“AI พลิกโฉมการเงิน: ที่ปรึกษากลยุทธ์ช่วยสถาบันการเงินรับมือความเสี่ยงยุคดิจิทัล” ตอนนี้วงการการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะ AI ไม่ได้แค่เข้ามาช่วยคิดเลขหรือวิเคราะห์ข้อมูลธรรมดา ๆ แล้วนะ มันกลายเป็นเครื่องมือหลักในการจัดการความเสี่ยง ป้องกันการโกง และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แบบที่มนุษย์ทำคนเดียวไม่ไหว AI ในภาคการเงินตอนนี้ฉลาดมากถึงขั้นตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยได้แบบเรียลไทม์ วิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลเพื่อหาความผิดปกติ และช่วยให้สถาบันการเงินตอบสนองต่อภัยคุกคามได้ทันที ที่เด็ดคือมันยังช่วยปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุน การให้เครดิต และการบริหารพอร์ตได้อย่างแม่นยำด้วย แต่การจะใช้ AI ให้เวิร์กจริง ๆ ไม่ใช่แค่ซื้อระบบมาแล้วจบ ต้องมี “ที่ปรึกษากลยุทธ์ด้าน AI” มาช่วยวางแผนให้ตรงกับเป้าหมายธุรกิจ ตรวจสอบความเสี่ยงตั้งแต่ต้น และออกแบบระบบให้เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กร ✅ AI ช่วยจัดการความเสี่ยงและป้องกันการโกงในภาคการเงิน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาความผิดปกติ ➡️ ตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์ ➡️ ลดผลกระทบทางการเงินจากการโกงและช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ✅ AI ช่วยตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ด้วยข้อมูลเชิงลึก ➡️ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ➡️ ปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุนและการบริหารความเสี่ยง ➡️ ใช้ข้อมูลย้อนหลังและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติ ➡️ ลดเวลาและข้อผิดพลาดจากงานซ้ำ ๆ เช่น การป้อนข้อมูลและการจัดทำรายงาน ➡️ ใช้ chatbot และผู้ช่วยเสมือนในการตอบคำถามลูกค้า ➡️ เพิ่มความเร็วในการให้บริการและลดต้นทุน ✅ AI ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ➡️ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอคำแนะนำที่ตรงใจ ➡️ สร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วม ➡️ พัฒนาระบบ self-service ที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละราย ✅ AI ช่วยให้สถาบันการเงินปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ง่ายขึ้น ➡️ ตรวจสอบความปลอดภัยของข้อมูลและการเข้ารหัส ➡️ ปรับระบบให้สอดคล้องกับกฎหมายที่เปลี่ยนแปลง ➡️ ลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและการละเมิดข้อมูล ✅ บทบาทของที่ปรึกษากลยุทธ์ AI ในการเงิน ➡️ วางแผนการใช้ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ตรวจสอบความเสี่ยงและความปลอดภัยของระบบ AI ➡️ พัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร ➡️ ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง ➡️ เชื่อมต่อระบบ AI เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กรอย่างราบรื่น https://hackread.com/ai-financial-sector-consulting-navigate-risk/

🧠 OpenAI เข้าซื้อบริษัทผู้สร้างแอป Sky บน macOS – เตรียมผสาน AI เข้ากับระบบของ Apple อย่างลึกซึ้ง OpenAI ประกาศเข้าซื้อ Software Applications Incorporated ซึ่งเป็นผู้พัฒนาแอป Sky บน macOS แอปนี้เป็นผู้ช่วย AI ที่สามารถเข้าใจสิ่งที่อยู่บนหน้าจอของผู้ใช้ และดำเนินการตามคำสั่งได้โดยตรง เช่น สรุปเนื้อหาเว็บไซต์แล้วส่งให้เพื่อนผ่านแอป Messages หรือสร้างสคริปต์อัตโนมัติที่เชื่อมโยงหลายแอปเข้าด้วยกัน Sky ทำงานในหน้าต่างลอยขนาดเล็กที่อยู่เหนือแอปอื่น ๆ และมีจุดเด่นคือการผสานเข้ากับระบบ macOS อย่างลึกซึ้ง ซึ่ง OpenAI มองว่าเป็นโอกาสในการนำความสามารถนี้มาเสริมให้กับ ChatGPT โดยทีมงานทั้งหมดของ Sky จะเข้าร่วมกับ OpenAI เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีร่วมกัน น่าสนใจว่า ทีมที่สร้าง Sky เคยเป็นผู้อยู่เบื้องหลังแอป Workflow ซึ่ง Apple เคยซื้อไปในปี 2017 และเปลี่ยนชื่อเป็น Shortcuts ดังนั้น Sky จึงถือเป็นวิวัฒนาการต่อยอดที่ก้าวข้ามความสามารถของ Siri และ Apple Intelligence ในปัจจุบัน การเข้าซื้อครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ Apple กำลังเผชิญกับความท้าทายภายใน เช่น การลาออกของหัวหน้าทีม AKI (Answers, Knowledge and Information) ที่เพิ่งได้รับตำแหน่งไม่นาน และความกังวลของวิศวกรบางส่วนต่อประสิทธิภาพของ Siri รุ่นใหม่ที่จะเปิดตัวใน iOS 26.4 ✅ การเข้าซื้อบริษัท Software Applications Incorporated ➡️ เป็นผู้พัฒนาแอป Sky บน macOS ➡️ แอป Sky เป็นผู้ช่วย AI ที่เข้าใจหน้าจอและดำเนินการตามคำสั่ง ➡️ ทีมงานทั้งหมดจะเข้าร่วมกับ OpenAI เพื่อพัฒนา ChatGPT ➡️ Sky ทำงานในหน้าต่างลอยและเชื่อมโยงหลายแอปได้ ✅ ความสามารถของ Sky ➡️ สรุปเนื้อหาเว็บไซต์แล้วส่งผ่าน Messages ➡️ สร้างสคริปต์อัตโนมัติและคำสั่งเฉพาะสำหรับแต่ละแอป ➡️ เข้าใจบริบทบนหน้าจอและดำเนินการแบบเรียลไทม์ ➡️ พัฒนาโดยทีมเดียวกับ Workflow ซึ่งกลายเป็น Shortcuts ของ Apple ✅ ความเคลื่อนไหวของ Apple ➡️ Siri รุ่นใหม่จะเปิดตัวพร้อม iOS 26.4 ในปี 2026 ➡️ มีความกังวลเรื่องประสิทธิภาพของ Siri จากวิศวกรภายใน ➡️ หัวหน้าทีม AKI ลาออกไปเข้าร่วมกับ Meta ➡️ Apple Intelligence ยังตามหลังความสามารถของ Sky ในบางด้าน https://wccftech.com/openai-acquires-the-company-behind-the-new-apple-mac-app-sky/

🎧 Audio-Technica เปิดตัว ATH-ADX7000 – หูฟังระดับออดิโอไฟล์รุ่นใหม่ พร้อมไดรเวอร์ 58 มม. และดีไซน์แม่นยำขั้นสุด Audio-Technica แบรนด์เครื่องเสียงชื่อดังจากญี่ปุ่นเปิดตัวหูฟังรุ่นใหม่ ATH-ADX7000 ซึ่งเป็นหูฟังแบบ open-back ที่ออกแบบมาเพื่อผู้ฟังระดับออดิโอไฟล์โดยเฉพาะ จุดเด่นของรุ่นนี้คือการใช้ไดรเวอร์ HXDT ขนาดใหญ่ถึง 58 มม. ที่พัฒนาขึ้นใหม่ทั้งหมด เพื่อให้เสียงมีความชัดเจน ละเอียด และเป็นธรรมชาติที่สุดเท่าที่เคยมีมา ตัวไดรเวอร์ถูกติดตั้งด้วยเทคโนโลยี Core Mount ที่วาง voice coil ไว้ตรงกลางของ housing เพื่อให้ตำแหน่งเสียงแม่นยำสูงสุด โครงสร้างของหูฟังใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแมกนีเซียมอัลลอยด์ ทำให้มีน้ำหนักเบาเพียง 270 กรัม และช่วยลดการสั่นสะเทือนที่ไม่พึงประสงค์ ATH-ADX7000 มาพร้อมสายถอดได้ 2 แบบ ได้แก่ สาย balanced แบบ 4-pin XLRM และสาย unbalanced แบบ 6.3 มม. พร้อมกล่องแข็งสำหรับพกพา โดยจะวางจำหน่ายตั้งแต่วันที่ 31 ตุลาคม ในราคา $3,499 (ประมาณ 126,000 บาท) ✅ จุดเด่นของ ATH-ADX7000 ➡️ ใช้ไดรเวอร์ HXDT ขนาด 58 มม. ที่พัฒนาขึ้นใหม่ ➡️ ติดตั้งด้วยเทคโนโลยี Core Mount เพื่อความแม่นยำของเสียง ➡️ โครงสร้างอลูมิเนียมรังผึ้งและแมกนีเซียมอัลลอยด์ น้ำหนักเบาเพียง 270 กรัม ➡️ มาพร้อมสายถอดได้ 2 แบบ: balanced และ unbalanced ➡️ รวมกล่องแข็งสำหรับพกพา และมีหมายเลขซีเรียลเฉพาะแต่ละตัว ✅ การออกแบบเพื่อคุณภาพเสียงสูงสุด ➡️ ดีไซน์ open-back เพื่อความโปร่งของเสียง ➡️ วัสดุช่วยลดการสั่นสะเทือนและเพิ่มความบริสุทธิ์ของเสียง ➡️ รองรับการใช้งานกับแอมป์ระดับสูงสำหรับผู้ฟังออดิโอไฟล์ ✅ การวางจำหน่าย ➡️ เริ่มวางขายวันที่ 31 ตุลาคม ➡️ ราคา $3,499 หรือประมาณ 126,000 บาท ➡️ ถือเป็นหูฟังระดับไฮเอนด์ที่เหนือกว่าหูฟังทั่วไปในตลาด ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ราคาสูงมาก เหมาะเฉพาะผู้ใช้งานระดับออดิโอไฟล์จริงจัง ⛔ ต้องใช้แอมป์คุณภาพสูงเพื่อดึงศักยภาพของหูฟังออกมาเต็มที่ ⛔ ดีไซน์ open-back ไม่เหมาะกับการใช้งานในพื้นที่สาธารณะหรือเสียงรบกวนเยอะ ⛔ น้ำหนักเบาแต่ยังต้องพิจารณาความสบายในการใช้งานระยะยาว https://www.techradar.com/televisions/japanese-hi-fi-great-audio-technica-just-launched-a-pair-of-hardcore-audiophile-headphones-with-a-new-driver-and-ultra-precise-audio-design

