เหตุใด AI จึงล้มเหลวในช่วงอุทกภัยเท็กซัสปี 2025: บทเรียนสำคัญสำหรับการจัดการภัยพิบัติ

ในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2025 รัฐเท็กซัสประสบกับอุทกภัยครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ ภัยพิบัติครั้งนี้คร่าชีวิตผู้คนไปมากกว่า ชีวิต 145 และก่อให้เกิดความเสียหายมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ ชุมชนหลายแห่งไม่ได้เตรียมรับมือกับความเร็วและความรุนแรงของน้ำที่เพิ่มขึ้น เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นแม้จะมีความเชื่ออย่างกว้างขวางถึงความสามารถของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อคาดการณ์และจัดการเหตุการณ์ดังกล่าว

หลายปีที่ผ่านมา AI ถูกมองว่าเป็นโซลูชันสำคัญสำหรับการคาดการณ์สภาพอากาศเลวร้าย รัฐบาลและผู้เชี่ยวชาญต่างพึ่งพา AI เพื่อปรับปรุงระบบเตือนภัยล่วงหน้า อย่างไรก็ตาม ในช่วงวิกฤตการณ์นี้ เทคโนโลยีกลับไม่ได้ทำงานตามที่คาดหวัง เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นว่าแม้ AI จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน ข้อจำกัดเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการทำความเข้าใจและแก้ไขอย่างชัดเจน เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยสาธารณะเมื่อเผชิญกับภาวะฉุกเฉินที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศในอนาคต

อุทกภัยเท็กซัสปี 2025: สัญญาณเตือน

เมื่อวันที่ 4 กรกฎาคม พ.ศ. 2025 รัฐเท็กซัสตอนกลางต้องเผชิญกับอุทกภัยครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์สหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ ซอยน้ำท่วมฉับพลันภูมิภาคนี้เคยประสบกับฝนตกหนักมาหลายวันแล้ว แต่ในวันนี้ สภาพอากาศกลับแย่ลงอย่างรวดเร็ว ในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง แม่น้ำกัวดาลูเปก็เพิ่มระดับขึ้นอย่างรวดเร็วจากระดับต่ำกว่า 3 ฟุตถึงมากกว่า 34 ฟุต ในบางพื้นที่ น้ำทะลักท่วมตลิ่ง พัดพาบ้านเรือน ยานพาหนะ และชีวิตผู้คนไป

สภาพอากาศที่ผสมผสานกันอย่างหาได้ยากทำให้เกิดภัยพิบัติครั้งนี้ ความชื้นจากเศษซากพายุโซนร้อนแบร์รีประกอบกับพายุลูกอื่นๆ ที่เคลื่อนตัวผ่านพื้นที่ ดินในภูมิภาคซึ่งแข็งตัวอยู่แล้วจากภัยแล้ง ไม่สามารถดูดซับฝนที่ตกลงมาอย่างกะทันหันได้ ส่งผลให้มีฝนตกหนักกว่า 10 นิ้วในบางพื้นที่ภายในเวลาเพียงสามชั่วโมง มีคนในพื้นที่เพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่เคยเห็นฝนตกหนักขนาดนี้

ชุมชนต่างๆ เช่น เคอร์วิลล์ ได้รับผลกระทบหนักที่สุด มีผู้เสียชีวิตอย่างน้อย 135 คน รวมถึงเด็กและเจ้าหน้าที่ 37 คนจาก ค่ายมิสติกค่ายฤดูร้อนที่ตั้งอยู่ริมแม่น้ำ ชุมชนทั้งหมดถูกน้ำท่วม ธุรกิจหลายแห่งได้รับความเสียหายหรือถูกทำลาย ถนน สะพาน และโครงสร้างพื้นฐานสำคัญพังทลาย ผู้เชี่ยวชาญประเมินความเสียหายรวมระหว่าง 18 ถึง 22 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทำให้เป็นหนึ่งในภัยพิบัติทางธรรมชาติที่มีมูลค่าสูงที่สุดในประวัติศาสตร์ของภูมิภาค

