โลกร้อน น้ำท่วม และ AI

         ช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หลายประเทศมีความเคลื่อนไหวของหลายประเทศยักษ์ใหญ่ในการจัดทำแผนยุทธศาสตร์แห่งชาติด้านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือเอไอ (Artificial Intelligence : AI) ไม่ว่าจะเป็นสหรัฐอเมริกา ญี่ปุ่น จีน และที่ประกาศอย่างเป็นทางการเมื่อไม่นานนี้คือ ฝรั่งเศส ซึ่ง ประธานาธิบดีเอ็มมานูเอล มาครง ผลักดัน "แผนยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติ" และตั้งเป้าเป็นขั้วที่สามในด้าน AI ของโลกนอกเหนือจากจีนและสหรัฐ

         

          ทั้งนี้ เป้าหมายแผนยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติของทุกประเทศ คือการใช้ AI ช่วยแก้ไขปัญหาที่ส่งผลกระทบต่อคนทั่วไป และหนุนเพิ่มขีดความสามารถการแข่งขันในภาคอุตสาหกรรมที่เป็นจุดแข็งของตัวเอง ขณะเดียวกัน หนึ่งพันธกิจหลักที่มีจุดร่วมเดียวกันคือ การแก้ไขหรือบรรเทาปัญหาสิ่งแวดล้อมและภัยพิบัติตามธรรมชาติ

          โดยตัวอย่างของปัญหาภัยพิบัติที่ผู้เชี่ยวชาญมองว่า สามารถนำเทคโนโลยี AI มาบรรเทาหรือป้องกันความเสี่ยงได้ก็คือ ปัญหาสภาพอากาศเปลี่ยนแปลงและโลกร้อน และปัญหาน้ำท่วม ซึ่งมีจุดคาบเกี่ยวกันบางส่วนเหมือนโดมิโน เนื่องจากสภาพอากาศโลกเปลี่ยนแปลง มีผลทำให้ระดับน้ำทะเลสูงขึ้นกว่าอัตราเฉลี่ยเมื่อพันปีก่อนถึง 10 เท่า น้ำทะเลเคลื่อนเข้ามากินพื้นที่ของแผ่นดินมากขึ้นๆ อุณหภูมิโลกร้อนขึ้นเรื่อยๆ จนน้ำแข็งขั้วโลกละลาย เหล่านี้มีส่วนทำให้เกิดน้ำท่วมบ่อยครั้งและรุนแรงกว่าอดีต ไม่นับรวมพฤติกรรมมนุษย์และผลกระทบจากบางภาคอุตสาหกรรม

          ข้อมูลจากเว็บไซต์ Statista.com แหล่งรวบรวมสถิติต่างๆ ทั่วโลก ได้เปิดเผยสถิติตัวเลขมูลค่าความเสียหายทางเศรษฐกิจที่มีสาเหตุจากน้ำท่วมครั้งใหญ่ๆ ทั่วโลกในรอบกว่า 100 ปีที่ผ่านมา (ปี 2443-2559) รวม10 เหตุการณ์ คิดเป็นมูลค่าความเสียหายต่อเศรษฐกิจรวมกันราว 180 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 5,400 พันล้านบาท) โดยอันดับ 1 คือเหตุการณ์น้ำท่วมใหญ่ในประเทศไทยเมื่อปี 2554 ซึ่งธนาคารโลกออกมาประมาณการณ์ตัวเลขความเสียหายว่าสูงถึง 40 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 120 พันล้านบาท)

          เป็นที่น่าสังเกตว่า เหตุการณ์น้ำท่วมที่สร้างมูลค่าความเสียหายมากๆ เหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงใกล้ๆ ปี ค.ศ.2000 (ปี 2543) เป็นต้นมา และนอกแหนือจากไทยแล้ว เป็นน้ำท่วมในประเทศใหญ่ทางเศรษฐกิจ ได้แก่ จีน อินเดีย เกาหลีใต้ เยอรมนี และสหรัฐอเมริกา

 กูรูบิ๊กดาต้าแนะใช้ AI ต่อสู่ปัญหาสภาพอากาศ

          เมื่อช่วงต้นปีนี้ เว็บไซต์นิตยสารฟอร์บส ได้เผยแพร่บทความของนักเขียนดังและกูรูด้านบิ๊กดาต้า เรื่อง “เราจะใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ) ต่อสู้กับสภาพอากาศเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร (The Amazing Ways We Can Use AI To Tackle Climate Change)”