🚀 Starlink จับมือ Samsung พัฒนาโมเด็ม AI – ปูทางสู่การเชื่อมต่อ 6G จากดาวเทียมสู่มือถือโดยตรง Starlink ของ Elon Musk กำลังร่วมมือกับ Samsung เพื่อพัฒนาโมเด็มรุ่นใหม่ที่มีหน่วยประมวลผล AI (NPU) ในตัว โดยมีเป้าหมายเพื่อให้สามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์บนโลกกับดาวเทียมได้โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านสถานีฐานแบบเดิม ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างเครือข่าย 6G แบบ non-terrestrial network (NTN) โมเด็มใหม่นี้จะใช้ AI ในการ “คาดการณ์ตำแหน่งดาวเทียมและปรับสัญญาณแบบเรียลไทม์” ซึ่งช่วยให้การเชื่อมต่อมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดย Samsung อ้างว่าโมเด็ม Exynos รุ่นใหม่สามารถปรับปรุงการระบุลำแสงและการคาดการณ์ช่องสัญญาณได้ดีกว่าเดิมถึง 55 เท่าและ 42 เท่าตามลำดับ SpaceX ยังลงทุนซื้อคลื่นความถี่ 50 MHz และ MSS เพื่อรองรับบริการ 6G NTN โดยมีมูลค่าการลงทุนสูงถึง 17 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความจริงจังในการผลักดันเทคโนโลยีนี้ นอกจากการใช้งานในสมาร์ทโฟนแล้ว โมเด็มนี้ยังสามารถนำไปใช้ในยานยนต์และหุ่นยนต์ ซึ่งไม่ต้องการประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงเท่ากับอุปกรณ์พกพา ✅ ความร่วมมือระหว่าง Starlink และ Samsung ➡️ พัฒนาโมเด็มที่มี NPU เพื่อเชื่อมต่อกับดาวเทียมโดยตรง ➡️ ใช้ AI ในการคาดการณ์ตำแหน่งดาวเทียมและปรับสัญญาณแบบเรียลไทม์ ➡️ รองรับเครือข่าย 6G แบบ non-terrestrial network (NTN) ✅ ความสามารถของโมเด็ม Exynos รุ่นใหม่ ➡️ ปรับปรุงการระบุลำแสงได้ดีขึ้น 55 เท่า ➡️ คาดการณ์ช่องสัญญาณได้ดีขึ้น 42 เท่า ➡️ รองรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ที่โมเด็มปัจจุบันยังทำไม่ได้ ✅ การลงทุนของ SpaceX ➡️ ซื้อคลื่นความถี่ 50 MHz และ MSS เพื่อรองรับบริการ 6G ➡️ มูลค่าการลงทุนสูงถึง 17 พันล้านดอลลาร์ ➡️ แสดงถึงความมุ่งมั่นในการสร้างเครือข่ายดาวเทียมระดับโลก ✅ การใช้งานในอุตสาหกรรมอื่น ➡️ โมเด็มสามารถนำไปใช้ในยานยนต์และหุ่นยนต์ ➡️ ไม่ต้องการประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงเท่ากับสมาร์ทโฟน ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การเชื่อมต่อโดยตรงกับดาวเทียมยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องทดสอบ ⛔ ความแม่นยำในการคาดการณ์ตำแหน่งดาวเทียมอาจมีผลต่อคุณภาพสัญญาณ ⛔ การใช้งานในสมาร์ทโฟนอาจเผชิญกับข้อจำกัดด้านพลังงานและขนาดโมเด็ม ⛔ การพัฒนาโมเด็ม AI ต้องใช้ทรัพยากรสูงและอาจมีต้นทุนที่แพงในช่วงแรก https://www.tomshardware.com/networking/elon-musks-starlink-reportedly-tasks-samsung-to-build-ai-powered-modem-space-based-6g-service-could-revolutionize-satellite-to-device-connectivity

🤝 Microsoft Copilot อัปเกรดครั้งใหญ่: ทำงานร่วมกันได้, เชื่อมต่อ Google, และมี “Mico” เป็นเพื่อนคุย Microsoft ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Copilot ที่เปลี่ยนให้ผู้ช่วย AI กลายเป็น “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” ที่ฉลาดขึ้นและทำงานร่วมกับคนอื่นได้ดีขึ้น โดยฟีเจอร์ใหม่เหล่านี้เน้นการทำงานร่วมกัน (collaboration), การเชื่อมต่อกับแอปยอดนิยมอย่าง Google และ Outlook, รวมถึงการเพิ่มความสามารถด้านความจำและการแสดงออกทางอารมณ์ผ่าน “Mico” อวาตาร์ใหม่ของ Copilot การอัปเกรดนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ตลาด AI กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด โดย Microsoft ต้องการให้ Copilot เป็นมากกว่าผู้ช่วยส่วนตัว แต่เป็น “พื้นที่ทำงานร่วมกัน” ที่รองรับผู้ใช้ได้ถึง 32 คนในกลุ่มเดียวกัน 🔍 สรุปฟีเจอร์ใหม่ของ Microsoft Copilot 1️⃣ การทำงานร่วมกันแบบกลุ่ม (Groups) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ รองรับผู้ใช้สูงสุด 32 คนในกลุ่มเดียวกัน ➡️ ใช้ Copilot ร่วมกันเพื่อเขียนเอกสารหรือทำโปรเจกต์ ➡️ เหมาะสำหรับทีมงานที่ต้องการพื้นที่ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการจัดการสิทธิ์การเข้าถึงเพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหล ⛔ การทำงานร่วมกันอาจเกิดความสับสนหากไม่มีการกำหนดบทบาทชัดเจน 2️⃣ การเชื่อมต่อกับแอปอื่น (Google, Outlook) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ เชื่อมต่อกับ Google และ Outlook ได้ลึกขึ้น ➡️ สามารถสรุปข้อมูลจากอีเมล, ปฏิทิน, และเอกสารได้ ➡️ ใช้ reasoning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการ เช่น จองโรงแรม ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ก่อนเข้าถึงข้อมูล ⛔ การเชื่อมต่อหลายระบบอาจเพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัย 3️⃣ ความสามารถด้านความจำ (Long-term memory) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ Copilot สามารถจำข้อมูลสำคัญของผู้ใช้ได้ ➡️ ใช้ความจำเพื่อช่วยเตือนงานหรือเรียกข้อมูลเก่า ➡️ เพิ่มความเป็น “ผู้ช่วยส่วนตัว” ที่เข้าใจผู้ใช้มากขึ้น ‼️ คำเตือน ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบว่าข้อมูลใดถูกจำไว้ ⛔ อาจต้องมีระบบลบหรือจัดการความจำเพื่อความเป็นส่วนตัว 4️⃣ อวาตาร์ “Mico” ที่แสดงอารมณ์ได้ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ Mico เป็นอวาตาร์ของ Copilot ที่เปลี่ยนสีและแสดงอารมณ์ ➡️ เพิ่มความเป็นธรรมชาติในการสนทนา ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้รู้สึกว่า Copilot “มีตัวตน” มากขึ้น ‼️ คำเตือน ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกผูกพันกับ AI มากเกินไป ⛔ ต้องมีการออกแบบให้ไม่สร้างความเข้าใจผิดว่าเป็นมนุษย์จริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/microsoft-introduces-new-copilot-features-such-as-collaboration-google-integration

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

🚨 AI ผิดพลาด! ตำรวจติดอาวุธบุกนักเรียน หลังระบบตรวจจับปืนเข้าใจผิดว่า “ถุงโดริโทส” คืออาวุธ เหตุการณ์สุดช็อกเกิดขึ้นที่โรงเรียน Kenwood High School ในเมืองบัลติมอร์ สหรัฐอเมริกา เมื่อ Taki Allen นักเรียนวัย 16 ปี ถูกตำรวจติดอาวุธกว่า 8 นายบุกเข้าควบคุมตัวกลางสนามหลังเลิกเรียน เหตุเพราะระบบ AI ตรวจจับอาวุธของโรงเรียนเข้าใจผิดว่า “ถุงขนมโดริโทส” ที่เขาพับใส่กระเป๋าคือปืน! Allen เล่าว่าเขาถูกสั่งให้คุกเข่า ยกมือไพล่หลัง และถูกใส่กุญแจมือโดยไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้น จนกระทั่งตำรวจแสดงภาพจากระบบ AI ที่ระบุว่า “ถุงขนม” นั้นดูเหมือนปืนในภาพนิ่งจากกล้องวงจรปิด ระบบที่ใช้คือเทคโนโลยีจาก Omnilert ซึ่งถูกติดตั้งในโรงเรียนของ Baltimore County ตั้งแต่ปี 2024 โดยมีเป้าหมายเพื่อแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ทันทีเมื่อพบสิ่งที่อาจเป็นอาวุธ แต่ในกรณีนี้กลับเกิด “false positive” ที่นำไปสู่การใช้กำลังกับนักเรียนที่ไม่มีอาวุธใดๆ แม้ทางโรงเรียนและบริษัทจะออกแถลงการณ์ว่า “ระบบทำงานตามที่ออกแบบไว้” และเสนอให้คำปรึกษาทางจิตวิทยาแก่ผู้ที่ได้รับผลกระทบ แต่ Allen ยืนยันว่าไม่มีใครจากโรงเรียนติดต่อเขาโดยตรง และเขารู้สึกไม่ปลอดภัยที่จะกลับไปเรียนอีก ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ นักเรียนวัย 16 ปีถูกตำรวจติดอาวุธควบคุมตัว ➡️ ระบบ AI เข้าใจผิดว่าถุงโดริโทสคือปืน ➡️ เกิดขึ้นหลังเลิกเรียนขณะนักเรียนรอรถกลับบ้าน ✅ ระบบที่ใช้ ➡️ เป็นเทคโนโลยีจากบริษัท Omnilert ➡️ ใช้กล้องวงจรปิดและ AI ตรวจจับอาวุธแบบเรียลไทม์ ➡️ ถูกติดตั้งในโรงเรียนของ Baltimore County ตั้งแต่ปี 2024 ✅ ผลกระทบต่อผู้เกี่ยวข้อง ➡️ นักเรียนรู้สึกไม่ปลอดภัยและไม่อยากกลับไปเรียน ➡️ ไม่มีการขอโทษหรือติดต่อจากโรงเรียนโดยตรง ➡️ โรงเรียนเสนอคำปรึกษาให้กับนักเรียนที่ได้รับผลกระทบ ✅ มุมมองจากบริษัทและโรงเรียน ➡️ Omnilert ระบุว่า “ระบบทำงานตามที่ออกแบบไว้” ➡️ ยืนยันว่าเป็นการ “false positive” ที่เกิดขึ้นได้ยาก ➡️ โรงเรียนส่งจดหมายถึงผู้ปกครองเพื่อชี้แจงเหตุการณ์ ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้ AI ในสถานศึกษา ⛔ ระบบ AI อาจเกิด false positive ที่นำไปสู่การใช้กำลังโดยไม่จำเป็น ⛔ การไม่ตรวจสอบภาพอย่างละเอียดก่อนส่งตำรวจ อาจสร้างความหวาดกลัวให้กับนักเรียน ⛔ การขาดการสื่อสารและขอโทษจากโรงเรียน อาจทำลายความไว้วางใจของนักเรียนและผู้ปกครอง https://www.dexerto.com/entertainment/armed-police-swarm-student-after-ai-mistakes-bag-of-doritos-for-a-weapon-3273512/