หน่วยบริการฉุกเฉินมีงานล้นมือ กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติออกประกาศเตือนภัยและคำเตือนน้ำท่วมมากกว่า 22 ครั้งในวันก่อนหน้า แต่ระดับน้ำสูงขึ้นเร็วเกินไป ในบางพื้นที่ การพยากรณ์อากาศจากแบบจำลองที่แตกต่างกันให้ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อน ทำให้เกิดความสับสนและทำให้การตัดสินใจอพยพล่าช้า ในหลายเมือง ไซเรนฉุกเฉินไม่ทำงาน ประชาชนจำนวนมากไม่ได้รับการแจ้งเตือนอย่างทันท่วงที ไฟฟ้าดับและปัญหาเครือข่ายมือถือยังทำให้เจ้าหน้าที่กู้ภัยติดต่อประชาชนหรือแบ่งปันข้อมูลได้ยาก

ในช่วงวิกฤต แพลตฟอร์มอย่าง X (เดิมชื่อ Twitter) กลายเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับการอัปเดตข่าวสาร ผู้คนโพสต์วิดีโอและขอความช่วยเหลือ อาสาสมัครใช้ข้อความเหล่านี้เพื่อจัดการช่วยเหลือ อย่างไรก็ตาม โพสต์จำนวนมากไม่ได้รับการตรวจสอบความถูกต้อง ทำให้เกิดความสับสนและบางครั้งก็เผยแพร่ข้อมูลเท็จ

อุทกภัยในปี พ.ศ. 2025 ชี้ให้เห็นถึงข้อบกพร่องสำคัญในระบบรับมือภัยพิบัติของรัฐ เครื่องมือพยากรณ์ไม่สามารถรับมือกับความเร็วของพายุได้ทัน ความล้มเหลวในการสื่อสารและการขาดการประสานงานยิ่งทำให้ความเสียหายรุนแรงขึ้น โศกนาฏกรรมครั้งนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการพัฒนาระบบเตือนภัยล่วงหน้า การวางแผนที่ดีขึ้น และโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้มากขึ้น เพื่อปกป้องชุมชนที่เปราะบางในอนาคต

เหตุใด AI จึงไม่สามารถคาดการณ์น้ำท่วมเท็กซัสได้อย่างถูกต้อง

อุทกภัยในรัฐเท็กซัสช่วงเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2025 แสดงให้เห็นว่าระบบ AI ยังคงห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ ระบบเหล่านี้ไม่สามารถให้คำเตือนที่ชัดเจนและทันท่วงที ปัญหาทางเทคนิคและปัญหาของมนุษย์หลายประการเกิดขึ้นพร้อมกัน ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่ขาดหายไป โมเดลที่ไม่มีประสิทธิภาพ การสื่อสารที่บกพร่อง และการใช้งาน AI ที่จำกัดโดยทีมฉุกเฉิน ประเด็นต่างๆ ดังต่อไปนี้:

ข้อมูลอ่อนแอและข้อมูลที่ขาดหายไป

ข้อมูลที่แม่นยำและทันท่วงทีเป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับ AI ในการคาดการณ์น้ำท่วมอย่างมีประสิทธิภาพ ในช่วงน้ำท่วมในรัฐเท็กซัสเมื่อเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2025 ลุ่มน้ำขนาดเล็กหลายแห่งในเท็กซัสตอนกลางขาดเซ็นเซอร์ที่เพียงพอ ในบางพื้นที่ มาตรวัดน้ำทำงานล้มเหลวหรือถึงขีดจำกัดสูงสุดเนื่องจากสภาวะที่รุนแรง ทำให้การรวบรวมข้อมูลที่เชื่อถือได้ในช่วงเวลาที่สำคัญที่สุดเป็นเรื่องยาก

SMAP ของนาซา ดาวเทียมให้ข้อมูลความชื้นในดินที่เป็นประโยชน์ แต่ความละเอียดตั้งแต่ 9 ถึง 36 กิโลเมตรนั้นค่อนข้างหยาบเกินไปสำหรับการพยากรณ์น้ำท่วมในพื้นที่ ก่อนหน้านี้ SMAP มีเซ็นเซอร์เรดาร์ที่ให้ความละเอียดสูงกว่า ตั้งแต่ 1 ถึง 3 กิโลเมตร แต่หยุดทำงานในปี 2015 ปัจจุบันมีเพียงเรดิโอมิเตอร์เท่านั้นที่ถูกนำมาใช้ ซึ่งไม่สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็กและรวดเร็วได้ นี่เป็นช่องว่างที่สำคัญในพื้นที่อย่างตอนกลางของรัฐเท็กซัส ซึ่งน้ำท่วมฉับพลันสามารถเปลี่ยนแปลงได้ภายในหนึ่งกิโลเมตร หากไม่มีข้อมูลที่ละเอียด เครื่องมือ AI จะไม่สามารถให้คำเตือนน้ำท่วมที่แม่นยำและทันท่วงทีได้

