แผ่นดินไหว เป็นภัยธรรมชาติที่เราแทบจะคาดเดาอะไรไม่ได้เลย แต่กลับสร้างความเสียหายรุนแรงทั้งชีวิตและทรัพย์สินได้ในพริบตา
แต่รู้ไหมครับว่า ในยุคที่ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ฉลาดขึ้นทุกวัน เทคโนโลยีนี้กำลังเข้ามาเปลี่ยนวิธีที่เรารับมือกับแผ่นดินไหวไปอย่างสิ้นเชิง จากที่เคยทำได้แค่รอให้เกิดเหตุแล้วค่อยแก้ไข ตอนนี้ AI กำลังช่วยให้เรา 'ตั้งรับเชิงรุก' ได้อย่างที่ไม่เคยทำได้มาก่อน
ผมก็เป็นหนึ่งในผู้ประสบภัยแผ่นดินไหว วิ่งหนีตายออกจากตึกสูงเช่นเดียวกับอีกหลายคน ในบ่ายวันศุกร์ที่ 28 มีนาคม 2568 และด้วยความอยากรู้ อยากเห็น ในฐานะที่ทำงานที่เกี่ยวข้องกับเรื่อง AI เลยลองค้นคว้าเพิ่มเติมดูว่า AI มันมีประโยชน์และช่วยอะไรเกี่ยวกับภัยธรรมชาติอย่างแผ่นดินไหวได้บ้าง
บทความนี้จะพาไปดูเคสจริงจากทั่วโลกว่า AI ไม่ใช่แค่ตัวช่วยเสริม แต่กำลังกลายเป็น 'หัวใจ' สำคัญในการปกป้องเราจากภัยพิบัติครั้งใหญ่นี้ได้อย่างไร
1. ดวงตาดิจิทัล: AI ส่องความเสียหายหลังแผ่นดินไหว
ลองนึกภาพตามนะครับ แผ่นดินไหวใหญ่เพิ่งสงบลง สิ่งแรกที่ต้องรู้คือ 'เสียหายแค่ไหน' เพื่อจะได้รีบส่งความช่วยเหลือไปให้ถูกจุด นี่แหละครับคือสิ่งที่ AI เก่ง
ระบบประเมินความเสียหายยุคใหม่ใช้สิ่งที่เรียกว่า โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network - CNN) ซึ่งมีความสามารถสูงในการวิเคราะห์ภาพ (Image Analysis)
ทำงานคล้ายๆ 'ดวงตาดิจิทัล' อัจฉริยะ มันสแกนภาพถ่ายดาวเทียมหรือภาพทางอากาศ แล้วชี้เป้าความเสียหายของตึก ถนน หรือแม้แต่ร่องรอยดินถล่มได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมาก
- ที่ฮิโรชิม่า ญี่ปุ่น: นักวิจัยที่นี่สร้างโมเดล CNN ที่ 'มอง' ภาพทางอากาศแล้วบอกได้ว่าตึกไหนพัง เสียหายมากน้อยแค่ไหน แม่นยำถึง 94% แถมใช้เวลาแค่ไม่กี่นาที! เร็วกว่าคนไปเดินสำรวจเยอะ แค่ 24 ชั่วโมงหลังเกิดเหตุ ก็พอมีข้อมูลคร่าวๆ ให้ทีมกู้ภัยตัดสินใจได้แล้ว
- ที่ฮอกไกโด ญี่ปุ่น (2018): หลังแผ่นดินไหวครั้งนั้น มีการใช้ AI ช่วยหาจุดดินถล่ม (Landslide Detection) จากภาพดาวเทียมได้ใน 5 นาที! แม่นยำพอๆ กับตาคน (93%) แต่เร็วกว่าเดิมถึง 5 วัน
- แผ่นดินไหวครั้งใหญ่ ตุรกี-ซีเรีย (2023): เหตุการณ์สะเทือนใจครั้งนั้น AI เข้ามามีบทบาทสำคัญจริงๆ ครับ ระบบวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมจากโครงการ xView2 ช่วยสร้างแผนที่ความเสียหาย (Damage Mapping) ได้เร็วมาก ทำให้ทีมกู้ภัยรู้ว่าต้องพุ่งไปที่ไหนก่อน ช่วยประเมินความเสียหายของโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อวางแผนช่วยเหลือและฟื้นฟูได้อย่างตรงจุด