🚗 GM ปฏิวัติระบบรถยนต์: ใช้ Gemini แทน CarPlay และ Android Auto ภายในปี 2026 General Motors (GM) ประกาศแผนการครั้งใหญ่ในการยกเลิกการรองรับ Apple CarPlay และ Android Auto ในรถยนต์ทุกประเภท ทั้งไฟฟ้าและน้ำมัน เพื่อเปิดทางให้กับ Gemini — ระบบผู้ช่วย AI จาก Google ที่จะถูกฝังเข้าไปในรถยนต์ของ GM ตั้งแต่ปี 2026 เป็นต้นไป Gemini จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัวในรถยนต์ที่สามารถโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจคำสั่งที่ซับซ้อน และเชื่อมโยงกับข้อมูลของรถแบบเรียลไทม์ เช่น การแจ้งเตือนซ่อมบำรุง การวางแผนเส้นทาง หรือแม้แต่การตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่ที่กำลังขับผ่าน เช่น “สะพานนี้มีประวัติอย่างไร” ระบบใหม่นี้จะถูกอัปเดตผ่าน OTA (Over-the-Air) ผ่าน Google Play Store สำหรับรถยนต์ที่มีระบบ OnStar ตั้งแต่รุ่นปี 2015 ขึ้นไป โดย GM ยืนยันว่าจะให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลส่วนตัวอย่างเต็มที่ หลังจากเคยถูกวิจารณ์เรื่องการแชร์ข้อมูลกับบริษัทประกันภัย Gemini ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนผู้ช่วยเสียง แต่เป็นก้าวแรกสู่แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ที่ GM พัฒนาขึ้นเอง ซึ่งจะรองรับระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติในอนาคตภายในปี 2028 ✅ การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ GM ➡️ ยกเลิกการรองรับ Apple CarPlay และ Android Auto ➡️ แทนที่ด้วย Gemini — ผู้ช่วย AI จาก Google ➡️ เริ่มใช้งานในรถยนต์ทุกประเภทตั้งแต่ปี 2026 ✅ ความสามารถของ Gemini ➡️ โต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจคำสั่งซับซ้อน ➡️ เชื่อมโยงกับข้อมูลรถแบบเรียลไทม์ ➡️ ตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่หรือฟังก์ชันของรถ ➡️ แจ้งเตือนซ่อมบำรุงและช่วยวางแผนเส้นทาง ✅ การอัปเดตและการรองรับ ➡️ อัปเดตผ่าน OTA ผ่าน Google Play Store ➡️ รองรับรถยนต์ที่มี OnStar ตั้งแต่ปี 2015 ขึ้นไป ➡️ ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลส่วนตัวได้ ✅ แผนระยะยาวของ GM ➡️ พัฒนาแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ของตนเอง ➡️ เตรียมเปิดตัวระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติภายในปี 2028 https://securityonline.info/gm-bets-on-ai-gemini-to-replace-carplay-android-auto-in-all-cars-by-2026/

🎮 “ROG Xbox Ally รัน Linux แรงกว่า Windows – เฟรมเรตพุ่ง 32% พร้อมปลุกเครื่องเร็วกว่าเดิม!” ROG Xbox Ally ซึ่งเป็นเครื่องเกมพกพาจาก ASUS ที่มาพร้อม Windows 11 โดยตรง กลับทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปลี่ยนไปใช้ Linux! YouTuber ชื่อ Cyber Dopamine ได้ทดสอบโดยติดตั้ง Linux ดิสโทรชื่อ Bazzite ซึ่งออกแบบมาเพื่อเกมเมอร์โดยเฉพาะ และพบว่าเฟรมเรตในหลายเกมเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่นในเกม Kingdom Come: Deliverance 2 ที่รันบน Windows ได้ 47 FPS แต่เมื่อใช้ Bazzite กลับได้ถึง 62 FPS — เพิ่มขึ้นถึง 32% โดยไม่ต้องเพิ่มพลังงานหรือปรับแต่งฮาร์ดแวร์เลย นอกจากนี้ยังพบว่า Linux มีความเสถียรของเฟรมเรตมากกว่า Windows ซึ่งมีการแกว่งขึ้นลงตลอดเวลา และที่น่าประทับใจคือ การปลุกเครื่องจาก sleep mode บน Linux ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที ในขณะที่ Windows ใช้เวลานานถึง 40 วินาทีในการเข้าสู่ sleep และอีก 15 วินาทีในการปลุกกลับ Cyber Dopamine ยังรายงานว่า ทีมพัฒนา Bazzite มีการแก้บั๊กแบบเรียลไทม์ระหว่างที่เขาทดสอบ โดยส่ง feedback แล้วได้รับ patch ทันที ซึ่งแสดงถึงความคล่องตัวและความใส่ใจของทีม dev แม้ว่า Windows จะยังจำเป็นสำหรับบางเกมที่ใช้ระบบ anticheat แต่ผู้ใช้สามารถตั้งค่า dual-boot เพื่อสลับไปมาระหว่าง Windows และ Linux ได้อย่างสะดวก ✅ ผลการทดสอบ ROG Xbox Ally บน Linux ➡️ เฟรมเรตเพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 32% เมื่อใช้ Bazzite ➡️ ความเสถียรของเฟรมเรตดีกว่า Windows ➡️ ปลุกเครื่องจาก sleep mode ได้เร็วกว่า ➡️ ใช้ Steam Big Picture Mode เป็น launcher หลัก ✅ ข้อดีของ Bazzite บนเครื่องเกมพกพา ➡️ รองรับการปรับแต่ง power profile แบบละเอียด ➡️ UI คล้ายคอนโซล ใช้งานง่าย ➡️ ทีม dev แก้บั๊กแบบเรียลไทม์ ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสบการณ์แบบ Steam Deck ✅ ความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ สามารถ dual-boot กลับไปใช้ Windows ได้ ➡️ เหมาะสำหรับเกมที่ต้องใช้ anticheat ➡️ ไม่จำเป็นต้อง root หรือ flash เครื่อง ➡️ รองรับการอัปเดตผ่านระบบของ Bazzite ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ เกมบางเกมอาจไม่รองรับ Linux หรือมีปัญหาเรื่อง anticheat ⛔ การตั้งค่า dual-boot ต้องระวังเรื่อง partition และ bootloader ⛔ หากไม่คุ้นเคยกับ Linux อาจต้องใช้เวลาปรับตัว ⛔ การอัปเดต firmware หรือ driver บางตัวอาจยังต้องใช้ Windows ⛔ ควรสำรองข้อมูลก่อนติดตั้งระบบใหม่ทุกครั้ง https://www.tomshardware.com/video-games/handheld-gaming/rog-xbox-ally-runs-better-on-linux-than-the-windows-it-ships-with-new-test-shows-up-to-32-percent-higher-fps-with-more-stable-framerates-and-quicker-sleep-resume-times

🛡️ “9 เครื่องมือจัดการ Attack Surface ที่องค์กรควรรู้ – ป้องกันภัยไซเบอร์ก่อนถูกเจาะ!” ในยุคที่ระบบ IT เชื่อมต่อกับโลกภายนอกตลอดเวลา การรู้ว่า “อะไรเปิดเผยอยู่บ้าง” คือกุญแจสำคัญในการป้องกันการโจมตี เครื่องมือประเภท CAASM (Cyber Asset Attack Surface Management) และ EASM (External Attack Surface Management) จึงกลายเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 9 เครื่องมือเด่นที่ช่วยค้นหาและจัดการช่องโหว่ในระบบขององค์กร โดยแต่ละตัวมีจุดเด่นต่างกัน เช่น การมองจากมุมของแฮกเกอร์, การเชื่อมต่อกับระบบภายใน, หรือการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงธุรกิจ เป้าหมายของเครื่องมือเหล่านี้คือการลด “ข้อมูลที่แฮกเกอร์มองเห็น” ให้เหลือน้อยที่สุด โดยยังคงให้บริการธุรกิจได้ตามปกติ และสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ เช่น การเพิ่ม asset ใหม่ หรือการเปลี่ยน config ที่อาจเกิดจาก human error หรือการโจมตี ✅ ความเข้าใจพื้นฐานของ Attack Surface ➡️ หมายถึงทรัพยากรทั้งหมดที่เข้าถึงได้จากอินเทอร์เน็ต เช่น IP, domain, application ➡️ รวมถึง open ports, SSL, server platform และ protocol ที่ใช้งาน ➡️ ช่องโหว่เกิดจาก config ผิดพลาดหรือ software ที่ยังไม่ได้ patch ➡️ แม้ asset จะอยู่ใน data center ก็ยังเสี่ยง หากไม่มีการ monitor ที่ดี ✅ ความสามารถของเครื่องมือ CAASM/EASM ➡️ ตรวจจับ asset ใหม่และ config drift แบบเรียลไทม์ ➡️ วิเคราะห์ความเสี่ยงจากทั้งมุมเทคนิคและมุมธุรกิจ ➡️ เชื่อมต่อกับระบบภายใน เช่น Jira, ServiceNow, Slack ➡️ บางตัวสามารถทำ remediation อัตโนมัติหรือผ่าน playbook ✅ เครื่องมือเด่นที่แนะนำ ➡️ Axonius – เน้น asset inventory และ policy compliance เช่น PCI/HIPAA ➡️ CrowdStrike Falcon Surface – มองจากมุมแฮกเกอร์ พร้อม remediation ผ่าน integration ➡️ CyCognito – วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง asset และจัดลำดับความเสี่ยง ➡️ Informer – ค้นหา asset บน web/API พร้อม pen testing เสริม ➡️ JupiterOne – แสดง asset แบบ visual map พร้อม query ขั้นสูง ➡️ Microsoft Defender EASM – ค้นหา shadow IT และ probe ทุก layer ของ tech stack ➡️ Rapid7 InsightVM – มีสิทธิ์ออก CVE ใหม่ พร้อม dashboard วิเคราะห์แบบเจาะลึก ➡️ SOCRadar AttackMapper – ตรวจ SSL, DNS, defacement และ correlate กับวิธีโจมตี ➡️ Tenable.asm – วิเคราะห์ asset ด้วย metadata กว่า 200 field พร้อม context เชิงธุรกิจ ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การ scan แบบ periodic ไม่เพียงพอ ต้องใช้ monitoring แบบต่อเนื่อง ⛔ การไม่จัดการ config drift อาจเปิดช่องให้โจมตีโดยไม่รู้ตัว ⛔ หากไม่เชื่อมโยง asset กับ context ธุรกิจ อาจจัดลำดับความเสี่ยงผิด ⛔ การใช้หลายเครื่องมือโดยไม่มีการบูรณาการ อาจทำให้ข้อมูลกระจัดกระจาย ⛔ การไม่ฝึกซ้อม incident response ทำให้ 57% ของเหตุการณ์จริงไม่เคยถูกจำลองมาก่อน https://www.csoonline.com/article/574797/9-attack-surface-discovery-and-management-tools.html

