AWS ประกาศให้งบสนับสนุน 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ผ่านกองทุน Generative AI Innovation Fund  แปลงงานวิจัยของสถาบัน Jane Goodall สู่รูปแบบดิจิทัล 

อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส หรือ AWS เปิดเผยว่าเป็นเวลา 65 ปีที่สถาบัน Jane Goodall ได้บันทึกข้อมูลงานวิจัยด้านวานรศึกษาที่สำคัญเกี่ยวกับลิงชิมแปนซีและลิงบาบูนอย่างละเอียด ผ่านการจดบันทึกภาคสนาม ภาพยนตร์บันทึกเหตุการณ์พิเศษ และข้อมูลจากการสังเกตการณ์ที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลหลายแห่ง ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่มีค่าเหล่านี้ส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในรูปแบบอนาล็อก ซึ่งทำให้การเข้าถึงมีข้อจำกัดและเสี่ยงต่อการสูญหายเมื่อเวลาผ่านไป

AWS ได้ประกาศให้งบสนับสนุนมูลค่า 1 ล้านเหรียญสหรัฐ ผ่านกองทุน Generative AI Innovation Fund เพื่อช่วยอนุรักษ์และแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นดิจิทัล โดยงบประมาณนี้จะนำไปสนับสนุนการแปลงข้อมูลงานวิจัยของสถาบัน Jane Goodall Institute (JGI) ให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลอย่างครบถ้วน สนับสนุนด้านบุคลากร และส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในการดำเนินงานของสถาบัน

Taimur Rashid ผู้อำนวยการศูนย์นวัตกรรม Generative AI ที่ AWS กล่าวว่า “AWS รู้สึกภูมิใจที่ได้มอบงบสนับสนุน 1 ล้านเหรียญสหรัฐให้แก่สถาบัน Jane Goodall เพื่อการปฏิรูปสู่ระบบดิจิทัลครั้งสำคัญนี้ เป้าหมายของเราคือการอนุรักษ์งานวิจัยอันทรงคุณค่าเกี่ยวกับลิงชิมแปนซีและลิงบาบูนที่สั่งสมมายาวนานกว่า 65 ปี โดยใช้เทคโนโลยี AI ขั้นสูงผ่าน Amazon Bedrock และ Amazon SageMaker ซึ่งรวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบผสมผสาน (multimodal large language models) และระบบประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน การพัฒนานี้จะเปิดมิติใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากบันทึกลายมือและวิดีโอในคลังของสถาบัน JGI ด้วยเทคโนโลยี AI”

การเปลี่ยนแปลงงานวิจัยหลายทศวรรษผ่านระบบคลาวด์และ AI

AWS จะร่วมมือกับ Ode บริษัทที่มีความเชี่ยวชาญและได้รับรางวัลด้านการวิจัย การอนุรักษ์ และการออกแบบ เพื่อพัฒนาระบบที่ใช้งานง่ายและตอบโจทย์ผู้ใช้ ความร่วมมือครั้งนี้จะช่วยให้สถาบัน JGI สามารถนำ AI มาใช้ยกระดับงานวิจัยและเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาสถาบัน

Dr. Lilian Pintea รองประธานฝ่ายวิทยาศาสตร์การอนุรักษ์ของ JGI-USA กล่าวว่า “เราขอขอบคุณ AWS และ Ode ที่สนับสนุนทรัพยากรในการแปลงข้อมูลสู่ระบบดิจิทัลและพัฒนาเทคโนโลยี ซึ่งจะเป็นก้าวสำคัญในการสานต่อวิสัยทัศน์ของ Dr. Jane Goodall ที่มุ่งเน้นการวิจัยแบบเปิด การอนุรักษ์โดยชุมชน และการศึกษาอย่างครบวงจร การนำ Generative AI และเทคโนโลยี Agentic AI มาใช้กับคลังข้อมูลเหล่านี้ จะช่วยขยายขอบเขตการทำงานของ JGI และสร้างมรดกดิจิทัลที่จะทำให้ผลงานบุกเบิกของ Dr. Goodall ยังคงสร้างแรงบันดาลใจและเป็นแนวทางสำหรับคนรุ่นต่อไป”

โครงการนี้พัฒนาต่อยอดจากต้นแบบที่ได้ร่วมพัฒนากับ AWS Generative AI Innovation Center โดยแบ่งการดำเนินงานเป็นระยะ ดังนี้

แปลงบันทึกงานวิจัยจากลายมือสู่ระบบดิจิทัล

โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายที่จะแปลงบันทึกงานวิจัยชิมแปนซีที่เขียนด้วยลายมือที่สะสมมากว่า 6 ปี ให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลที่เป็นระบบและสืบค้นได้ง่าย รวมถึงการแปลงบันทึกงานวิจัยเกี่ยวกับลิงบาบูนให้เป็นดิจิทัล เพื่อให้นักวิจัยและพันธมิตรของสถาบัน Jane Goodall สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลได้สะดวกยิ่งขึ้น นอกจากนี้ โครงการยังจะอนุรักษ์และแปลงภาพยนตร์และสื่อทางประวัติศาสตร์ให้เป็นดิจิทัล ซึ่งมีมาตั้งแต่ปี 1960 เมื่อครั้งที่ Dr. Jane Goodall เดินทางมาถึงอุทยานแห่งชาติกอมเบในแทนซาเนียเป็นครั้งแรก

ยกระดับงานวิจัยด้านการอนุรักษ์สู่ยุคดิจิทัลด้วยระบบ AI

ข้อมูลการวิจัยของ JGI จะถูกย้ายไปยังโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ปลอดภัยและขยายขนาดได้ของ AWS โครงการนี้จะสนับสนุนการผสานข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน รวมถึงระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information Systems: GIS) ภาพถ่ายดาวเทียม บันทึกการวิจัยทางประวัติศาสตร์ วิดีโอ และเสียงบรรยากาศ ลงในแพลตฟอร์มวิจัยแบบรวมศูนย์ ช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาข้อมูลที่ถูกบันทึกในรูปแบบต่าง ๆ ตลอดหลายทศวรรษได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

ทีมงานจะพัฒนาระบบ AI ที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลของ JGI โดยระบบนี้จะช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลงานวิจัยย้อนหลังหลายทศวรรษได้ด้วยการใช้ภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ จะมีการพัฒนาแพลตฟอร์มออนไลน์สำหรับนักวิจัยทั่วโลก เพื่อให้สามารถสืบค้น วิเคราะห์ และอ้างอิงข้อมูลได้ในรูปแบบที่ทันสมัย

โครงการนี้นับเป็นก้าวสำคัญในการอนุรักษ์มรดกทางวิชาการของ Dr. Goodall พร้อมทั้งสนับสนุนนักวิจัยและนักอนุรักษ์รุ่นใหม่ด้วยเครื่องมือที่ทันสมัย เพื่อสานต่อภารกิจอันสำคัญของเธอ

สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ AI ของ AWS ในการแก้ไขปัญหาที่ท้าทายและเร่งด่วนระดับโลกได้ที่เว็บไซต์ AWS Impact และศึกษาโครงการ AI for Good ของ AWS เพิ่มเติมได้บนเว็บไซต์

ติดตาม BTimes ได้ตามช่องทางข้างล่างนี้
Latest Posts

Related Articles