ระบบเรดาร์ตรวจอากาศก็ประสบปัญหาในช่วงน้ำท่วมในรัฐเท็กซัสเช่นกัน ฝนตกหนักในพื้นที่ภูเขาทำให้สัญญาณสูญหายและกระเจิง ซึ่งทำให้ความแม่นยำในการอ่านค่าปริมาณน้ำฝนลดลง ทำให้เกิดจุดบอดที่ส่งผลกระทบต่อการพยากรณ์น้ำท่วมทั้งแบบเดิมและแบบที่ใช้ AI

แพลตฟอร์มเช่น Google Flood Hub การรวมภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลเรดาร์ ข้อมูลเซ็นเซอร์ และบันทึกน้ำท่วมในอดีตเข้าด้วยกัน แต่หากไม่มีข้อมูลท้องถิ่นแบบเรียลไทม์จากมาตรวัดกระแสน้ำและเซ็นเซอร์ ระบบเหล่านี้ก็จะสูญเสียความแม่นยำ ในช่วงน้ำท่วมปี พ.ศ. 2025 แหล่งข้อมูลจำนวนมากไม่ได้เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ ข้อมูลดาวเทียม เรดาร์ และเซ็นเซอร์ภาคพื้นดินมักถูกประมวลผลแยกกัน ส่งผลให้เกิดความล่าช้าและการประสานงานที่ไม่ดี ซึ่งทำให้ความสามารถของ AI ในการติดตามน้ำท่วมแบบเรียลไทม์มีจำกัด

เครื่องมือ AI จำเป็นต้องมีข้อมูลที่รวดเร็ว ครบถ้วน และบูรณาการได้ดี ในกรณีนี้ ข้อมูลที่ขาดหายไปและไม่ซิงโครไนซ์กันทำให้ยากต่อการคาดการณ์ว่าน้ำท่วมจะเป็นอย่างไร

โมเดล AI ยังไม่พร้อมสำหรับฝนตกหนัก

อุทกภัยในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2025 ในรัฐเท็กซัสเผยให้เห็นช่องว่างสำคัญในระบบพยากรณ์ทั้งแบบดั้งเดิมและแบบ AI ในบางพื้นที่ของเท็กซัสตอนกลาง มีฝนตกมากกว่า 10 นิ้วภายในระยะเวลาสามชั่วโมง โดยในช่วงที่มีฝนตกหนักที่สุด ปริมาณน้ำฝนจะสูงถึง 4 นิ้วต่อชั่วโมง นักอุตุนิยมวิทยาอธิบายว่าเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นในรอบ 500 ปี ซึ่งมีโอกาสเกิดขึ้นเพียง 0.2% ในแต่ละปี

โมเดล AI ส่วนใหญ่ที่ใช้ในการพยากรณ์อากาศและน้ำท่วมได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลในอดีต โมเดลเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อสภาพอากาศเป็นไปตามรูปแบบที่ทราบอยู่แล้ว แต่บ่อยครั้งที่โมเดลเหล่านี้ล้มเหลวในเหตุการณ์รุนแรงหรือเกิดขึ้นน้อย เหตุการณ์เหล่านี้เรียกว่าเหตุการณ์นอกเขตการกระจายตัว (out-of-distribution events) อุทกภัยในรัฐเท็กซัสเป็นหนึ่งในเหตุการณ์ดังกล่าว แบบจำลองเหล่านี้ไม่เคยเห็นเหตุการณ์เช่นนี้มาก่อน ดังนั้นการพยากรณ์ของพวกเขาจึงไม่ถูกต้องหรือล่าช้า