🚀 “Valkey 9.0 เปิดตัว – รองรับหลายฐานข้อมูลในคลัสเตอร์เดียว พร้อมทะลุ 1 พันล้านคำขอต่อวินาที!” Valkey ซึ่งเป็นฐานข้อมูล key-value แบบ in-memory ที่พัฒนาโดยชุมชนโอเพ่นซอร์สภายใต้ Linux Foundation ได้เปิดตัวเวอร์ชันใหม่ Valkey 9.0 ที่มาพร้อมฟีเจอร์เด็ด 3 อย่างที่แก้ปัญหาใหญ่ในระบบฐานข้อมูลแบบกระจาย (distributed database) ฟีเจอร์แรกคือ Atomic Slot Migration ที่ช่วยให้การย้ายข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์ในคลัสเตอร์ทำได้แบบไม่มี downtime โดยใช้ snapshot และย้ายข้อมูลเบื้องหลังแบบเรียลไทม์ ฟีเจอร์ที่สองคือ Hash Field Expiration ที่ให้ผู้ใช้สามารถตั้งเวลาให้ field ใน hash หมดอายุได้แบบแยก field ซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำและไม่ต้องลบข้อมูลด้วยตัวเองอีกต่อไป ฟีเจอร์สุดท้ายคือ Multiple Databases in Cluster Mode ที่ให้รันหลายฐานข้อมูลแยกกันในคลัสเตอร์เดียว เช่น staging กับ production โดยไม่ต้องตั้งโครงสร้างใหม่ ด้านประสิทธิภาพ Valkey 9.0 เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 40% และบางคำสั่งเร็วขึ้นถึง 200% โดยสามารถรองรับได้มากกว่า 1 พันล้านคำขอต่อวินาที บนคลัสเตอร์ 2,000 โหนด Madelyn Olson ผู้ดูแลโครงการเผยว่า Valkey 9.0 เปิดตัวช้ากว่ากำหนดเพราะมีข้อเสนอจากชุมชนจำนวนมาก แต่ทีมงานก็พยายามปรับปรุงกระบวนการให้ตอบสนองได้เร็วขึ้นในอนาคต พร้อมย้ำว่าโค้ดของ Valkey จะยังคงเปิดให้ทุกคนเข้าถึงได้เสมอ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Valkey 9.0 ➡️ Atomic Slot Migration – ย้ายข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์แบบไม่มี downtime ➡️ Hash Field Expiration – ตั้งเวลาให้ field หมดอายุได้แบบแยก field ➡️ Multiple Databases in Cluster Mode – รันหลายฐานข้อมูลในคลัสเตอร์เดียว ✅ ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ➡️ เร็วขึ้นกว่า Valkey 8.1 ถึง 40% ➡️ บางคำสั่งเร็วขึ้นถึง 200% ➡️ รองรับมากกว่า 1 พันล้านคำขอ/วินาที บนคลัสเตอร์ 2,000 โหนด ✅ ความเห็นจากผู้ดูแลโครงการ ➡️ เปิดตัวช้ากว่ากำหนดเพราะมีข้อเสนอจากชุมชนจำนวนมาก ➡️ ทีมงานปรับปรุงกระบวนการเพื่อรองรับการพัฒนาในอนาคต ➡️ ยืนยันว่า Valkey จะยังคงเป็นโอเพ่นซอร์สภายใต้ Linux Foundation ➡️ การเปิดโค้ดช่วยให้ผู้ใช้ไม่ถูกล็อกด้วยเครื่องมือ proprietary ✅ ความเคลื่อนไหวในวงการ ➡️ Redis 8 กลับมาเปิดซอร์สอีกครั้งภายใต้ AGPL ➡️ Valkey ย้ำจุดยืนเรื่องความโปร่งใสและการเติบโตจากชุมชน ➡️ การเปิดตัว Valkey 9.0 สะท้อนพลังของการพัฒนาแบบโอเพ่นซอร์ส https://news.itsfoss.com/valkey-9-release/

🌐 “OpenAI เปิดตัว ChatGPT Atlas – เบราว์เซอร์ AI ที่ทำงานแทนคุณได้!” OpenAI เปิดตัวเบราว์เซอร์ใหม่ชื่อว่า ChatGPT Atlas ที่รวมโมเดลภาษาขั้นสูง (LLM) เข้าไปในตัวเบราว์เซอร์เลย ไม่ใช่แค่ช่วยค้นหา แต่สามารถ “ทำงานแทนคุณ” ได้จริง เช่น สั่งซื้อของจากสูตรอาหาร, ย้ายข้อมูลจาก Google Docs ไปยังแอปจัดการโปรเจกต์ หรือแม้แต่ค้นหาประวัติการเข้าชมเว็บของคุณเพื่อหาสิ่งที่เคยดูไว้ ChatGPT Atlas สร้างบนพื้นฐาน Chromium เหมือน Chrome และ Edge แต่มีฟีเจอร์ AI ฝังอยู่ในตัว เช่น sidebar ที่สามารถอธิบายหน้าเว็บให้คุณเข้าใจได้ทันที หรือสแกนเนื้อหาแล้วสรุปให้แบบเรียลไทม์ ที่สำคัญคือ Atlas มีโหมดล็อกอินและล็อกเอาต์ให้เลือก ถ้าใช้แบบล็อกเอาต์ AI จะเข้าถึงเฉพาะเว็บสาธารณะเท่านั้น ไม่แตะบัญชีส่วนตัวของคุณเลย ซึ่งช่วยลดความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ฟีเจอร์ขั้นสูงที่เรียกว่า Agent Mode จะเปิดให้เฉพาะผู้ใช้ ChatGPT Plus และ Pro เท่านั้น โดยสามารถสั่งให้ AI ทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องได้ เช่น “หาตั๋วเครื่องบินไปญี่ปุ่นแล้วจองให้เลย” หรือ “สรุปบทความนี้แล้วส่งเข้า Notion” Atlas เปิดตัวบน macOS ก่อน และจะตามมาบน Windows, iOS และ Android ในเร็ว ๆ นี้ ✅ จุดเด่นของ ChatGPT Atlas ➡️ เบราว์เซอร์ที่ฝัง LLM เข้าไปในตัว ➡️ สร้างบน Chromium เหมือน Chrome และ Edge ➡️ มี sidebar อธิบายหน้าเว็บและสรุปเนื้อหา ➡️ ค้นหาประวัติการเข้าชมและทำงานแทนผู้ใช้ได้ ➡️ สั่งซื้อของจากสูตรอาหาร หรือย้ายข้อมูลข้ามแอปได้ ✅ ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ➡️ มีโหมดล็อกอินและล็อกเอาต์ให้เลือก ➡️ โหมดล็อกเอาต์จะไม่เข้าถึงบัญชีส่วนตัว ➡️ ลดความเสี่ยงจากการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว ✅ Agent Mode สำหรับผู้ใช้ Plus และ Pro ➡️ ทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องได้ ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการ automation เช่น จองตั๋ว, สรุปบทความ, ส่งข้อมูล ➡️ ยังไม่เปิดให้ผู้ใช้ทั่วไป ✅ การเปิดตัวและแพลตฟอร์ม ➡️ เปิดตัวบน macOS ก่อน ➡️ Windows, iOS และ Android จะตามมาเร็ว ๆ นี้ ➡️ เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Comet (Perplexity), Google และ Microsoft Copilot Mode https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/openai-launches-chatgpt-atlas-ai-browser-llm-can-browse-the-internet-for-you-and-even-complete-tasks-initial-release-for-macos-with-windows-ios-and-android-to-follow-soon-after

