อรรถเศรษฐ์ เพชรมีศรี ที่ปรึกษาผู้ว่าราชการกรุงเทพมหานคร
บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence หรือ AI) ในการจัดการปัญหาน้ำท่วมกรุงเทพมหามหานคร ครอบคลุมตั้งแต่ประวัติศาสตร์น้ำท่วมในเมืองหลวง ความท้าทายในปัจจุบัน และโซลูชันเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยในการพยากรณ์ เตือนภัย และบริหารจัดการน้ำท่วม รวมถึงกรณีศึกษาโครงการนำร่อง ประโยชน์และข้อจำกัดของการประยุกต์ใช้ AI ตลอดจนข้อเสนอแนะเชิงจนโยบายเพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืนในอนาคต
ภาพรวมสถานการณ์น้ำท่วมในกรุงเทพมหานคร
กรุงเทพมหานครเผชิญกับกับปัญหาน้ำท่วมมาอย่างยาวนาน โดยเหตุการณ์น้ำท่วมครั้งใหญ่ที่นี่ ที่มีความรุนแรงและส่งผลกระทบในวงกว้างเกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2538 และ พ.ศ. 2554 ในปี 2538 กรุงเทพฯ ประสบปัญหาน้ำท่วมหนักอันเนื่องมาจากพายุฝนที่ตกหนักติดต่อกันหลายวัน ทำให้ระบบระบายน้ำของเมือง ไม่สามารถรองรับปริมาณน้ำฝนได้ ส่งผลให้หลายพื้นที่ในกรุงเทพฯ จมอยู่กับน้ำเป็นเวลาหลายสัปดาห์
แต่เหตุการณ์น้ำท่วมครั้งที่รุนแรงที่สุดในประวัติศาสตร์กรุงเทพฯ เกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2554 เมื่อมวลน้ำมหาศาลจากทางภาคเหนือไหลบ่าลงมาถึงกรุงเทพฯ และปริมณฑล ทำให้ 65 จาก 77 จังหวัดทั่วประเทศได้รับผลกระทบ โดยเฉพาะกรุงเทพฯ ซึ่งมีพื้นที่น้ำท่วมสูงถือ 70% ของพื้นที่ทั้งหมด บางพื้นที่น้ำท่วมขังนานกว่า 3 เดือน ส่งผลให้มีผู้เสียชีวิตกว่า 800 คน และสร้างความเสียหายทางเศรษฐกิจคิดเป็นมูลค่ามากกว่า 1.4 ล้านล้านบาท
ผลกระทบจากน้ำท่วมไม่ได้จำกัดอยู่เพืยงด้านกายกายภาพ แต่ยังส่งผลต่อระบบเศรษฐกิจและสังคมอย่างรุนแรง ธุรกิจและโรงงานอุตสาหกรรมต้องหยุดดำเนินการ ส่งผลให้เกิดการขาดแคลนสินค้าและบริการ เช่น วัตถุดิบ ชิ้นส่วน ราคาสินค้าอุปโภคบริโภคพุ่งสูงขึ้น ประชาชนสูญเสียที่อยู่อาศัยและทรัพย์สิน เกิดปัญหาสุขภาพกายและสุขภาพจิต อีกทั้งยังส่งผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐานของเมือง ทั้งระบบคมนาคม ไฟฟ้า ประปา และระบบสื่อสาร ทำให้การดำเนินชีวิตของผู้คนหยุดชะงัก
ประสบการณ์น้ำท่วมครั้งใหญ่เหล่านี้ ทำให้กรุงเทพมหานครตระหนักถึงความสำคัญของการเตรียมพร้อม เพื่อรับมือกับภัยพิบัติทางธรรมชาติที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต และเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนาระบบป้องกันและจัดการน้ำท่วมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งในปัจจุบันได้นำเทคโนโลยีสมัยใหม่ รวมถึงปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทสำคัญในการจัดการปัญหาน้ำท่วมของเมืองหลวงแห่งนี้
ปัญหาและความท้าทายของการจัดการน้ำท่วม
กรุงเทพมหานครเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการจัดการน้ำท่วม โดยปัญหาพื้นฐานที่สุดคือโครงสร้างพื้นฐานและระบบระบายน้ำที่ล้าสมัย ระบบท่อระบายน้ำส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นตั้งแต่สมัยรัชกาลที่ 5 และได้รับการพัฒนาเพิ่มเติมในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา แต่ก็ยังไม่เพียงพอต่อการรองรับปริมาณน้ำฝนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน
ระบบระบายน้ำหลักของกรุงเทพฯ ประกอบด้วยคลองสายหลักและคลองย่อยกว่า 1,682 คลอง รวมความยาวประมาณ 2,600 กิโลเมตร แต่หลายคลองมีสภาพตื้นเขิน มีขยะและวัชพืชขวางทางน้ำไหล รวมถึงมีสิ่งปลูกสร้างรุกล้ำลำคลอง ทำให้ประสิทธิภาพการระบายน้ำลดลงอย่างมาก นอกจากนี้ สถานีสูบน้ำและประตูระบายน้ำหลายแห่งยังมีอายุการใช้งานมานาน อุปกรณ์เสื่อมสภาพ ส่งผลให้การระบายน้ำไม่มีประสิทธิภาพเท่าที่ควร
กรุงเทพฯ มีพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วมซ้ำซากกระจายอยู่ใน 15 เขต ได้แก่ เขตดอนเมือง หลักสี่ จตุจักร ดินแดง ห้วยขวาง บางกะปิ สวนหลวง ประเวศ บางนา พระโขนง คลองเตย บางคอแหลม ราษฎร์บูรณะ ทุ่งครุ และบางขุนเทียน พื้นที่เหล่านี้มักประสบปัญหาน้ำท่วมขังเป็นประจำทุกปีในช่วงฤดูฝน โดยเฉพาะเมื่อมีฝนตกหนักติดต่อกันหรือตกในช่วงน้ำทะเลหนุนสูง
