เราอาจคุ้นเคยกับ AI ในฐานะ "สมองอัจฉริยะ" ที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน แชตบอท หรืออัลกอริทึมแนะนำคอนเทนต์ต่างๆ แต่ในวันที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงซอฟต์แวร์ที่ล่องลอยอยู่บนคลาวด์อีกต่อไป มันเริ่มมีร่างกาย มีสัมผัส และที่สำคัญคือ มีโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้ในแบบที่มนุษย์ทำ นี่คือจุดกำเนิดของ Physical AI เทคโนโลยีที่ทำให้จักรกลสามารถรับรู้โลกผ่านผิวหนัง กล้ามเนื้อ และการเคลื่อนไหว

Physical AI คืออะไร เมื่อเอไอเริ่มมีร่างกายและเรียนรู้ได้เอง

พูดง่าย ๆ Physical AI มันก็คือการเอาความฉลาดของ AI ใส่เข้าไปในหุ่นยนต์หรืออุปกรณ์ต่าง ๆ ให้พวกมันสามารถรับรู้สิ่งรอบตัว เคลื่อนที่ได้ และเรียนรู้จากประสบการณ์จริง เรียกได้ว่าเป็นเทคโนโลยีนี้กำลังเปลี่ยนหุ่นยนต์จาก "เครื่องมือ" ให้กลายเป็น "สิ่งที่คิดเองได้" ยกตัวอย่างเช่น

• หุ่นยนต์ที่เดินได้เหมือนสัตว์ และสามารถปรับตัวกับพื้นผิวต่าง ๆ ได้เอง
• แขนกลที่เรียนรู้การหยิบจับสิ่งของ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมล่วงหน้า
• รถไร้คนขับที่คิดและตัดสินใจเอง ตามสภาพถนนจริง

อะไรที่ทำให้ Physical AI เป็นเรื่องสำคัญในทศวรรษนี้ ?

Physical AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลก เพราะมันทำให้หุ่นยนต์ฉลาดขึ้น ไม่ต้องตั้งโปรแกรมทุกอย่างล่วงหน้า แต่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้เอง เช่น ถ้าหุ่นยนต์เจอสิ่งกีดขวาง มันสามารถคิดหาวิธีหลบหรือเดินทางอื่นแทนได้ ไม่ใช่แค่หยุดนิ่งเหมือนหุ่นยนต์รุ่นเก่า

NVIDIA หนึ่งในบริษัทที่เป็นผู้นำในโลก AI ก็กำลังผลักดันเทคโนโลยีนี้ด้วยแพลตฟอร์มที่เรียกว่า “Cosmos” ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์และรถไร้คนขับเรียนรู้จากวิดีโอและสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ทำให้พวกมันเข้าใจโลกได้ดีขึ้นก่อนจะออกไปทำงานจริง ๆ ในโลกภายนอก

Cosmos จุดเปลี่ยนที่ปลุกโลกให้ตื่นกับยุคของ Physical AI

Cosmos เป็น "สมองกลาง" สำหรับหุ่นยนต์ รถยนต์ไร้คนขับ และอุปกรณ์ที่ต้องใช้ AI เพื่อโต้ตอบกับโลกกายภาพ แทนที่จะให้ AI เรียนรู้จากข้อมูลตัวเลขหรือข้อความอย่างเดียว Cosmos สอน AI ให้เข้าใจโลกผ่าน วิดีโอกว่า 20 ล้านชั่วโมง ที่บันทึกพฤติกรรมของมนุษย์ เช่น การเดิน หยิบจับสิ่งของ หรือการเคลื่อนไหวของรถยนต์ ซึ่งแพลตฟอร์มนี้ประกอบด้วย