🚀 “Starlink จับมือ Muon เปิดตัว ‘เลเซอร์อวกาศ’ เชื่อมดาวเทียมแบบเรียลไทม์ – ส่งข้อมูลเร็วถึง 25Gbps ไกล 4,000 กม.” Muon Space บริษัทด้านเทคโนโลยีดาวเทียม ประกาศความร่วมมือกับ Starlink ของ SpaceX เพื่อสร้างระบบเชื่อมต่อข้อมูลแบบใหม่ในอวกาศ โดยใช้ “เลเซอร์อวกาศ” เชื่อมโยงดาวเทียมเข้ากับเครือข่าย Starlink โดยตรง ทำให้สามารถส่งข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ตลอดเวลา ไม่ต้องรอให้ดาวเทียมบินผ่านสถานีภาคพื้นอีกต่อไป ระบบใหม่นี้จะใช้ Starlink Mini Laser Terminals ที่ติดตั้งบนแพลตฟอร์ม Halo ของ Muon ซึ่งสามารถส่งข้อมูลด้วยความเร็วสูงถึง 25Gbps และครอบคลุมระยะทางไกลถึง 4,000 กิโลเมตร โดย Muon ระบุว่า latency จากเดิมที่เฉลี่ย 20 นาที จะลดลงเหลือ “เกือบเรียลไทม์” หนึ่งในภารกิจแรกที่ใช้เทคโนโลยีนี้คือ FireSat ซึ่งเป็นโครงการร่วมกับ Earth Fire Alliance เพื่อเฝ้าระวังไฟป่าแบบทันที โดยดาวเทียมจะสามารถแจ้งเตือนการเกิดไฟใหม่ได้ทันที ช่วยลดโอกาสที่ไฟจะลุกลามเป็นภัยพิบัติขนาดใหญ่ นอกจากนี้ Muon ยังเผยว่าเทคโนโลยีนี้จะเปิดทางให้เกิด “Data center-class pipelines” ในอวกาศ เช่น การประมวลผล edge computing, AI inference และการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลแบบทันทีจากอวกาศ ระบบนี้ยังมีความปลอดภัยสูง โดยใช้การเข้ารหัสแบบ end-to-end และการยืนยันตัวตนด้วยฮาร์ดแวร์ พร้อม uptime สูงถึง 99% แม้จะมีการเปลี่ยนลิงก์ระหว่างดาวเทียม ✅ ความร่วมมือระหว่าง Muon และ Starlink ➡️ ใช้ Starlink Mini Laser Terminals เชื่อมดาวเทียมเข้ากับเครือข่าย Starlink ➡️ ส่งข้อมูลได้เร็วถึง 25Gbps และไกลถึง 4,000 กม. ➡️ ลด latency จาก 20 นาที เหลือเกือบเรียลไทม์ ➡️ ใช้กับแพลตฟอร์ม Halo ของ Muon ➡️ เตรียมเปิดตัวดาวเทียมรุ่นแรกใน Q1 ปี 2027 ✅ ภารกิจและการใช้งาน ➡️ FireSat ใช้เลเซอร์อวกาศแจ้งเตือนไฟป่าแบบทันที ➡️ ช่วยลดโอกาสเกิดไฟป่าขนาดใหญ่ ➡️ รองรับการประมวลผล edge computing และ AI inference ในอวกาศ ➡️ สร้างระบบข้อมูลแบบ real-time จากอวกาศสู่โลก ✅ ความปลอดภัยและความเสถียร ➡️ ใช้การเข้ารหัสแบบ end-to-end และ hardware authentication ➡️ ออกแบบให้มี uptime สูงถึง 99% ➡️ รองรับการเปลี่ยนลิงก์ระหว่างดาวเทียมแบบไร้รอยต่อ https://www.tomshardware.com/networking/starlink-and-muon-fuse-space-lasers-and-satellites-to-deliver-industry-first-persistent-optical-connectivity-in-orbit-will-enable-25-gbps-data-transfer-at-distances-up-to-4-000km

📲 “Google Wallet รองรับ Live Updates บน Android 16 – แจ้งเตือนเรียลไทม์สำหรับการเดินทางแบบไม่ต้องเปิดแอป!” Android 16 เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Live Updates” ซึ่งเป็นระบบแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ที่คล้ายกับ Live Activities บน iOS โดยจะแสดงข้อมูลสำคัญ เช่น สถานะการเดินทาง การส่งของ หรือการแข่งขันกีฬา บนหน้าจอล็อกหรือแถบด้านบนของหน้าจอ โดยไม่ต้องเปิดแอปให้ยุ่งยาก ล่าสุด Google Wallet ก็ประกาศรองรับฟีเจอร์นี้แล้ว! โดยจะสามารถแสดง Live Updates สำหรับ “การเดินทางสำคัญ” เช่น เที่ยวบิน รถไฟ และอีเวนต์ต่าง ๆ ได้ทันทีจากข้อมูลในตั๋วหรือบัตรที่เก็บไว้ในแอป ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณมี boarding pass อยู่ใน Wallet คุณจะเห็นแถบแจ้งเตือนแสดงความคืบหน้าของเที่ยวบิน หรือถ้ามีตั๋วรถไฟ ก็อาจมีการแจ้งเตือนเรื่องเวลาออกเดินทางหรือความล่าช้าแบบเรียลไทม์ ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของการอัปเดต Google Play Services เวอร์ชันล่าสุด ซึ่งอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนกว่าจะปล่อยให้ครบทุกเครื่อง นอกจากนี้ Google Wallet ยังได้รับการปรับดีไซน์ใหม่ด้วย Material 3 Expressive ที่ดูทันสมัยขึ้น และเพิ่มฟีเจอร์อื่น ๆ เช่น การเพิ่มบัตรผ่านแอปธนาคารโดยไม่ต้องกรอกข้อมูลเอง และการแจ้งเตือนเมื่อมี loyalty pass ถูกนำเข้าจาก Gmail ✅ ฟีเจอร์ Live Updates บน Google Wallet ➡️ รองรับการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์สำหรับเที่ยวบิน รถไฟ และอีเวนต์ ➡️ แสดงข้อมูลจากตั๋วที่เก็บไว้ในแอป Google Wallet ➡️ แจ้งเตือนปรากฏบนหน้าจอล็อกหรือแถบด้านบนของหน้าจอ ➡️ ไม่ต้องเปิดแอปเพื่อดูสถานะการเดินทาง ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของการอัปเดต Google Play Services เวอร์ชัน 25.41 ➡️ คล้ายกับ Live Activities บน iOS ✅ ฟีเจอร์ใหม่อื่น ๆ ใน Google Wallet ➡️ เพิ่มบัตรผ่านแอปธนาคารโดยไม่ต้องกรอกข้อมูลเอง ➡️ แจ้งเตือนเมื่อมี loyalty pass ถูกนำเข้าจาก Gmail (Android 12 ขึ้นไป) ➡️ ปรับดีไซน์ใหม่ด้วย Material 3 Expressive ➡️ เพิ่มความสะดวกในการใช้งานและความสวยงามของอินเทอร์เฟซ ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ฟีเจอร์อาจยังไม่ปล่อยให้ครบทุกเครื่อง ต้องรอการอัปเดต ⛔ ต้องมีตั๋วหรือบัตรที่รองรับใน Wallet ถึงจะแสดง Live Updates ได้ ⛔ ยังไม่แน่ชัดว่า Wallet รองรับ Live Updates แบบ “info chips” หรือไม่ ⛔ การแจ้งเตือนอาจขึ้นอยู่กับความแม่นยำของข้อมูลจากผู้ให้บริการ https://www.techradar.com/phones/android/google-wallet-is-adding-support-for-one-of-the-best-new-features-in-android-16

💻 “Claude Code เปิดให้ใช้งานผ่านเว็บ — เปลี่ยนทุกคนให้เป็นนักพัฒนาได้ในไม่กี่คลิก” — เมื่อเครื่องมือเขียนโค้ดที่เคยจำกัดเฉพาะมืออาชีพ กลายเป็นผู้ช่วยสร้างซอฟต์แวร์สำหรับทุกคน Anthropic เปิดให้ Claude Code ซึ่งเป็นเครื่องมือเขียนโปรแกรมด้วย AI ใช้งานได้ผ่านเว็บเบราว์เซอร์และแอปมือถือ โดยไม่ต้องติดตั้งหรือใช้ command line เหมือนเดิม ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคสามารถสั่งงานเขียนโค้ดได้ทันที Claude Code รองรับการสั่งงานหลายคำสั่งพร้อมกัน และสามารถปรับคำสั่งระหว่างที่กำลังทำงานอยู่ได้ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการทำงานของ AI ได้แบบเรียลไทม์ เหมาะกับนักออกแบบ, นักพัฒนาอิสระ, หรือผู้ใช้ทั่วไปที่อยากสร้างซอฟต์แวร์ของตัวเอง Anthropic ระบุว่า Claude Code ถูกใช้ภายในบริษัทในการเขียนโค้ดกว่า 90% และช่วยเพิ่ม productivity ของวิศวกรถึง 67% แม้ทีมจะขยายตัวเป็นสองเท่า Claude Code ยังเป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัวโมเดลใหม่ Claude Sonnet 4.5 และ Claude Haiku 4.5 ซึ่งเน้นการทำงานแบบ “agentic AI” คือสามารถรับคำสั่งเชิงนามธรรมและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องอธิบายละเอียด แม้ Claude Code จะไม่สามารถแทนที่นักพัฒนาได้ทั้งหมด แต่ก็ช่วยลดภาระงานที่น่าเบื่อ เช่น boilerplate code และ regression test ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ Claude Code เปิดให้ใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์และมือถือ ➡️ ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้ command line เหมือนเดิม ✅ รองรับการสั่งงานหลายคำสั่งพร้อมกันและปรับคำสั่งระหว่างทำงาน ➡️ ช่วยให้ควบคุมการทำงานของ AI ได้แบบเรียลไทม์ ✅ Claude Code ถูกใช้ภายในบริษัทในการเขียนโค้ดกว่า 90% ➡️ เพิ่ม productivity ของวิศวกรถึง 67% แม้ทีมจะขยายตัว ✅ Claude Code เป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัว Claude Sonnet 4.5 และ Haiku 4.5 ➡️ เน้นการทำงานแบบ agentic AI ที่รับคำสั่งเชิงนามธรรม ✅ Claude Code ช่วยลดภาระงานที่น่าเบื่อ เช่น boilerplate และ regression test ➡️ ทำให้ผู้ใช้มีเวลาสร้างสรรค์มากขึ้น ✅ Claude Code มีผู้ใช้งานเพิ่มขึ้น 10 เท่าตั้งแต่เปิดให้ใช้งานทั่วไปในเดือนพฤษภาคม 2025 ➡️ คาดว่าจะสร้างรายได้กว่า 500 ล้านดอลลาร์ต่อปี https://www.techradar.com/pro/claude-code-comes-to-the-masses-and-its-a-game-changer

