Latent AI

Latent AI

Latent AI’s LEIP platform เป็นชุดเครื่องมือบีบอัดและปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ลึกที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ขอบเขต (edge devices) โดยสามารถลดขนาดของเครือข่ายประสาทเทียมให้น้อยลงหลายสิบเท่า พร้อมรักษาความแม่นยำเดิมไว้ และยังรองรับการเร่งฮาร์ดแวร์และกลไกความปลอดภัย เพื่อให้โมเดลทำงานได้อย่างเสถียรแม้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีเครือข่ายหรือมีแบนด์วิดธ์ต่ำ

เทคโนโลยีนี้เหมาะสมกับโดรน เซ็นเซอร์อุตสาหกรรม และอุปกรณ์ในสภาพแวดล้อมที่ท้าทายอื่น ๆ ทำให้ภาคการทหารและอุตสาหกรรมสามารถตัดสินใจได้ทันทีที่สถานที่ ลดการพึ่งพิงคลาวด์

สิ่งที่เป็น

LEIP (Latent Edge Intelligence Platform) เป็นกรอบงานแบบ end‑to‑end สำหรับบีบอัดและปรับแต่งโมเดล รองรับหลายแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ (เช่น NVIDIA Jetson, Intel NCS, ARM Cortex ฯลฯ) และมีกระบวนการปริมาณ, ตัดแต่ง, และคอมไพล์อัตโนมัติ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำโมเดลที่ฝึกแล้วไปติดตั้งบนอุปกรณ์ขอบเขตได้อย่างรวดเร็ว

ปัญหาที่แก้ไข

1. ขนาดและประสิทธิภาพ – โมเดลการเรียนรู้ลึกแบบดั้งเดิมมักใช้พื้นที่หลายร้อย MB ทำให้ยากต่อการติดตั้งบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด LEIP ใช้อัลกอริทึมบีบอัดขั้นสูงลดขนาดโมเดลเป็น 5–10% ของขนาดเดิม พร้อมรักษาความแม่นยำ 95% ขึ้นไป
2. ความเร็วและความเชื่อถือได้ – ในโดรนหรือเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม การหน่วงเวลาเครือข่ายหรือการตัดขาดอาจส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจ LEIP ทำให้โมเดลทำ inference บนเครื่องได้ทันที
3. ความปลอดภัย – แพลตฟอร์มมีการเข้ารหัสโมเดลและการจัดการสิทธิ์ เพื่อป้องกันการขโมยอัลกอริทึมลับหรือการ reverse‑engineering
4. การปรับใช้ข้ามแพลตฟอร์ม – รองรับฮาร์ดแวร์และระบบปฏิบัติการหลายประเภท ลดต้นทุนการเขียนโค้ดใหม่

คุณสมบัติ

• บีบอัดโมเดล
• ปรับแต่งอัตโนมัติ
• รองรับการเร่งฮาร์ดแวร์
• การเข้ารหัสความปลอดภัย
• การปรับใช้ข้ามแพลตฟอร์ม

ข้อดี

• ลดขนาดโมเดล
• เพิ่มความเร็ว inference
• ปลอดภัยและเชื่อถือได้

ข้อเสีย

• ต้องมีความรู้เฉพาะด้านในการตั้งค่า
• ความเข้ากันได้จำกัดกับฮาร์ดแวร์บางรุ่น

กรณีใช้งาน

• การตรวจจับเป้าหมายแบบเรียลไทม์บนโดรน
• การตรวจจับความผิดปกติของเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม
• งานของหุ่นยนต์เกษตร

คำถามที่พบบ่อย

• LEIP ต้องใช้ฮาร์ดแวร์อะไรบ้าง?
  LEIP รองรับแพลตฟอร์มขอบเขตหลัก เช่น NVIDIA Jetson, Intel NCS, ARM Cortex ฯลฯ ผู้ใช้เพียงติดตั้งไดรเวอร์และสภาพแวดล้อมการทำงานที่เหมาะสม
• โมเดลหลังบีบอัดจะมีความแม่นยำลดลงไหม?
  ด้วยกลยุทธ์ปริมาณและตัดแต่งที่ละเอียด LEIP สามารถรักษาความแม่นยำ 95% ขึ้นไปในหลายกรณี ขึ้นอยู่กับโมเดลต้นฉบับและโดเมนการใช้งาน
• จะทำอย่างไรให้โมเดลไม่ถูกขโมย?
  LEIP มีระบบเข้ารหัสและการจัดการสิทธิ์ โมเดลจะถูกเข้ารหัสก่อนติดตั้ง และต้องได้รับการอนุญาตเพื่อถอดรหัสขณะทำงาน ลดความเสี่ยงจากการ reverse‑engineering

หมายเหตุของผู้แก้ไข

เป็นโซลูชันเชิงมืออาชีพสำหรับ Edge AI ที่เชื่อถือได้