1. โมเดลพื้นฐานเชิงโลกที่สร้างขึ้นแบบปัญญาประดิษฐ์ (Generative World Foundation Models): AI ที่สามารถสร้างภาพหรือวิดีโอของสถานการณ์จำลองเพื่อทดสอบว่า AI จะตอบสนองอย่างไร เช่น จำลองเมือง, ถนน, หรือสภาพอากาศ โดยอิงตามกฎฟิสิกส์และพฤติกรรมที่เป็นไปได้ในโลกแห่งความจริง ซึ่งประโยชน์ของมันคือ สามารถทำให้ AI เข้าใจโลกได้เกือบทุกสถานการณ์โดยไม่ต้องให้เหตุการณ์นั้นเกิดขึ้นจริง

2. ตัวแปลงข้อมูล (Tokenizers): ระบบที่ช่วยแปลงข้อมูล เช่น ภาพ วิดีโอ หรือข้อความ ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลอินพุตให้เหมาะกับการฝึกโมเดล ให้อยู่ในรูปแบบที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถเข้าใจและนำไปประมวลผลได้ ทำให้ AI อ่านข้อมูลได้เร็วขึ้น และลดขนาดของข้อมูลที่ต้องประมวลผล 

3. ระบบป้องกัน (Guardrails): เป็น ชุดของกฎระเบียบและตัวกรองที่ช่วยป้องกัน AI จากการสร้างหรือเรียนรู้ข้อมูลที่ไม่พึงประสงค์ เช่น ข้อมูลที่ผิดพลาด ข้อมูลที่อันตราย หรือข้อมูลที่ละเมิดหลักจริยธรรม หรือพูดง่ายๆ ก็คือ เป็นระบบที่ช่วย ควบคุม ไม่ให้ AI สร้างเนื้อหาที่อันตราย

4. ตัวเร่งความเร็วการประมวลผลข้อมูล (Accelerated Data Processing Pipeline): ระบบที่ช่วยเร่งความเร็วการประมวลผลข้อมูล ทำให้ AI สามารถฝึกและปรับแต่งโมเดลได้เร็วขึ้น ซึ่งช่วยให้ AI สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของ NVIDIA Cosmos

เข้าใจฟิสิกส์ของโลก

AI ทั่วไปอาจจะฉลาดในเชิงทฤษฎี แต่ถ้าให้มันควบคุมหุ่นยนต์ อาจเจอปัญหาแบบว่า "แขนกลยกของแล้วทำหก" หรือ "หุ่นยนต์เดินแล้วล้ม" เพราะมันไม่เข้าใจฟิสิกส์ของโลกจริง Cosmos จึงมาพร้อมกับโมเดลที่เข้าใจแรงโน้มถ่วง วัตถุ และกฎการเคลื่อนไหว ให้ AI สามารถเรียนรู้การขยับตัวอย่างเป็นธรรมชาติ

สร้างวิดีโอจำลองโลกได้

Cosmos ไม่ได้แค่ดูวิดีโอ แต่ยังสามารถ "สร้าง" วิดีโอจำลองโลกขึ้นมาเองได้ เช่น ถ้าคุณต้องการฝึกหุ่นยนต์ให้ยกของในคลังสินค้า Cosmos สามารถสร้างสถานการณ์สมมติ เช่น "ถ้ากล่องตกพื้นต้องทำไง" เพื่อให้หุ่นยนต์เรียนรู้การแก้ปัญหาก่อนจะออกไปทำงานจริง

ประมวลผลเร็วสุดขีด

Cosmos ใช้ระบบ NeMo Curator ที่ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลเร็วขึ้น 20 เท่า และสามารถจัดการข้อมูลขนาด 100 เพตะไบต์ (ขนาดใหญ่กว่าไฟล์ภาพยนตร์ 4K หลายล้านเรื่อง) ทำให้ AI สามารถเรียนรู้ได้ไวขึ้น และลดต้นทุนของนักพัฒนา

การปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนา

การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย Cosmos ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ ทำให้นักพัฒนาสามารถทดสอบและปรับปรุงโมเดลได้อย่างรวดเร็ว

การเข้าถึงแบบ Open license

Cosmos มีให้ใช้งานภายใต้ใบอนุญาตแบบเปิด ทำให้นักพัฒนาทั่วโลกสามารถเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มนี้ได้อย่างอิสระ

Physical AI ในอนาคตอันใกล้ที่เราจะได้เห็น มีอะไรบ้าง ?