- โครงการนี้ใช้เทคนิคที่ซับซ้อนขึ้นอย่าง การแบ่งส่วนภาพเชิงความหมาย (Semantic Segmentation) แยกแยะความเสียหายละเอียดถึง 4 ระดับ (No Damage, Minor Damage, Major Damage, Destroyed) ทำให้งานที่เคยใช้เวลาเป็นวันๆ เหลือแค่ไม่กี่ชั่วโมงเท่านั้น
- โครงการ xView2 เป็นความร่วมมือระหว่างกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ (ผ่านหน่วย Defense Innovation Unit) มหาวิทยาลัย Carnegie Mellon (ผ่าน Software Engineering Institute) และยังได้รับการสนับสนุนจากหลายพันธมิตร เช่น Microsoft AI for Good Lab, Berkeley AI Research (BAIR) และ Maxar Technologies ที่ให้ข้อมูลภาพถ่ายและสนับสนุนด้านเทคโนโลยี AI
- โครงการนี้เริ่มดำเนินงานตั้งแต่ปี 2019 เพื่อพัฒนาระบบ AI สำหรับประเมินความเสียหายจากภาพถ่ายดาวเทียมโดยเฉพาะ
Islahiye, Turkey - รูปถ่ายจากดาวเทียมโดยบริษัท Maxar Technologies (ซ้าย) และรูปจาก xView2โดย UC Berkeley/Defense Innovation Unit/Microsoft (ขวา)
(ที่มา : MIT Technology Review)
AI จึงมีส่วนสำคัญอย่างมากที่ทำให้ระบบประเมินความเสียหายหลังเกิดเหตุการณ์ภัยพิบัติ (Damage Assessment Systems) ทำงานได้ฉลาดมากขึ้น
2. เสียงเตือนจาก AI: ผู้พิทักษ์ก่อนภัยมาถึง
ถ้าการประเมินความเสียหายคือการ 'ตั้งรับ' ระบบเตือนภัยล่วงหน้า หรือ Early Warning Systems ก็เปรียบเหมือน 'ผู้พิทักษ์ชีวิต' ด่านหน้าเลยครับ
AI ในระบบนี้ทำหน้าที่เหมือนหูทิพย์ คอย 'ฟัง' สัญญาณแรกสุดของแผ่นดินไหว (คือ คลื่นปฐมภูมิ หรือ P-wave) ซึ่งเดินทางเร็วกว่า คลื่นทุติยภูมิ (S-wave) และ คลื่นพื้นผิว (Surface Waves) ที่เป็นตัวการสร้างความเสียหายรุนแรง พอจับสัญญาณได้ปุ๊บ ระบบ AI จะรีบคำนวณตำแหน่งศูนย์กลาง (Epicenter), ขนาด (Magnitude) และพื้นที่เสี่ยง แล้วส่งเสียงเตือนทันที
- ตัวอย่างที่เห็นภาพชัดคือระบบ ShakeAlert (Earthquake Early Warning - EEW) ที่ใช้กันแถบชายฝั่งตะวันตกของอเมริกา ระบบนี้ใช้ เซ็นเซอร์ตรวจวัดความสั่นสะเทือน (Seismic Sensors) นับพันตัวทำงานร่วมกับ AI พอตรวจเจอ P-wave ปุ๊บ ก็ส่งสัญญาณเตือนไปยังโรงเรียน โรงพยาบาล หรือแม้กระทั่งสั่งการระบบอัตโนมัติให้ทำงาน เช่น หยุดรถไฟ ตัดไฟในจุดเสี่ยง หรือเปิดประตูโรงรถสถานีดับเพลิงให้พร้อม!
