ซัมซุง เปิดงาน Samsung AI Forum 2025 นำเสนอผลงานวิชาการ AI จากนักวิจัยชั้นนำระดับโลกและวิจัยล่าสุดของซัมซุง

ซัมซุง เปิดงาน Samsung AI Forum 2025 ที่จัดขึ้นในวันที่ 15-16 กันยายน ต่อเนื่องเป็นปีที่ 9 เวทีฟอรั่มระดับโลก ที่รวมนักวิชาการและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่มีชื่อเสียงจะมาร่วมแบ่งปันความก้าวหน้าล่าสุดในด้าน AI และสำรวจแนวทางการวิจัยในอนาคต

ยอง ฮยอน จุน รองประธานและประธานเจ้าหน้าที่บริหารกล่าวในพิธีเปิดงานว่า “ซัมซุงได้นำ AI มาประยุกต์ใช้ในทุกภาคส่วนของการดำเนินงาน เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีพื้นฐานที่ช่วยทำให้ AI ใช้งานได้อย่างชาญฉลาดและลื่นไหลมากขึ้น โดนงาน Samsung AI Forum ในปีนี้ ได้รวมผู้เชี่ยวชาญจากทั้งวงการวิชาการและอุตสาหกรรมเพื่อหารือและแลกเปลี่ยนความคิดเห็นว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงสังคมและอุตสาหกรรมอย่างไร”

การบรรยายในปีนี้ นำโดยนักวิชาการ AI ที่มีชื่อเสียงระดับโลก อาทิ Yoshua Bengio ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยมอนทรีออล ผู้บุกเบิกด้านการเรียนรู้เชิงลึก และ Stefano Ermon ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ผู้ร่วมก่อตั้งสตาร์ทอัพ Inception ซึ่งเป็นผู้พัฒนาระบบโมเดลภาษาแบบ diffusion-based

วันที่ 1: นักวิชาการระดับโลกสำรวจอนาคตของ AI Semiconductor

ฝ่าย Device Solutions (DS) ของซัมซุงเป็นเจ้าภาพจัดงานในวันแรก ภายใต้หัวข้อ “กลยุทธ์และวิสัยทัศน์ Vertical AI สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์” ในพื้นที่ใกล้โรงงานเซมิคอนดักเตอร์ของซัมซุงที่ยงอิน ประเทศเกาหลี

ศาสตราจารย์ Bengio กล่าวบรรยายพิเศษเกี่ยวกับความเสี่ยงของโมเดล AI ในปัจจุบัน รวมถึงความสามารถในการหลีกเลี่ยงการควบคุมของมนุษย์และโอกาสที่จะถูกนำไปใช้อย่างผิดวัตถุประสงค์ พร้อมแนะนำโมเดลใหม่ที่ชื่อว่า Scientist AI “Scientist AI ต่างจากโมเดลที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบหรือถูกใจมนุษย์อื่น ๆ เพราะมุ่งเน้นให้คำตอบที่เป็นความจริงโดยมีข้อมูลและข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้” ศาสตราจารย์ Bengio กล่าวเน้นย้ำถึงศักยภาพของโมเดลนี้ในการเพิ่มความปลอดภัยของ AI และเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ พร้อมทั้งแบ่งปันผลงานวิจัยล่าสุดเกี่ยวกับ AI สำหรับการพัฒนา

อามิต กุปตา รองประธานอาวุโสของ Siemens EDA เป็นผู้นำเสนอหัวข้อ “อนาคตของการออกแบบอิเล็กทรอนิกส์ด้วย AI” โดยชี้ว่า การผสาน AI เข้ากับเครื่องมือออกแบบอัตโนมัติ (EDA) จะเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพเต็มที่ของ AI

ตามมาด้วยการบรรยายจาก ยง โฮ ซง รองประธานอาวุโสและหัวหน้า AI Center ฝ่าย DS, ศาสตราจารย์ ซอกฮยอง คัง จากมหาวิทยาลัยโพฮัง และศาสตราจารย์ อิล-ชุล มูน จาก KAIST ที่มาแบ่งปันเบื้องหลังการพัฒนาการวิจัยล่าสุดในการประยุกต์ใช้ AI กับการออกแบบและผลิตAI Semiconductor และมุมมองการเปลี่ยนแปลงไปในสาขานี้

“AI เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการออกแบบชิปและพัฒนาซอฟต์แวร์” รองประธาน ซง กล่าวว่า “เมื่อการผลิต AI Semiconductor ซับซ้อนมากขึ้น เราคาดหวังว่า AI จะช่วยแก้ไขปัญหาทางเทคนิคที่เกิดขึ้น”