ในอนาคตอันใกล้ Physical AI จะมีการพัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด โดย AI จะถูกผสานเข้ากับระบบทางกายภาพ เพื่อให้สามารถโต้ตอบและจัดการกับสภาพแวดล้อมจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ เทคโนโลยีนี้กำลังจะเปลี่ยนแปลงหลากหลายอุตสาหกรรมให้ก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ที่อัจฉริยะและทันสมัยมากยิ่งขึ้น อาทิ

1. ยานยนต์ไร้คนขับ (Autonomous Vehicles)

รถยนต์ไร้คนขับกำลังได้รับการพัฒนาให้ ปลอดภัยและแม่นยำขึ้น โดยใช้ AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ กล้อง และเรดาร์ เพื่อนำทางบนถนนที่มีความซับซ้อน โดยในงาน CES 2025 ที่ผ่านมา Jensen Huang เผยว่า Uber หนึ่งในผู้นำด้านบริการ Ride-sharing เป็นบริษัทแรกๆ ที่นำ Cosmos ไปใช้เพื่อพัฒนา Physical AI แล้ว

รวมถึง Toyota ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ที่สุดในโลก ประกาศว่ารถรุ่นใหม่ของบริษัทจะใช้เทคโนโลยีจาก Nvidia เพื่อให้ ขับเคลื่อนอัตโนมัติและฉลาดขึ้นกว่าเดิม โดยจะใช้ ระบบ Nvidia Drive AGX Orin และ Nvidia DriveOS ซึ่งช่วยให้รถสามารถประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่างๆ ได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

นอกจาก Toyota แล้ว Aurora และ Continental ซึ่งเป็นบริษัทด้านยานยนต์และเทคโนโลยีก็เข้าร่วมเป็นพันธมิตรกับ Nvidia เพื่อพัฒนา รถยนต์อัจฉริยะสำหรับทั้งผู้บริโภคและธุรกิจ

2. หุ่นยนต์ในโรงงานและคลังสินค้า (Industrial & Warehouse Robotics)

NVIDIA กำลังปฏิวัติการดำเนินงานในภาคอุตสาหกรรมและคลังสินค้าด้วยโซลูชัน AI และหุ่นยนต์ขั้นสูง ซึ่งแพลตฟอร์ม NVIDIA Cosmos เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ช่วยให้ หุ่นยนต์เข้าใจและทำงานในโลกจริงได้ดียิ่งขึ้น อนาคตเราอาจได้เห็นโรงงานที่ทำงานได้เองทั้งระบบ 

รวมถึงยังมีแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ NVIDIA Isaac เป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนา ฝึกอบรม และปรับใช้หุ่นยนต์ที่ใช้ AI ในขนาดใหญ่ โดยมันช่วยให้หุ่นยนต์สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตรวจจับวัตถุ นำทางอัตโนมัติ และจัดการกับสิ่งของ บริษัทอย่าง BMW Group ได้ใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อสร้างนวัตกรรมในโลจิสติกส์ของโรงงาน ทำให้สามารถผลิตยานพาหนะที่ปรับแต่งได้สูงอย่างรวดเร็วบนสายการผลิตเดียวกัน

และเพื่อจัดการกับความซับซ้อนของการจัดการฝูงหุ่นยนต์ขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม NVIDIA ได้เปิดตัวโครงร่าง Mega Omniverse กรอบงานนี้ช่วยให้สามารถพัฒนา ทดสอบ และปรับปรุง AI เชิงกายภาพและฝูงหุ่นยนต์ภายในสภาพแวดล้อมดิจิทัลทวินก่อนที่จะนำไปใช้ในสถานที่จริง ด้วยการจำลองการดำเนินงานของคลังสินค้า ธุรกิจสามารถอัปเดตงานและเส้นทางของหุ่นยนต์อย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