⚙️ “Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon — เสิร์ฟ LLM ได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรน้อยลง” — เมื่อการจัดสรร GPU แบบใหม่เปลี่ยนเกมการประมวลผล AI ในจีน Alibaba Cloud เปิดตัวระบบจัดสรร GPU ใหม่ชื่อว่า “Aegaeon” ซึ่งช่วยลดจำนวน GPU Nvidia ที่ต้องใช้ในการให้บริการโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ลงถึง 82% โดยผลการทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace พบว่าเดิมต้องใช้ 1,192 GPU แต่หลังใช้ Aegaeon เหลือเพียง 213 ตัวเท่านั้น ระบบนี้ไม่เกี่ยวกับการฝึกโมเดล แต่เน้นช่วง inference — คือการให้โมเดลตอบคำถามหรือสร้างข้อความ โดย Aegaeon ใช้เทคนิค “token-level scheduling” ที่แบ่งงานออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ แล้วกระจายไปยัง GPU หลายตัวแบบเสมือน ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกันได้ ผลลัพธ์คือ “goodput” หรือประสิทธิภาพการใช้งานจริงเพิ่มขึ้นถึง 9 เท่าเมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม เช่น ServerlessLLM และ MuxServe การทดสอบนี้ใช้ Nvidia H20 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ไม่กี่รุ่นที่ยังสามารถขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัดจากสหรัฐฯ โดย Alibaba ใช้เทคนิคสองอย่างหลัก ๆ: 🎗️ การบรรจุหลายโมเดลลงใน GPU เดียว 🎗️ การใช้ autoscaler ที่ปรับการจัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ตามการสร้าง output แม้ผลลัพธ์จะน่าประทับใจ แต่ยังไม่ชัดเจนว่าระบบนี้จะใช้ได้ดีนอก Alibaba เพราะอาจต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ เช่น eRDMA network และ GPU stack ที่ Alibaba พัฒนาขึ้นเอง ✅ Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon ➡️ จาก 1,192 ตัวเหลือเพียง 213 ตัวในการให้บริการ LLM ✅ Aegaeon ใช้ token-level scheduling เพื่อแบ่งงานแบบละเอียด ➡️ ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกัน ✅ ประสิทธิภาพการใช้งานจริง (goodput) เพิ่มขึ้นถึง 9 เท่า ➡️ เมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม ✅ ใช้ Nvidia H20 ซึ่งยังขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัด ➡️ เป็นหนึ่งใน GPU ที่ยังถูกกฎหมายในตลาดจีน ✅ ใช้ autoscaler ที่จัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ ➡️ ไม่ต้องจองทรัพยากรล่วงหน้าแบบเดิม ✅ ทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace ของ Alibaba ➡️ ใช้งานจริงหลายเดือน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/alibaba-says-new-pooling-system-cut-nvidia-gpu-use-by-82-percent

🛡️ “Managed IT Services เสริมเกราะไซเบอร์องค์กร — จากการเฝ้าระวังถึงการฟื้นตัวหลังภัยคุกคาม” — เมื่อการจ้างผู้เชี่ยวชาญดูแลระบบ IT กลายเป็นกลยุทธ์สำคัญในการรับมือภัยไซเบอร์ยุคใหม่ ในยุคที่ธุรกิจพึ่งพาเทคโนโลยีอย่างเต็มรูปแบบ ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย ไม่ว่าจะเป็นการโจมตีด้วย ransomware, การหลอกลวงผ่าน phishing หรือการเจาะระบบเพื่อขโมยข้อมูลสำคัญ หลายองค์กรพบว่าการรับมือด้วยทีมภายในเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ บทความจาก SecurityOnline.info ชี้ให้เห็นว่า “Managed IT Services” หรือบริการดูแลระบบ IT แบบครบวงจรจากภายนอก คือคำตอบที่ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนจากการรับมือแบบ “ตามเหตุการณ์” ไปสู่การป้องกันเชิงรุก โดยมีผู้เชี่ยวชาญคอยเฝ้าระวัง ตรวจจับ และตอบสนองต่อภัยคุกคามตลอดเวลา บริการเหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่การติดตั้งระบบป้องกันหลายชั้น เช่น firewall และ endpoint protection, การอัปเดตแพตช์อย่างสม่ำเสมอ, การสำรองข้อมูลและวางแผนกู้คืนระบบ ไปจนถึงการฝึกอบรมพนักงานให้รู้เท่าทันภัยไซเบอร์ ที่สำคัญ Managed IT ยังช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานด้านความปลอดภัย เช่น GDPR, HIPAA และ PCI-DSS ได้ง่ายขึ้น ลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและชื่อเสียง ✅ Managed IT Services ช่วยเปลี่ยนการรับมือภัยไซเบอร์จากเชิงรับเป็นเชิงรุก ➡️ มีการเฝ้าระวังและตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ✅ ใช้เครื่องมืออัตโนมัติและ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผิดปกติ ➡️ ลดช่องว่างระหว่างการตรวจพบและการตอบสนอง ✅ ติดตั้งระบบป้องกันหลายชั้น เช่น firewall, IDS, encryption ➡️ ปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร ✅ จัดการอัปเดตและแพตช์ระบบอย่างต่อเนื่อง ➡️ ลดช่องโหว่จากซอฟต์แวร์ที่ล้าสมัย ✅ สำรองข้อมูลและวางแผนกู้คืนระบบจากภัยพิบัติ ➡️ ใช้คลาวด์และระบบอัตโนมัติเพื่อฟื้นตัวเร็ว ✅ ฝึกอบรมพนักงานให้รู้เท่าทันภัยไซเบอร์ ➡️ ลดความเสี่ยงจาก human error เช่น phishing หรือรหัสผ่านอ่อนแอ ✅ ช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย เช่น GDPR, HIPAA ➡️ มีการตรวจสอบและจัดทำเอกสารตามข้อกำหนด ✅ ลด downtime และเพิ่มความต่อเนื่องทางธุรกิจ ➡️ มีแผนสำรองและระบบเฝ้าระวังที่ตอบสนองเร็ว ‼️ องค์กรที่ไม่มีการอัปเดตระบบอย่างสม่ำเสมอเสี่ยงต่อการถูกโจมตี ⛔ ช่องโหว่จากซอฟต์แวร์เก่าเป็นเป้าหมายหลักของแฮกเกอร์ ‼️ หากไม่มีแผนกู้คืนระบบ อาจสูญเสียข้อมูลสำคัญเมื่อเกิดภัยพิบัติ ⛔ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นของลูกค้าและความต่อเนื่องทางธุรกิจ ‼️ พนักงานที่ไม่ได้รับการฝึกอบรมอาจเป็นช่องทางให้ภัยไซเบอร์เข้าถึงระบบ ⛔ เช่น คลิกลิงก์หลอกลวงหรือใช้รหัสผ่านซ้ำ ‼️ การไม่ปฏิบัติตามกฎหมายความปลอดภัยข้อมูลอาจนำไปสู่ค่าปรับมหาศาล ⛔ และสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงองค์กร https://securityonline.info/how-managed-it-services-strengthen-cybersecurity/

📀 "Cerabyte เปิดตัวสื่อบันทึกข้อมูลแบบเซรามิกบนกระจก: เก็บรัฐธรรมนูญสหรัฐไว้ในวัสดุที่อยู่เหนือกาลเวลา" ในงาน OCP Global Summit ปี 2025 ที่ซานโฮเซ่ รัฐแคลิฟอร์เนีย บริษัท Cerabyte ได้เปิดตัวเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลแบบใหม่ที่ใช้วัสดุ “เซรามิกบนกระจก” ซึ่งมีความทนทานสูงและไม่ต้องใช้พลังงานในการเก็บรักษา โดยแจกตัวอย่างสื่อบันทึกที่บรรจุสำเนารัฐธรรมนูญสหรัฐให้กับผู้เข้าร่วมงานในรูปแบบกรอบโชว์สุดล้ำ เทคโนโลยีนี้ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการเก็บข้อมูลระยะยาวในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมหาศาลและต้องการความมั่นคงสูง โดย Cerabyte ชูจุดเด่นว่า “ไม่ต้องบำรุงรักษา ไม่ต้องใช้พลังงาน และไม่ต้องย้ายข้อมูลซ้ำ” ซึ่งต่างจากระบบเก็บข้อมูลทั่วไปที่ต้องเปลี่ยนสื่อทุกไม่กี่ปี ที่น่าทึ่งคือ ตัวอย่างสื่อบันทึกสามารถอ่านข้อมูลได้ด้วยสมาร์ทโฟนทั่วไป แสดงให้เห็นถึงความเข้าถึงง่ายของเทคโนโลยีนี้ แม้จะยังอยู่ในขั้นต้น แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญสู่การเก็บข้อมูลแบบถาวรที่ยั่งยืน ✅ เทคโนโลยีเซรามิกบนกระจกของ Cerabyte ➡️ ใช้วัสดุเซรามิกบนแผ่นกระจกเพื่อบันทึกข้อมูล ➡️ ไม่ต้องใช้พลังงานหรือการบำรุงรักษา ➡️ ออกแบบมาเพื่อการเก็บข้อมูลถาวรและลดต้นทุนระยะยาว ✅ การเปิดตัวในงาน OCP Summit 2025 ➡️ แจกตัวอย่างที่บรรจุสำเนารัฐธรรมนูญสหรัฐในกรอบโชว์ ➡️ แสดงการอ่านข้อมูลผ่านสมาร์ทโฟนแบบเรียลไทม์ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ Innovation Village ที่เน้นเทคโนโลยีแห่งอนาคต ✅ จุดเด่นของเทคโนโลยี ➡️ ทนทานต่อเวลาและสภาพแวดล้อม ➡️ ลดการปล่อยคาร์บอนจากการเก็บข้อมูล ➡️ เหมาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ เช่น hyperscalers และสถาบันวิจัย ‼️ ข้อจำกัดและคำเตือน ⛔ ยังอยู่ในขั้นต้นของการพัฒนา ไม่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์เต็มรูปแบบ ⛔ ความจุยังจำกัดในระดับกิกะไบต์ ⛔ ต้องพิสูจน์ความสามารถในการผลิตในระดับอุตสาหกรรม 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความสำคัญของการเก็บข้อมูลถาวร ➡️ ข้อมูลวิจัย, ประวัติศาสตร์, และหลักฐานทางกฎหมายต้องการสื่อที่มั่นคง ➡️ สื่อแบบเทป, ฮาร์ดดิสก์ และ SSD มีอายุการใช้งานจำกัด ✅ แนวโน้มการพัฒนาในอนาคต ➡️ การรวมเทคโนโลยีเซรามิกกับระบบ AI เพื่อจัดการข้อมูลถาวร ➡️ การใช้วัสดุใหม่ เช่น sapphire, diamond-like carbon และ optical glass https://www.techradar.com/pro/own-a-piece-of-storage-history-as-cerabyte-gives-way-framed-ceramic-on-glass-media-samples-containing-copies-of-the-us-constitution