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศยิ่งทำให้ปัญหาน้ำท่วมมีความซับซ้อนมากขึ้น ข้อมูลจากกรมอุตุนิยมวิทยาพบว่า ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา กรุงเทพฯ มีแนวโน้มปริมาณฝนเฉลี่ยต่อปีเพิ่มขึ้นและมีปรากฏการณ์ฝนตกหนักในระยะเวลาสั้นๆ (heavy rainfall events) เพิ่มมากขึ้น ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกิดน้ำท่วมฉับพลัน นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของระดับน้ำทะเลอันเนื่องมาจากภาวะโลกร้อนยังส่งผลให้การระบายน้ำจากกรุงเทพฯ ลงสู่ทะเลทำได้ยากขึ้น
ความท้าทายสำคัญอีกประการคือการขยายตัวของเมืองอย่างรวดเร็วและไร้ทิศทาง พื้นที่สีเขียวและแหล่งซึมซับน้ำตามธรรมชาติถูกเปลี่ยนเป็นอาคารบ้านเรือนและถนน ทำให้น้ำฝนไม่สามารถซึมลงดินได้ และไหลบ่าลงสู่พื้นที่ต่ำกว่าอย่างรวดเร็ว ปัญหาการทรุดตัวของพื้นดินจากการสูบน้ำบาดาลมากเกินไปในอดีต ยังทำให้บางพื้นที่ของกรุงเทพฯ มีระดับต่ำกว่าระดับน้ำทะเล ซึ่งยิ่งเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดน้ำท่วมขัง
ด้วยปัญหาและความท้าทายที่ซับซ้อนเหล่านี้ การจัดการน้ำท่วมในกรุงเทพมหานครจึงจำเป็นต้องอาศัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมสมัยใหม่ โดยเฉพาะ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์ เตือนภัย และบริหารจัดการน้ำท่วมได้อย่างทันท่วงทีและตรงจุด
ความสำคัญของเทคโนโลยีในการแก้ปัญหาน้ำท่วม
ในยุคดดิจิทัล เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทสำคัญในการยกระดับการจัดการน้ำท่วมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) มาใช้ในการพยากรณ์และวางแผนรับมือ ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับน้ำท่วมประกอบด้วยด้วยข้อมูลหลากหลายประเภท ทั้งข้อมูลปริมาณน้ำฝน ระดับน้ำในแม่น้ำ คลอง และอ่างเก็บน้ำ ข้อมูลน้ำทะเลหนุน ข้อมูลลักษณะภูมิประเทศ การใช้ประโยชน์ที่ดิน และข้อมูลประชากร
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ด้วยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่ทันสมัย ทำให้สามารถสร้างแบบบจำลองที่แม่นยำสำหรับการคาดการณ์ สถาณการณ์น้ำท่วม ระบุพื้นที่เสี่ยง และประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังเพื่อเรียนรู้ปรับปรุงแนวทางการป้องกันและแก้ไขปัญหาน้ำท่วมให้ดีขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ผ่านระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ยังช่วยให้เห็นภาพรวมของสถานการณ์น้ำท่วมในมิติต่างๆ ได้อย่างชัดเจน
ระบบอัตโนมัติมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการน้ำท่วมในสภาวะวิกฤติ เมื่อเวลาเป็นปัจจัยสำคัญ ระบบควบคุมอัตโนมัติช่วยให้สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เช่น การควบคุมประตูระบายน้ำและเครื่องสูบน้ำโดยอัตโนมัติ ตามสถานการณ์น้ำที่เปลี่ยนแปลงไป ระบบเก็บข้อมูลอัตโนมัติผ่านเครือข่ายเซนเซอร์ต่างๆ ทำให้ได้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่จำเป็นต่อการตัดสินใจ
ความเร็วในการสื่อสารและแจ้งเตือนภัย เป็นอีกข้อสำคัญในการลดความเสียหายจากน้ำท่วม ระบบการสื่อสารที่ทันสมัยช่วยให้การส่งข้อมูลและการแจ้งเตือนไปยังผู้เกี่ยวข้องทุกฝ่ายเป็นไปอย่างรวดเร็วและทั่วถึง ทั้งหน่วยงานภาครัฐ เอกชน และประชาชนในพื้นที่เสี่ยงภัย ระบบแจ้งเดือนผ่านแอปพลิเคชันบนมือถือ ข้อความสั้น (SMIS) และสื่อสังคมออนไลน์ต่างๆ ช่วยให้ประชาชนได้รับข้อมูลที่จำเป็นและทันต่อเหตุการณ์
ในบริบทของกรุงเทพมหานคร ซึ่งเป็นเมืองใหญ่ที่มีความซับซ้อนสูง การนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาประยุกต์ใช้ในการจัดการน้ำท่วมจึงไม่ใช่เพียงทางเลือก แต่เป็นความจำเป็นเร่งด่วน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำ AI มาเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล คาดการณ์ และตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยให้การจัดการน้ำท่วมเป็นไปอย่างแม่นยำ รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
AI คืออะไร: บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในงานระบบน้ำ
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI คือเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์หรือระบบอัตโนมัติสามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ เรียนรู้จากข้อมูล และปรับตัวตามสถานการณ์ โดยองค์ประกอบสำคัญของ AI ที่นำมาใช้ในการจัดการน้ำท่วมมีสองแขนงหลัก ได้แก่ machine learning (ML) และ deep learning
machine learning คือเทคนิคที่ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน เมื่อป้อนข้อมูลจำนวนมากเข้าไป ระบบจะวิเคราะห์และค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ต่างๆ เพื่อสร้างโมเดลสำหรับทำนายหรือตัดสินใจในอนาคต ในบริบทของการจัดการน้ำท่วม ML ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมูลปริมาณน้ำฝน ระดับน้ำในแม่น้ำและคลอง เพื่อคาดการณ์โอกาสเกิดน้ำท่วมในพื้นที่ต่างๆ
ส่วน deep learning เป็นเทคนิคขั้นสูงของ machine learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (neuralnetworks) หลายขั้นในการเรียบรู้และวิเคราะห์ข้อมูลที่ชับซ้อนมากขึ้น เช่น ภาพ เสียง หรือข้อมูลที่มีหลายมิติ deep learning มีความสามารถในการจดจำรูปแบบและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ดีกว่า ML ทั่วไป ในงานด้านน้ำท่วม deep learning ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมหรือภาพจากโดรนเพื่อติดตามสถานการณ์น้ำท่วมแบบเรียลไทม์ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
ในงานระบบน้ำ AI มีบทบาทสำคัญในหลายมิติ เริ่มตั้งแต่การพยากรณ์สภาพอากาศ ซึ่งเป็นปัจจัยต้นน้ำที่สำคัญของการเกิดน้ำท่วม โมเดล AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศจากหลายแหล่ง ทั้งจากสถานีตรวจวัดภาคพื้นดิน ข้อมูลเรดาร์ตรวจอากาศ และภาพถ่ายดาวเทียม เพื่อคาดการณ์ปริมาณฝนที่จะตกในแต่ละพื้นที่ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ทำให้สามารถเตรียมพร้อมรับมือได้ล่วงหน้า
นอกจากนี้ AI ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านน้ำ เช่น การควมคุมการทำงานของประตูระบายน้ำ เครื่องสูบน้ำ และอ่างเก็บน้ำต่างๆ ให้ทำงานสอดประสานกันกันอย่างเป็นระบบ โดยระบบ AI จะวิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์ต่างๆ แบบเรียลไทม์ และปรับการทำงานของอุปกรณ์เหล่านี้ให้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป เช่น เมื่อตรวจพบว่ามีฝนตกหนักในพื้นที่ต้นน้ำ ระบบจะสั่งการให้เปิดประตูระบายน้ำหรือเดินเครื่องสูบน้ำในพื้นที่ปลายน้ำล่วงหน้าเพื่อเตรียมรับมวลน้ำที่จะไหลมา
นอกจากนี้ AI ยังมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์และจัดการภาวะวิกฤติ (crisis management) โดยช่วยในการประเมินสถานการณ์ พื้นที่วิกฤติที่ต้องได้รับความช่วยเหลือเร่งด่วน วางแผนการอพยพประชาชน และจัดสรรทรัพยากรในการให้ความช่วยเหลือได้อย่างเหมาะสม ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วของ AI ทำให้การตัดสินใจในภาวะวิกฤติเป็นไปอย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพ ช่วยลดความสูญเสียทั้งชีวิตและทรัพย์สิน
ระบบเซนเซอร์และ IoT ในการเก็บข้อมูลน้ำท่วม
การบริหารจัดการน้ำท่วมที่มีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลที่แม่นยำและเป็นปัจจุบัน กรุงเทพมหานครได้ติดตั้งเครือข่ายเซนเซอร์วัดระดับน้ำกว่า 600 จุดทั่วพื้นที่กรุงเทพฯ โดยเฉพาะในบริเวณพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วมและตามคลองสายสำคัญ เซนเซอร์เหล่านี้ถูกติดตั้งตามจุดยุทธศาสตร์ต่างๆ เช่น สถานีสูบน้ำ ประตูระบายน้ำ บริเวณทางแยกถนนสำคัญ และพื้นที่ลุ่มต่ำที่มักประสบปัญหาน้ำท่วมซ้ำซาก
เซนเซอร์วัดระดับน้ำมีหลายประเภท ตั้งแต่เซนเซอร์แบบอัลตราโซนิก ที่ใช้คลื่นเสียงความถี่สูงในการวัดระยะห่างระหว่างเซนเซอร์กับผิวน้ำ เซนเซอร์แบบเรดาร์ ที่ใช้คลื่นวิทยุ ไปจนถึงเซนเซอร์แบบความดัน ที่วัดแรงดันของน้ำเพื่อคำนวณระดับความสูงของน้ำ แต่ละประเภทมีข้อดีและข้อจำกัดแตกต่างกันไป แต่ทั้งหมดล้วนได้รับการออกแบบให้ทนต่อสภาพแวดล้อมภายนอก และสามารถทำงานได้แม้ในสภาวะน้ำท่วม
เซนเซอร์เหล่านี้ทำงาบบนเครือข่าย Internet of Things (IOT) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่เชื่อมต่ออุปกรณ์ต่างๆ เข้ากับอินเทอร์เน็ต ทำให้สามารถส่งข้อมูลและควบคุมการทำงานจากระยะไกลได้ เซนเซอร์แต่ละตัวจะตรวจวัดระดับน้ำแบบเรียลไทม์ทุก 15 นาที แล้วส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายโทรศัพท์มือถือหรือเครือข่ายไร้สายอื่นๆ ไปยังศูนย์ควบคุมกลาง ทำให้ผู้เกี่ยวข้องสามารถติดตามสถานการณ์ได้อย่างต่อเนื่อง แม้ในช่วงเวลากลางคืนหรือในพื้นที่ห่างไกลที่เจ้าหน้าที่เข้าถึงได้ยาก
นอกจากเซนเซอร์วัดระดับน้ำแล้ว กรุงเทพฯ ยังติดตั้งเครื่อข่ายเซนเซอร์ประเภทอื่นๆ เพื่อเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับน้ำท่วม เช่น เซนเซอร์วัดปริมาณน้ำฝน เซนเซอร์วัดความขึ้นในดิน เซนเซอร์วัดความเร็วและทิศทางการไหลของน้ำ รวมถึงกล้องวงจรปิดที่ติดตั้งตามจุดสำคัญต่างๆ เพื่อตรวจสอบสภาพน้ำท่วมด้วยภาพ ข้อมูลจากเซนเซอร์หลากหลายประเภทเหล่านี้ ช่วยให้มีความเข้าใจสถานการณ์น้ำได้อย่างรอบด้านมากขึ้น
ข้อมูลจากเครือข่ายเซนเซอร์ยังถูกเชื่อมโยงกับข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ เช่น ข้อมูลจากสถานีตรวจวัดอากาศของกรมอุตุนิยมวิทยา ข้อมูลจากกรมชลประทาน และข้อมูลน้ำทะเลหนุนจากกรมอุทกศาสตร์ ทำให้ได้ภาพรวมของสถานการณ์น้ำที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ข้อมูลเหล่านี้ถูกนำไปวิเคราะห์ด้วยเทคโนโลยี AI เพื่อคาดการณ์สถานการณ์น้ำท่วมล่วงหน้า และช่วยในการตัดสินใจบริหารจัดการน้ำอย่างมีประสิทธิภาพ
การประมวลผลข้อมูลและการจำลองสถานการณ์ด้วย AI
การรวบรวมข้อมูล
ข้อมูลจากเซนเซอร์วัดระดับน้ำ สถานีวัดฝน ภาพถ่ายดาวเทียม และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ถูกรวบรวบเข้าสู่ระบบฐานข้อมูลกลาง
การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น
ข้อมูลถูกทำความสะอาด กรองสัญญาณรบกวน และตรวจสอบความถูกต้องก่อนนำไปวิเคราะห์
การวิเคราะห์ด้วย AI
ระบบ machine learning และ deep learning วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน
การจำลองสถานการณ์และคาดการณ์
สร้างแบบจำลองสถานการณ์น้ำท่วมและละคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตไม่เกิน 24 ชั่วโมง
หัวใจสำคัญของการประยุกต์ใช้ AI ในการจัดการน้ำท่วมคือการนำข้อมูลมหาศาลจากแหล่งต่างๆ มาประมวลผลและวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ กรุงเทพมหานครได้พัฒนาแบบจำลองน้ำท่วมสองประเภทหลักที่ทำงานร่วมกัน ได้แก่ แบบจำลองน้ำท่วมแบบทางราบ (2D flood model) และแบบจำลองโซนรอยลุ่มน้ำ (hydrological zoning model)
แบบจำลองน้ำท่วมแบบทางราบ เป็นการจำลองการไหลของน้ำบนพื้นผิวในแบบสองมิติ โดยใช้ข้อมูลความสูงเชิงเลข (digital elevation model: DEM) ที่มีความละเอียดถึง 1-2 เมตร ร่วมกับข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดิน สิ่งปลูกสร้าง และโครงสร้างทางชลศาสตร์ต่างๆ เพื่อจำลองว่าเมื่อมีน้ำปริมาณหนึ่งตกลงในพื้นที่ น้ำจะไหลไปในทิศทางใด สะสมในบริเวณไหน และจะทำให้เกิดน้ำท่วมในระดับความลึกเท่าใด แบบจำลองนี้ช่วยให้เห็นภาพการกระจายตัวของน้ำท่วมในพื้นที่กรุงเทพฯ อย่างละเอียด
ส่วนแบบจำลองโซนรอยลุ่มน้ำเป็นการแบ่งพื้นพื้นที่กรุงเทพฯ ออกเป็นโซนย่อยๆ ตามลักษณะการระบายน้ำ โดยแต่ละโซนมีพฤติกรรมทางชลศาสตร์ที่คล้ายคลึงกัน แบบจำลองนี้จะคำนวณปริมาณน้ำไหลเข้า-ออกในแต่ละโซน และความสัมพันธ์ระหว่างโซนต่างๆ ทำให้เข้าใจการเคลื่อนตัวของมวลน้ำในภาพรวม และสามารถคาดการณ์ได้ว่า หากมีน้ำเข้าสู่ระบบจากทิศทางใดทิศทางหนึ่ง จะส่งผลกระทบต่อพื้นที่ใดบ้าง
ด้วยการใช้เทคนิค machine learning และ deep learning อันทันสมัย ระบบ AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลน้ำท่วมในอดีต รวมถึงรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณฝนในพื้นที่ต้นน้ำกับระดับน้ำในคลองของกรุงเทพฯ หรือความสัมพันธ์ระหว่างระดับน้ำทะเลกับประสิทธิภาพการระบายน้ำออกจากเมือง จากนั้นนำความรู้เหล่านี้มาพัฒนาอัลกอริทึม ที่สามารถคาดการณ์สถานการณ์น้ำท่วมล่วงหน้าได้ตั้งแต่ 3 ชั่วโมงไปจนถึง 24 ชั่วโมง ขึ้นอยู่กับปัจจัยและความซับซ้อนของสถานการณ์