          เบอร์นาร์ด มารร์ กูรูด้านบิ๊กดาต้า พูดไว้ในบทความชิ้นนี้ว่า ปรากฎการณ์ของสภาพภูมิอากาศที่แปรปรวน หรือภาวะโลกร้อน เป็นภัยคุกคามรุนแรงของมนุษยชาติ ที่สามารถแก้ไขหรือชะลอความรุนแรงได้โดยใช้เครื่องมือทางเทคโนโลยีที่ชื่อว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ซึ่งจะให้ช่วยให้มนุษย์เข้าความความเป็นจริงที่เกิดขึ้น ทำนายสภาพอากาศในอนาคต และสร้างผลิตภัณฑ์ หรือบริการใหม่ๆ เพื่อลดผลกระทบที่จะเกิดกับมนุษย์ให้เหลือน้อยที่สุด

          ทั้งนี้ เขานำเสนอตัวอย่างการใช้ประโยชน์จาก AI ในการต่อสู้กับภัยธรรมชาติ ไว้ดังนี้

ศึกษาเรื่องสภาพอากาศ : ปัญหาบิ๊ก ดาต้า

          เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้ทุกวันจากเซ็นเซ็อร์ มาตรวัดระดับน้ำ และเฝ้าระวังรูปแบบได้อย่างรวดเร็ว และโดยอัตโนมัติ ด้วยการดูที่ข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขการเปลี่ยนแปลงของพื้นผิวโลที่รวบรวมเข้ามาจากแหล่งต่างๆ สามารถให้ภาพที่แม่นยำมากว่าโลกกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างไร

          ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุช่องโหว่หรือจุดอ่อนใหญ่ที่สุด และพื้นที่เสี่ยง ความรู้จากนักวิทยาศาสตร์สภาพอากาศ สามารถนำไปแบ่งปันกับผู้มีอำนาจการตัดสินใจ เพื่อรู้วิธีรับมือกับผลกระทบของสภาพอากาศผันผวน อย่างเช่น เฮอริเคน ระดับน้ำที่เพิ่มสูงขึ้น และอากาศที่ร้อนขึ้น

เพิ่มความแม่นยำให้การพยากรณ์อากาศ

          สัญญาณเตือนภัยล่วงหน้าของภัยพิบัติจากสภาพอากาศผันผวน เป็นหนึ่งในเครื่องมือลดความเสียหายต่อชีวิตและทรัพย์สิน มีความคืบหน้าเด่นชัดในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร ที่ทำการเรียนรู้ข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศจำนวนมากจากสภาพอากาศผันผวนแบบสุดขั้ว ในการะบุพื้นที่เสี่ยง สัญญาณเตือนล่วงหน้าที่รัฐบาลและประชาชนสามารถได้รับแจ้งก่อนจะเกิดสภาพอากาศเลวร้าย และยังชาญฉลาดไปถึงขั้นบอกได้ว่าภัยธรรมชาตินี้จะกินเวลานานเท่าไร สร้างความเสียหายได้แค่ไหน

สหภาพยุโรป โปรโมทใช้ AI ป้องกันน้ำท่วมในเขตเมือง

          หน่วยงานซึ่งคณะกรรมาธิการยุโรปจัดตั้งขึ้นในชื่อ The Executive Agency for Small and Medium-sized Enterprises (EASME) ได้เผยแพร่ความสำเร็จของโครงการวิจัยและพัฒนาการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาช่วยป้องกันปัญหาน้ำท่วมในเขตเมือง

          โครงการนี้มีชื่อว่า Horizon 2020 CENTAUR ที่ล้ำด้วยนวัตกรรมด้านโซลูชั่นราคาประหยัดเพื่อบรรเทาปัญหาน้ำท่วมในเขตเมือง เป็นระบบอัจฉริยะที่สามารถปรับแต่งให้สอดคล้องกับพื้นที่น้ำท่วมนั้นๆ และไม่ต้องใช้คนควบคุมการทำงาน โดยจะใช้ศักยภาพจากเครือข่ายการระบายน้ำที่มีอยู่แล้ว เพื่อลดความเสี่ยงต่อการเกิดน้ำท่วมในเขตเมือง โดยใช้แนวทางการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อพัฒนากลยุทธ์การควบคุมแบบเรียลไทม์

          เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ติดตั้งไว้ จะช่วยให้ชุดอุปกรณ์ที่พัฒนาขึ้นในโครงการนี้ เกิดการเรียนรู้และตัดสินใจจากข้อมูลต่างๆ วิเคราะห์สั่งการให้ระบบถังระบายนำทิ้งในพื้นที่นั้นๆ ทำงานโดยอัตโนมัติ ผู้ควบคุมระบบสามารถสังเกตการณ์ผ่านเว็บ ซึ่งจะแสดงสถานะการทำงานแบบเรียลไทม์ตามจริง ตัวชุดอุปกรณ์เคลื่อนย้ายและประกอบง่าย สามารถนำมาเชื่อมต่อกันเป็นระบบเครือข่ายน้ำเสียอัจฉริยะได้