3. นวัตกรรมด้านการแพทย์ (Healthcare Innovations)

อีกหนึ่งอุตสาหกรรมที่ในอนาคตอันใกล้เราอาจได้เห็น Physical AI นั่นการคือ Healthcare นั่นเอง โดยจะมุ่งเป้าไปที่การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาช่วยเพิ่มความแม่นยำ ลดความซับซ้อนของกระบวนการรักษา และทำให้การดูแลผู้ป่วยมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เช่น หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัด (Surgical Assistance) ระบบหุ่นยนต์ da Vinci Surgical System ช่วยศัลยแพทย์ในการ ผ่าตัดแบบแผลเล็ก (Minimally Invasive Surgery) โดยใช้แขนกลที่ควบคุมจากระยะไกล  ลดขนาดของแผล ลดอาการปวด และทำให้ผู้ป่วยฟื้นตัวเร็วขึ้น

หรือหุ่นยนต์ที่ใช้ AI ช่วยผู้ป่วยทำกายภาพบำบัด ด้วยการออกแบบโปรแกรมที่เหมาะสมกับแต่ละคน สามารถติดตามความก้าวหน้าของผู้ป่วย และปรับโปรแกรมฟื้นฟูได้แบบเรียลไทม์

4. หุ่นยนต์ช่วยเหลือในชีวิตประจำวัน (Personal Robotics)

Phisical AI ในหุ่นยนต์ช่วยเหลือในชีวิตประจำวัน จะทำให้หุ่นยนต์สามารถโต้ตอบและเรียนรู้จากมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ และมีบทบาทมากขึ้นในชีวิตประจำวัน หนึ่งในตัวอย่างที่น่าสนใจและกำลังพัฒนาเลยก็คือ Meta ที่ได้เปิดตัวโครงการ PARTNR ศึกษาการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์ในงานบ้าน

โดยมุ่งเน้นไปที่การทำงานบ้าน เช่น การทำความสะอาด, การทำอาหาร และการรับส่งอาหาร Meta อธิบายว่า PARTNR เป็นทั้งมาตรฐานและแหล่งข้อมูลสำคัญ สำหรับศึกษาการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์ในงานบ้าน 

ด้วยชุดข้อมูลกว่า 100,000 งานบ้าน เช่น ล้างจาน, เก็บของเล่น และจัดระเบียบสิ่งของ เพื่อใช้เป็นแนวทางให้หุ่นยนต์เข้าใจการทำงานบ้าน, แบบจำลองการทำงานของมนุษย์ ที่ช่วยฝึก AI โดยใช้ข้อมูลจากสถานการณ์จริง, ระบบจำลองเสมือน (Simulation) ที่ช่วยทดสอบการทำงานของหุ่นยนต์ได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องเสียเวลาทดลองจริงในชีวิตประจำวัน

Meta ยังเผยว่า PARTNR ได้ถูกทดสอบกับหุ่นยนต์ Spot ของ Boston Dynamics แล้ว พร้อมพัฒนา ระบบ Mixed Reality Interface ที่ช่วยให้มนุษย์เข้าใจการตัดสินใจของหุ่นยนต์ได้ดีขึ้นอีกด้วย

อนาคตของ Physical AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป เรากำลังเข้าสู่ยุคที่หุ่นยนต์สามารถปรับตัว เรียนรู้จากประสบการณ์ และช่วยเหลือมนุษย์ในทุกมิติของชีวิต ตั้งแต่โรงงาน คลังสินค้า การแพทย์ ไปจนถึงบ้านของเรา แต่จากการพัฒนาทั้งหมดเราจะเห็นได้ว่ เทคโนโลยีนี้ไม่ได้มาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการเสริมศักยภาพให้เราทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยมากขึ้น

อ้างอิง: wired, intel, techcrunch, nvidia, nvidianews.nvidia, reuters, investors