ระบบยังสามารถจำลองสถานการณ์ “what-if” ต่างๆ เพื่อทดสอบผลลัพธ์ของมาตรการจัดการน้ำท่วมที่อาจนำมาใช้ เช่น หากเปิดประตูระบายน้ำในจุดหนึ่ง หรือเดินเครื่องสูบน้ำในอีกจุดหนึ่ง จะช่วยบรรเทาน้ำท่วมได้มากน้อยเพียงใด ทำให้ผู้บริหารสามารถเลือกใช้มาตรการที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในแต่ละสถานการณ์
ระบบแจ้งเตือนและบริหารจัดการเหตุการณ์น้ำท่วม
เมื่อระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ว่าพื้นที่ใดมีความเสี่ยงที่จะเกิดน้ำท่วม ระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติจะทำงานทันที โดยแบ่งระดับความรุนแรงของการแจ้งเตือนออกเป็นหลายระดับ ตั้งแต่การเฝ้าระวัง การเตือนภัย ไปจนถึงภาวะฉุกเฉิน ขึ้นอยู่กับความรุนแรงของน้ำท่วมที่คาดการณ์ไว้ ระบบจะส่งข้อมูลการแจ้งเตือนไปยังผู้เกี่ยวข้องทุกฝ่ายผ่านช่องทางที่หลากหลาย
สำหรับประชาชนในพื้นที่เสี่ยง ระบบจะส่งข้อความแจ้งเตือนผ่านทาง SMS ไปยังโทรศัพท์มือถือที่ลงทะเบียนไว้ล่วงหน้า หรือผ่านแอปพลิเคชัน LINE Official Account ของกรุงเทพมหานคร ซึ่งมีผู้ติดตามกว่าล้านคน ข้อความแจ้งเตือนจะระบุพื้นที่ที่คาดว่าจะได้รับผลกระทบ ช่วงเวลาที่คาดว่าจะเกิดน้ำท่วม ระดับควานสูงของน้ำท่วมที่อาจเกิดขึ้น พร้อมคำแนะนำในการเตรียมตัวรับมือ นอกจากนี้ ระบบยังส่งข้อมูลไปยังป้ายจราจรอัจฉริยะที่ติดตั้งตามถนนสายหลักเพื่อแจ้งเตือนผู้ขับขี่ให้หลีกเลื่ยงเส้นทางที่อาจมีน้ำท่วมขังด้วย
สำหรับหน่วยงานภาครัฐที่เกี่ยวข้อง ระบบแจ้งเตือนจะส่งข้อมูลที่ละเอียดมากขึ้นผ่านระบบแดชบอร์ดเฉพาะ ที่พัฒนาขึ้นสำหรับการบริหารจัดการภาวะวิกฤติ แดชบอร์ดนี้แสดงแผนที่ความเสี่ยงน้ำท่วนแบบเรียลไทม์ ซึ่งระบุพื้นพื้นที่เสี่ยงด้วยรหัสสีต่างๆ ตามระดับความรุนแรง พร้อมกับข้อมูลสำคัญอื่นๆ เช่น ตำแหน่งของทรัพยากรที่มีอยู่ (เครื่องสูบน้ำเคลื่อนที่ รถบรรทุกน้ำ ทีมกู้ภัย) สถานที่อพยพ และเส้นทางการจราจรที่ยังสามารถใช้งานได้
ระบบ AI ยังช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของพื้นที่ต้องได้รับความช่วยเหลือ โดยพิจารณาจากหลายปัจจัย เช่น ความหนาแน่นของประชากร ความเปราะบางของประชาชนในพื้นที่ (เช่น มีผู้สูงอายุหรือผู้ป่วยจำนวนมาก) ความสำคัญของของโครงสร้างพื้นฐาน (โรงพยาบาล โรงเรียน สถานีไฟฟ้า) และมูลค่าทางเศรษฐกิจของพื้นที่ ทำให้การจัดสรรทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
นอกจากนี้ ระบบยังมีการติดตามและประเมินผลการดำเนินงานแก้ไขปัญหาน้ำท่วมแบบเรียลไทม์ โดยเปรียบเทียบสถานการณ์จริงกับผลลัพธ์ที่คาดหวังจากการดำเนินมาตรการต่างๆ หากผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง ระบบจะเสนอทางเลือกในการปรับปลี่ยนกลยุทธ์การจัดการน้ำท่วม โดยอ้างอิงจากฐานข้อมูลกรณีศึกษาในอดีต ทำให้การบริหารจัดการมีความยืดหยุ่น และปรับตัวได้ตามสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป
กรณีศึกษา: โครงการนำร่อง AI น้ำท่วมกรุงเทพ
ในปี พ.ศ. 2563 กรุงเทพมหานครได้ร่วมมือกับสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) และสำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย (สกว.) ในการพัฒนาโครงการนำร่อง “ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเพื่อการบริหารจัดการน้ำท่วมกรุงเทพมหานครด้วยปัญญาประดิษฐ์” โดยเลือกพื้นที่นำร่อง 3 เขตที่ประสบปัญหาน้ำท่วมซ้ำซาก ได้แก่ เขตดินแดง เขตห้วยขวาง และเขตจตุจักร
โครงการนี้เริ่มจากการติดตั้งเครือข่ายเซนเซอร์อัจฉริยะกว่า 50 จุดในพื้นที่เป้าหมาย ซึ่งประกอบด้วยเซนเซอร์วัดระดับน้ำ เซนเซอร์วัดปริมาณน้ำฝน และกล้องวงจรปิดที่ติดตั้งตามจุดเสี่ยงน้ำท่วม ข้อมูลจากเซนเซอร์เหล่านี้ถูกส่งมายังศูนย์ควบคุมกลางแบบเรียลไทม์ทุก 15 นาที และถูกนำมาประมวลผลด้วยระบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลน้ำท่วมย้อนย้อนหลัง 10 ปี
