Onlinenewstime.com : AI กำลังเข้ามามีบทบาทในการบริหารจัดการภัยพิบัติ ตั้งแต่การวิเคราะห์ฝน ระดับน้ำ และความเสี่ยง ไปจนถึงการจำลองสถานการณ์และสนับสนุนการตัดสินใจ บทเรียนจากเนเธอร์แลนด์ ญี่ปุ่น และสหรัฐฯ สะท้อนว่า “ข้อมูล + Sensor + AI + ระบบสื่อสาร” ต้องทำงานร่วมกัน เพื่อเปลี่ยนจากการรู้ว่า “กำลังจะเกิดอะไร” ไปสู่การตอบว่า “ควรทำอะไร” ก่อนความเสียหายขยายวง
สถานการณ์น้ำท่วมในหลายพื้นที่ของประเทศไทยในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา จากฝนตกหนักต่อเนื่องและข้อจำกัดของระบบระบายน้ำในบางพื้นที่ สะท้อนว่าโจทย์ของภัยพิบัติไม่ได้อยู่ที่การรับมือกับ “น้ำท่วม” เพียงอย่างเดียว แต่ครอบคลุมตั้งแต่การเตือนภัย การบริหารสถานการณ์ การประสานงานระหว่างหน่วยงาน ไปจนถึงการฟื้นฟูพื้นที่ให้กลับเข้าสู่ภาวะปกติ
คำถามสำคัญจึงอยู่ที่ว่า ประเทศไทยจะพัฒนาระบบบริหารจัดการภัยพิบัติให้สามารถทำงานได้ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง และใช้ข้อมูลเพื่อช่วยให้การตัดสินใจเกิดขึ้นได้เร็วขึ้นอย่างไร
ผศ.ดร.รุ่งโรจน์ โชคงามวงศ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารสายงานเทคโนโลยีสารสนเทศ บริษัท เรียล สมาร์ท จำกัด (มหาชน) ซึ่งทำงานด้านเทคโนโลยี AI และ Remote Sensing มองว่า “การบูรณาการ” เป็นหัวใจสำคัญ โดยเฉพาะการมีข้อมูลที่เพียงพอ ถูกต้อง และรวดเร็ว เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในสถานการณ์วิกฤต
“ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) สามารถเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญในการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญและผู้บริหารประเมินสถานการณ์และตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น”
เนเธอร์แลนด์ ใช้ AI เสริมแบบจำลองบริหารจัดการน้ำ
เนเธอร์แลนด์เป็นประเทศที่ต้องรับมือความเสี่ยงจากน้ำท่วมมาอย่างต่อเนื่อง จึงพัฒนาระบบบริหารจัดการน้ำแบบบูรณาการ ทั้งเขื่อน คันกั้นน้ำ ประตูกั้นคลื่น ระบบสูบน้ำ รวมถึงแนวคิด “Room for the River” ที่เพิ่มพื้นที่ให้แม่น้ำสามารถรองรับและระบายน้ำได้มากขึ้น
ในปี 2568 Rijkswaterstaat, Deltares, Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) และพันธมิตร ได้พัฒนาแนวทางนำ AI และ Machine Learning มาเสริมแบบจำลองด้านน้ำ เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการคำนวณและทำให้สามารถจำลองสถานการณ์ได้มากขึ้น
แนวทางหนึ่งคือการนำ Machine Learning มาทำงานร่วมกับแบบจำลองที่อาศัยหลักฟิสิกส์ เพื่อช่วยลดเวลาการคำนวณในบางกรณี จากเดิมที่อาจใช้เวลาหลายชั่วโมง ทำให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถประเมินสถานการณ์และเปรียบเทียบทางเลือกได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ญี่ปุ่น ข้อมูลไม่กี่วินาทีอาจสร้างความแตกต่าง
