

– เปิดตัว: ประมาณปี 2024

– ความสูง/น้ำหนัก: 1.8 เมตร / 89 กก.

– ความสามารถ:

– เคลื่อนที่ในพื้นที่ไม่เรียบได้ดีเยี่ยม

– กระโดดตีลังกาและเคลื่อนไหวคล้ายมนุษย์

– ใช้สำหรับการวิจัย AI ในการทำภารกิจที่มีพลวัตสูง

– จุดเด่น: เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของ “หุ่นยนต์อัจฉริยะสำหรับการเคลื่อนที่” แต่ยังไม่เหมาะสำหรับการใช้งานจริงในบ้านหรือสำนักงาน

Atlas เน้นความคล่องตัวและความทนทาน ซึ่งเหมาะสำหรับงานกู้ภัยในอนาคตหรือการใช้งานในพื้นที่ที่มนุษย์เข้าถึงยาก

2. Digit (Agility Robotics, สหรัฐอเมริกา)

– เปิดตัว: 2019

– ความสูง/น้ำหนัก: 1.75 เมตร / 42 กก.

– ความสามารถ:

– ออกแบบให้ทำงานในคลังสินค้าและการขนส่ง

– ใช้แขนเพื่อหยิบจับวัตถุ

– เดินในพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวาง

จุดเด่น: เรียบง่ายและเหมาะสำหรับงานโลจิสติกส์

ด้วยการออกแบบที่เน้นการใช้งานในอุตสาหกรรม คาดว่า Digit จะมีบทบาทสำคัญในอนาคตของโลจิสติกส์และอีคอมเมิร์ซ

3. Phoenix (Sanctuary AI, แคนาดา)

– เปิดตัว: 2024

– ความสูง/น้ำหนัก: ประมาณ 1.7 เมตร / 70 กก.

– ความสามารถ:

– มี AI ที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวต่อสถานการณ์

– เหมาะสำหรับการช่วยงานในบ้านและสำนักงาน

– จุดเด่น: ออกแบบมาให้ทำงานหลากหลาย

หากพัฒนา AI ให้ใช้งานได้สมบูรณ์ Phoenix มีศักยภาพที่จะกลายเป็นหุ่นยนต์สำหรับผู้บริโภคทั่วไป

4. Figure-O2 (Figure, สหรัฐอเมริกา)

– เปิดตัว: 2024

– ความสามารถ:

– รองรับการทำงานที่ต้องการความยืดหยุ่น

– ใช้ในอุตสาหกรรมการผลิต

– จุดเด่น: มุ่งเน้นการใช้งานที่คล้ายแรงงานคน

Figure-O2 กำลังมุ่งเป้าไปยังการแทนที่แรงงานในสายการผลิตที่ซับซ้อน

5. Optimus G2 (Tesla, สหรัฐอเมริกา)

– เปิดตัว: 2023

– ความสูง/น้ำหนัก: 1.73 เมตร / 56 กก.

– ความสามารถ:

– ออกแบบให้ช่วยในโรงงานและบ้านเรือน

– ใช้พลังงานแบตเตอรี่

– จุดเด่น: มีความสามารถในการผลิตจำนวนมาก เน้นต้นทุนต่ำ

Elon Musk ตั้งเป้าให้ Optimus กลายเป็น “หุ่นยนต์สำหรับทุกคน” ด้วยราคาที่เข้าถึงได้

6. Apollo (Apptronik, สหรัฐอเมริกา)

– เปิดตัว: 2023

– ความสามารถ:

– ทำงานร่วมกับมนุษย์ในอุตสาหกรรม

– เน้นความปลอดภัยและความง่ายในการควบคุม

– จุดเด่น: การออกแบบให้ทำงานคู่กับมนุษย์

Apollo เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการประสานงานระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์ เช่นในโรงงาน

7. Unitree G1 (Unitree Robotics, จีน)

– เปิดตัว: 2024

– ความสามารถ:

– ใช้งานในบ้านและพื้นที่เชิงพาณิชย์

– มีความสามารถด้านการเคลื่อนไหวขั้นสูง

– จุดเด่น: ราคาถูกกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่ง

Unitree กำลังบุกเบิกตลาดหุ่นยนต์ราคาประหยัดในเชิงพาณิชย์

8. GR-1 (Fourier Intelligence, จีน)

– เปิดตัว: 2024

– ความสามารถ:

– ใช้ในด้านการแพทย์และการดูแลผู้สูงอายุ

– จุดเด่น: รองรับการดูแลผู้ป่วย

GR-1 มีบทบาทสำคัญในตลาดสุขภาพที่มีผู้สูงอายุเพิ่มขึ้น

ณ. วันที่เขียนนี้มี GR-2 มาแล้วด้วย พัฒนาเร็วมากๆ

9. Menteebot (Menteebot Robotics, อิสราเอล)

– เปิดตัว: 2024

– ความสามารถ:

– ออกแบบมาเพื่อการศึกษา

– ใช้ในการฝึกอบรมและการเรียนรู้ AI

เหมาะสำหรับการใช้งานในสถานศึกษาและองค์กรที่ต้องการเรียนรู้ด้าน AI

10. CyberOne (Xiaomi, จีน)

– เปิดตัว: 2022

– จุดเด่น: เป็นการทดลองของ Xiaomi เพื่อสร้างฮิวแมนนอยด์ที่ราคาถูก

CyberOne เป็นตัวอย่างของการรวมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่บริษัทเทคโนโลยีกำลังทดลอง

11. 4NE-1 (Neura Robotics, เยอรมนี)

– เปิดตัว: 2024

– ความสามารถ:

– การช่วยงานในบ้านและอุตสาหกรรม

– การใช้ AI เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์สถานการณ์

เป็นตัวแทนของยุโรปในตลาดที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

12. NEO – 1X (Halodi Robotics, นอร์เวย์)

– เปิดตัว: 2024

– ความสามารถ:

– มีการออกแบบที่คล้ายมนุษย์มากที่สุด

NEO เป็นหุ่นยนต์ที่มีเป้าหมายเพื่อสร้างความสมจริงและการเชื่อมโยงทางอารมณ์กับมนุษย์

เดี๋ยวผมจะเปรียบเทียบความสูงและน้ำหนักของหุ่นยนต์แต่ละตัวให้ดูกันครับ

จากกราฟด้านบนจะเห็นว่า Atlas มีน้ำหนักที่มากที่สุดถึง 89 กก. แต่ก็มีความแข็งแกร่งและคล่องตัว ในขณะที่ Unitree G1 เบาที่สุด 50 กก. เหมาะกับงานโลจิสติกส์

อีกมุมนึงที่น่าสนใจก็คือจำนวนหุ่นยนต์ที่เปิดตัวในแต่ละปีมีดังนี้

ตั้งแต่ปี 2019 มีการเปิดตัวหุ่นยนต์เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ โดยปี 2023 และ 2024 มีจำนวนมากที่สุด สะท้อนถึงการเติบโตของเทคโนโลยีในช่วงปีหลัง ๆ และในปี 2025 อาจจะได้เห็นจริงๆ ว่าในชีวิตประจำวันในบ้านของคนทั่วไปอาจจะมีหุ่นยนต์ได้ใช้จริงๆ ก็ได้

The post หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่โดดเด่นที่สุดในปี 2024 proteins-talk-ep-02 first appeared on Data Proteins.

สรุปเรื่องเด่น AI ของปี 2024 โดย Andrew Ng Proteins Talk EP-01

dataproteins — Thu, 02 Jan 2025 17:08:56 +0000

อาจารย์ Andrew Ng ได้สรุปเกี่ยวกับเรื่อง AI ในปี 2024 ได้น่าสนใจมาก ๆ เรารู้อดีต จะได้เข้าใจอนาคตในปี 2025 ได้ดีขึ้น ผมสรุปมาให้ 6 ข้อที่อาจารย์ได้สรุปไว้

1. A Blizzard of Progress (ความก้าวหน้าที่มหาศาล)
ปี 2024 เป็นปีแห่งความก้าวหน้าของ AI ระบบที่มีความสามารถเชิงเหตุผล (Agentic Systems) ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว สามารถใช้เครื่องมือและควบคุมแอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อปได้ดีขึ้น โมเดลขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำกว่าได้รับการพัฒนาในวงกว้าง
.
จริงๆ เห็นด้วยกับหัวข้อนี้มากๆ เทคโนโลยี AI ที่ปรับเปลี่ยนเร็วมาก ถ้าในเนื้องานใครไม่ได้เกี่ยวข้องกับ AI ผมว่าอาจจะตามไม่ทันจริงๆ โชคดีที่ทำงาน ตื่นตัวการนำมาประยุกต์ใช้ในธุรกิจ ก็เลยได้มีโอกาสคลุกคลี แต่สุดท้ายแล้ว การให้ทุกคนได้ลองใช้ หรือให้มีความเข้าใจมากขึ้น ยังคงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้การใช้ AI เกิดประโยชน์สูงสุด