⚛️ “DeepMind จับมือ CFS ใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC” — เมื่อ AI ไม่ได้แค่เล่นหมากรุก แต่ช่วยเร่งอนาคตพลังงานสะอาดให้ใกล้ขึ้น Google DeepMind ประกาศความร่วมมือกับบริษัทฟิวชันพลังงานจากสหรัฐฯ อย่าง Commonwealth Fusion Systems (CFS) เพื่อใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการที่มีเป้าหมายเพื่อผลิตพลังงานสะอาดแบบ “เกินดุล” (net energy gain) ให้ได้ภายในปี 2027 CFS เพิ่งระดมทุนได้ถึง 863 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรายใหญ่ เช่น NVIDIA, Google, Breakthrough Energy Ventures (ของ Bill Gates), Morgan Stanley, และบริษัทญี่ปุ่นอย่าง Mitsui & Co. และ Mitsubishi Corporation สะท้อนถึงความเชื่อมั่นระดับโลกในพลังงานฟิวชัน DeepMind จะนำเทคโนโลยี AI ที่เคยใช้ควบคุมพลาสมาใน tokamak (เตาปฏิกรณ์ฟิวชันแบบแม่เหล็ก) มาพัฒนา 3 ระบบหลักให้กับ SPARC ได้แก่: 1️⃣ TORAX — ซอฟต์แวร์จำลองพลาสมาแบบ open-source ที่สามารถรันการทดลองจำลองนับล้านครั้งเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของเตาปฏิกรณ์ 2️⃣ AlphaEvolve — ระบบ AI ที่ใช้ reinforcement learning เพื่อค้นหาวิธีการควบคุมพลาสมาให้ได้พลังงานสูงสุด 3️⃣ AI Navigator — ระบบควบคุมพลาสมาแบบเรียลไทม์ ที่สามารถปรับสมดุลความร้อนและแรงดันในเตาได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างระบบควบคุมอัตโนมัติที่ “ฉลาดกว่าวิศวกรมนุษย์” ในการจัดการเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน ซึ่งจะเป็นรากฐานของโรงไฟฟ้าฟิวชันในอนาคต ✅ DeepMind ร่วมมือกับ CFS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเตาฟิวชัน SPARC ➡️ ใช้ AI ควบคุมพลาสมาและจำลองการทำงานของเตา ✅ CFS ได้รับเงินลงทุน 863 ล้านดอลลาร์จากบริษัทชั้นนำ ➡️ เช่น Google, NVIDIA, Breakthrough Energy, Morgan Stanley ฯลฯ ✅ เป้าหมายคือการผลิตพลังงานฟิวชันแบบ net energy gain ภายในปี 2027 ➡️ หมายถึงผลิตพลังงานได้มากกว่าที่ใช้ในการจุดพลาสมา ✅ DeepMind พัฒนา 3 ระบบ AI ได้แก่ TORAX, AlphaEvolve และ AI Navigator ➡️ ครอบคลุมทั้งการจำลอง, การเรียนรู้, และการควบคุมแบบเรียลไทม์ ✅ ระบบ AI จะช่วยควบคุมความร้อนและแรงดันในเตา ➡️ ป้องกันความเสียหายและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน https://securityonline.info/google-deepmind-partners-with-cfs-to-use-ai-for-optimizing-sparc-fusion-reactor-efficiency/

🧩 “Your Data Model Is Your Destiny” — เมื่อโครงสร้างข้อมูลกลายเป็นโชคชะตาของผลิตภัณฑ์ Matt Brown จาก Matrix Partners เสนอแนวคิดที่ทรงพลังว่า “โมเดลข้อมูล” (data model) คือแก่นแท้ที่กำหนดทิศทางของสตาร์ทอัพ ไม่ใช่แค่ในระดับฐานข้อมูล แต่รวมถึงวิธีที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจโลก, การออกแบบ UI, การตั้งราคาจนถึงกลยุทธ์ go-to-market เขาอธิบายว่า ทุกบริษัทมี data model อยู่แล้ว ไม่ว่าจะรู้ตัวหรือไม่ และการเลือกโมเดลที่ “ถูกต้อง” ตั้งแต่ต้นสามารถสร้างความได้เปรียบที่คู่แข่งเลียนแบบไม่ได้ เพราะมันฝังอยู่ในโครงสร้างลึกของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างบริษัทที่ประสบความสำเร็จจากการเลือก data model ที่แตกต่าง: 🍁 Slack: ใช้ “channel” เป็นหน่วยหลัก แทนที่จะเป็นข้อความชั่วคราวแบบ email 🍁 Toast: ยกระดับ “menu item” ให้เป็นวัตถุหลักที่มีตรรกะของร้านอาหารในตัว 🍁 Notion: ใช้ “block” แทน document ทำให้ยืดหยุ่นและรวมหลายเครื่องมือไว้ในที่เดียว 🍁 Figma: เปลี่ยนจากไฟล์เป็น “canvas” ที่แชร์ได้แบบเรียลไทม์ 🍁 Rippling: ใช้ “employee” เป็นศูนย์กลาง เชื่อมโยง HR, IT, finance เข้าด้วยกัน 🍁 Klaviyo: ยกระดับ “order data” ให้เทียบเท่า email เพื่อการตลาดที่แม่นยำ 🍁 ServiceNow: เชื่อม ticket เข้ากับ service map ทำให้ IT ทำงานเชิงรุกแทนการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า Brown เตือนว่า AI กำลังทำให้การเขียนโค้ดกลายเป็น commodity แต่โมเดลข้อมูลที่ดีจะกลายเป็น “moat” ที่ป้องกันไม่ให้คู่แข่งลอกเลียนได้ง่าย ✅ Data model คือสิ่งที่ผลิตภัณฑ์เลือกให้ความสำคัญ ➡️ มันกำหนดว่า “อะไร” คือหน่วยหลักของโลกที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจ ✅ โมเดลข้อมูลส่งผลต่อ UI, การตั้งราคา, การตลาด และกลยุทธ์ ➡️ เช่น UI จะเน้น object ไหน, คิดเงินตามอะไร, ขายด้วย pain point อะไร ✅ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักมี data model ที่แตกต่างและลึกซึ้ง ➡️ เช่น Slack, Notion, Figma, Toast, Rippling ✅ โมเดลข้อมูลที่ดีจะสร้าง “compound advantage” ➡️ ฟีเจอร์ใหม่จะต่อยอดจากข้อมูลเดิมได้ทันที ✅ การเลือก data model ที่ดีควรเริ่มจาก “workflow” ไม่ใช่ schema ➡️ ถามว่า “หน่วยงานหลักของงานในโดเมนนี้คืออะไร” ✅ การ audit data model ทำได้โดยดู foreign keys และ core actions ➡️ ตารางไหนมี foreign key มากสุด อาจเป็น object หลักของระบบ https://notes.mtb.xyz/p/your-data-model-is-your-destiny

⚙️ “MIPS I8500: โปรเซสเซอร์ยุคใหม่เพื่อขับเคลื่อน Physical AI” — สถาปัตยกรรม RISC-V ที่ออกแบบมาเพื่อการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ บริษัท MIPS ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ GlobalFoundries ได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ชื่อว่า MIPS I8500 โดยเน้นการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับแพลตฟอร์มที่ต้องการการตอบสนองทันที เช่น ระบบ AI ที่ทำงานนอกศูนย์ข้อมูล (Physical AI), โครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสาร, อุตสาหกรรม, ยานยนต์ และระบบจัดเก็บข้อมูล I8500 ถูกออกแบบบนสถาปัตยกรรม RISC-V และมีความสามารถในการประมวลผลแบบ multithread สูงถึง 24 threads ต่อ cluster โดยมี 4 threads ต่อ core และรองรับการทำงานแบบ multi-cluster เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน จุดเด่นของ I8500 คือการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบ deterministic (กำหนดได้แน่นอน) และมี latency ต่ำมาก พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว เหมาะสำหรับการจัดการ packet flows ระหว่าง accelerator ต่าง ๆ และการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ โปรเซสเซอร์นี้ยังรองรับระบบปฏิบัติการ Linux และ Real-Time OS พร้อมความสามารถในการทำงานร่วมกับโปรไฟล์ RVA23 ซึ่งช่วยให้พัฒนาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้นในระบบนิเวศของ RISC-V Steven Dickens จาก HyperFRAME Research กล่าวว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ที่ตอบโจทย์ตลาดใหม่ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติและระบบควบคุมอุตสาหกรรม ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ MIPS เปิดตัวโปรเซสเซอร์ I8500 สำหรับงาน Physical AI และการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V พร้อม multithread สูงสุด 24 threads ต่อ cluster ➡️ รองรับ multi-cluster deployments เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ มี latency ต่ำและ deterministic data movement พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว ➡️ เหมาะสำหรับงานในศูนย์ข้อมูล, ยานยนต์, อุตสาหกรรม และระบบสื่อสาร ➡️ รองรับ Linux และ Real-Time OS พร้อมโปรไฟล์ RVA23 ➡️ ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันในระบบ RISC-V เป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ Steven Dickens ระบุว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ➡️ มี Atlas Explorer Core Model สำหรับการทดสอบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ➡️ เตรียมเปิดตัวในงาน RISC-V Summit North America วันที่ 22–23 ตุลาคม https://www.techpowerup.com/341911/mips-i8500-processor-orchestrates-data-movement-for-the-ai-era