ญี่ปุ่นพัฒนาระบบ Earthquake Early Warning (EEW) อย่างต่อเนื่อง โดย Japan Meteorological Agency (JMA) ใช้ข้อมูลจากเครือข่ายตรวจวัดของ JMA ร่วมกับเครือข่ายของ National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience (NIED) ที่กระจายอยู่ทั่วประเทศ
ระบบตรวจจับคลื่น P-wave ซึ่งเดินทางเร็วกว่าคลื่น S-wave ที่เกี่ยวข้องกับแรงสั่นสะเทือนรุนแรง จากนั้นประมวลผลเพื่อประเมินตำแหน่ง ขนาด และระดับความรุนแรงของแผ่นดินไหว ก่อนส่งคำเตือนไปยังประชาชนและระบบที่เกี่ยวข้อง
อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาในการเตือนล่วงหน้าแตกต่างกันตามระยะห่างจากจุดเกิดเหตุ โดยพื้นที่ใกล้ศูนย์กลางอาจมีเวลาเตือนเพียงเล็กน้อยหรืออาจไม่ทันก่อนแรงสั่นสะเทือนรุนแรงมาถึง
บทเรียนจากญี่ปุ่นจึงไม่ได้อยู่ที่ AI เพียงอย่างเดียว แต่คือการทำให้ ข้อมูล + Sensor + ระบบประมวลผล + ระบบสื่อสาร + กระบวนการตอบสนอง ทำงานต่อเนื่องเป็นระบบเดียวกัน
สหรัฐฯ ใช้ AI ช่วยเฝ้าระวังไฟป่า
ในรัฐแคลิฟอร์เนีย มีการนำ AI มาใช้ช่วยตรวจจับไฟป่าผ่านโครงการ ALERTCalifornia ซึ่งมีเครือข่ายกล้องมากกว่า 1,200 ตัวทั่วรัฐ
เมื่อระบบ AI ตรวจพบสิ่งที่อาจเป็นไฟป่าจากภาพ ระบบจะแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ พร้อมข้อมูลระดับความมั่นใจและตำแหน่งโดยประมาณ เพื่อให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบและตอบสนองต่อเหตุการณ์
ข้อมูลของ ALERTCalifornia ระบุว่า ในฤดูกาลแรกของการใช้งาน ระบบตรวจพบไฟมากกว่า 1,200 เหตุการณ์ และสามารถแจ้งเตือนได้ก่อนการรายงานผ่านระบบ 911 มากกว่า 30% ของกรณี
กรณีนี้สะท้อนบทบาทของ AI ในฐานะ “ดวงตาอีกหลายพันคู่” ที่ช่วยเฝ้าระวัง วิเคราะห์ และส่งข้อมูลให้มนุษย์ตัดสินใจได้เร็วขึ้น โดยไม่ได้เข้ามาแทนที่เจ้าหน้าที่
จาก “AI เตือนภัย” สู่ “AI ช่วยตัดสินใจ”
เมื่อย้อนกลับมามองประเทศไทย AI สามารถเข้ามาสนับสนุนการบริหารจัดการภัยพิบัติได้ตั้งแต่ก่อนเกิดเหตุ ระหว่างเกิดเหตุ และหลังเกิดเหตุ
ในกรณีอุทกภัย AI สามารถทำงานร่วมกับแบบจำลองทางอุตุนิยมวิทยาและ แบบจำลองทางอุทกวิทยา (Hydrological Model) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ คาดการณ์ปริมาณฝน วิเคราะห์ระดับน้ำและการไหลของน้ำ ก่อนนำข้อมูลไปสร้าง Scenario Simulation หรือการจำลองสถานการณ์
โจทย์จึงไม่ควรหยุดอยู่ที่คำถามว่า “ฝนจะตกเท่าไร” แต่ต้องต่อยอดไปสู่คำถามว่า
หากฝนตกในปริมาณดังกล่าว น้ำจะไหลไปทางไหน พื้นที่ใดมีความเสี่ยง ระดับน้ำอาจสูงเท่าไร และพื้นที่ใดจะได้รับผลกระทบก่อน
ระบบยังสามารถจำลองทางเลือก เช่น หากปริมาณฝนเพิ่มขึ้น หากปรับระดับการระบายน้ำ หรือหากเปลี่ยนการทำงานของเครื่องสูบน้ำและประตูระบายน้ำ ผลกระทบในแต่ละพื้นที่จะเปลี่ยนแปลงอย่างไร
ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปสนับสนุนการวางแผนระบายน้ำ การบริหารเครื่องสูบน้ำและประตูระบายน้ำ การเตรียมพื้นที่รองรับน้ำ รวมถึงการแจ้งเตือนและเตรียมความพร้อมของประชาชนในพื้นที่เสี่ยง
เชื่อม Sensor สู่ “ภาพเดียวกัน” ของทั้งประเทศ
อีกโจทย์สำคัญคือการเชื่อมโยงข้อมูลจาก Sensor ในระดับพื้นที่ ตั้งแต่ตำบล อำเภอ จังหวัด ไปจนถึงระดับประเทศ
ข้อมูลปริมาณฝน ระดับน้ำ เขื่อน อ่างเก็บน้ำ ประตูระบายน้ำ ระบบสูบน้ำ การจราจร ภาพจาก CCTV หรือโดรน รวมถึงข้อมูลจากประชาชน สามารถนำมาบูรณาการและวิเคราะห์ร่วมกันได้
หากข้อมูลจากหน่วยงานต่าง ๆ สามารถเชื่อมโยงกันได้ AI จะช่วยประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อสร้าง “ภาพสถานการณ์เดียวกัน” หรือ Common Operating Picture ทำให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องมองเห็นสถานการณ์จากข้อมูลชุดเดียวกัน และสามารถประสานงานได้รวดเร็วขึ้น
แนวคิดนี้เป็นการยกระดับจาก Early Warning System ที่ตอบว่า “กำลังจะเกิดอะไรขึ้น” ไปสู่ Decision Support System ที่ช่วยตอบต่อว่า “แล้วเราควรทำอะไร”
อย่างไรก็ตาม AI ไม่ควรเป็นผู้ตัดสินใจ แต่ควรทำหน้าที่รวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ จำลองสถานการณ์ และนำเสนอทางเลือก เพื่อสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญและผู้มีอำนาจตัดสินใจ
ทุกนาทีของการตัดสินใจ อาจหมายถึงความเสียหายที่ลดลง
ความสำคัญของระบบดังกล่าวเห็นได้ชัดจากผลกระทบทางเศรษฐกิจจากสถานการณ์อุทกภัยระหว่างวันที่ 25–29 กันยายน 2569 ซึ่งศูนย์พยากรณ์เศรษฐกิจและธุรกิจ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย ประเมินผลกระทบในพื้นที่กรุงเทพมหานครและ 26 จังหวัด
กรณีฐานประเมินผลกระทบไว้ประมาณ 12,283 ล้านบาท หรือ 0.066% ของ GDP ทั้งปี
ตัวเลขดังกล่าวเป็นการประเมินผลกระทบจากกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่หยุดชะงัก และยังไม่รวมความเสียหายต่อทรัพย์สิน เช่น ที่อยู่อาศัย ยานพาหนะ สินค้าคงคลัง และผลผลิตทางการเกษตร
ภัยพิบัติอาจเป็นสิ่งที่มนุษย์ไม่สามารถหยุดไม่ให้เกิดขึ้นได้ทั้งหมด แต่ระบบข้อมูลและเทคโนโลยีสามารถเข้ามาช่วยลดโอกาสที่ความเสียหายจะขยายวงกว้างเกินความจำเป็น
“เราไม่สามารถหยุดภัยพิบัติได้ แต่เราสามารถลดความเสียหายไม่ให้ลุกลามได้ หากรู้จักนำเครื่องมือและเทคโนโลยีที่มีอยู่มาทำงานร่วมกันอย่างบูรณาการ นำ AI มาช่วยบริหารจัดการข้อมูล วิเคราะห์ ประมวลผล และสร้างทางเลือก เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญและผู้มีอำนาจตัดสินใจเห็นสถานการณ์เดียวกัน และสามารถตัดสินใจได้ทันเวลา เพื่อลดความสูญเสียทั้งทางเศรษฐกิจและสังคม”