Digital Twin แบบจำลองเมืองเสมือนจริง คาดการณ์รับมือภัยพิบัติล่วงหน้า

19

ทำความรู้จัก Digital Twin แพลตฟอร์มแบบจำลองเหมือนจริงที่คาดการณ์การเกิดภัยพิบัติในอนาคต ช่วยการตัดสินใจที่แม่นยำ ทันเวลา และลดความสูญเสีย

ผศ.ภวิสร ชื่นชุ่ม อาจารย์ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย บรรยายในงานเสวนา TED TALK: Global Call for Climate Action เนื่องในโอกาสวันสิ่งแวดล้อมโลก หัวข้อ “พลิกโฉมการบริหารความเสี่ยงภัยพิบัติไทยด้วย Digital Twin” โดยได้อธิบายถึงว่า Digital Twin ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแบบจำลองที่ถูกพูดถึงกันมากในขณะนี้ ซึ่งจะออกแบบมาใช้สำหรับการบริหารความเสี่ยงแบบคาดการณ์ภัยพิบัติได้ล่วงหน้า

แพลตฟอร์มแบบจำลองนี้จะมีการใส่ข้อมูลพื้นที่เสี่ยงและออกแบบมาให้เสมือนจริง สามารถมองเห็นสถานการณ์ที่จะเกิดล่วงหน้า ผู้บริหารสามาถใช้ประกอบการตัดสินใจได้ทันเวลา และสามารถฟื้นตัวจากสถานรการณ์ภัยนั้นๆ ได้เร็ว

 

Digital Twin จึงเป็นเครื่องมือสำคัญในการยกระดับการบริหารความเสี่ยงภัยพิบัติของประเทศไทยที่จะป้องกันความเสี่ยงก่อนเกิดเหตุ ตัดสินใจได้ทันเวลา บนข้อมูลที่แม่นยำ ลดความสูญเสียต่อชีวิตและทรัพย์สิน ลดต้นทุนและผลกระทบทางเศรษฐกิจ เสริมสร้างความยั่งยืนและความพร้อมของประเทศ

Digital Twin ไม่ใช่โมเดล 3D แต่คือร่างแฝดดิจิทัลของพื้นที่หรือระบบจริงที่สะท้อนภาพปัจจุบัน รับข้อมูลจากโลกจริงและจำลองสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ หรือเป็นการโคลนนิ่งภาพของเมืองจริงๆ ด้วยการนำแผนที่ อาคาร ถนน คลอง ระบบระบายน้ำ ประชากรและพื้นที่เสี่ยงที่ใกล้เวลาจริง ทั้งฝน ระดับน้ำ เรดาร์ ดาวเทียม `IoT และข้อมูลรายงานจากภาคสนามมาสร้างแบบจำลองน้ำท่วม ดินถล่ม ภัยแล้ง ไฟป่า และคลื่นความร้อน

 

“ข้อมูลที่ใส่เข้าไปจะถูกคาดการณ์ออกมาว่าพื้นที่เสี่ยงนั้นจะเกิดขึ้นหรือจำลองภาพสถานการณ์หลายๆ สถานการณ์ล่วงหน้า สามารถประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถตัดสินใจได้แม่นยำและทันเวลา ช่วยลดความสูญเสียชีวิตและทรัพย์สินได้

“นั่นหมายถึงระบบนี้จะสนับสนุนการตัดสินใจหรือช่วยตอบว่าหากสถานการณ์เป็นแบบนี้เราควรทำอะไรก่อนหลังและที่ไหน อย่างเช่น การแจ้งเตือนและเฝ้าระวัง วิเคราะห์และประเมินผลกระทบ วางแผนและมาตรการอพยพ จัดสรรทรัพยากร ติดตามและฟื้นฟูหลังเหตุการณ์ เป็นต้น

 

ประโยชน์จากการใช้ Digital Twin รับมือภัยพิบัติ

1.สามารถโฟกัสพื้นที่ที่จะเกิดภัยพิบัติจริงๆโดยรู้ว่าตำแหน่งว่าว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง

2.ต้องป้อนข้อมูลใส่เข้าไป เช่น ข้อมูลฝน ระดับน้ำ เรดาร์ ดาวเทียม โครงสร้างพื้นฐานต่างๆ ซึ่งรัฐมีฐานข้อมูลทั้งหมดอยู่แล้ว

3.สร้างแบบจำลองได้ทั้งน้ำท่วม ดินถล่ม ภัยแล้ง ไฟป่า

4.ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ หมายถึงจะรู้ข้อมูลล่วงหน้า 3-6 ชั่วโมงข้างหน้าหรือเป็นการเซ็ตฉากทัศน์ในอนาคตว่าจะรับมือกับเหตุการณ์ที่คาดการณืว่าจะเกิดได้อย่างไร

