LLM ตัวไหนเหมาะกับคณะวิทยาศาสตร์? จากโครงสร้างโปรตีนถึง Data Science

📚 ตอนที่ 2/12 ของซีรีส์ เลือก LLM ให้ถูกคณะ โดย CYN Communication — คู่มือเลือกโมเดล AI open-source สำหรับติดตั้งบน NVIDIA GB10 (DGX Spark) ในสถาบันการศึกษา

🔬 คณะวิทยาศาสตร์ — เครื่องเดียวที่เป็นทั้ง LLM และ Scientific Computing

ทำไมคณะวิทยาศาสตร์ต้องมี LLM ของตัวเอง

คณะวิทยาศาสตร์เป็นคณะที่ต้องการ “พลังคำนวณ” กับ “ปัญญาประดิษฐ์” พร้อมกัน และนี่คือจุดที่ AI cloud สาธารณะช่วยได้ไม่เต็มที่ งานของนักวิทยาศาสตร์ไม่ใช่แค่ถาม LLM ให้ช่วยเขียนอีเมล แต่คือการทำนายโครงสร้างโปรตีน วิเคราะห์ dataset การทดลองขนาดใหญ่ จำลองพฤติกรรมโมเลกุลและวัสดุ และอ่าน paper ปริมาณมหาศาลในสาขาของตน

pain ที่ชัดที่สุดมีสามข้อ ข้อแรก งานคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์ เช่นการทำนายโครงสร้างโปรตีนหรือ molecular dynamics ต้องการ GPU จริง ๆ ไม่ใช่แค่ API เรียก LLM — ปกติต้องแย่งคิวบน HPC ส่วนกลางที่จองยากและรอนาน ข้อสอง ข้อมูลการทดลองที่ยังไม่ตีพิมพ์ (unpublished data) เป็นทรัพย์สินทางปัญญาที่ห้ามหลุด การอัปขึ้น cloud ต่างประเทศเสี่ยงทั้งเรื่องความลับงานวิจัยและการโดนแซงตีพิมพ์ ข้อสาม การอ่านและสังเคราะห์ paper หลายพันฉบับในคลังของคณะต้องใช้ RAG ที่เก็บข้อมูลไว้ในองค์กร ไม่ใช่ส่ง abstract ทั้งหมดออกไปข้างนอก

GB10 (DGX Spark) แก้โจทย์นี้ด้วยจุดขายที่ทรงพลังที่สุดสำหรับคณะวิทยาศาสตร์: เครื่องเดียวเป็นได้ทั้งเซิร์ฟเวอร์ LLM และเครื่อง scientific computing unified memory 128GB กับพลัง ~1 petaFLOP (FP4) หมายความว่า LLM ที่ตอบคำถาม กับโค้ด CUDA ที่จำลองโมเลกุล รันอยู่บนฮาร์ดแวร์ตัวเดียวกัน ตั้งในคณะ เปิด multi-user ผ่าน JupyterHub ให้ทั้งห้องปฏิบัติการใช้ร่วมกัน ข้อมูลการทดลองไม่ออกนอกรั้ว ปลอดภัยตาม PDPA และปกป้องความได้เปรียบในการตีพิมพ์

ชุดโมเดลแนะนำสำหรับคณะวิทยาศาสตร์

หลักคิดของ CYN Communication คือจัดให้ครบทั้ง “สมองภาษา” ที่ใหญ่พอสำหรับ reasoning ทางวิทยาศาสตร์ และ “เครื่องมือเฉพาะทาง” สำหรับชีวโมเลกุลและ data science โดยยังเหลือพื้นที่ให้งานคำนวณ CUDA ทำงานคู่ขนาน

เหตุผลรายตัว:

• Qwen3.5 35B เลือกขนาดใหญ่กว่าคณะอื่นโดยตั้งใจ เพราะโจทย์วิทยาศาสตร์ต้องการ reasoning หลายขั้น เช่นการอธิบายกลไกปฏิกิริยา หรือวางสมมติฐานจากผลการทดลอง 35B ที่ FP8 (~38GB) ให้คุณภาพเชิงเหตุผลที่คุ้มกับหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น
• ESM-2 / OpenFold เป็นหัวใจของงานชีววิทยาโครงสร้าง — ESM-2 เป็น protein language model ที่ทำนายสมบัติจากลำดับได้เร็ว ส่วน OpenFold ทำนายโครงสร้าง 3 มิติแบบ AlphaFold ขนาดโหลดยืดหยุ่นได้ตั้งแต่ ~6GB ถึง ~20GB ตามรุ่นและความยาวลำดับ
• Qwen3-Coder 30B เป็นเครื่องมือ data science ประจำคณะ ช่วยนักศึกษาเขียนโค้ดวิเคราะห์ข้อมูลด้วย pandas, NumPy, SciPy และทำ visualization โดยไม่ต้องออกจาก JupyterHub
• bge-m3 ทำ embedding คุณภาพสูงรองรับหลายภาษา เหมาะกับคลัง paper ที่ปนทั้งไทยและอังกฤษ

จุดเด่นของการวางระบบนี้คือ ความยืดหยุ่นของ 128GB — เมื่อ ESM-2/OpenFold ไม่ได้ทำงานเต็มขนาด พื้นที่ที่เหลือเปิดทางให้รัน CUDA simulation (molecular dynamics, DFT ขนาดเล็ก, Monte Carlo) บน GPU เดียวกันได้พร้อมกับ LLM ทำให้ workflow วิทยาศาสตร์ไม่ต้องกระโดดข้ามหลายเครื่อง — คิด โค้ด รัน และตีความผล จบในเครื่องเดียว

Lab และการสอนจริง 4 ตัวอย่าง — เปิดสอนได้เทอมหน้า

Lab 1: ทำนายโครงสร้างโปรตีน (ESM-2 / OpenFold)
1. นักศึกษาป้อนลำดับกรดอะมิโนของโปรตีนเป้าหมายผ่าน JupyterHub
2. รัน ESM-2 เพื่อทำนายสมบัติเชิงหน้าที่ และ/หรือ OpenFold เพื่อได้โครงสร้าง 3 มิติ (ไฟล์ PDB)
3. เปิดผลใน py3Dmol/NGLView ดูโครงสร้างแบบ interactive ในโน้ตบุ๊กเดียวกัน
4. ใช้ Qwen3.5 35B ช่วยตีความ: อธิบายว่าโดเมนไหนน่าจะเป็น active site และเชื่อมโยงกับหน้าที่ทางชีววิทยา — ได้เรียนทั้ง bioinformatics และการอ่านโครงสร้างในโจทย์เดียว

Lab 2: วิเคราะห์ dataset การทดลองด้วย Python + LLM (Qwen3-Coder + Qwen3.5)
1. อัปโหลดข้อมูลดิบจากการทดลอง (สเปกตรัม, ผลวัด, ตารางตัวเลข) เข้า JupyterHub
2. นักศึกษาบอกโจทย์เป็นภาษาไทย/อังกฤษ ให้ Qwen3-Coder ช่วยเขียนโค้ดทำความสะอาดข้อมูล ทดสอบสมมติฐานทางสถิติ และพล็อตกราฟ
3. ให้ Qwen3.5 35B ช่วยตรวจสมมติฐาน: การเลือก test ทางสถิติเหมาะสมไหม สรุปผลตรงกับข้อมูลหรือ over-claim
4. ปิดท้ายด้วยการให้โมเดลร่างส่วน results และ discussion — ฝึกทั้งการวิเคราะห์และการเขียนเชิงวิทยาศาสตร์

