กว่าจะเข้าเนื้อหากันจริงๆก็เข้าไปตอนที่สองแล้ว คนที่อยากรู้แนวคิดเรื่องอากาศก็อย่าเพิ่งบ่นกันไปนะครับ (ถึงบ่นผมก็ทำยังไม่เปลี่ยนอะไร ฮ่าๆๆ)
แบไต๋ตอนนี้เป็นแนวคิดง่ายๆครับ ขอพูดถึงบริบทของ Now casting หรือการพยากรณ์อากาศล่วงหน้าในระดับ5นาทีถึงครึ่งชั่วโมง มุมหนึ่งคือการป้องกันหรือผลกระทบไม่มากนัก แต่อีกมุมหนึ่งคือมีความแม่นยำระดับสูงมาก(เพราะมันอยู่ใกล้ตัวและเห็นแนวโน้มได้ง่าย) ประเด็นอยู่ที่ว่าแล้วจะเอาข้อมูลสภาพอากาศมาจากไหนล่ะ? ในเมื่อสถานีตรวจอากาศของเรายังไม่ครอบคลุมทุกพื้นที่? และหากจะให้มีการติดตั้งอุปกรณ์ตรวจวัดทั่วทุกพื้นที่ก็ต้องใช้งบประมาณและเวลามหาศาล
แนวคิดของเราคือ การให้ “คน” เป็นผู้รายงานสภาพอากาศ!!!
เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้นลองนึกถึงการ “ตะโกนบอกข่าวกันเป็นทอดๆ” ครับ และเปลี่ยนให้ใช้มือถือทุกเครื่องยกขึ้นถ่ายรูปท้องฟ้าแทนการตะโกน แล้วให้โปรแกรมในกล้องสามารถระบุได้ว่าเมฆที่เห็นอยู่นั้นเป็นชนิดใดก่อนทำการถ่ายรูป เมื่อมีการรายงานเข้ามาในระบบส่วนกลาง ระบบจะรู้เองว่ารูปนั้นถ่ายที่ไหน(ผ่านGPSของโทรศัพท์มีความปลอดภัยด้านความเป็นส่วนตัว) เวลาใด ทิศทางใด และเกิดเมฆแบบใด
เหมือนคนหนึ่งคนพูดว่า “บ้านฉันมีเมฆครึ้ม/มีอากาศแบบนี้นะ” เมื่อร้อยคน พันคนรายงานเข้ามาตามจุดต่างๆ ที่กระจายกันทั่วพื้นที่ โดยมีการสร้างจุดข้อมูลอาศัยตำแหน่งพิกัดเป็นหลัก แล้วสร้างจุดข้อมูลลงไปในแผนที่เมืองนั้นๆ ระบบส่วนกลางก็สามารถรู้ได้ว่าท้องฟ้า ณ เวลาและสถานที่แห่งนั้น มีสภาพอาอาศและปรากฏการณ์ท้องฟ้าลักษณะใด ยิ่งเมื่อประมวลผลร่วบกับข้อมูลสภาพอากาศจากแหล่งอื่นๆ ยิ่งทำให้โมเดลสภาพอากาศในพื้นที่นั้นแม่นยำยิ่งขึ้น
โดยความยากมีอยู่หลายประเด็น ประเด็นแรก คือการระบุ/บ่งชี้ชนิดของเมฆ โดย “เมฆ” สามารถเกิดขึ้นได้หลายชนิด โดยเมฆแบ่งออกเป็น 3 ชั้นหลัก ตามความสูงเหนือพื้นดิน ซึ่งมีความยากในการระบุชนิด หากเกิดเมฆที่ซับซ้อนไม่ใช่ชนิดพื้นฐาน จึงจำเป็นต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญมาร่วมทำงานและสอนเครื่องจักรให้เรียนรู้ (Machine Learning) ให้ทำงานได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
ประเด็นที่สองการจัดการกับข้อมูล Input ที่เข้ามาในระบบ เพราะกล้องถ่ายรูปที่มีระบบอัจฉริยะสร้างความฟุ้งฟิ้งให้ใบหน้า อาจไปจัดการกับรายละเอียดของรูปเมฆที่ส่งเข้ามาด้วย รวมไปถึงฟิวเตอร์ต่างๆ องศามุมที่ยกกล้องขึ้นถ่าย และทิศทางของ ภาพ นั้นๆ ฯลฯ
แนวคิดนี้จะเห็นผลชัดเจนก็ต่อเมื่อมีฝนตก!!!