📡 “Surveillance Secrets” — เปิดโปงอาณาจักรลับของบริษัทติดตามโทรศัพท์ที่แทรกซึมทั่วโลก Lighthouse Reports เปิดเผยการสืบสวนครั้งใหญ่เกี่ยวกับบริษัท First Wap ผู้พัฒนาเครื่องมือสอดแนมชื่อ Altamides ที่สามารถติดตามตำแหน่งโทรศัพท์มือถือได้ทั่วโลก โดยการสืบสวนเริ่มต้นจากฐานข้อมูลลับบน deep web ที่มีข้อมูลการติดตามกว่า 1.5 ล้านรายการ ครอบคลุมผู้คนในกว่า 160 ประเทศ นักข่าวกว่า 70 คนจาก 14 สื่อร่วมกันตรวจสอบข้อมูลนี้ และพบว่า Altamides ถูกใช้โดยทั้งรัฐบาลเผด็จการและบริษัทเอกชนในการติดตามนักเคลื่อนไหว นักข่าว นักธุรกิจ และบุคคลทั่วไป โดยไม่มีการควบคุมหรือขอบเขตทางกฎหมายที่ชัดเจน การสืบสวนยังเผยว่า First Wap ใช้ช่องโหว่ในโปรโตคอล SS7 ของระบบโทรคมนาคมเพื่อดึงข้อมูลตำแหน่งแบบเรียลไทม์ และมีความสามารถในการดักฟังข้อความ SMS, โทรศัพท์ และแม้แต่แฮก WhatsApp ในปฏิบัติการลับ นักข่าวของ Lighthouse ปลอมตัวเป็นนักธุรกิจจากแอฟริกาใต้และเข้าไปเจรจากับผู้บริหารของ First Wap ที่งาน ISS World ในกรุงปราก ซึ่งผู้บริหารยอมรับว่าสามารถจัดการขายให้ลูกค้าที่ถูกคว่ำบาตรได้ผ่านบริษัทในจาการ์ตา โดยใช้บริษัทเปลือกเพื่อหลบเลี่ยงข้อกฎหมาย ข้อมูลในคลังยังเผยชื่อบุคคลสำคัญที่ถูกติดตาม เช่น อดีตนายกรัฐมนตรีกาตาร์, ภรรยาของอดีตผู้นำซีเรีย, ผู้ก่อตั้ง 23andMe, ผู้ผลิต Netflix, นักข่าวอิตาลี, นักการเมืองรวันดา และนักกฎหมายอิสราเอล รวมถึงบุคคลทั่วไปอย่างครู นักบำบัด และศิลปิน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ การสืบสวนเริ่มจากฐานข้อมูลลับที่มีข้อมูลการติดตามกว่า 1.5 ล้านรายการ ➡️ บริษัท First Wap พัฒนาเครื่องมือชื่อ Altamides ที่สามารถติดตามตำแหน่งโทรศัพท์ทั่วโลก ➡️ ใช้ช่องโหว่ในโปรโตคอล SS7 เพื่อดึงข้อมูลตำแหน่งแบบเรียลไทม์ ➡️ Altamides สามารถดักฟัง SMS, โทรศัพท์ และแฮก WhatsApp ได้ ➡️ นักข่าวกว่า 70 คนจาก 14 สื่อร่วมกันตรวจสอบข้อมูล ➡️ พบการใช้งานโดยรัฐบาลเผด็จการและบริษัทเอกชนในการติดตามบุคคล ➡️ มีการขายให้ลูกค้าที่ถูกคว่ำบาตรผ่านบริษัทในจาการ์ตาโดยใช้บริษัทเปลือก ➡️ บุคคลสำคัญที่ถูกติดตามรวมถึงนักการเมือง นักธุรกิจ และนักข่าวจากหลายประเทศ ➡️ พบการติดตามบุคคลทั่วไป เช่น ครู นักบำบัด และศิลปิน โดยไม่มีเหตุผลด้านความมั่นคง ➡️ การสืบสวนได้รับทุนสนับสนุนจาก IJ4EU และเผยแพร่ร่วมกับสื่อระดับโลกหลายแห่ง https://www.lighthousereports.com/investigation/surveillance-secrets/

⚡ “Claude Haiku 4.5 เปิดตัวแล้ว” — โมเดลเล็กที่เร็วกว่า ถูกกว่า และฉลาดใกล้เคียงระดับแนวหน้า Anthropic เปิดตัว Claude Haiku 4.5 ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กที่ให้ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Claude Sonnet 4.5 แต่มีต้นทุนเพียงหนึ่งในสาม และความเร็วมากกว่าสองเท่า โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความเร็วแบบเรียลไทม์ เช่น แชตบอท, ตัวช่วยเขียนโค้ด, หรือผู้ช่วยบริการลูกค้า Claude Haiku 4.5 ยังสามารถใช้ร่วมกับ Sonnet 4.5 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ให้ Sonnet วางแผนหลายขั้นตอน แล้วให้ Haiku 4.5 หลายตัวทำงานย่อยแบบขนานกัน ซึ่งช่วยลดเวลาและต้นทุนในการประมวลผล ด้านความปลอดภัย Claude Haiku 4.5 ได้รับการจัดอยู่ในระดับ AI Safety Level 2 (ASL-2) ซึ่งปลอดภัยกว่ารุ่นก่อนหน้า และมีอัตราการเบี่ยงเบนพฤติกรรมต่ำกว่าทั้ง Sonnet 4.5 และ Opus 4.1 โดยผ่านการทดสอบด้าน alignment และความเสี่ยงจากการใช้งานในงานอ่อนไหว เช่น CBRN (เคมี ชีวภาพ รังสี นิวเคลียร์) นักพัฒนาและผู้ใช้ทั่วไปสามารถใช้งาน Claude Haiku 4.5 ได้แล้ววันนี้ผ่าน Claude API, Amazon Bedrock และ Google Cloud Vertex AI โดยมีราคาที่ประหยัดที่สุดในกลุ่มผลิตภัณฑ์ Claude ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Claude Haiku 4.5 เป็นโมเดลขนาดเล็กที่เปิดตัวล่าสุดจาก Anthropic ➡️ ให้ประสิทธิภาพใกล้เคียง Sonnet 4.5 แต่เร็วกว่าและถูกกว่ามาก ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็ว เช่น แชตบอทและตัวช่วยเขียนโค้ด ➡️ สามารถใช้ร่วมกับ Sonnet 4.5 เพื่อแบ่งงานย่อยแบบขนาน ➡️ รองรับการใช้งานผ่าน Claude API, Amazon Bedrock และ Google Cloud Vertex AI ➡️ ราคาอยู่ที่ $1/$5 ต่อ input/output tokens หนึ่งล้านหน่วย ➡️ ผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยและ alignment อย่างละเอียด ➡️ ได้รับการจัดอยู่ในระดับ AI Safety Level 2 (ASL-2) ➡️ มีอัตราพฤติกรรมเบี่ยงเบนต่ำกว่ารุ่นก่อนหน้าและรุ่นระดับสูง ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการทั้งความฉลาดและความเร็วแบบเรียลไทม์ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ แม้จะเร็วและถูกกว่า แต่ Haiku 4.5 ยังไม่เทียบเท่ารุ่นแนวหน้าในทุกด้าน ⛔ การใช้ Haiku 4.5 ในงานที่ซับซ้อนมากอาจต้องพึ่ง Sonnet 4.5 ในการวางแผน ⛔ แม้จะปลอดภัยกว่า แต่ยังต้องมีการควบคุมการใช้งานในบริบทอ่อนไหว ⛔ การใช้งานในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูงควรพิจารณาโมเดลที่เหมาะสมกับงาน https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-4-5

🛡️ “MCPTotal เปิดตัวแพลตฟอร์มรักษาความปลอดภัย MCP” — ยกระดับการเชื่อมต่อ AI กับระบบองค์กรอย่างปลอดภัย MCPTotal ประกาศเปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถใช้งานและควบคุม MCP (Model Context Protocol) ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ MCP คือมาตรฐานใหม่ในการเชื่อมต่อโมเดล AI เข้ากับระบบภายในองค์กร แหล่งข้อมูลภายนอก และแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม แต่การนำมาใช้อย่างไร้การควบคุมก่อให้เกิดความเสี่ยง เช่น ช่องโหว่ด้านซัพพลายเชน, การโจมตีแบบ prompt injection, การใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ไม่ปลอดภัย, การล้วงข้อมูล และช่องโหว่ด้านการยืนยันตัวตน MCPTotal จึงนำเสนอแพลตฟอร์มแบบครบวงจรที่มีโครงสร้างแบบ hub-and-gateway ซึ่งช่วยให้สามารถโฮสต์เซิร์ฟเวอร์ MCP ได้อย่างปลอดภัย พร้อมระบบยืนยันตัวตน, การจัดการข้อมูลรับรอง และการตรวจสอบทราฟฟิกแบบเรียลไทม์ โดยทำหน้าที่เป็นไฟร์วอลล์ที่ออกแบบมาเพื่อ AI โดยเฉพาะ แพลตฟอร์มนี้ยังมีแคตตาล็อกเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วหลายร้อยรายการ ให้ผู้ใช้เลือกใช้งานได้อย่างมั่นใจ พร้อมระบบ single sign-on ที่ช่วยให้พนักงานสามารถเชื่อมต่อโมเดล AI กับเครื่องมือสำคัญ เช่น Slack และ Gmail ได้ทันที โดยไม่ต้องจัดการ API key ด้วยตนเอง MCPTotal มี 4 จุดเด่นหลักที่แตกต่างจากตลาดทั่วไป: ✨ การเปิดใช้งานแบบปลอดภัย: ให้พนักงานทุกคนใช้งาน MCP ได้ทันทีผ่านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย พร้อมระบบตรวจสอบและบังคับใช้นโยบายในตัว ✨ การตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ: เซิร์ฟเวอร์ MCP ทุกตัวต้องผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มงวดก่อนเข้าสู่ระบบ ✨ การสแกนความเสี่ยงแบบครอบคลุม: ตรวจสอบเครื่องของพนักงานเพื่อหาความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ MCP ✨ รองรับหลายสภาพแวดล้อม: ใช้งานได้ทั้งบนเดสก์ท็อป เบราว์เซอร์ คลาวด์ และระบบที่องค์กรโฮสต์เอง Gil Dabah ซีอีโอของ MCPTotal กล่าวว่า “นี่คือครั้งแรกที่มีโซลูชันที่ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถควบคุม MCP ได้ทันกับการใช้งานจริงของพนักงาน” โดยย้ำว่ามีรายงานพบเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่เป็นอันตรายแล้วในโลกจริง และแพลตฟอร์มนี้จะช่วยให้สามารถโฮสต์ ตรวจสอบ และแยก sandbox ได้อย่างปลอดภัย ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ MCPTotal เปิดตัวแพลตฟอร์มรักษาความปลอดภัยสำหรับ MCP แบบครบวงจร ➡️ MCP คือมาตรฐานใหม่ในการเชื่อมต่อโมเดล AI กับระบบองค์กรและแอปภายนอก ➡️ แพลตฟอร์มใช้โครงสร้าง hub-and-gateway พร้อมระบบยืนยันตัวตนและไฟร์วอลล์ AI-native ➡️ มีแคตตาล็อกเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ผ่านการตรวจสอบหลายร้อยรายการ ➡️ รองรับการเชื่อมต่อกับเครื่องมือสำคัญ เช่น Slack และ Gmail ผ่าน single sign-on ➡️ พนักงานไม่ต้องจัดการ API key ด้วยตนเอง ➡️ มีฟีเจอร์เด่น 4 ด้าน: เปิดใช้งานปลอดภัย, ตรวจสอบอัตโนมัติ, สแกนความเสี่ยง, รองรับหลายสภาพแวดล้อม ➡️ ซีอีโอระบุว่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่เป็นอันตรายเริ่มปรากฏในโลกจริงแล้ว https://securityonline.info/mcptotal-launches-to-power-secure-enterprise-mcp-workflows/

💾 “TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!” จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ ✅ จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK ➡️ ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum ➡️ ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ ➡️ ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ ✅ การสาธิตในงาน CEATEC 2025 ➡️ อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว ➡️ ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์ ➡️ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที ✅ ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK ➡️ พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด ➡️ ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ ➡️ เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม ⛔ การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์ ⛔ ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้ ⛔ การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors