Remember that you still have to give 1 supports between different proposals so that your supports are taken into account.
See other proposalsRemember you have 1 votes left
You have to give 1 more votes between different proposals for your votes to be taken into account.
โครงการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI Infrastructure) สำหรับมหาวิทยาลัย
1. สภาพปัญหาที่พบ (Problem Statement)
ปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) โดยเฉพาะ Generative AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนการเรียนการสอน การวิจัย การพัฒนานวัตกรรม รวมถึงการปฏิบัติงานด้านเอกสารและการวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กรการศึกษา อย่างไรก็ตาม การใช้งาน AI ประสิทธิภาพสูงในปัจจุบันยังต้องพึ่งพาบริการจากผู้ให้บริการภายนอก (Cloud-based AI Services) ซึ่งมีรูปแบบการคิดค่าบริการแบบรายเดือนหรือรายปี ส่งผลให้มหาวิทยาลัยต้องแบกรับค่าใช้จ่ายสะสมเป็นจำนวนมาก หากต้องจัดหา License ให้ครอบคลุมผู้ใช้งานจำนวนมากทั้งนิสิต คณาจารย์ และบุคลากร
นอกจากนี้ การส่งข้อมูลไปประมวลผลบนระบบของผู้ให้บริการภายนอกยังอาจก่อให้เกิดข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว (Privacy) ความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) และการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล โดยเฉพาะข้อมูลวิจัย ข้อมูลนักศึกษา ข้อมูลด้านการบริหาร และเอกสารภายในองค์กรที่มีความอ่อนไหว
อีกทั้ง เมื่อจำนวนผู้ใช้งาน AI ภายในมหาวิทยาลัยเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิก AI เชิงพาณิชย์จะเพิ่มขึ้นตามจำนวนผู้ใช้งาน ทำให้เกิดภาระงบประมาณระยะยาว และทำให้มหาวิทยาลัยต้องพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอกในการดำเนินงานด้าน AI อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งไม่สอดคล้องกับแนวทางการพัฒนา Digital University และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลที่สามารถบริหารจัดการได้ด้วยตนเอง
ดังนั้น จึงมีความจำเป็นในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ของมหาวิทยาลัย เพื่อให้สามารถให้บริการ AI แก่นิสิตและบุคลากรได้อย่างทั่วถึง มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสามารถควบคุมต้นทุนในระยะยาวได้
2. แนวทางการแก้ไขหรือรายละเอียดโครงการ (Proposed Solution)
โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจัดหาและติดตั้งระบบ AI Server ประสิทธิภาพสูงสำหรับรองรับการประมวลผลโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ Local Large Language Model (Local LLM) ภายในมหาวิทยาลัย โดยระบบจะทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของมหาวิทยาลัยเอง (On-Premise Infrastructure) ลดการพึ่งพาการใช้งาน Cloud AI จากผู้ให้บริการภายนอก
ระบบจะประกอบด้วยเครื่องแม่ข่ายที่ติดตั้งหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) สมรรถนะสูง พร้อมระบบจัดเก็บข้อมูล เครือข่ายความเร็วสูง และซอฟต์แวร์สำหรับบริหารจัดการ AI Platform ซึ่งสามารถรองรับโมเดล AI แบบ Open Source และโมเดลที่ได้รับอนุญาตให้ใช้งานภายในองค์กร เช่น Llama, Mistral, Qwen, Gemma หรือโมเดลอื่นที่เหมาะสม รวมถึงสามารถรองรับการอัปเดตโมเดลใหม่ในอนาคตได้
ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงบริการผ่าน Web Application หรือ API ภายในเครือข่ายมหาวิทยาลัย โดยสามารถนำ AI ไปประยุกต์ใช้ในงานด้านต่าง ๆ ได้แก่
- การค้นคว้าและสรุปองค์ความรู้ทางวิชาการ
- การช่วยเขียนรายงาน งานวิจัย และบทความ
- การวิเคราะห์ข้อมูลและจัดทำรายงาน
- การพัฒนาโปรแกรมและระบบสารสนเทศ
- การสร้างสื่อการเรียนการสอน
- การแปลภาษาและตรวจสอบเอกสาร
- การพัฒนาผลงานด้านนวัตกรรมและงานวิจัย