2. Agents Ascendant (ยุคของระบบ AI Agentic)

ระบบ AI แบบ Agentic หรือระบบที่สามารถดำเนินการตามเป้าหมายได้ด้วยตัวเองมีการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดในปีนี้ เครื่องมือใหม่ๆ เช่น LangChain, Meta’s Llama Stack, และ Autogen ช่วยให้พัฒนาเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและสามารถประมวลผลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้ง่ายขึ้น

ผมได้มีโอกาสได้เล่นพวก LangChain , Autogen (Multi Agent) แล้วได้ไอเดียว่ามันทำอะไรได้มากกว่าที่เราคิดจริงๆ ผมได้รับโจทย์นึงมาว่า ให้ทดลองเอาข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบ Database ซึ่งมีหลาย Table มาทำเป็นคลังความรู้ และสร้างหน้า Chatbot และหลังจากที่เราสอบถามในหน้า Chatbot ให้ตอบคำถามที่ต้องการได้ และที่สำคัญ ให้สร้างกราฟเพื่อเปลี่ยนแกน x, y ด้วยนะ

ตอนแรกได้รับโจทย์มาก็มีสตั้นไป 10 วิ มันจะได้มั้ยนะ แต่พอได้ลองรู้จัก LangChain, Autogen มันสามารถเป็นไปได้ ผมให้มี Agent 5 ตัว,

1.Agent ตัวที่หนึ่งให้เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการ connect data จาก Database

2.Agent ตัวที่สองเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการ query ข้อมูล

3.Agent ตัวที่สาม เป็น Agent ที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้าง Visualization

4.Agent ตัวที่สี่เป็น Agent ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Analytic

5. Agent ตัวที่ห้าให้เป็น Agent ตัวควบคุมหรือที่เรียกว่า Orchestrator Agent

ซึ่งที่ผมทำนี่ถือว่าเป็นต้นๆของยุค Agentic AI แต่ถ้าเมื่อไหร่การเข้าสู่ยุคของ AI Agentic จะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญเพราะทำให้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตอบคำถามหรือให้คำแนะนำ แต่สามารถทำงานเชิงรุก เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการแก้ปัญหาได้เอง การพัฒนาในด้านนี้จะเปิดโอกาสให้ AI ช่วยในภาคอุตสาหกรรมและการจัดการองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

3. Prices Tumble (ราคาลดลง)

การแข่งขันที่ดุเดือดระหว่างผู้พัฒนาโมเดล AI ทำให้ต้นทุนการเข้าถึงโมเดลลดลงมาก เช่น OpenAI ลดราคาการใช้ GPT-4 Turbo ลงเกือบ 90% และผู้ให้บริการในจีนก็เสนอบริการในราคาที่ต่ำมาก

อันนี้ผมว่าดี การแข่งขันของคนที่พัฒนาโมเดล AI แข่งขันกันทำให้ราคาถูกลง ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กและสตาร์ทอัพสามารถเข้าถึงเทคโนโลยี AI ได้ง่ายขึ้น

4. Generative Video Takes Off (การสร้างวิดีโอโดย AI พุ่งทะยาน)

AI สร้างวิดีโอได้รับการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด บริษัทใหญ่ๆ เช่น OpenAI, Adobe, และ Meta ได้เปิดตัวเครื่องมือสร้างวิดีโอที่สามารถสร้างคลิปคุณภาพสูงพร้อมรายละเอียดที่สมจริง รองรับการใช้งานตั้งแต่วิดีโอภาพยนตร์ไปจนถึงคอนเทนต์สำหรับโซเชียลมีเดีย

หลายค่ายเลยที่ทำ AI Video มาได้ดีมากๆ AI สร้างวิดีโอจะเปลี่ยนวิธีการผลิตสื่ออย่างสิ้นเชิง คนที่ผลิตคอนเทนต์รายย่อยสามารถสร้างวิดีโอคุณภาพสูงได้โดยไม่ต้องพึ่งพาทีมงานใหญ่ แต่ยังมีความท้าทายในเรื่องความสมจริงของเฟรมและการควบคุมเนื้อหา

5. Smaller Is Beautiful (โมเดลขนาดเล็กที่ทรงพลัง)

ในปีนี้ โมเดล AI ขนาดเล็กที่สามารถทำงานได้บนฮาร์ดแวร์พลังงานต่ำ เช่น สมาร์ทโฟน ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น เทคนิคอย่างการ Distillation และ Quantization ช่วยลดขนาดโมเดลโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ

6. Alternatives to Acquisitions (ทางเลือกใหม่แทนการเข้าซื้อกิจการ)

บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เปลี่ยนกลยุทธ์โดยการทำข้อตกลงกับสตาร์ทอัพ AI แทนการเข้าซื้อกิจการ เช่น Microsoft, Amazon, และ Google ลงทุนและดึงทีมงานจากสตาร์ทอัพมาเข้าร่วมทีม โดยไม่ต้องรับความเสี่ยงจากการถูกตรวจสอบการผูกขาด

หลังจากที่เราเห็นแล้วว่าปี 2024 ที่ผ่านมาเป็นอย่างไร ในปี 2025 จะก้าวกระโดดไปกว่านั้นอย่างรวดเร็ว อยากสนับสนุนให้เพื่อนๆ ที่ยังไม่ได้ทดลองใช้งานในเชิงพัฒนา ได้ลองมาเล่น ได้ลองมาทดสอบกันมากขึ้นครับ สวัสดีปีใหม่ทุกคนครับ

The post สรุปเรื่องเด่น AI ของปี 2024 โดย Andrew Ng Proteins Talk EP-01 first appeared on Data Proteins.

Visual Calculation with Power BI

dataproteins — Mon, 30 Dec 2024 08:05:33 +0000

Visual Calculation

Visual Calculation คืออะไรแล้วทำไมต้องรู้

อยากให้ทุกคนได้เห็นภาพรวมก่อนว่า Visual Calculation อยู่ในส่วนไหนของ Power BI Ecosystem นี้

จากรูปจะเห็นว่า Visual Calculation จะอยู่ในส่วนของ Visualization ใน Power BI นั่นเอง ซึ่งเมื่อก่อนการคำนวณทั้งหมดจะตกไปอยู่ที่กล่อง DAX ทั้งหมด แต่ว่า Power BI ได้มีการปรับปรุงใหม่ โดยให้ Visualization นั้นสามารถมีการคำนวณในบริบทของ Visualization ได้เองซะเลย แล้วประโยชน์มันคืออะไรล่ะ

งั้นเดี๋ยวจะเล่าให้ฟังโดยสรุปให้เป็น 2 เรื่องหลักๆ ดังนี้

1.ประสิทธิภาพและความเร็ว:

ก่อนใช้ Visual Calculation : เราต้องเขียนสูตรคำนวณที่ยากๆ เพื่อทำการคำนวณ และบางครั้งต้องดูถึง Data Modeling ซึ่งใช้เวลานาน โดยเฉพาะสำหรับมือใหม่ที่ไม่รู้จักสูตรเหล่านี้ จะค่อนข้างสับสน ทั้งหมดทั้งมวลเพื่อที่จะแสดงผลบน Visualize ให้ได้

Visual Calculation : เราสามารถคำนวณได้ตรงๆ ใน Visual เลย (เดี๋ยวมีตัวอย่าง) ช่วยประหยัดเวลาและมันทำให้ง่ายขึ้นมากๆ เช่น ถ้าเราต้องการหาผลรวม ค่าเฉลี่ย หรือเปอร์เซ็นต์ เราไม่ต้องเขียนสูตร แค่คลิกเลือก ไม่กี่คลิก เพราะว่า Visual Calculation มี Template ให้ด้วย เราก็ได้ผลลัพธ์ทันที ทำให้การทำงานเร็วขึ้นมาก

2.ถูกใจคนที่ไม่ใช่เทคนิคอล:

ก่อนใช้ Visual Calculation : มือใหม่หลายคนต้องเจอปัญหากับสูตรคำนวณที่ยาก บางทียากจนท้อ และบางครั้งต้องขอความช่วยเหลือจากทีม IT หรือทีม Data ซึ่งก็จะทำให้การวิเคราะห์เราก็จะช้าลงไปอีก

Visual Calculation : Visual Calculation ออกแบบมาให้คนที่ไม่ใช่เทคนิคอล สามารถใช้ได้ มันช่วยให้เราไม่ต้องรู้สูตรคำนวณขั้นสูง ทำให้ฝั้ง Business ไม่ว่าจะเป็นทีมการตลาด และทีมการเงินสามารถสร้างการวิเคราะห์ได้เองแบบไม่ยากมากนัก

ลองมาทำกันเลยดีกว่า แต่อันดับแรกเลย Power BI Desktop ที่รองรับ Visual Calculation ก็คือ Version เดือน February 2024 เป็นต้นไป วิธีเช็คก็คือ