นอกจากนี้ยังมีพิธีการมอบรางวัล Samsung AI Researcher of the Year ประจำปีให้กับนักวิจัย 3 ท่าน รวมถึงศาสตราจารย์ Nicolas Papernot จากมหาวิทยาลัยโตรอนโต โดบผู้ที่ได้รับรางวัลจะได้รับเกียรติเข้าร่วมการบรรยายผลงาน และแลกเปลี่ยนความรู้จากงานวิจัยล่าสุด

วันที่ 2: ยุคของ Agentic AI และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

วันที่ 2 ของงานจัดขึ้นแบบออนไลน์ โดยฝ่าย Device eXperience (DX) ของซัมซุง ถ่ายทอดสดทางช่อง YouTube ของ Samsung Developers ภายใต้หัวข้อ “Generative to Agentic AI”

“Generative AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในชีวิตประจำวันและในอุตสาหกรรมต่าง ๆ แล้ว” พอล (คยองฮวุน) ชอน CTO ของฝ่าย DX ซัมซุงและหัวหน้าทีมวิจัยซัมซุงกล่าวว่า “เมื่อก้าวเข้าสู่ยุค Agentic AI ซัมซุงจะยังคงมุ่งเน้นพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่สร้างประโยชน์ที่จับต้องได้แก่ผู้ใช้”

ในงานวันนี้ มีการบรรยายหลักจาก Joseph E. Gonzalez ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัย UC Berkeley ผู้เชี่ยวชาญด้านโมเดลภาษาและ AI agents, Subbarao Kambhampati ศาสตราจารย์จาก Arizona State University ผู้เชี่ยวชาญด้านการวางแผนและตัดสินใจใน AI และ Stefano Ermon ศาสตราจารย์จาก Stanford University ร่วมก่อตั้ง Inception

ศาสตราจารย์ Gonzalez จะเสนอผลงานวิจัยเพิ่มศักยภาพของระบบที่ใช้ large language model (LLM) ในด้าน agentic capabilities โดยเฉพาะแนวคิดการประมวลผลในช่วงเวลาพัก (sleep-time compute) ที่ช่วยให้ระบบสามารถใช้เวลาว่างในการวางแผน เรียนรู้ และคิดวิเคราะห์

ศาสตราจารย์ Kambhampati จะนำเสนอผลงานเกี่ยวกับ large reasoning models (LRMs) ที่มีเป้าหมายแก้ไขข้อจำกัดของ LLMs โดยชี้ว่าขณะที่โมเดลในปัจจุบันเชี่ยวชาญในการสร้างข้อความ แต่ยังขาดความแม่นยำในข้อเท็จจริง การวางแผน และการคิดวิเคราะห์ซับซ้อน พร้อมเน้นความท้าทายสำคัญ เช่น การรับประกันคำตอบ การปรับการประมวลผลตามบริบท และการตีความขั้นตอนการคิดวิเคราะห์กลาง

ศาสตราจารย์ Ermon จะแนะนำ diffusion language model ซึ่งนำ diffusion models ซึ่งใช้แพร่หลายในการสร้างภาพ วิดีโอ และเสียง มาประยุกต์กับโมเดลภาษา วิธีนี้มุ่งแก้ข้อจำกัดของวิธีการสร้างข้อความแบบต่อเนื่องเดิมและเสนอแนวทางที่มีประสิทธิภาพกว่า

ผลงานการพัฬนาล่าสุดของตัวแทน Samsung Research เช่น

• เทคโนโลยี AI กล้องถ่ายภาพ ปรับอุณหภูมิสีอัตโนมัติ
• วิธีการ distillation ความรู้เพื่อฝึก LLMs อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและการประยุกต์ใช้
• เทคโนโลยี AI บนอุปกรณ์ เพื่อให้ LLMs ทำงานบนสมาร์ทโฟนและทีวี
• เทคโนโลยีพากย์เสียงอัตโนมัติที่สร้างเสียงพากย์เหมือนต้นฉบับ
• เทคโนโลยี deep dive ใช้ระบบหลายตัวแทนวิเคราะห์และสร้างรายงานอัตโนมัติ
• เทคโนโลยี Document AI แปลงรูปแบบเอกสารหลากหลายเป็นข้อมูลโครงสร้างสำหรับ LLMs และ agent systems
• สตูดิโอ AI บนอุปกรณ์สำหรับนักพัฒนา ช่วยลดเวลาพัฒนารูปแบบ Generative AI