ระบบ AI ในโครงการนำร่องนี้ประกอบด้วยโมดูลหลัก 3 ส่วน ได้แก่ โมดูลวิเคราะห์และคาดการณ์สภาพอากาศ โมดูลจำลองน้ำท่วม และโมดูลสนับสนุนการตัดสินใจ โดยทั้งสามโมดูลทำงานเชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ เมื่อโมดูลวิเคราะห์สภาพอากาศตรวจพบว่ามีโอกาสเกิดฝนตกหนักในพื้นที่ ข้อมูลจะถูกส่งไปยังโมดูลจำลองน้ำท่วมเพื่อคำนวณผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น จากนั้น โมดูลสนับสนุนการตัดสินใจจะประเมินทางเลือกในการจัดการน้ำท่วม และเสนอแนะกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด
ผลลัพธ์ของโครงนำร่องเป็นที่น่าพอใจอย่างยิ่ง ระบบ AI สามารถคาดการณ์น้ำท่วมล่วงหน้าได้อย่างแม่นย่าถึง 85% เมื่อเทียบกับเหตุการณ์จริงที่เกิดขึ้น ระยะเวลาในการติดตามและแจ้งเตือนสถานการณ์น้ำท่วมลดลงจากเดิมที่ต้องใช้เวลา 1-2 ชั่วโมง เหลือเพียง 30-45 นาที คิดเป็นการลดเวลาลงถึง 50% การตอบสนองต่อเหตุการณ์น้ำท่วมเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งผลให้ความเสียหายจากน้ำท่วมลดลงอย่างมีนัยสำคัญ
ในช่วงฤดูฝนปี พ.ศ. 2564 ระบบ AI ได้พิสูจน์ความสามารถอย่างชัดเจนเมื่อเกิดพายุฝนตกหนักในพื้นที่กรุงเทพฯ ในช่วงเดือนตุลาคม ระบบสามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้ถึง 6 ชั่วโมงว่าจะเกิดน้ำท่วมฉับพลันในเขตดินแดงและห้วยขวาง ทำให้เจ้าหน้าที่สามารถเตรียมเครื่องสูบน้ำและอุปกรณ์ต่างๆ ไว้ล่วงหน้า เมื่อฝนตกหนัก น้ำท่วมขังใช้เวลาระบายเพียง 1-2 ชั่วโมงเท่านั้น เทียบกับในอดีตที่ใช้เวลาระบายน้ำนานถึง 3-4 ชั่วโมง
ความสำเร็จของโครงการนี้ยังเป็นตัวอย่างที่ดีของความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคการศึกษา และภาคเอกชน โดยมี สวทช. และมหาวิทยาลัยชั้นนำของประเทศให้การสนับสนุนด้านวิชาการและการพัฒนาเทคโนโลยี ขณะที่ภาคเอกชนสนับสนุนด้านโครงสร้างพื้นฐานและการพัฒนาซอฟต์แวร์ ส่วนกรุงเทพมหานครเป็นผู้ให้ข้อมูลและความรู้เชิงพื้นที่ รวมถึงการบริหารจัดการโครงการ
จากผลสำเร็จของโครงการนำร่อง กรุงเทพมหานครจึงได้ขยายขอบเขตการใช้งานระบบ AI ในการจัดการน้ำท่วมไปยังพื้นที่อื่นๆ ของกรุงเทพฯ โดยตั้งเป้าให้ครอบคลุมทั้ง 15 เขตที่เป็นพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วมซ้ำซากภายในปี พ.ศ. 2568 และกำลังพัฒนาต่อยอดให้เป็นระบบอัจฉริยะ ที่ครอบคลุมการบริหารจัดการน้ำทั้งระบบของกรุงเทพมหานคร
ประโยชน์และข้อจำกัดของ AI ในการจัดการน้ำท่วม
ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของ AI ในการจัดการน้ำท่วมคือการเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ การคาดการณ์ล่วงหน้าอย่างแม่นยำช่วยให้ผู้บริหารและเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้อง มีเวลาเพียงพอในการวางแผนและดำเนินมาตรการป้องกับน้ำท่วม แทนที่จะเป็นเพียงการตั้งรับเมื่อเกิดเหตุการณ์แล้ว การวิเคราะห์ทางเลือกต่างๆ ด้วย AI ยังช่วยให้การตัดสินใจอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลและการคำนวณที่เป็นระบบ ลดความผิดพลาดจากการใช้วิจารณญาณส่วนบุคคล
AI ยังเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการน้ำท่วม ด้วยความสามารถในการปรับตัวตามสถานการณ์ ที่เปลี่ยนแปลงไปแบบเรียลไทม์ เมื่อปัจจัยต่างๆ เปลี่ยนแปลง เช่น ปริมาณฝนมากกว่าที่คาดการณ์ไว้ หรือระบบระบายน้ำบางส่วนเกิดปัญหา AI สามารถประเมินสถานการณ์ใหม่และปรับแผนการจัดการน้ำท่วมได้อย่างอย่างรวดเร็ว ทำให้การรับมือกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในแง่ของการประหยัดค่าใช้จ่าย AI ช่วยลดความสูญเสียทางเศรษฐกิจจากน้ำท่วมได้อย่างมีนัยสำคัญ จากการศึกษาของธนาคารโลก พบว่าการลงทุนในระบบคาดการณ์และเตือนภัยน้ำท่วมด้วย AI สามารถให้ผลตอบแทนสูงถึง 10 เท่าของเงินลงทุน เนื่องจากช่วยลดความเสียหายต่อทรัพย์สินและโครงสร้างพื้นฐาน ลดการหยุดชะงักทางธุรกิจ และลดค่าใช้จ่ายในการฟื้นฟูหลังน้ำท่วม
อย่างไรก็ตาม AI ก็มีข้อจำกัดที่สำคัญ โดยเฉพาะความท้าทายในการรรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพและครอบคลุม ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ไม่ถูกต้อง หรือไม่เป็นปัจจุบัน อาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ผิดพลาดได้ การตรวจวัดระดับนํ้าในคลองเล็กๆ หรือในพื้นที่ห่างไกลยังมีข้อจำกัด เนื่องจากไม่สามารถติดตั้งเซนเซอร์ได้ครอบคลุมทุกพื้นที่ นอกจากนี้ ยังมีความท้าทายในการบูรณาการข้อมูลจากหลายหน่วยงานที่มีมาตรฐานและรูปแบบแตกต่างกัน
ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือการสร้างความเชื่อมั่นและการยอมรับในเทคโนโลยี AI จากทั้งผู้บริหาร เจ้าหน้าที่ปฏิบัติงาน และประชาชน หลายคนยังมีความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์ด้วย AI และอาจลังเลที่จะปฏิบัติตามติดตามคำแนะนำของระบบ โดยเฉพาะในกรณีที่ขัดแย้งกับประสบการณ์หรือความเชื่อเดิม การสร้างความเข้าใจและความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี AI จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องดำเนินการควบคู่ไปกับการพัฒนาเทคโนโลยี
การมีส่วนร่วมของประชาชนและแอปพลิเคชันสำหรับชุมชน
การจัดการน้ำท่วมอย่างมีประสิทธิภาพไม่สามารถเกิดขึ้นได้จากการดำเนินงานของภาครัฐเพียงฝ่ายเดียว แต่ต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของประชาชนและชุมชนด้วย กรุงเทพมหานครจึงได้พัฒนาแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ช่วยให้ประชาชนสามารถรับข้อมูลและมีส่วนร่วมในการจัดการน้ำท่วมได้อย่างสะดวกและมีประสิทธิภาพ
แอปพลิเคชัน “Bangkok Flood Watch” เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันหลักที่พัฒนาขึ้นเพื่อให้ประชาชนสามารถติดตามสถานการณ์น้ำท่วมในกรุงเทพฯ แบบเรียลไทม์ แอปพลิเคชันนี้แสดงข้อมูลระดับน้ำจากเซนเซอร์ทั่วกรุงเทพฯ แผนที่พื้นที่เสี่ยงน้ำท่วม ข้อมูลปริมาณฝนในพื้นพื้นที่ต่างๆ และการแจ้งเดือนเมื่อมีความเสี่ยงที่จะเกิดน้ำท่วมในบริเวณที่ผู้ใช้สนใจ ผู้ใช้สามารถตั้งค่าให้ได้รับการแจ้งเตือนเมื่อระดับน้ำในพื้นที่ใกล้บ้าน ที่ทำงาน หรือเส้นทางเดินทางประจำมีแนวโน้มที่จะเพิ่มสูงขึ้นจนอาจเกิดน้ำท่วม
นอกจากนี้ ยังมีแอปพลิเคชัน “ThaiWater” ที่พัฒนาโดยสถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำและการเกษตร (สสนก.) ซึ่งให้ข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์น้ำในภาพรวมของประเทศเทศไทย รวมถึงในพื้นที่กรุงเทพฯ แอปพลิเคชันนี้รวบรวมข้อมูลจากหลายหน่วยงาน ทั้งข้อมูลฝน น้ำในเขื่อน น้ำในแม่น้ำ และการพยากรณ์อากาศ ทำให้ประชาชนสามารถติดตามสถานการณ์น้ำได้อย่างครบถ้วน
อีกหนึ่งนวัตกรรมที่น่าสนใจคือการนำแนวคิด crowdsourcing หรือการระดมข้อมูลจากผู้ใช้จำนวนมากมาประยุกต์ใช้ในการจัดการน้ำท่วม ผู้ใช้แอปพลิเคชันสามารถรายงานสถานการณ์น้ำท่วมที่พบเห็นในพื้นที่ต่างๆ ผ่านแอปพลิเคชันได้ทันที โดยส่งข้อมูลระดับความสูงของน้ำ ภาพถ่ายหรือวิดีโอของสถานการณ์ และข้อมูลอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์ ข้อมูลเหล่านี่จะถูกส่งไปยังระบบกลางเพื่อตรวจสอบและประมวลผล ก่อนที่จะนำมาแสดงบนแผนที่น้ำท่วมแบบเรียลไทม์ให้ผู้ใช้คนอื่นๆ ได้รับทราบ
การระดมข้อมูลจากประชาชนมีข้อดีหลายประการ นอกจากจะช่วยเพิ่มความครอบคลุมของข้อมูลไปยังพื้นที่ที่ไม่มีเซนเซอร์ติดตั้งแล้ว ยังช่วยเพิ่มความถูกต้องของข้อมูลโดยการตรวจสอบไขว้ (cross-validation) ระหว่างข้อมูลจากเซนเซอร์และข้อมูลจากประชาชน นอกจากนี้ การมีส่วนร่วมในการรายงานข้อมูล ยังช่วยสร้างความตระหนักรู้และความรู้สึกเป็นเจ้าของปัญหาร่วมกันกันในหมู่ประชาชน ทำให้เกิดความร่วมมือในการแก้ไขปัญหาน้ำท่วมมากขึ้น
แอปพลิเคชันเหล่านี้ยังทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มในการให้ความรู้และสร้างความตระหนักรู้เกี่ยวกับน้ำท่วมแก่ประชาชน โดยมีเนื้อหาเกี่ยวกับสาเหตุของน้ำท่วม วิธีการเตรียมตัวรับมือกับน้ำท่วม และสิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำในช่วงน้ำท่วม รวมถึงมีคำแนะนำในการป้องกันบ้านเรือนและทรัพย์สินจากน้ำท่วม ความรู้เหล่านี้ช่วยให้ประชาชนสามารถพึ่งพาตนเองได้มากขึ้นในยามวิกฤติ