          ปัจจุบันระบบนี้ติดตั้งใช้งานแล้วที่เมืองโกอิมบรา (Coimbra) ประเทศโปรตุเกส เพื่อใช้บริหารจัดการฃ่วงที่มีปริมาณน้ำสูง และลดความเสี่ยงต่อการเกิดน้ำท่วมในพื้นที่สำคัญของเมือง และล่าสุดได้ขยายพื้นที่ไปติดตั้งในเมืองตูลูส ประเทศฝรั่งเศส โดยการดำเนินงานของบริษัท วีโอเลีย ของฝรั่งเศส ซึ่งเป็นบริษัทด้านการบริหารจัดการระบบน้ำรายต้นๆ ของโลก อีกทั้งเป็นหนึ่งในภาคเอกชนที่ร่วมทีมวิจัยนวัตกรรมนี้

ใช้ AI แปลงข้อมูลทวิตเตอร์ทำนายน้ำท่วม

          ขณะที่ เมื่อเร็วๆ นี้ ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยดันดี ในสก็อตแลนด์ ก็ได้ต่อยอดการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (บิ๊ก ดาต้า) ที่ได้มาจากทวิตเตอร์ มาผสานเข้ากับความชาญฉลาดของระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนายเกี่ยวกับน้ำท่วม เป็นการพัฒนาระบบสัญญาณเตือนภัยล่วงหน้า สำหรับชุมชนที่เป็นพื้นที่ลุ่มต่ำ

          ดร.โรเจอร์ หวัง และทีมงาน เชื่อว่า ข้อมูลมหาศาลจากทวิตเตอร์ และแอพพลิเคชั่นโซเชียลมีเดียอื่นๆ เมื่อถูกวิเคราะห์และเรียนรู้ด้วยปัญญาประดิษฐ์ และผสานรวมกับข้อมูลที่จัดเก็บจากเซ็นเซอร์ และเอกสารแถลงการณ์ จะสามารถต่อยอดพัฒนาเป็นระบบเฝ้าระวังและทำนายน้ำท่วมในเขตเมือง

          “ข้อความที่ส่งกันผ่านทวิตเตอร์เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ ในแง่ข้อมูลน้ำท่วม เราจะกรองคำสำคัญๆ และใช้โปรแกรมภาษาธรรมชาติ (natural language) ประมวลผลออกมาเพื่อหาได้มากขึ้นถึงความรุนแรง สถานที่ และข้อมูลอื่นๆ มีการประยุกต์ใช้เทคนิค Computer vision (หรือการวิเคราะห์ภาพนิ่งและไฟล์วิดีโอเพื่อจำแนกสิ่งขอ) กับข้อมูลที่รวบรวมมาจากแอพโซเชียลมีเดียต่างๆ และทำการระบุพื้นที่น้ำท่วมจากไฟล์ภาพที่มีการโพสต์บนสื่อสังคมออนไลน์ได้โดยอัตโนมัติ

          เขายกตัวอย่างคำที่เกี่ยวกับน้ำท่วมซึ่งมีการพูดถึงบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ ในช่วง 1 เดือนที่ทีมวิจัยกรองออกมาได้เมื่อปี 2558 มีคำหลักๆ ได้แก่ น้ำท่วม อุทกภัย เชื่อน คันดินกั้นน้ำ และตลิ่ง โดยมีจำนวนข้อความทวิตเตอร์ มากกว่า 7500 ข้อความที่ถูกนำมาวิเคราะห์ และยืนยันกับ ข้อมูลปริมาณน้ำฝน และรายงานการปิดถนน นักวิทยาศาสตร์กลุ่มนี้ยังพบว่า คำหลักๆ ที่เกี่ยวกับน้ำท่วม ยังมีความสัมพันธ์กับคำว่า “ปิดถนน” ซึ่งมักมาคู่กัน

          “การทดสอบพบว่ามีความแม่นยำถึง 70% จึงสามารถนำไปใช้เพื่อพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ และระบบเตือนภัยล่วงหน้า เพื่อช่วยให้ผู้อยู่อาศัยในพื้นที่เสี่ยงภัยน้ำท่วมและเจ้าหน้าที่เตรียมการับมือน้ำที่จะท่วม”

////////

บทความโดย บัซซี่บล็อก หนังสือพิมพ์คมชัดลึกฉบับวันเสาร์-อาทิตย์ที่ 11-12 ส.ค.2561