04 พ.ย. รวมเคส AI + GIS พลิกโฉมการรับมือภัยพิบัติและ Climate Change ได้อย่างเหนือชั้น

GeoAI: พลังแห่ง AI และ GIS เพื่อโลกที่พร้อมรับมือภัยพิบัติและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

ในยุคที่โลกเผชิญความท้าทายจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอย่างรุนแรง ทั้งพายุ น้ำท่วม ภัยแล้ง หรือไฟป่า หน่วยงานภาครัฐและเอกชนต่างต้องเร่งหาแนวทางใหม่เพื่อ “คาดการณ์” และ “ตอบสนอง” ต่อเหตุการณ์ที่ส่งผลกระทบต่อชีวิตผู้คนและเศรษฐกิจได้อย่างทันท่วงที

เทคโนโลยี GeoAI หรือการผสานพลังของ Artificial Intelligence (AI) และ Geographic Information System (GIS) จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ฉลาดขึ้น แม่นยำขึ้น และทำงานได้เร็วขึ้นกว่าที่เคย ทำให้องค์กรสามารถ “เข้าใจสถานการณ์จากมุมมองเชิงพื้นที่” พร้อม “วิเคราะห์แนวโน้มในอนาคต” ได้อย่างแม่นยำ

GeoAI ทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างภาพถ่ายดาวเทียม ภาพโดรน หรือข้อมูลสภาพภูมิอากาศ สามารถถูกประมวลผลและแปลงให้เป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่นำไปใช้จริงได้ — ตั้งแต่การวางแผนเชิงป้องกัน ไปจนถึงการตอบสนองในภาวะวิกฤต

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างกรณีศึกษาจากทั่วโลกที่สะท้อนให้เห็นว่า AI + GIS ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือทางเทคโนโลยี แต่คือ “แนวทางใหม่ของการบริหารจัดการภัยพิบัติและการรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ” อย่างมีประสิทธิภาพ

คาดการณ์ความเสี่ยงด้านภูมิอากาศล่วงหน้า (AT&T, USA)

บริษัทโทรคมนาคมระดับโลกอย่าง AT&T ได้นำ AI และ Location Intelligence เข้ามาช่วยวิเคราะห์และจำลองแนวโน้มความเสี่ยงจากสภาพภูมิอากาศ เช่น พายุ น้ำท่วม และอุณหภูมิที่สูงขึ้น ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อโครงข่ายสื่อสารและอุปกรณ์ที่มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ทั่วโลก

ด้วยการร่วมมือกับ Argonne National Laboratory บริษัทสามารถสร้างแบบจำลอง (Simulation) ที่คาดการณ์ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ในช่วง 30 ปีข้างหน้า เพื่อประเมินว่าสถานีฐานหรือโครงสร้างใดควรได้รับการป้องกันหรือย้ายออกจากพื้นที่เสี่ยง ระบบ AI จะช่วยประมวลข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งภูมิประเทศ ภูมิอากาศ และปัจจัยทางกายภาพ เพื่อแสดงผลเป็นแผนที่ความเสี่ยง (Climate Risk Map) ที่แม่นยำ

ผลลัพธ์คือองค์กรสามารถตัดสินใจเชิงรุก วางแผนการลงทุน และบริหารห่วงโซ่อุปทานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะที่เมืองและหน่วยงานท้องถิ่นเองก็สามารถใช้ข้อมูลเดียวกันในการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานเพื่อลดผลกระทบในอนาคตได้เช่นกัน

ติดตามการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่โลกแบบใกล้เคียงเวลาจริง (Microsoft, Impact Observatory)

Impact Observatory ร่วมกับ Esri และ Microsoft ได้นำเทคโนโลยี GeoAI มาพัฒนาแผนที่ Land Cover ระดับโลกที่สามารถอัปเดตและตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของสภาพพื้นผิวโลกได้อย่างต่อเนื่อง

ด้วยการใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม ความละเอียดระดับ 10×10 เมตร AI สามารถจำแนกประเภทพื้นที่ เช่น ป่าไม้ พื้นที่เพาะปลูก เมือง น้ำ หรือพื้นที่ชุ่มน้ำ ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ช่วยให้นักวิจัยและหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อมสามารถมองเห็นการเปลี่ยนแปลง เช่น การตัดไม้ทำลายป่า หรือการขยายตัวของเมือง ได้แทบจะในเวลาจริง

ความสามารถนี้เปิดโอกาสใหม่ในการวางแผนด้าน Climate Action — ตั้งแต่การจัดการพื้นที่อนุรักษ์ การบริหารทรัพยากรน้ำ ไปจนถึงการพัฒนาเกษตรกรรมที่ยั่งยืน เพราะเมื่อเรามองเห็นการเปลี่ยนแปลงในเชิงพื้นที่อย่างต่อเนื่อง ก็สามารถคาดการณ์แนวโน้มและวางมาตรการตอบสนองได้รวดเร็วกว่าเดิมหลายเท่า