อย่างไรก็ตาม การพัฒนาแอปพลิเคชันเหล่านี้ยังคงมีความท้าทายในการทำให้เข้าถึงประชาชนทุกกลุ่ม โดยเฉพาะผู้สงอายุหรือผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับเทคโนโลยีดิจิทัล กรุงเทพมหานครจึงได้จัดอบรมและเผยแพร่ความรู้เกี่ยวกับการใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้ผ่านเครือข่ายชุมชนและอาสาสมัครต่างๆ เพื่อให้มั่นใจว่าประชาชนทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลและมีส่วนร่วมในการจัดการน้ำท่วมได้อย่างทั่วถึง
ทิศทางและนวัตกรรม AI สำหรับอนาคตการจัดการน้ำท่วม
อนาคตของการจัดการน้ำท่วมกรุงเทพมหานครกำลังก้าวส่ยุคใหม่ด้วยเทคโนโลยี AI ที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้น หนึ่งในนวัตกรรมที่กำลังพัฒนาคือระบบสั่งการและระบายน้ำอัตโนมัติแบบสบบูรณ์ (fully automated drainage system) ซึ่งจะควบคุมการทำงานของประตูระบายน้ำ เครื่องสูบน้ำ และโครงสร้างพื้นฐานด้านน้ำอื่นๆ โดยอัตโนมัติตามสถานการณ์น้ำที่เปลี่ยนแปลงไป ไม่จำเป็นต้องมีการสั่งการจากมนุษย์ ระบบนี้จะใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์แบบเรียลไทม์ พร้อมกับคาดการณ์แนวโน้มอนาคตอันใกล้และปรับการทำงานของอุปกรณ์ต่างๆ ให้สอดคล้องกัน เพื่อให้การระบายน้ำเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
นวัตกรรมสำคัญอีกประการคือการพัฒนาโครงข่าย AI เชื่อมโยงข้อมูลทั่วเมือง (city-wide integrated AI network) ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลจากทุกภาคส่วนของเมือง ไม่เพียงแค่ข้อมูลเกี่ยวกับน้ำโดยตรง แต่รวมถึงข้อมูลการจราจร การใช้พลังงาน การจัดการขยะ และอื่นๆ เพื่อให้เห็นภาพรวบของเมืองแบบองค์รวม และสามารถบริหารจัดการน้ำท่วมที่สอดคล้องกับมิติอื่นๆ ของเมือง เช่น การปรับเส้นทางจราจรเพื่อหลีกเลี่ยงพื้นที่น้ำท่วม การจัดการกับขยะเพื่อป้องกันการอุดตันของท่อระบายน้ำ หรือการจัดสรรพลังงานให้เพียงพอกับการทำงานของเครื่องสูบน้ำในช่วงวิกฤติ
การพัฒนาระบบ AI ที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้ตลอดเวลา (adaptive AI learning system) เป็นอีnหนึ่งทิศทางสำคัญ ระบบนี้จะไม่เพียงแค่เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต แต่ยังสามารถปรับโมเดลการคาดการณ์และการตัดสินใจของตัวเองได้อย่างต่อเนื่องตามสถานการณ์จริงที่เกิดขึ้น ทำให้มีความแม่นยำเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ แม้ในสถานการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
แนวคิด digital twin หรือเมืองจำลองเสมือนจริงในรูปแบบดิจิทัลกำลังถูกนำมาประยุกต์ใช้ในการจัดการน้ำท่วมกรุงเทพฯ เทคโนโลยีนี้จะสร้างแบบจำลองกรุงเทพฯ ในรูปแบบดิจิทัลที่สามารถจำลองสถานการณ์อย่างละเอียดและเสมือนจริง ทำให้สามารถวางแผนและเตรียมพร้อมรับมือกับสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในด้านการมีส่วนร่วมของประชาชน มีแนวคิดในการพัฒนา AI chatbot สำหรับการจัดการน้ำท่วม ที่สามารถโต้ตอบกับประชาชนแบบเรียลไทม์ผ่านแอปพลิเคชันแชทยอดนิยมต่างๆ เช่น LINE หรือ Facebook Messenger ประชาชนสามารถสอบถามข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์น้ำท่วม เส้นทางที่ปลอดภัย หรือวิธีการเตรียมตัวรับมือ และได้รับคำตอบที่เฉพาะเจาะจงกับสถานการณ์ของตนเอง นอกจากนี้ chatbot ยังสามารถรับรายงานปัญหาน้ำท่วมจากประชาชน และส่งต่อไปยังหน่วยงานที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติ
แม้ว่าเทคโนโลยี AI จะมีศักยภาพมหาศาลในการปฏิวัติการจัดการน้ำท่วมกรุงเทพฯ แต่ความสำเร็จของการนำไปใช้จริงขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย ทั้งการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีที่เพียงพอ การพัฒนาบุคลากรที่มีความรู้ความเข้าใจในเทคโนโลยี AI การบูรณาการระหว่างหน่วยงานต่างๆ และที่สำคัญที่สุดคือการสร้างความเข้าใจและการยอมรับจากประชาชน เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยี AI จะถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพและเกิดประโยชน์สูงสุดต่อทุกภาคส่วน
ข่าวหรือบทความที่เกี่ยวข้อง
