05 Aug คาดการณ์และรับมือภัยธรรมชาติได้แม่นยำ ด้วยพลังของ GIS และ AI

ในอดีต ชาวนาและชาวเรือมักใช้กังหันลมดูทิศลมเป็นเครื่องมือคาดการณ์สภาพอากาศแบบง่าย ๆ เช่น หากลูกศรหมุนเปลี่ยนจากทิศตะวันออกไปตะวันตกอย่างกะทันหัน นั่นอาจหมายถึงพายุที่กำลังก่อตัวอยู่ไม่ไกล

แต่วันนี้ เทคโนโลยีที่ก้าวล้ำอย่าง GIS (Geographic Information System) ผสานกับ AI (Artificial Intelligence) ได้ยกระดับความสามารถด้านการพยากรณ์ไปอีกขั้น ไม่เพียงบอกได้ว่า สภาพอากาศจะเกิดขึ้นที่ไหน แต่ยังสามารถประเมินความเสี่ยงต่อทรัพย์สินหรือโครงสร้างพื้นฐานแต่ละแห่งได้อย่างแม่นยำ

องค์กรด้านสาธารณูปโภค โทรคมนาคม น้ำมันและก๊าซ ประกันภัย และอีกหลายอุตสาหกรรม ใช้ Geographic Information System (GIS) เพื่อทำแผนที่และวิเคราะห์ผลกระทบจากสภาพอากาศ และเมื่อผนวกความสามารถของ GeoAI ก็สามารถก้าวข้ามจากการประเมินความเสียหายแบบ Reactive ไปสู่การป้องกันความเสี่ยงเชิงรุก (Proactive Risk Mitigation) ช่วยให้องค์กรปกป้องโครงสร้างพื้นฐานสำคัญและรักษาการดำเนินงานได้ แม้ต้องเผชิญภัยธรรมชาติอย่างไฟป่าหรือพายุรุนแรง

เห็นผลกระทบจากพายุ…ก่อนที่มันจะมาถึง

  >>คลิกดู VDO<<  

ตัวอย่างในวิดีโอสาธิตแสดงให้เห็นว่า บริษัทพลังงานไฟฟ้าในอเมริกาเหนือใช้ แดชบอร์ดของ GIS ประเมินจุดที่พายุฤดูหนาวกำลังจะเคลื่อนผ่าน โดยวิเคราะห์การตัดกันของ 3 เงื่อนไขสำคัญ ได้แก่ อุณหภูมิต่ำกว่าจุดเยือกแข็ง, ปริมาณน้ำฝนหรือหิม และลมแรง เมื่อเงื่อนไขเหล่านี้มารวมกัน จะเกิดปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “สายไฟแกว่ง” (galloping) ซึ่งอาจทำให้เสาไฟฟ้าหักหรือล้ม ส่งผลให้เกิดไฟดับเป็นวงกว้าง

จากการวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศในอดีตและตำแหน่งโครงข่าย AI ประมวลผลข้อมูลจากสภาพอากาศในอดีต และตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของสายส่งไฟฟ้า พบว่ามีความเสี่ยง สูงถึง 88% ที่ปรากฏการณ์นี้จะเกิดขึ้นในพื้นที่ Walworth County รัฐวิสคอนซิน

เจ้าหน้าที่สามารถใช้แดชบอร์ด GIS ค้นหาจุดเสี่ยงทั่วภูมิภาคได้อย่างอัตโนมัติ เช่น ค้นหาเส้นทางไฟฟ้าที่มีโอกาสเสียหายเกิน 60% และแจ้งเตือนทีมในพื้นที่ให้เตรียมรับมือไว้ล่วงหน้า เพื่อลดระยะเวลาไฟดับ และลดผลกระทบต่อประชาชน

หลังจากเหตุการณ์ผ่านไป นักวิเคราะห์ GIS ยังสามารถตรวจสอบความแม่นยำของโมเดล และนำผลลัพธ์ไป ปรับปรุงความสามารถของ AI ให้แม่นยำยิ่งขึ้นในอนาคต

เปลี่ยนข้อมูลเป็นการตัดสินใจล่วงหน้า

ความสามารถในการคาดการณ์เชิงลึกด้วย AI ไม่ได้จำกัดแค่พายุฤดูหนาวเท่านั้น องค์กรสามารถประยุกต์ใช้กับความเสี่ยงประเภทอื่นได้หลากหลาย เช่น อุตสาหกรรมป่าไม้ คาดการณ์ความเสี่ยงไฟป่าโดยวิเคราะห์ความชื้น ชนิดพืชพรรณ อุณหภูมิ และปริมาณฝน หรือธุรกิจอสังหาริมทรัพย์  ประเมินความเสี่ยงน้ำท่วมจากฝนตกหนัก ระดับน้ำขึ้นสูง การกัดเซาะชายฝั่ง และคลื่นพายุซัดฝั่ง ในกรณีตัวอย่างนี้ ระบบ AI ของ IBM Watson ถูกนำมาใช้ควบคู่กับ GIS เพื่อวิเคราะห์พายุ ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น

GeoAI จึงเป็นเสมือนเครื่องมือ “ป้องกันก่อนเกิด” ที่ช่วยให้ผู้นำองค์กรสามารถปกป้องสินทรัพย์สำคัญที่สุดของตนได้ ด้วยการระบุตำแหน่งเสี่ยงล่วงหน้าก่อนภัยพิบัติจะมาถึง เปลี่ยนจากการแก้ปัญหาเฉพาะหน้าแบบสิ้นเปลือง ไปสู่การเตรียมพร้อมเชิงกลยุทธ์ที่แม่นยำและคุ้มค่ามากกว่า

.