- เวลาแค่ไม่กี่วินาทีก่อนการสั่นสะเทือนรุนแรงจะมาถึง อาจหมายถึงชีวิตคนจำนวนมากที่รอดปลอดภัย หรือความเสียหายที่ลดลงได้อย่างมหาศาล (ส่วนเรื่องความแม่นยำในการทำนายล่วงหน้าเป็นสัปดาห์นั้น เป็นอีกส่วนของการวิจัยที่ซับซ้อนกว่า หน้าที่หลักของ ShakeAlert คือการเตือน ทันที หลังตรวจพบ)
3. ถอดรหัสแผ่นดินไหว: เมื่อ AI อ่านใจโลก
ข้อมูลคลื่นไหวสะเทือน (Seismic Data) มันซับซ้อนครับ การวิเคราะห์แบบเดิมๆ อาจมองข้ามสัญญาณสำคัญไป
แต่ AI โดยเฉพาะเทคนิค Machine Learning (ML) ที่เก่งเรื่องการหา 'รูปแบบ' (Patterns) ที่ซ่อนอยู่ กำลังเข้ามาช่วย 'ถอดรหัส' ข้อมูลพวกนี้ได้ลึกซึ้งขึ้น
มันช่วยให้นักวิทยาศาสตร์มองเห็นสัญญาณบอกเหตุล่วงหน้า (Precursor Signals) ที่อาจซ่อนอยู่ ทำนายรูปแบบการเกิด หรือแม้แต่ใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอื่นอย่าง เรดาร์ช่องรับแสงสังเคราะห์ (Synthetic Aperture Radar - SAR) หรือโดรนติดเซ็นเซอร์เพื่อสร้างแผนที่แผ่นดินไหวที่ละเอียดกว่าเดิม
เรื่องน่าสนใจก็มีครับ
- อย่างที่ Los Alamos นักวิจัยใช้ ML ไป 'ฟัง' สัญญาณสั่นสะเทือนจากภูเขาไฟ Kīlauea ที่ฮาวาย จนเจอรูปแบบการสะสม/ปลดปล่อยความเค้น (Stress Loading Cycles) ที่อาจช่วยให้พยากรณ์การปะทุหรือแผ่นดินไหวที่ตามมาได้ดีขึ้น
- ส่วนที่ Stanford ก็มี PhaseNet กับ CRED ที่ได้ไอเดียจากวงการแพทย์และระบบสั่งงานด้วยเสียง มาช่วยตรวจจับเวลาการมาถึงของคลื่น P และ S (P/S Wave Arrival Picking) และแผ่นดินไหวขนาดเล็ก (Microearthquakes) ที่ซ่อนอยู่ในสัญญาณรบกวน (Seismic Noise) ทำให้เราไม่พลาดข้อมูลสำคัญที่เคยหลุดรอดไป
- ในเมืองใหญ่ๆ อย่างโตเกียวหรือลอสแองเจลิส AI ก็มีส่วนช่วยสร้างแบบจำลอง/แผนที่ความเสี่ยง (Risk Modeling/Mapping) ที่แม่นยำขึ้น หรือถึงขั้นทำนายขนาดแผ่นดินไหว (Magnitude Prediction) ได้ใกล้เคียงมากๆ
4. AI ในสนามจริง: เมื่อภัยพิบัติมาเยือน
ทีนี้มาดูตอนเกิดเหตุการณ์จริงกันบ้าง ว่า AI ถูกนำมาใช้ในเหตุการณ์จริงอย่างไร?
- ตุรกี-ซีเรีย (2023): นอกจากระบบวิเคราะห์ภาพดาวเทียมอย่าง xView2 ที่เล่าไปแล้ว ตอนนั้น AI ยังถูกใช้แกะรอยข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อหาว่าใครต้องการความช่วยเหลือเร่งด่วนอยู่ตรงไหน หรือใช้แสดงข้อมูลบนแพลตฟอร์มแผนที่สถานการณ์วิกฤต (Crisis Mapping Platforms) แบบเรียลไทม์
- ปาลู, อินโดนีเซีย (2018): หลังแผ่นดินไหวและสึนามิครั้งใหญ่ ทีมวิจัยใช้เทคนิค AI เช่น โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks - ANN) และ Support Vector Machines (SVM) วิเคราะห์ภาพดาวเทียม สร้างเป็นแผนที่ความเสียหายจากทั้งแผ่นดินไหว สึนามิ ดินถล่ม ช่วยให้วางแผนอพยพและฟื้นฟูได้ตรงเป้า
อนาคตที่ AI จะเข้ามาช่วยได้มากกว่านี้
มองไปข้างหน้า ศักยภาพของ AI ในการรับมือแผ่นดินไหวยังไปได้อีกไกลครับ
ลองคิดดูว่าถ้าเราผสมผสาน AI เข้ากับเซ็นเซอร์จิ๋วๆ หรืออุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ที่กระจายอยู่ทั่วเมือง เราจะได้ข้อมูลที่ละเอียดแบบเรียลไทม์ขนาดไหน
หรือถ้ามี Quantum Computing ที่คำนวณได้เร็วสุดๆ มาช่วยสร้างแบบจำลอง รวมถึงการพัฒนา การประมวลผลแบบเรียลไทม์ (Real-time Processing) ให้เร็วยิ่งขึ้น มันอาจจะทำนายแผ่นดินไหวได้แม่นยำขึ้นอย่างก้าวกระโดดเลยก็เป็นได้
แต่เรื่องก็ไม่ได้ง่ายขนาดนั้น...