อาจารย์ภวิสร ระบุว่า สำหรับวงจรของ Digital Twin มี 4 ระดับ คือ 1.ก่อนเกิดเหตุ ระบุจุดเสี่ยง ทดสอบฉากทัศน์ ซ้อมแผนและจัดลำดับการลงทุน อย่างเช่น จุดเสี่ยงที่ไหน มีการปรับปรุงระบบระบายน้ำ เครื่องสูบน้ำ ศูนย์พักพิง เป็นการจำลองสถานการณ์และทดสอบแผน 2.ขณะเกิดภัย การคาดการณ์พื้นที่ได้รับผลกระทบล่วงหน้า 3-6 ชั่วโมงและ 24 ชั่วโมง เช่น การจัดการทรัพยากร ปิดถนน แจ้งเตือนประชาชน อพยพ 3.หลังเกิดภัย ประเมินความเสียหาย วางแผนฟื้นฟูและเรียนรู้เหตุการณ์จริงและ 4.ระยะยาว จะใช้ประกอบการวางผังเมือง การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน และเพิ่มภูมิคุ้มกันของพื้นที่

การลำดับเหตุการณ์และคาดการณ์ล่วงหน้า

ก่อนเกิดภัย จะมีชุดข้อมูล เช่น ฝนอนาคต ฝนล่วงหน้า ปริมาณน้ำล่วงหน้า เยอะซึ่งไทยมีข้อมูลมาก แต่ไม่เคยนำ มาใช้แต่ถ้ามี Digital Twin สามารถนำข้อมูลเหล่านี้ใส่ผ่านแบบจำลองต่างๆ สามารถเซ็ตฉากทัศน์ได้ว่าเมืองจะประสบภาวะอะไรถ้าเกิดฝนตกเท่านั้นเท่านี้ น้ำไหลมาจากตรงนี้ เราจะรับมืออย่างไร

ขณะเกิดภัย ไม่ได้หมายถึงเรียลไทม์แต่จะเป็นลักษณะ Near Real Time จะรู้ล่วงหน้าได้ว่าถ้าเกิดฝนตกล่วงหน้า 3- 6 ชั่วโมงด้วยปริมาณเท่านี้เมืองจุดใดสุ่มเสี่ยงที่จะเกิดน้ำท่วมบ้างหรือจะเกิดอะไรบ้างจะช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หลังเกิดภัย สามารถวางแผนต่อได้ว่าจุดที่มีความเสี่ยง มีความรุนแรงขนาดนี้ต้องหาทางวางแผนที่มีประสิทธิภาพในการรับมือในอนาคต

ระยะยาว เช่น การวางแผน 3-5 ปีในการรับมือซึ่งสิ่งที่อยากรู้ก็คือว่าจะลดความสูญเสียได้เท่าไหร่

การจะทำให้ Digital Twin เกิดขึ้น

Digital Twin คือเมืองฝาแฝดที่สามารถจำลองสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้จริงและจะช่วยให้ผู้บริหารและผู้ปฏิบัติงานสามารถวางแผนได้ว่าเขาจะต้องทำอะไร ณ ตำแหน่งใดในเมือง

องค์ประกอบของ Digital Twin 1.ข้อมูล เช่น ข้อมูลฝน ระดับน้ำ เรดาร์ ดาวเทียม IoT ข้อมูลภาคสนามและข้อมูลจากประชาชน 2.แบบจำลอง คือแบบจำลองอุทกวิทยา ชลศาสตร์ และข้อมูลอื่นๆ 3.ภาพจำลองของพื้นที่ ระบบระบายน้ำ  ถนนอาคาร โครงสร้างพื้นฐานประชากรในรูปแบบ 2D หรือ 3D สำหรับใช้ประกอบการตัดสินใจ

เช่น การเลือกมาตรการ การเตือนภัย การจัดการทรัพยากรและการวางแผนปฏิบัติการ ซึ่งทั้งหมดนี้ผู้ใช้หรือผู้ตัดสินใจจะต้องอยู่บนพื้นฐานของคำว่า Human in-the-loop หมายถึง Digital Twin นั้นคือระบบช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ แต่คนที่ตัดสินใจจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อการตัดสินใจนั้นๆ อย่าโทษระบบเพราะระบบเป็นแค่เครื่องมือ

ตัวอย่างระบบ Digital Twin

ตัวอย่างน้ำท่วม การใช้ Digital Twin จะรู้ว่า 3-6 ชั่วโมงล่วงหน้าว่าฝนจะตกตรงไหน หนักไหม น้ำมาจากไหน โดยสามารถใส่ข้อมูลฝน น้ำหลาก ระบบระบายน้ำ ระดับน้ำ เพื่อให้ผู้บริหารสูงสุดจนถึงผู้ปฏิบัติงานล่างสุดสามารถเข้าใจข้อมูลทั้งหมดได้ ซึ่งจะทำให้การบริหารจัดการภัยพลิกโฉมทันที

