บริษัท อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส จำกัด (Amazon Web Services Inc.) (AWS) บริษัทในเครือ Amazon.com ประกาศให้ ซันเดย์ มอร์นิ่ง เป็นผู้ชนะเลิศในรอบชิงชนะเลิศ AWS Hackdays 2018 ทั้งนี้ ซันเดย์ มอร์นิ่ง สามารถฝึกยานยนต์แบบไร้คนขับที่เร็วที่สุด ฉลาดที่สุด จาก 6 ทีมที่เข้าร่วมการแข่งขันทั่วภูมิภาคอาเซียน และได้รับชัยชนะด้วยการคว้ารางวัลทริปเดินทางเข้าร่วมงาน AWS re:Invent 2018 ที่ลาสเวกัส ประเทศสหรัฐอเมริกา
การแข่งขันรอบชนะเลิศ AWS Hackdays Grand Final ถือเป็นจุดที่สูงสุดของงานแฮคกาธอน (hackathon) ที่จัดขึ้นใน 6 ประเทศ ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ โดยทีมที่ชนะเลิศจากประเทศสิงคโปร์ เวียตนาม มาเลเซีย อินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ และประเทศไทย ได้ฝึกฝนและแข่งรถที่ปรับแต่งในสัดส่วน 1/16th หรือที่รู้จักในนาม Robocars ไปรอบเส้นทางทั้ง 4 แล็ป ซึ่งซันเดย์ มอร์นิ่ง สามารถฝึกฝนการใช้ Robocar ได้ดีที่สุดและจบการแข่งในแล็ปด้วยระยะเวลาที่เร็วที่สุด จึงได้รับรางวัลชนะเลิศกลับบ้านไป
นิค วอลตัน กรรมการผู้จัดการประจำภาคพื้นอาเซียน ของ AWS กล่าว “ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีน เลิร์นนิ่ง (ML) ให้ศักยภาพที่ช่วยยกระดับการใช้ชีวิตในทุกวันให้ดีขึ้น และเรื่องนี้เห็นได้จากงาน AWS Hackdays ซึ่งเป็นงานที่ผู้พัฒนาได้นำเฟรมเวิร์ก AI และ ML มาทดลองใช้ในรูปแบบที่แตกต่างกันไป พร้อมนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใส่ไว้ในแอปพลิเคชัน ทั้งนี้ ความสามารถของซันเดย์ มอร์นิ่ง ในการฝึกฝน Robocar ให้เรียนรู้การขับขี่ และหลบหลีกไปตามเส้นทางได้ในระยะเวลาอันสั้น โดยใช้บริการ AI และ ML จาก AWS นั้นน่าประทับใจเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งการควบคุมการใช้งานเทคโนโลยีของ AWS เช่น Amazon SageMaker ทั้งการฝึกฝนและการนำโมเดล ML มาใช้อย่างง่ายดายและรวดเร็วนั้น ทำให้ผู้เข้าแข่งขันได้รับประสบการณ์ก่อนใครในแง่มุมที่ AI และ ML สามารถสร้างผลกระทบต่อแอปพลิเคชันในเชิงบวก และยกระดับการใช้ชีวิตในทุกวันได้ดียิ่งขึ้น”
ซันเดย์ มอร์นิ่ง เป็นทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจาก Sunday Ins Co. (easysunday.com) ซึ่งเป็นองค์กรที่มีฐานอยู่ที่ประเทศไทย และเป็นบริษัท Insurtech เต็มรูปแบบแห่งแรกของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ บริษัทฯ นำเฟรมเวิร์ก AI และ ML บนแพลตฟอร์ม AWS มาใช้ และนำเทคโนโลยีชั้นนำมาช่วยในการกำหนดราคาสินค้าด้านการประกันที่เหมาะกับลูกค้าแต่ละรายได้ ซึ่งซันเดย์ มอร์นิ่ง มีความคุ้นเคยกับแพลตฟอร์ม AWS เป็นอย่างดี จึงช่วยให้ทำโมเดลออกมาได้สมบูรณ์แบบภายในระยะเวลาอันสั้น และช่วยให้ชนะการแข่งขันด้วยสถิติที่น่าประทับใจคือ 32 วินาที เอาชนะทีมอื่นที่ใช้เวลาในการจบแล็ปนานกว่าถึง 2 เท่า
“ในการโปรแกรมรถ เราได้พิจารณาในเรื่องความท้าทาย อย่างการบังคับรถให้เลี้ยวซ้ายและเลี้ยวขวาในองศาที่แตกต่างกันตามการออกแบบเส้นทางการแข่งขัน Amazon SageMaker ช่วยให้เราสามารถฝึกฝนโมเดลในการเรียนรู้ของเครื่องกลได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำให้เกิดประสิทธิผล ปรับแต่งเพื่อให้เกิดการคาดการณ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และนำโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนอย่างเต็มรูปแบบมาใช้กับ Robocar ได้อย่างง่ายดาย ทั้งหมดนี้ ท้ายที่สุดก็คือทำให้เราถึงจุดหมายได้เร็วกว่าทีมที่เหลือ ครั้งนี้นับเป็นครั้งแรกที่เราได้เข้าร่วมงานอีเวนต์ลักษณะนี้ และความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีของ AWS บวกกับความง่ายในการใช้งาน Amazon SageMaker ช่วยให้เราโปรแกรมรถได้ประสบความสำเร็จ” ธรรญชนก งามเสาวรส สมาชิกของทีม กล่าว
ผลจากความสำเร็จในการแข่งขันรอบชิงชนะเลิศ AWS Hackdays 2018 Grand Finale ก็คือ ซันเดย์ มอร์นิ่ง จะได้รับรางวัลตั๋วเครื่องบินพร้อมที่พัก และบัตรเข้าร่วมงาน AWS re:Invent 2018 ที่ลาส เวกัส ซึ่ง AWS จัดขึ้นเพื่อ คลาวด์ คอมพิวติ้ง คอมมูนิตี้ทั่วโลก ซึ่งเป็นงานอีเว้นต์ ที่มีการประกาศ Keynote และการฝึกอบรม รวมถึงโอกาสในการได้รับใบรับรอง (certification) อีกทั้งยังสามารถเข้าถึงการประชุมด้านเทคนิคนับ 2,000 กว่าหัวข้อ และการจัดแสดงในส่วนของคู่ค้า (partner expo) พร้อมร่วมสังสรรค์ในงานอีเวนต์หลังการประชุม ฯลฯ
สำหรับทีมที่ได้รับรางวัลรองชนะเลิศอันดับที่หนี่งในการแข่งขัน AWS Hackdays 2018 Grand Finale ร่วมกัน คือ Makati Boyz (ฟิลิปปินส์) และ Hypervalence (สิงคโปร์) ทั้งสองทีมจะกลับบ้านไปพร้อมรางวัล บัตรกำนัล Amazon Gift Card มูลค่า 100 เหรียญสหรัฐฯ สำหรับสมาชิกในทีมแต่ละราย และสำหรับทีมที่ได้รับรางวัลรองชนะเลิศอันดับที่สอง คือ Team Astro (มาเลเซีย) จะกลับบ้านไปพร้อมรางวัล บัตรกำนัล Amazon Gift Card มูลค่า 75 เหรียญสหรัฐ สำหรับสมาชิกในทีมแต่ละรายเช่นกัน
เกี่ยวกับ AWS Machine Learning
ด้วยสายผลิตภัณฑ์ด้านการบริการที่กว้างขวาง ครอบคลุมเทคโนโลยีใน stack ทั้ง 3 เลเยอร์ โดยมีลูกค้ามากมายที่ให้ความไว้วางใจใช้แมชชีน เลิร์นนิ่ง จาก AWS มากกว่าผู้ให้บริการอื่นๆ และสำหรับผู้พัฒนาระบบขั้นสูง และนักวิทยาศาสตร์ ที่สะดวกใจที่จะสร้าง ปรับแต่ง ฝึกอบรม และใช้งาน รวมถึงบริหารจัดการโมเดลการทำงานเหล่านี้ด้วยตัวเอง AWS ก็นำเสนอ P2 และ P3 instances เป็นฐานล่างของ stack ที่ให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า GPU instance ที่มีอยู่ในคลาวด์ปัจจุบันถึง 6 เท่า พร้อมด้วย AMI ที่ให้ความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกจาก AWS ที่ฝังเฟรมเวิร์กการทำงานหลักทั้งหมดมาด้วย เช่น TensorFlow และ MXNet โดยในเลเยอร์ชั้นกลางของ stack องค์กรที่ต้องการใช้แมชชีน เลิร์นนิ่ง อย่างครอบคลุม สามารถใช้ Amazon SageMaker ซึ่งเป็นบริการด้านการจัดการอย่างเต็มรูปแบบที่ช่วยกำจัดงานหนัก ที่ซับซ้อน และงานที่ต้องคาดเดาในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการทำงานด้านแมชชีน เลิร์นนิ่ง ช่วยเพิ่มอำนาจให้กับผู้พัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ที่ต้องใช้แมชชีน เลิร์นนิ่งทำงานทุกวันให้ประสบความสำเร็จได้ Amazon SageMaker สามารถใช้ร่วมกับ AWS DeepLens ได้ โดยเป็น deep-learning ที่ช่วยให้กล้องวิดีโอแบบไร้สายสามารถ pair การทำงานร่วมกับ HD camera developer kit ที่มาพร้อมชุดตัวอย่างโครงการที่ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดการทำงานของแมชชีน เลิร์นนิ่งได้ โดยในเลเยอร์ชั้นบนสุดของ stack นั้น AWS ก็จะมอบโซลูชัน เช่น Amazon Rekognition สำหรับการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอในลักษณะ deep-learning รวมถึง Amazon Polly สำหรับการแปลงตัวหนังสือเป็นคำพูด Amazon Lex สำหรับการสร้างบทสนทนา Amazon transcribe สำหรับการแปลงคำพูดเป็นตัวหนังสือ Amazon Translate สำหรับการแปลระหว่างภาษา และ Amazon Comprehend เพื่อให้เข้าใจถึงความสัมพันธ์และหามุมมองเชิงลึกจากตัวหนังสือได้ นอกจากนี้ สิ่งที่มาพร้อมบริการและอุปกรณ์ที่ครอบคลุมหลากหลายนี้ คือการที่ลูกค้าจะได้ทำงานไปพร้อมกับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญจาก AWS ใน AWS ML Lab เพื่อติดตั้งกรณีการใช้งานจริง
เกี่ยวกับ อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส
เป็นเวลากว่า 12 ปีแล้ว ที่ อะเมซอน เว็บ เซอร์วิส ถือเป็นแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์และมีการใช้งานแพร่หลายมากที่สุดในโลก เนื่องจาก AWS มอบบริการที่ให้คุณลักษณะการทำงานที่สมบูรณ์ที่สุด สำหรับการประมวลผล สตอเรจ ฐานข้อมูล การเชื่อมต่อเครือข่าย การวิเคราะห์ แมนชชีน เลิร์นนิ่ง และปัญญาประดิษฐ์ (AI) อินเทอร์เน็ต ออฟ ธิงส์ (IoT) โมบาย การรักษาความปลอดภัย ระบบไฮบริด เทคโนโลยี VR (virtual) และ AR (augmented reality) มีเดีย และการพัฒนาแอปพลิเคชัน โดยมีการนำมาใช้งาน และบริหารจัดการ จาก 55 Availability Zones (AZs) ใน 8 ภูมิภาค (geographic regions) และ 1 Local Region ทั่วโลก ครอบคลุมสหรัฐอเมริกา ออสเตรเลีย บราซิล แคนาดา จีน ฝรั่งเศส เยอรมัน อินเดีย ไอร์แลนด์ ญี่ปุ่น เกาหลี สิงคโปร์ และสหราชอาณาจักร ทั้งนี้ บริการของ AWS ได้รับความไว้วางใจจากลูกค้าทั่วโลกในการนำไปใช้งานอย่างจริงจังนับหลายล้านรายด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นบรรดาองค์กรสตาร์ทอัพ องค์กรธุรกิจขนาดใหญ่ และหน่วยงานรัฐบาลชั้นนำ เพื่อเพิ่มขุมพลังให้กับระบบโครงสร้างพื้นฐาน ให้เกิดความคล่องตัวมากขึ้น และช่วยลดค่าใช้จ่าย รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AWS สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่ https://aws.amazon.com
เกี่ยวกับอะเมซอน
อะเมซอน ยึดหลักการสำคัญ 4 ประการในการดำเนินธุรกิจ ได้แก่ ใส่ใจในลูกค้ามากกว่ามุ่งเน้นที่คู่แข่ง หลงใหลในเรื่องของการสร้างนวัตกรรม มุ่งมั่นในความเป็นเลิศด้านการดำเนินงาน และคิดยาวไกล โดยลูกค้าให้การรีวิวมากมาย ไม่ว่าจะเป็น การช้อปปิ้งได้ภายใน 1 คลิก, ให้คำแนะนำที่ตรงต่อความต้องการส่วนตัว, Prime, Fulfillment by Amazon, AWS, Kindle Direct Publishing, Kindle, แท็ปเล็ต Fire, Fire TV, Amazon Echo และ Alexa เหล่านี้ เป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์และการบริการที่คิดค้นโดย Amazon รายละเอียดเพิ่มเติม ดูเพิ่มเติมได้ที่ www.amazon.com/about และติดตามได้ที่ @AmazonNews