ข้อจำกัดและความท้าทายของ AI
แม้ AI จะดูมีแววรุ่ง แต่การนำมาใช้จริงกับแผ่นดินไหวก็ยังมีเรื่องท้าทายอยู่ไม่น้อยครับ ทั้งเรื่องทางเทคนิค ความพร้อมของพื้นที่ และเรื่องของคน
1. ความแม่นยำและข้อมูลที่อาจลำเอียง (Data Bias)
- ระบบเตือนภัยพลาดได้ไหม? - ได้ครับ โดยเฉพาะระบบที่ใช้เซ็นเซอร์จุดเดียว หรือการพยายามทำนายความรุนแรงจากแค่ P-wave อย่างเดียว บางทีก็มี 'สัญญาณหลอก' (False Alarms) เกิดขึ้นได้
- การพัฒนาเทคนิคउदाहरण के लिए การเรียนรู้แบบกลุ่ม (Ensemble Learning) ที่รวมการตัดสินใจจาก AI หลายๆ โมเดลเข้าด้วยกัน อาจช่วยเพิ่มความแม่นยำและลดปัญหานี้ได้, แต่ก็ยังเป็นความท้าทาย อย่าง ShakeAlert เองก็เคยเตือนพลาดมาแล้ว
- ข้อมูลลำเอียง? - โมเดล AI จะเก่งแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับ ข้อมูลที่ใช้สอนมัน (Training Data) ถ้าข้อมูลส่วนใหญ่มาจากประเทศพัฒนาแล้ว พอเอาไปใช้ในพื้นที่อื่นที่สภาพต่างกัน อาจเกิด Geographic Bias หรือปัญหา ข้อมูลไม่สมดุล (Imbalanced Data) ระหว่างแผ่นดินไหวใหญ่กับเล็ก ก็อาจทำให้การทำนายเหตุการณ์รุนแรงมีความแม่นยำน้อยลงได้
2. เทียบเทคโนโลยี:
มองภาพรวม vs เจาะลึกรายละเอียด เวลาใช้ AI ประเมินความเสียหายจากภาพถ่าย ก็มีเทคนิคหลักๆ อยู่ 2 แบบ:
- CNN (แบบที่เล่าตอนต้น): เหมือนคนมองภาพรวมเร็วๆ เก่งเรื่องจำแนกประเภทความเสียหายคร่าวๆ ได้ไว ใช้พลังประมวลผลไม่เยอะ แต่ก็อาจจะพลาดรายละเอียดเล็กๆ หรือบอกขอบเขตเป๊ะๆ ไม่ได้
- Semantic Segmentation (แบบที่ xView2 ใช้): อันนี้เหมือนการมองแบบเจาะลึกระดับพิกเซล ระบุขอบเขตความเสียหายได้แม่นยำกว่ามาก เหมาะกับการทำแผนที่ละเอียดๆ แต่ก็ต้องใช้เวลาและพลังประมวลผลมากกว่า และต้องการข้อมูล Training คุณภาพสูงที่มีการกำกับรายละเอียด (Annotated Data)
3. ความท้าทายในการใช้งานจริง:
- โครงสร้างพื้นฐานพร้อมไหม? - พื้นที่ห่างไกลอาจยังไม่มีอินเทอร์เน็ตแรงๆ หรือไฟฟ้าที่เสถียรพอให้ระบบทำงานได้ตลอดเวลา
- การพัฒนาเทคโนโลยีอย่าง Edge Computing ซึ่งช่วยให้ประมวลผลข้อมูลที่เซ็นเซอร์หรืออุปกรณ์ปลายทางได้โดยตรง อาจเป็นทางออกหนึ่งสำหรับพื้นที่ที่การเชื่อมต่อไม่เสถียร, แต่ก็ยังมีความท้าทายเรื่องงบประมาณและบำรุงรักษาอยู่ดี
- คนใช้เป็นหรือเปล่า? - ต้องมีการฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ให้ใช้ระบบเป็น ดูแลรักษาได้ และต้องคอยอัปเดตความรู้เรื่อยๆ เพราะเทคโนโลยีมันไปเร็ว
- จะเชื่อมกับระบบเก่าได้ยังไง? - การ เชื่อมต่อระบบ (System Integration) เอาระบบ AI ใหม่ไปต่อกับ ระบบเดิม (Legacy Systems) ที่มีอยู่ อาจไม่ใช่เรื่องง่าย ต้องดูเรื่อง ความเข้ากันได้ (Interoperability) และความปลอดภัยของข้อมูลด้วย
บทสรุป: AI จาก 'ผู้ตั้งรับ' สู่ 'เพื่อนร่วมทาง' สู้ภัยแผ่นดินไหว
จะเห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือไฮเทคอีกต่อไปแล้ว แต่กำลังกลายเป็น 'เพื่อนร่วมทาง' คนสำคัญที่ช่วยให้เรารับมือกับแผ่นดินไหวได้ดีขึ้นจริงๆ
ตั้งแต่การประเมินความเสียหายที่รวดเร็วเหมือนติดปีก การเตือนภัยที่ช่วยซื้อเวลาอันมีค่า ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ลึกซึ้งขึ้น
แต่แน่นอนว่าทุกอย่างยังมีช่องว่างให้พัฒนา ทั้งเรื่องเทคนิค ความพร้อมของพื้นที่ และการพัฒนาคน
แล้วเราจะเดินหน้าต่ออย่างไร?
การจะทำให้ AI เป็นพลังช่วยปกป้องเราจากแผ่นดินไหวได้อย่างเต็มศักยภาพ ต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกคนครับ ทั้งภาครัฐและเอกชนต้องจริงจังกับการลงทุนวิจัยและพัฒนา ทำให้เทคโนโลยีแม่นยำขึ้น ลดความลำเอียง และใช้งานได้จริงแม้ในพื้นที่ขาดแคลน
การแบ่งปันความรู้และเทคโนโลยีระหว่างประเทศก็สำคัญไม่แพ้กัน เพราะนี่คือปัญหาระดับโลก ขณะเดียวกัน การให้ความรู้กับประชาชนให้เข้าใจและใช้ประโยชน์จากระบบเตือนภัยต่างๆ รวมถึงการพัฒนาคนให้พร้อมใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ก็เป็นหัวใจสำคัญที่จะช่วยให้เราทุกคนก้าวไปสู่อนาคตที่ปลอดภัยจากแผ่นดินไหวได้มากยิ่งขึ้น ด้วยพลังของ AI ครับ
แหล่งอ้างอิง
1. ShakeAlert System
2. xView2 Project
- xView2 Official Website
- GitHub Repository - xView2 First Place
- GitHub - xView2 Challenge Code (ethanweber)
- Ultralytics YOLO Docs - xView Dataset
- IBM - The xView2 AI Challenge
- Defense Innovation Unit - xView Challenge
- Fast.ai Forums - xView2 Project
- xView Dataset Official Website
- Remote Sensing Research -- xView2 Paper
3. Stanford AI Models
4. แผ่นดินไหวตุรกี-ซีเรีย ปี 2023
- USGS Event Page
- UN Disaster Assessment -- OCHA
- Planet -- Response to Earthquakes
- MIT Technology Review -- AI in Disaster Response
5. แผ่นดินไหวฮอกไกโด ปี 2018
7. Los Alamos National Laboratory
8. Hiroshima University