เจาะลึก AI ไทยตรวจจับน้ำท่วม นวัตกรรมประเมินภัยพิบัติเชิงลึก
วิเคราะห์ศักยภาพ AI ยุคใหม่ ผสานระบบตรวจจับน้ำท่วมเชิงลึก 3 ขั้นตอน เตือนภัยล่วงหน้า ติดตามเรียลไทม์ ยกระดับการรับมือภัยพิบัติอย่างมีประสิทธิภาพ
ในงาน Open House 2026 ของ บริษัท อาร์ วี คอนเน็กซ์ จำกัด (RV Connex) นอกจากจะมีการเปิดตัวโดรนรุ่นใหม่ถึง 4 รุ่นแล้ว ยังมีการจัดแสดงเทคโนโลยี AI ที่ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลายมิติ ทั้งในส่วนบูรณาการในการควบคุมโดรน แต่ที่น่าสนใจไม่แพ้กันคือ ระบบจัดการความปลอดภัย ตลอดจนการเฝ้าระวังภัยพิบัติ
แรกสุดคือ ระบบ AI ถูกประยุกต์ใช้ในด้านความมั่นคง โดยติดตั้งในระบบควบคุมการบินของโดรนเพื่อรับมือระบบก่อกวน หรือ Anti-Jamming เทคโนโลยีนี้ช่วยให้โดรนสามารถปฏิบัติภารกิจตามเส้นทางได้แม้จะถูกตัดขาดสัญญาณ GPS หรือระบบสื่อสาร พร้อมรับมือสถานการณ์ตึงเครียดและภารกิจท้าทายต่างๆ
AI ยังช่วยพัฒนาขีดความสามารถในการพัฒนาโดรนให้สามารถจัดทำได้รวดเร็วยิ่งขึ้น โดยลดระยะเวลาการพัฒนาจากที่ต้องใช้เวลาเป็นปีให้เหลือเพียง 4 เดือน จนสามารถออกมาเป็นโดรนรุ่นล่าสุด พร้อมรองรับกำลังการผลิตได้สูงสุดถึง 300 ลำต่อเดือน
ตามมาด้วยระบบจัดการข้อมูล MC ที่ทำงานร่วมกับ ASAP AI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นภายในประเทศ ระบบนี้ช่วยเพิ่มศักยภาพการทำงานของกล้องวงจรปิด เซ็นเซอร์ และระบบ IoT อัตโนมัติ โดยประมวลผลข้อมูลในพื้นที่จริงและแสดงผลรวมผ่านหน้าจอมอนิเตอร์เพียงจอเดียว ซึ่งในเชิงสถิติเปรียบเทียบสามารถลดภาระเจ้าหน้าที่จากเดิมที่ต้องกระจายการเฝ้าระวังหน้าจอถึง 120 กล้องพร้อมกันให้เหลือเพียงจุดเดียว
เมื่อ ASAP AI ตรวจพบเหตุการณ์ผิดปกติ ระบบจะทำการบันทึกข้อมูลแบบอัตโนมัติทันที โดยจัดเก็บเป็นภาพนิ่ง วิดีโอสั้น และจัดทำไทม์ไลน์ของเหตุการณ์อย่างเป็นระบบ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันแสดงรายการตรวจสอบขั้นตอนการปฏิบัติงาน เพื่อให้เจ้าหน้าที่ทราบขั้นตอนการรับมือที่ถูกต้อง พร้อมทั้งมีระบบแจ้งเตือนเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ผ่านแอปพลิเคชัน Line ได้ทันที
ตบท้ายด้วยระบบ AI เฝ้าระวังและตรวจจับน้ำท่วม ระบบนี้ถูกออกแบบให้ทำงานเชิงลึกอย่างเป็นขั้นตอน โดยแบ่งการทำงานออกเป็น 3 ระยะหลัก ซึ่งจะช่วยให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถเตรียมความพร้อม รับมือกับสถานการณ์ภัยพิบัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยลดความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นได้สูงสุด
ระยะแรกคือการพยากรณ์และการเตือนภัย (Flood Warning) ระบบจะนำข้อมูลประวัติศาสตร์การเกิดน้ำท่วมและปัจจัยแวดล้อมมาประมวลผล ข้อมูลเชิงสถิติชี้ให้เห็นว่า ระบบสามารถวิเคราะห์และคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงน้ำท่วมล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำตั้งแต่ 24 ชั่วโมง ถึง 48 ชั่วโมง และในบางสถานการณ์สามารถพยากรณ์ล่วงหน้าได้หลายวัน
ระยะที่สองคือการติดตามสถานการณ์จริง (Monitoring) เมื่อเกิดเหตุการณ์น้ำท่วม ระบบจะดึงข้อมูลสภาพอากาศที่รุนแรงในพื้นที่มาประกอบการวิเคราะห์ โดยจะทำการอัปเดตและติดตามผลข้อมูลอย่างต่อเนื่องในทุก 3 ชั่วโมง เพื่อให้เจ้าหน้าที่เห็นความเปลี่ยนแปลงและประเมินขอบเขตของพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบอย่างทันท่วงที่
ระยะที่สามคือการประเมินระดับความลึกของน้ำ (Depth Assessment) โดยใช้แบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ความลึกของระดับน้ำในพื้นที่เกิดเหตุ ข้อมูลจะถูกแสดงผลในรูปแบบการแทนค่าด้วยเฉดสี ตามระดับความลึก ซึ่งช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถประเมินความรุนแรงของสถานการณ์และวางแผนส่งความช่วยเหลือได้อย่างตรงจุดต่อไป
