มหาวิทยาลัยอิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนเข้าร่วมเครือข่ายวิชาการของ Theta

อิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนได้เข้าร่วมแล้ว เครือข่าย Thetaเครือข่ายพันธมิตรทางวิชาการของมหาวิทยาลัยแห่งนี้ ทำให้มหาวิทยาลัยแห่งนี้เป็นมหาวิทยาลัยแห่งแรกในสหราชอาณาจักรและยุโรปที่นำแพลตฟอร์ม Theta EdgeCloud Hybrid มาใช้เพื่อการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือ ความร่วมมือนี้ตอบโจทย์คำถามสำคัญในการวิจัย AI สมัยใหม่โดยตรง นั่นคือ มหาวิทยาลัยชั้นนำจะสามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์เพียงอย่างเดียวได้อย่างไร

มีการประกาศเมื่อวันที่ 13 มกราคม 2026 การทำงานร่วมกัน มุ่งเน้นการนำ Theta มาใช้ เอดจ์คลาวด์ แพลตฟอร์มไฮบริดนี้พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการความปลอดภัยและการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Security & Machine Learning Lab) ภายในภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ของมหาวิทยาลัยอิมพีเรียล นำโดย ดร. เซอร์จิโอ แมฟเฟส ห้องปฏิบัติการนี้จะใช้แพลตฟอร์มดังกล่าวเพื่อสนับสนุนงานวิจัยด้านความปลอดภัยของการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning Security) ความแข็งแกร่งของแบบจำลองพื้นฐาน (Foundation Model Rotation) และการเรียนรู้ของเครื่องจักรประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาด้านความปลอดภัยในโลกแห่งความเป็นจริง 

สำหรับ Theta Network ข้อตกลงนี้แสดงถึงการขยายธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรมเข้าสู่ยุโรป และเป็นการสานต่อกลยุทธ์ในการสนับสนุนงานวิจัยทางวิชาการด้วยโครงสร้างพื้นฐาน GPU แบบไฮบริดและกระจายศูนย์

เหตุใดความร่วมมือครั้งนี้จึงมีความสำคัญต่อการขยายงานด้านวิชาการของ Theta Network?

ด้วยการเข้าร่วมของ Imperial College London ในเครือข่ายพันธมิตรทางวิชาการ ทำให้ Theta Network ขยายเครือข่ายสถาบันวิจัยไปสู่มหาวิทยาลัย Stanford, Syracuse University, Nanyang Technological University และมหาวิทยาลัยชั้นนำ 4 ใน 5 แห่งของเกาหลีใต้ ก่อนหน้านี้ เครือข่ายทางวิชาการของ Theta กระจุกตัวอยู่ในอเมริกาเหนือและเอเชียเท่านั้น

การเพิ่มมหาวิทยาลัยวิจัยชั้นนำของยุโรปเข้ามานั้น แสดงให้เห็นถึงความตั้งใจที่จะสร้างระบบนิเวศทางวิชาการที่สมดุลทางภูมิศาสตร์ แทนที่จะมุ่งเน้นเฉพาะภาคอุตสาหกรรมหรือการใช้งานเชิงพาณิชย์ Theta ได้วางตำแหน่งโครงสร้างพื้นฐานของตนให้เป็นทรัพยากรสำหรับมหาวิทยาลัยที่กำลังเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากปัญหาการขาดแคลน GPU ต้นทุนคลาวด์ที่สูงขึ้น และความจุในสถานที่ที่จำกัด

อะไรทำให้ Imperial College London เป็นสถาบันการศึกษาที่โดดเด่น?

มหาวิทยาลัยอิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนเป็นมหาวิทยาลัยวิจัยของรัฐที่เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ แพทยศาสตร์ และบริหารธุรกิจ ตั้งอยู่ในกรุงลอนดอน มหาวิทยาลัยแห่งนี้ได้รับการจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลกอย่างต่อเนื่อง และได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในด้านคุณภาพและผลกระทบของการวิจัย ในการจัดอันดับมหาวิทยาลัยโลก QS ปี 2025/2026 มหาวิทยาลัยอิมพีเรียลได้รับการจัดอันดับที่สองของโลกและอันดับหนึ่งในสหราชอาณาจักรในด้านคุณภาพการวิจัย

ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ของมหาวิทยาลัยแห่งนี้มีชื่อเสียงระดับนานาชาติอย่างมากในด้านความปลอดภัยทางคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ และการวิจัยระบบ คณาจารย์และกลุ่มวิจัยต่างมีส่วนร่วมอย่างสม่ำเสมอทั้งในด้านทฤษฎีพื้นฐานและงานระบบประยุกต์ โดยมักร่วมมือกับภาคอุตสาหกรรมและภาครัฐ ห้องปฏิบัติการความปลอดภัยและการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Security & Machine Learning Lab) ดำเนินงานอยู่ภายในสภาพแวดล้อมนี้ โดยมุ่งเน้นไปที่จุดตัดระหว่างปัญญาประดิษฐ์และวิศวกรรมความปลอดภัย

มหาวิทยาลัยอิมพีเรียลมีความเกี่ยวข้องกับระบบนิเวศทางวิชาการและอุตสาหกรรมที่กว้างขวางของ Theta อย่างไร?

อิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนเข้าร่วมเครือข่ายทางวิชาการที่ครอบคลุมหลายภูมิภาคและประเพณีการวิจัย นอกเหนือจากแวดวงวิชาการแล้ว โครงสร้างพื้นฐานของ Theta ยังถูกนำไปใช้โดยองค์กรต่างๆ ในด้านสื่อ กีฬา อีสปอร์ต และการพัฒนา AI ซึ่งทั้งหมดนี้ต่างพึ่งพาความสามารถทางเทคนิคที่คล้ายคลึงกันสำหรับภาระงานด้านการฝึกอบรมและการอนุมาน

ค้นพบโครงการอันน่าตื่นเต้น...

โครงการอันน่าสัญญา...

(โฆษณา)

บทความต่อ...

แม้ว่างานวิจัยทางวิชาการจะแตกต่างจากการนำไปใช้งานเชิงพาณิชย์ แต่ทั้งสองอย่างต่างก็ขึ้นอยู่กับการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลที่ยืดหยุ่นและเชื่อถือได้ การรวมมหาวิทยาลัยชั้นนำของยุโรปเข้ามาช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของ Theta ในฐานะผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่ออกแบบมาสำหรับงาน AI ในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างยั่งยืน มากกว่าการทดลองในระยะสั้น

ใครเป็นหัวหน้าห้องปฏิบัติการด้านความปลอดภัยและการเรียนรู้ของเครื่อง และเหตุใดเรื่องนี้จึงสำคัญ?

ห้องปฏิบัติการความปลอดภัยและการเรียนรู้ของเครื่อง (Security & Machine Learning Lab) นำโดย ดร. เซอร์จิโอ แมฟเฟส รองศาสตราจารย์ด้านความปลอดภัยคอมพิวเตอร์แห่งอิมพีเรียลคอลเลจลอนดอน ดร. แมฟเฟส สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกจากอิมพีเรียลคอลเลจลอนดอน และปริญญาโทจากมหาวิทยาลัยปิซา งานวิจัยของเขามีความครอบคลุมด้านความปลอดภัยบนเว็บ วิธีการเชิงรูปธรรม ภาษาโปรแกรม และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมุ่งเน้นอย่างต่อเนื่องในด้านการเรียนรู้ของเครื่องแบบต่อต้าน (adversarial machine learning) และความทนทานของระบบ (system robustness)

ผลงานของเขาได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการชั้นนำหลายแห่ง รวมถึง USENIX Security, ACM Conference on Computer and Communications Security, IEEE Symposium on Security and Privacy, AAAI, POPL, ISSTA และ RAID สิ่งพิมพ์เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมในระยะยาวทั้งในด้านการวิจัยความปลอดภัยเชิงทฤษฎีและเชิงประยุกต์ โครงการที่เกี่ยวข้องกับห้องปฏิบัติการ ได้แก่ ระบบตรวจจับช่องโหว่อัตโนมัติ การวิเคราะห์เชิงต่อต้านของแบบจำลองการตรวจจับการบุกรุก และวิธีการแบบหลายเอเจนต์ในการวิเคราะห์เหตุการณ์ด้านความปลอดภัย

วาระการวิจัยของห้องปฏิบัติการสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับข้อกำหนดทางเทคนิคของการวิจัย AI ที่น่าเชื่อถือ ซึ่งมักต้องอาศัยการทดลองซ้ำ ๆ ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่หลากหลาย

Theta EdgeCloud Hybrid สนับสนุนความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของการวิจัย AI ได้อย่างไร

องค์ประกอบทางเทคนิคหลักของความร่วมมือนี้คือการนำ Theta EdgeCloud Hybrid มาใช้ ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับภาระงาน AI ที่หลากหลาย สำหรับกลุ่มวิจัยเช่นห้องปฏิบัติการความปลอดภัยและการเรียนรู้ของเครื่อง คุณค่าอยู่ที่การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลหลายประเภทภายในกรอบการทำงานเดียว

Theta EdgeCloud Hybrid ให้การเข้าถึง GPU NVIDIA RTX 30, 40 และ 50 ซีรีส์ที่บริหารจัดการโดยชุมชนสำหรับการสร้างต้นแบบและการอนุมานขนาดเล็ก GPU NVIDIA ระดับองค์กร รวมถึงรุ่น A100, H100 และ H200 สำหรับการฝึกอบรมขนาดใหญ่ และตัวเร่งความเร็ว AI ของ AWS เช่น Trainium และ Inferentia สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุน

การออกแบบแบบไฮบริดนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถสลับไปมาระหว่างการทดลองเชิงสำรวจและการฝึกอบรมที่ต้องใช้การคำนวณอย่างเข้มข้นโดยไม่ต้องปรับโครงสร้างเวิร์กโฟลว์หรือเปลี่ยนแพลตฟอร์ม สำหรับงานวิจัยด้านความปลอดภัย ซึ่งมักมีการทดสอบแบบจำลองภายใต้สภาวะที่เป็นอันตราย ความยืดหยุ่นนี้จะช่วยลดความล่าช้าที่เกิดจากโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจายหรือมีภาระงานมากเกินไป

ดร. แมฟเฟส กล่าวว่า การเข้าถึงเครือข่าย GPU แบบไฮบริดช่วยให้ความก้าวหน้าในการเรียนรู้แบบเสริมแรง ความปลอดภัย และการวิเคราะห์แบบจำลองพื้นฐานเป็นไปอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น โดยการขจัดปัญหาคอขวดด้านโครงสร้างพื้นฐานที่อาจทำให้การวิจัยทางวิชาการช้าลง

ความร่วมมือครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้นในด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์อย่างไร?

ความร่วมมือระหว่าง Imperial College London และ Theta Network สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างไปสู่รูปแบบการประมวลผลแบบกระจายศูนย์และแบบไฮบริดในการวิจัย AI เนื่องจากความต้องการ GPU ยังคงเกินกว่าอุปทาน แนวทางการสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางเลือกจึงได้รับความสนใจจากทั้งผู้ใช้งานในแวดวงวิชาการและอุตสาหกรรม

เครือข่าย GPU แบบกระจายศูนย์มีข้อดีในทางปฏิบัติหลายประการ ช่วยเพิ่มการเข้าถึงการประมวลผลระดับสูงสำหรับมหาวิทยาลัยและกลุ่มวิจัยขนาดเล็ก ลดต้นทุนโดยการใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ที่ไม่ได้ใช้งานหรือใช้งานน้อย และเพิ่มความยืดหยุ่นโดยหลีกเลี่ยงจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดยังช่วยให้สามารถปรับขนาดเวิร์กโหลดไปยังทรัพยากรที่หลากหลายได้ ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพสำหรับงานที่ต้องใช้การประมวลผลสูง

ระบบเหล่านี้ยังเผชิญกับความท้าทายต่างๆ เช่น การประสานงานข้ามฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย การรับรองความปลอดภัย และการตรวจสอบผลลัพธ์ การออกแบบแบบไฮบริดที่ผสมผสานทรัพยากรแบบกระจายศูนย์และระดับองค์กรเข้าด้วยกัน ถือเป็นแนวทางหนึ่งในการจัดการความเสี่ยงเหล่านี้

ข้อคิด

ความร่วมมือระหว่าง Imperial College London และ Theta Network เป็นการตอบสนองอย่างเป็นรูปธรรมต่อความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่มขึ้นของการวิจัย AI สมัยใหม่ ด้วยการนำ Theta EdgeCloud Hybrid มาใช้ ห้องปฏิบัติการ Security & Machine Learning Lab จะสามารถเข้าถึงทรัพยากร GPU ที่หลากหลาย ซึ่งเหมาะสมสำหรับการวิจัยทั้งในระดับสำรวจและระดับใหญ่ที่เน้นด้านความปลอดภัย สำหรับ Theta ความร่วมมือนี้เป็นการขยายเครือข่ายทางวิชาการไปสู่ยุโรป และตอกย้ำความมุ่งมั่นในการสนับสนุนสถาบันวิจัยด้วยโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์

แทนที่จะเป็นการแนะนำทิศทางการวิจัยใหม่ ข้อตกลงนี้เป็นการวางรากฐานทางเทคนิคที่ช่วยให้งานวิจัยที่มีอยู่ด้านความปลอดภัยและปัญญาประดิษฐ์ที่น่าเชื่อถือสามารถดำเนินต่อไปได้โดยมีข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานน้อยลง สะท้อนให้เห็นถึงความสอดคล้องระหว่างความต้องการด้านการวิจัยในปัจจุบันและความสามารถในการประมวลผลที่มีอยู่ โดยอิงจากความเป็นจริงทางเทคนิคในปัจจุบัน

แหล่งที่มา:

• บล็อกของ Theta Network: มหาวิทยาลัยอิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนจะใช้ Theta EdgeCloud ในงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI)
• เธต้า เอ็กซ์: ประกาศความร่วมมือ