สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) ร่วมกับ สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) จัดกิจกรรมสัมมนาภายใต้โครงการ Bootcamp: LLM Research Challenge Thailand 2026 ในหัวข้อ “จุดไฟนวัตกรรมวิจัยด้วย LLM สัญชาติไทย” เพื่อปิดเวทีแลกเปลี่ยนความรู้ สร้างเครือข่าย และผลักดันการพัฒนา โมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่ (Large Language Model – LLM) ที่จะตอบโจทย์งานวิจัยและนวัตกรรมของประเทศ
ความสำคัญของ LLM ภาษาไทย: ยกระดับ AI และการเข้าถึงข้อมูลวิจัย
มาริยาท ตั้งมิตรเจริญ ผู้อำนวยการกองระบบและบริหารข้อมูลเชิงยุทธศาสตร์ด้านวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม วช. กล่าวว่า วช. เห็นความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนา LLM ภาษาไทย เนื่องจากภาษาไทยมีโครงสร้างและบริบทเฉพาะตัว การมีโมเดลที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้ระบบ AI สามารถเข้าใจและประมวลผลข้อมูลภาษาไทยได้อย่างแม่นยำและลึกซึ้ง ซึ่งจะส่งผลดีต่อการใช้งานในทุกภาคส่วน รวมถึงงานวิจัย
วช. ในฐานะผู้จัดทำฐานข้อมูลด้านวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรมที่ใหญ่ที่สุดในประเทศ จึงมุ่งเน้นการบูรณาการข้อมูลและส่งเสริมความร่วมมือเพื่อให้เกิดการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี LLM อย่างมีประสิทธิภาพ
เชื่อม LLM กับฐานข้อมูลวิจัย: สร้าง AI Ecosystem ยั่งยืน
ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. กล่าวว่า LLM เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่สอดคล้องกับ “ยุทธศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ” (พ.ศ. 2565) ซึ่งเนคเทคมุ่งมั่นผลักดันการสร้างเทคโนโลยีด้วยตนเองอย่างจริงจัง
ดร.ชัยเน้นย้ำความสำคัญของการผนึกกำลังกับ วช. ซึ่งเป็นเจ้าของฐานข้อมูลงานวิจัยที่ใหญ่ที่สุดในประเทศ โดยระบุว่า:
“การร่วมมือกันระหว่างเนคเทคและ วช. ครั้งนี้เป็นจุดเริ่มต้นสำคัญของการเชื่อมโยง LLM เข้ากับงานวิจัย ให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลวิจัยและนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างกว้างขวางในหลายภาคส่วน”
เป้าหมายโครงการ: พัฒนา AI-Engineer และสร้างเครือข่าย
กิจกรรม Bootcamp: LLM Research Challenge Thailand 2026 เป็นการต่อยอดความสำเร็จจากโครงการในปีแรก โดยเนคเทคดำเนินการเพื่อเป็นตัวกลางในการเชื่อมโยงฐานข้อมูล องค์ความรู้ด้านการวิจัยและนวัตกรรมจากหน่วยงานภาครัฐ เอกชน และภาคการศึกษา
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ซิกเว่ เบรกเก้ ชี้ ‘สูตร 3Ps’ พลิกเกมดิจิทัลไทย สู่ผู้นำ AI อาเซียน
สวทช. ดัน ‘ชีวภัณฑ์’ เพิ่มผลผลิตข้าว เปิดตัว ‘DAPBot’ ผู้ช่วยชาวนา