ส่วนระยะยาว จากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในอนาคตก็สามารถใช้ข้อมูลระยะยาวมาใส่ในแบบจำลองและทราบการไหลของน้ำหรือความเปราะบางของน้ำในลักษณะต่างๆได้ซึ่งเมื่อวางแผนล่วงหน้าจะทำให้ทราบข้อมูลว่าอีก 3 ชั่วโมงข้างหน้าเกิดเหตุที่ไหน น้ำลึกเท่าไหร่ กระทบใครบ้างและควรทำอะไรตอนนี้

อย่างเช่น มีคำตอบเพื่อการตัดสินใจว่าถนนเส้นใดควรปิด ชุมชนใดควรแจ้งเตือนก่อน โรงพยาบาลใดมีความเสี่ยง ตั้งแต่ระดับเสี่ยงต่ำ เสี่ยงปานกลาง เสี่ยงสูงเครื่องสูบน้ำควรส่งที่ไหน หรือแบ่งมาตรการออกเป็น A B C เพื่อลดความเสียหาย เช่น A ปกติ B เพิ่มการสูบน้ำ และ C ผันน้ำออกจากพื้นที่

ผศ.ภวิสร กล่าวว่า  Digital Twin จึงเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจจากฉากทัศน์เพื่อจัดการทรัพยากรได้ตรงจุด ลดความเสียหาย และปกป้องประชาชนได้

นอกจากนี้ Digital Twin สามารถยกระดับไปสู่การพัฒนาระบบบริหารความเสี่ยงแบบบูรณาการได้หรือ Multi- Hazard Digital Twin ที่สามารถจำลองสมดุลน้ำได้หรือความต้องการใช้น้ำ ปริมาณน้ำต้นทุน หรือถ้าโฟกัสเรื่องดินถล่มสามารถดูเรื่องฝนสะสม ความลาดชัน ธรณีวิทยา การใช้ที่ดิน หรือกรณีไฟป่าและ PM2.5 สามารถใส่ข้อมูลจุดความร้อน ลม ความชื้นเชื้อเพลิง การเผาในพื้นที่หรือคลื่นความร้อนจะมีข้อมูลเรื่องอุณหภูมิ เกาะความร้อนเมือง ผู้สูงอายุ เด็ก ผู้ป่วย

Digital Twin จะสำเร็จได้ต้องออกแบบ Governance คู่กับ Technology

ต้องใช้เทคโนโลยีทำงานร่วมกับธรรมาภิบาล เพราะ Digital Twin ไม่ใช่โครงการไอที แต่เป็นโครงการที่นำไอทีบวกกับคนเข้าไป คนต้องเข้าใจว่าเทคโนโลยีทำงานอะไรและสามารถวางแผนรับมือภายใต้ด้วย 4 องค์ประกอบหลัก คือ 1.เจ้าภาพระบบ ใครจะเป็นเจ้าภาพระบบนี้ซึ่งหน่วยงานรัฐจะต้องหาว่าใครจะเป็นเจ้าภาพระบบ เป็นคนกำหนดการวางแผนหรือการลงทุนในเรื่องดิจิทัล

2.เจ้าของ ข้อมูลมีเยอะมาก เจ้าของข้อมูลจะต้องพร้อมแชร์ข้อมูลเข้าสู่แพลตฟอร์มซึ่งจะร่วมทำงานกันได้ 3.ผู้ใช้ปฏิบัติการ เช่น ปภ. จังหวัด เทศบาลหน่วยกู้ภัย หน่วยงานด้านน้ำ ที่จะต้องซ้อมแผนและใช้งานจริง หรือระดับผู้ปฏิบัติการสามารถเข้าใจฉากทัศน์ที่ Digital Twin เซ็ตไว้ให้

4.ชุมชนและท้องถิ่น ประชาชนจะต้องเป็นส่วนหนึ่งของระบบนี้ ไม่ใช่เป็นเพียงผู้รับการแจ้งเตือน เนื่องจากชุมชนรู้ข้อมูลจากพื้นที่จริง ต้องสร้างการมีส่วนร่วมของประชาชนเพื่อร่วมลดความเสี่ยงของชุมชน ถ้าชุมชนและท้องถิ่นไม่เข้าใจในตัวระบบจะไม่สามารถรับมือภัยพิบัติได้ ดังนั้นความสำเร็จของ Digital Twin ไม่ได้วัดว่าใครมีข้อมูลมากที่สุด แต่ว่าวัดว่าใครสามารถเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นการลดความเสี่ยงได้จริง