Lab 3: RAG คลัง paper ของคณะ (bge-m3 + Qdrant + Qwen3.5 35B)
1. รวบรวม paper, thesis, และบันทึกการทดลองของคณะเป็นคลังกลาง
2. ทำ embedding ด้วย bge-m3 เก็บใน Qdrant บนเครื่องเดียวกัน
3. นักศึกษาถามคำถามเชิงวิจัย เช่น “มีงานไหนในคณะที่เคยศึกษาตัวเร่งปฏิกิริยาชนิดนี้บ้าง” ระบบดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องให้ Qwen3.5 สรุปพร้อมอ้างอิงแหล่ง
4. เป็นเครื่องมือทำ literature review ที่ข้อมูลไม่รั่วออกนอกคณะ — ช่วยทั้งการเรียนและการเขียน proposal

Lab 4: จำลองโมเลกุล/วัสดุด้วย CUDA โดยตรง (GPU ของ GB10 + Qwen3.5)
1. นักศึกษาตั้งระบบจำลอง เช่น molecular dynamics ของโมเลกุลเล็ก หรือคำนวณสมบัติวัสดุ
2. รันโค้ด CUDA/GPU-accelerated (เช่น OpenMM) บน GPU ของ GB10 โดยตรง — ไม่ต้องแย่งคิว HPC ส่วนกลาง
3. ระหว่างรอผล ใช้ Qwen3-Coder debug script และ Qwen3.5 อธิบายทฤษฎีเบื้องหลัง force field
4. วิเคราะห์ trajectory ที่ได้ในโน้ตบุ๊กเดียวกัน — สาธิตชัดว่าเครื่องเดียวทำงานทั้งสาย LLM และ scientific computing

นักศึกษาและอาจารย์ได้อะไร — และเริ่มต้นเทอมแรกอย่างไร

สำหรับนักศึกษา ได้สัมผัสเครื่องมือระดับงานวิจัยจริงตั้งแต่ปริญญาตรี — ทำนายโครงสร้างโปรตีน รัน simulation บน GPU เขียน data pipeline ด้วยความช่วยเหลือของ LLM — ทักษะเหล่านี้คือสิ่งที่บัณฑิตวิทยาศาสตร์ยุคใหม่ต้องมี สำหรับอาจารย์และนักวิจัย ได้ GPU ที่ไม่ต้องจองคิว รักษาความลับของ unpublished data ไว้ในองค์กร และลดต้นทุนเทียบกับการเช่า cloud GPU รายชั่วโมง สำหรับคณะ ได้โครงสร้างพื้นฐานที่ตอบทั้งการเรียนการสอนและงานวิจัย บนเครื่องเดียวที่ประหยัดพื้นที่และพลังงาน

แผนเริ่มเทอมแรกที่ CYN แนะนำ: เดือนแรก ติดตั้ง GB10 + JupyterHub + ชุดโมเดล และตั้งคลัง paper เริ่มต้นสำหรับ Lab 3 เพราะให้คุณค่ากับทั้งคณะทันที เดือนที่สอง เปิด Lab 2 (data analysis) ผูกเข้ากับวิชาปฏิบัติการที่มีข้อมูลอยู่แล้ว เดือนที่สามเป็นต้นไป เปิด Lab 1 และ Lab 4 กับกลุ่มวิจัยเฉพาะทางที่พร้อม ทีมของ CYN Communication ดูแลครบตั้งแต่ออกแบบสถาปัตยกรรม ติดตั้ง วางระบบ multi-user จนถึงอบรมและ support — สนใจวางระบบให้คณะวิทยาศาสตร์ของท่าน ติดต่อทีม CYN ได้โดยตรง

อ่านต่อ: คู่มือฉบับเต็มครบ 12 คณะ · GB10 เข้าห้องเรียนคณะนี้ (ฉบับเจาะลึก)

CYN Communication — Your AI Education Infrastructure Partner · 🌐 www.cyn.co.th · 📞 02-437-1210 · LINE @cyngroup