- การพัฒนา AI Assistant สำหรับหน่วยงานต่าง ๆ ภายในมหาวิทยาลัย
นอกจากนี้ ระบบยังสามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลภายในมหาวิทยาลัยผ่านเทคโนโลยี Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อให้ AI สามารถตอบคำถามจากข้อมูลของมหาวิทยาลัยได้อย่างถูกต้อง ลดปัญหาการสร้างข้อมูลที่คลาดเคลื่อน (Hallucination) และเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการข้อมูลแก่ผู้ใช้งาน
การดำเนินโครงการดังกล่าวจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิก AI เชิงพาณิชย์ในระยะยาว เพิ่มความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล ลดการส่งข้อมูลออกนอกองค์กร และเป็นรากฐานสำคัญในการพัฒนา AI Ecosystem ของมหาวิทยาลัยให้มีความพร้อมรองรับการใช้งานในอนาคต
3. กลุ่มเป้าหมายหรือผู้ที่ได้รับประโยชน์ (Target Audience)
โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อให้บริการแก่บุคลากรทุกภาคส่วนของมหาวิทยาลัย ได้แก่
- นิสิตระดับปริญญาตรีและบัณฑิตศึกษา ที่สามารถใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการเรียน การทำรายงาน การค้นคว้างานวิจัย การเขียนโปรแกรม และการพัฒนานวัตกรรม
- คณาจารย์ ที่สามารถใช้ AI ในการจัดทำสื่อการเรียนการสอน การออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ การจัดทำข้อสอบ การวิเคราะห์ข้อมูล และการดำเนินงานวิจัย
- นักวิจัย ที่สามารถใช้ AI สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูล การสรุปวรรณกรรม การสร้างต้นแบบงานวิจัย และการพัฒนาผลงานวิชาการ
- บุคลากรสายสนับสนุน ที่สามารถใช้ AI เพื่อช่วยลดภาระงานด้านเอกสาร การจัดทำรายงาน การตอบคำถาม การจัดการข้อมูล และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
นอกจากนี้ ระบบยังสามารถขยายผลเพื่อรองรับการพัฒนา AI Services สำหรับหน่วยงานภายในมหาวิทยาลัย และเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเรียนการสอนด้าน AI, Data Science, Machine Learning และ Digital Transformation ในอนาคต
ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับ ได้แก่
- ลดค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิก AI เชิงพาณิชย์ของมหาวิทยาลัยในระยะยาว
- เพิ่มโอกาสในการเข้าถึงเทคโนโลยี AI อย่างเท่าเทียมสำหรับนิสิตและบุคลากร
- ยกระดับประสิทธิภาพการเรียน การสอน การวิจัย และการปฏิบัติงาน
- เพิ่มความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากข้อมูลทั้งหมดประมวลผลภายในมหาวิทยาลัย
- ส่งเสริมการพัฒนานวัตกรรมและงานวิจัยด้าน AI
- สนับสนุนการก้าวสู่การเป็นมหาวิทยาลัยดิจิทัล (Digital University) และมหาวิทยาลัยอัจฉริยะ (Smart University)
4. งบประมาณที่คาดว่าจะใช้ (Estimated Budget)
งบประมาณรวมประมาณ 5,000,000 บาท
งบประมาณดังกล่าวครอบคลุมการจัดหาและติดตั้งระบบ AI Infrastructure ประกอบด้วย
- เครื่องแม่ข่าย (AI Server) สมรรถนะสูงพร้อมหน่วยประมวลผล GPU สำหรับรองรับ Large Language Model
- ระบบจัดเก็บข้อมูล (Storage) และระบบสำรองข้อมูล
- อุปกรณ์เครือข่ายความเร็วสูงและระบบรักษาความปลอดภัย
- ระบบสำรองไฟฟ้า (UPS) และอุปกรณ์ประกอบการติดตั้ง
- ซอฟต์แวร์และระบบบริหารจัดการ AI Platform
- ค่าติดตั้ง ทดสอบระบบ และเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานของมหาวิทยาลัย
- ค่าฝึกอบรมผู้ดูแลระบบและถ่ายทอดองค์ความรู้
- ค่าบำรุงรักษาและรับประกันอุปกรณ์ในระยะเริ่มต้น
การลงทุนดังกล่าวถือเป็นการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่สามารถใช้งานได้ในระยะยาว รองรับผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมาก ลดค่าใช้จ่ายด้านค่าบริการ AI รายเดือนในอนาคต และสามารถขยายระบบเพิ่มเติมได้ตามการเติบโตของความต้องการใช้งานของมหาวิทยาลัย
Share
Or copy link