โรดแมป 3 ระยะ

ถ้าจะทำให้ Digital Twin เกิดขึ้นให้ได้จะมีด้วยกัน 3 ระยะ ระยะที่ 1 คือ 6 เดือนหรือ Proof of Value เป็นระยะพิสูจน์ว่าเทคโนโลยีสร้างคุณค่าได้จริง ในระยะนี้เป็นการเลือกพื้นที่นำร่อง 1-2 พื้นที่แล้วลองใช้ข้อมูลใส่เข้าไปในระบบเป็นการเซ็ตฉากทัศน์จะรู้ได้ว่าจะทำงานได้จริงหรือไม่

ระยะที่ 2 คือ 6-18 เดือน หรือ Operational Twin เป็นระยะการยกระดับขึ้นมาด้วยการเชื่อมข้อมูลใกล้เวลาจริงและกำหนดขั้นตอนการตัดสินใจ เช่น อาจจะเป็นจังหวัดที่ใหญ่ขึ้น ข้อมูลที่เยอะขึ้น มีความเรียลไทม์มากขึ้น

ระยะที่ 3 คือ 18-36 เดือน หรือ National Scaling เป็นการทำพื้นที่นำร่องสู่ระบบประเทศหรือเป็นการทำให้ทุกจังหวัดทุกเมืองสามารถไปสู่ Digital Twin ของประเทศได้ แต่อย่างไรก็ตาม ต่อให้เทคโนโลยีล้ำหน้าแค่ไหนก็ต้องมีความเสี่ยงเช่น 1. ความเสี่ยงจากข้อมูลไม่ครบหรือไม่ทันเวลา 2.แบบจำลองต้องสอบเทียบและอธิบายได้ หรือการจำลองผ่านพื้นที่นั้นด้วยค่าทางสถิติที่มีความแม่นยำ

3.ความปลอดภัยไซเบอร์และระบบสำรองถ้าความมั่นคงทางไซเบอร์อ่อนทุกคนสามารถเจาะระบบได้สุดท้ายก็จะมีแฮ็กเกอร์มาทำให้ข้อมูลในการรับมือภัยพิบัติเสียระบบได้

4.ความเหลื่อมล้ำทางน้ำ หมายถึง Digital Twin ไม่ใช่ใช้เฉพาะระดับผู้บริหารระดับประเทศ แต่จะต้องใช้ทั้งส่วนกลาง เมืองใหญ่ และท้องถิ่น รวมถึงประชาชนต้องเข้าใจหรือมีการเข้าถึงที่เท่าเทียมเพื่อลดความเหลื่อมล้ำของข้อมูลกับภาพประชาชนด้วย ดังนั้น Digital Twin เป็น Decision Support ไม่ใช่ Decision Replacement

“ย้ำอีกครั้ง Decision Support คือการสนับการตัดสินใจให้กับผู้บริหารและทุกหน่วยงานในการรับมือภัยพิบัติ แต่ไม่ได้มาแทนที่การตัดสินใจของท่าน”

ผศ.ภวิสร มีข้อเสนอ 5 ประการสำหรับการขับเคลื่อนจากแนวคิดสู่การปฏิบัติแนวทางการยกระดับ Digital Twin เพื่อการบริหารความเสี่ยงภัยพิบัติของประเทศไทย

1.เริ่มจากพื้นที่เสี่ยงสูง และให้เริ่มจากคำถามว่าผู้บริหารตัดสินใจเรื่องอะไรในช่วงวิกฤต

2.สร้างมาตรฐานข้อมูลภัยพิบัติและมีข้อมูล API กลางระหว่างหน่วยงาน ทั้งข้อมูลฝน น้ำ พื้นที่เสี่ยง ประชากร และโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมกันและใช้ร่วมกันได้ เช่น ข้อมูลกรมอุตุฯ กรมชลประทาน ปภ. ท้องถิ่น และหน่วยงานต่างๆ ซึ่งเป็นการบูรนาการข้อมูลกัน

3.ลงทุนในแบบจำลองที่สอบเทียบได้หรือผ่านพื้นที่จริงมา

4.ตั้ง Digital Twin  Sanbox สำหรับจังหวัดหรือเมืองนำร่องเพื่อทดลองระบบจริงกับผู้ปฏิบัติการจริงก่อนขยายผลระดับประเทศ

5.กำหนด KPI เชิงผลลัพธ์ เช่น ลดเวลาการตัดสินใจ ลดความเสียหาย เพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์และเพิ่มความเชื่อมั่นของประชาชนได้แค่ไหน

เป้าหมายสุดท้ายคือประเทศไทยต้องมีระบบมองเห็นความเสี่ยงล่วงหน้าที่ทุกหน่วยงานใช้ร่วมกันได้ เพราะถ้า Digital Twin ถูกออกแบบอย่างถูกต้อง ประเทศไทยจะเปลี่ยนจากการตอบโต้ภัยพิบัติแบบเฉพาะหน้าสู่การบริหารความเสี่ยงแบบคาดการณ์ล่วงหน้า