“เมื่อมีฝนตกที่บริเวณA ซึ่งมีพื้นที่ติดกับ B,C และD ผู้คนทั้ง 4 พื้นที่ต่างรายงานเข้ามา
- คนในพื้นที่ A รายงานว่าฝนตกหนัก ไม่มีลม
- คนในพื้นที่ B รายงานว่าฝนตกหนัก มีลมเล็กน้อย
- คนในพื้นที่ C รายงานว่าฝนตกเล็กน้อย มีลมพัดรุนแรง
- คนในพื้นที่ D รายงานว่ามีเมฆฝนชัดเจน และยังไม่ตก มีลมพัดแรง
ข้อมูลเหล่านี้จะถูกประมวลผลจนออกมาเป็นขนาดของพื้นที่ที่ฝนตกในตอนนั้น และเมื่อนำมาประมวลผลร่วมกับข้อมูลสภาพอากาศอื่นๆเช่น ภาพถ่ายดาวเทียม สถานีตรวจวัดของกรมอุตุนิยมวิทยา เรดาห์ฝน เว็บไซต์Windy ที่ขาดไม่ได้คือข้อมูลจากระบบ ARMOGAN (แอบขายนิดนึง) ฯลฯ เพื่อให้ทราบถึงทิศทางที่กำลังจะเคลื่อนตัวของฝน และข้อมูลดังกล่าวจะถูกแจ้งเตือนไปยังพื้นที่ที่อยู่ใกล้เคียงกันว่า “ฝนกำลังจะตกไปในทิศทางนั้น” ได้ล่วงหน้า
หากจะเปรียบว่า “ยืมมือคนอื่น” มาช่วยงานก็คงไม่ผิดนัก แต่การยืมมือครั้งนี้ทุกคนได้ประโยชน์มากกว่าที่คิด และขอเปลี่ยนคำเป็นการ “ขอความร่วมมือ” ดูจะเข้าท่ากว่า เพราะข้อมูลชุดเดียวกันสามารถทำอะไรได้มากมาย และยังสร้าง “ผลกระทบ” มากกว่าที่ผู้ส่งเพียงข้อความว่าฝนตกอีกมาก
ส่วนของผู้ที่รายงานอาจมีคำถามว่า “ทำไปแล้วได้อะไร” อันนี้เป็นเรื่องของ แบรนด์ การสื่อ และแนวคิดทางธุรกิจที่จะออกมาครับ ลองนึกภาพถ้าหากผู้พัฒนาระบบนี้ได้ทำความร่วมมือกับบริษัทโทรคมนาคมใหญ่ๆ(ก็มีอยู่ไม่กี่ค่ายเนอะ) หรือห้างสรรพสินค้าใหญ่ ให้มีระบบ “รางวัล” หรือแต้มสะสมจากการใช้ระบบ เมื่อไหร่มีการรายงานคุณได้คำขอบคุณ คุณได้แต้มไปใช้ ทั้งในไม่กี่ปี คุณได้พยายกรอากาศที่แม่นระดับหลังคาบ้านของคุณ ทั้งยังช่วยการเกษตรอย่างประเมินค่าไม่ได้ แบบนี้มันก็น่าลองนะครับ
อย่างไรก็ตามเราไม่เคยลืมนิสัยของ “คน” ที่เราหลีกเลี่ยงไม่ได้นั่นคือการ “แจ้งข้อมูลเท็จ” ซึ่งหากระบบนี้เกิดขึ้นจริงจะมีเหตุการณ์แบบนี้เกิดขึ้นอย่างแน่นอน ซึ่งแนวทางพื้นฐานที่น่าจะเป็นไปได้ที่สุดก็คือการ “ตรวจสอบ” จากหลายแหล่งข้อมูล หากมีการรายงานว่าฝนตก 1 คน และมีเมฆครึ้มตามข้อมูลอื่นๆ ก็เป็นไปได้ว่าจะตกจริง แต่เรายังไม่เชื่อ100% จนกว่าจะมีคนที่2 3 4 … มากขึ้นเรื่อยๆในบริเวณใกล้เคียงกัน จึงสามารถยืนยันเข้าใกล้ความจริงได้
และเหตุที่เราเริ่มจากฝนนั้นเพราะเป็นปรากฏการณ์ที่ส่งผลกระทบในหลายๆด้าน ซึ่งในส่วนการขยายผลนั้น รูปภาพเมฆหนึ่งก้อน ณ เวลาหนึ่ง สถานที่หนึ่ง ยังสามารถประเมินและสันนิษฐานได้ถึงสภาพอากาศบริเวณนั้นอีกด้วย เพราะเราพบว่ามวลอากาศขนาดย่อมหลายๆพื้นที่ก็รวมกันเป็นมวลอากาศขนาดใหญ่ที่กำลังก่อตัวไปเป็นรูปแบบอื่นต่อๆไป
หากลองมองในอีกมุมหนึ่ง การพยากรณ์ใดๆก็แล้วแต่คือการคาดการณ์ล่วงหน้า เมื่อถึงเวลาตามที่คาดการณ์ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงจะเป็นไปตามที่พยากรณ์หรือไม่ก็ได้ดังนั้นหากมีการรายงาน “ความจริง” จากหลายพื้นที่ ณ เวลาเดียวกันนั้น ย่อมนำไปสู่การพัฒนาต่อยอดโมเดลการพยากรณ์ให้เแม่นยำขึ้น และ การมีแหล่งยืนยันข้อมูลที่มีการตอบรับแบบเวลาจริง(Real Time) ยิ่งรายงานมากขึ้น ระบบการพยากรณ์ก็ยิ่งแม่นยำขึ้น
ถึงตรงนี้หวังว่าพอจะเห็นภาพกันนะครับ หากใครมีแนวความคิดและต้องการจะทำ แนะนำว่าลงมือได้เลยครับ เราไม่หวงไอเดีย เพราะไม่ว่าใครจะเริ่มก่อนเราทุกคนล้วนได้ประโยชน์ ส่วนทางทีมงานของเราเอง ก็กำลังดำเนินการอยู่เช่นเดียวกัน และเมื่อเห็นผลเมื่อไหร่ เราจะมาอัพเดทอย่างแน่นอน
เพื่อไปให้ถึง ฝัน ที่เราตั้งใจเอาไว้…๙