** เปิดโปรแกรม Power BI Desktop –> Help –> About : แล้วลองดูว่า Power BI Desktop ใช้เวอร์ชั่นอะไรอยู่ ในหน้าจอผมคือ September 2024

หลังจากที่เช็คเรียบร้อยแล้ว ก็ต้องเปิดใช้งาน Visual Calculation ซึ่งปัจจุบันยังคงเป็น Preview Feature อยู่ดังนั้น คนที่พึ่งจะเริ่มใช้งาน Feature นี้ก็ต้องทำการเปิดใช้งานก่อน โดยไปที่

** File –> Options and settings –> Options จะเปิดหน้าต่าง options มาซึ่งในนี้จะมีหลายส่วน โดยส่วนที่เราจะโฟกัสนั่นก็คือ Preview features

** คลิกไปที่ Preview feature –> เลือก Visual Calculations แล้วกด OK

** ระบบจะแจ้งเตือนว่าให้ restart โปรแกรมใหม่ ก็ให้ปิด Power BI Desktop แล้วเปิดใหม่ เพื่อเริ่มใช้งาน Power BI

เดี๋ยวเราจะโหลดไฟล์ตัวอย่าง Power BI มาทดลองทำ Visual Calculation กัน โดยเราสามารถโหลดไฟล์ตัวอย่างที่ Microsoft สร้างไฟล์นี้สำหรับการเรียนรู้ Power BI โดยไปที่

github : https://github.com/microsoft/powerbi-desktop-samples/blob/main/DAX/Adventure%20Works%20DW%202020.pbix

เราจะได้ไฟล์ Power BI Desktop มาเป็นไฟล์ตั้งต้นในการเรียนรู้ Visual Calculation กันครับ

หลังจากเปิดไฟล์ได้แล้วให้เรามาลองเช็ค Data Model กันก่อนว่าไฟล์ที่ Microsoft ให้มานั้นมีความสัมพันธ์ในแต่ละ Table อย่างไรบ้าง ซึ่งทุกคนจะเห็นดังภาพนี้

Function แรกที่เราจะทดลองกันก็คือ “Runningsum” อันนี้คือหนึ่งใน Template ที่เค้ามีมาให้ ซึ่งมีหลาย Template ให้เราได้เลือกใช้

*** Runningsum เนี่ยก็คือการที่เอาแต่ละวันบวกกันและก็สะสมไปเรื่อยๆ จนครบตามจำนวนรายการที่เรามี ผมจะไม่พูดถึงวีธีเก่าที่จะต้องทำแล้วกันนะครับ ผมจะบอกวิธีใหม่เลยก็แล้วกัน

ให้กลับไปที่ Power BI Desktop แล้วกลับไปคลิกเลือกที่ Report View แล้วให้คลิกเลือก visual ที่ชื่อว่า Table

** ให้ใส่คอลัมน์ Date และ Sales Amount ลงไปใน Table visual ครับ

เราก็ได้เตรียมพร้อมข้อมูลที่จะนำไปคำนวณโดยใช้ Visual Calculation แล้วครับ

ให้คลิกที่ New visual calculation –> กดที่ fx จะเจอ Template ที่สามารถใช้งานใน Visual calculation ซึ่งในตัวอย่างนี้เราจะทดสอบกันก็คือ Running sum

ให้คลิกเลือกที่ Running sum ได้เลยครับ

พอเลือกแล้วเราจะได้ สูตร Running sum = RUNNINGSUM([Field]) ให้เปลี่ยนในส่วนของ Field เป็นคอลัมน์ที่เราต้องการ ในตัวอย่างก็คือ Field ที่ชื่อว่า Sales Amount และคลิกที่เครื่องหมายถูก ก็จะมีคอลัมน์ Running sum เพิ่มขึ้นมาอีกหนึ่งคอลัมน์ ถ้าหากต้องการแก้ไขก็คลิกที่เครื่องหมาย ดินสอ เพื่อแก้ไขได้เลยครับ

เพียงเท่านี้เราก็สามารถสร้าง Visual Calculation ได้แล้วครับ เห็นมั้ยว่ามือใหม่ถูกใจสิ่งนี้ โดยไม่ต้องเขียน DAX เลยแม้แต่นิดเดียว

เดี๋ยวใน Visual Calculation EP2 จะลงลึกในรายละเอียดของ Visual Calculation กันครับ

Visual Calculation EP2

The post Visual Calculation with Power BI first appeared on Data Proteins.