การใช้โดรนและ AI เพื่อช่วยเหลือผู้ประสบภัยน้ำท่วม (World Food Programme ประเทศโมซัมบิก)

ในปี 2019 ประเทศโมซัมบิกเผชิญพายุไซโคลน 2 ลูกที่สร้างความเสียหายรุนแรงต่อพื้นที่การเกษตรกว่า 800,000 เฮกตาร์ และทำให้ประชาชนกว่า 2 ล้านคนขาดแคลนอาหารและที่อยู่อาศัย องค์การอาหารโลกแห่งสหประชาชาติ (WFP) จึงนำโดรนเข้ามาช่วยเก็บภาพพื้นที่น้ำท่วมเพื่อค้นหาผู้รอดชีวิตและวางแผนช่วยเหลือ

AI และ Location Intelligence ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ภาพจากโดรนแบบอัตโนมัติ แทนการให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบภาพด้วยตาเปล่าซึ่งใช้เวลานาน ระบบสามารถตรวจจับผู้คนที่ติดอยู่ในน้ำ ประเมินความเสียหายของอาคาร ถนน และสะพานได้อย่างรวดเร็ว และนำข้อมูลเหล่านั้นเข้าสู่ระบบแผนที่แบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์คือระยะเวลาการแจ้งเตือนและสั่งอพยพลดลงจากเดิมที่ใช้เวลาหลายวัน เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมงก่อนที่น้ำจะเข้าท่วมพื้นที่จริง GeoAI ช่วยให้หน่วยงานช่วยเหลือสามารถจัดสรรทรัพยากรได้ตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การประเมินความเสียหายจากไฟป่าด้วย Deep Learning Model (Lahaina Wildfires, ฮาวาย, สหรัฐอเมริกา)

เหตุการณ์ไฟป่าครั้งใหญ่ที่เมือง Lahaina รัฐฮาวาย ในปี 2023 สร้างความเสียหายอย่างหนักและต้องการการประเมินความเสียหายอย่างเร่งด่วน

Esri ได้พัฒนาโมเดล Deep Learning สำหรับประเมินความเสียหาย (Damage Assessment Model) เพื่อช่วยระบุอาคารที่ถูกทำลายหรือยังคงอยู่ได้จากภาพถ่ายดาวเทียมและภาพถ่ายทางอากาศ โมเดลนี้สามารถจำแนกความเสียหายได้ด้วยความแม่นยำกว่า 95% ภายในเวลาอันสั้นจากที่เคยต้องใช้หลายชั่วโมงในการสำรวจภาคสนาม ระบบยังสามารถผสานข้อมูลอาคาร (Building Footprints) เข้ากับผลการวิเคราะห์ เพื่อระบุจำนวนอาคารที่เสียหายและประเภทการใช้งาน เช่น บ้าน ที่ทำงาน หรือสิ่งปลูกสร้างสำคัญ ข้อมูลดังกล่าวถูกแสดงผลผ่าน ArcGIS Dashboard เพื่อให้หน่วยงานบรรเทาสาธารณภัยสามารถมองเห็นพื้นที่เสียหายและจัดลำดับความสำคัญในการเข้าช่วยเหลือได้ทันที

ถือเป็นตัวอย่างของการใช้ GeoAI เพื่อยกระดับการจัดการภัยพิบัติในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การประเมิน จัดลำดับ ไปจนถึงการฟื้นฟู GeoAI ในกรณีนี้ช่วยลดเวลาการประเมินจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง พร้อมให้ข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจแก่หน่วยงานบรรเทาสาธารณภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพและทันต่อสถานการณ์จริง

GeoAI กับอนาคตของการบริหารจัดการภัยพิบัติและสภาพภูมิอากาศ

เทคโนโลยี GeoAI กำลังเปลี่ยนวิธีที่โลกของเราตอบสนองต่อภัยพิบัติและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ จากการ “สังเกตและตอบสนอง” ไปสู่การ “คาดการณ์และป้องกัน” ได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนรับมือพายุ การตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่า การช่วยเหลือผู้ประสบภัยน้ำท่วม หรือการประเมินความเสียหายจากไฟป่า — GeoAI ได้พิสูจน์แล้วว่าสามารถช่วยลดเวลา ลดความสูญเสีย และเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจเชิงข้อมูลได้อย่างแท้จริง

ในอนาคต เมื่อข้อมูลและเทคโนโลยีมีความละเอียดและเข้าถึงง่ายขึ้น GeoAI จะยิ่งเป็นเครื่องมือสำคัญที่ทำให้มนุษย์สามารถอยู่ร่วมกับโลกได้อย่างสมดุล ปลอดภัย และยั่งยืนมากขึ้น

.