ปัญหาอื่นๆ ที่ทำให้สถานการณ์เลวร้ายลง ภูมิภาคนี้เผชิญกับภัยแล้ง ดินที่แห้งแล้งจึงไม่สามารถดูดซับน้ำได้อย่างรวดเร็ว ภูมิประเทศที่เป็นเนินเขาทำให้ปริมาณน้ำไหลบ่าเพิ่มขึ้น แม่น้ำมีระดับน้ำสูงขึ้นอย่างรวดเร็วและล้นตลิ่ง แบบจำลองทางฟิสิกส์สามารถจำลองสถานการณ์ที่ซับซ้อนเช่นนี้ได้ แต่แบบจำลอง AI หลายแบบกลับทำไม่ได้ แบบจำลองเหล่านี้ขาดเหตุผลเชิงฟิสิกส์ และบางครั้งให้ผลลัพธ์ที่ดูเหมือนถูกต้องแต่ไม่สมจริง

ระบบการสื่อสารและการแจ้งเตือนทำงานได้ไม่ดี

การพยากรณ์ด้วย AI จะช่วยได้ก็ต่อเมื่อการคาดการณ์นั้นชัดเจนและตรงเวลา ซึ่งในรัฐเท็กซัสไม่ได้เป็นเช่นนั้น กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติ (NWS) ได้ใช้แบบจำลองต่างๆ เช่น การรีเฟรชอย่างรวดเร็วความละเอียดสูง (HRRR)ซึ่งคาดการณ์ว่าจะมีฝนตกหนัก 48 ชั่วโมงก่อนเกิดน้ำท่วม แต่คำเตือนยังไม่ชัดเจน ผลลัพธ์จาก AI แสดงตารางและความน่าจะเป็น เจ้าหน้าที่ท้องถิ่นต้องการการแจ้งเตือนที่ง่าย การแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นคำเตือนที่ชัดเจนยังคงเป็นความท้าทายทางเทคนิค

การแจ้งเตือนฉุกเฉินก็ล้มเหลวเช่นกัน ระบบ CodeRED ซึ่งเป็นระบบที่ใช้โทรศัพท์ จำเป็นต้องเปิดใช้งานด้วยตนเอง ในบางเขต ระบบล่าช้าไป 2-3 ชั่วโมง เนื่องจากซอฟต์แวร์ล้าสมัยและการผสานรวมกับเครื่องมือ AI ที่ไม่มีประสิทธิภาพ ทำให้เกิดปัญหา โมเดล AI ทำงานบนระบบคลาวด์ แต่หน่วยงานท้องถิ่นใช้ฐานข้อมูลรุ่นเก่า ซึ่งไม่สามารถจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ ในบางกรณี ความล่าช้าในการแบ่งปันข้อมูลอาจนานเกิน 30 นาที

รุ่นส่วนตัวบางรุ่นก็ทำได้ดีกว่า วินด์บอร์นตัวอย่างเช่น ใช้บอลลูนที่ระดับความสูงมากในการรวบรวมข้อมูล แบบจำลองของ WindBorne ให้การพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนในพื้นที่ได้ดีกว่าเครื่องมือของ NWS อย่างไรก็ตาม NWS ไม่สามารถนำแบบจำลองเหล่านั้นมาใช้ได้ทันเวลา แบบจำลองภายนอกต้องใช้เวลาตรวจสอบหลายสัปดาห์ นอกจากนี้ยังไม่มี API มาตรฐานสำหรับการแบ่งปันข้อมูลอย่างรวดเร็ว รูปแบบข้อมูลของ WindBorne ไม่ตรงกับระบบของ NWS ดังนั้นแม้แต่การพยากรณ์ที่แม่นยำก็ยังไม่ได้รับการนำมาใช้ในช่วงเหตุฉุกเฉิน

ปัญหาของมนุษย์ทำให้สิ่งต่างๆ แย่ลง

ปัจจัยด้านมนุษย์ทำให้ปัญหาทางเทคนิคเพิ่มมากขึ้น ผู้จัดการเหตุฉุกเฉินต้องเผชิญกับข้อมูลล้นหลาม โมเดล AI สร้างผลลัพธ์ที่หลากหลาย รวมถึงแผนที่ปริมาณน้ำฝนและระดับความเสี่ยงน้ำท่วม ซึ่งมาจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น Google Flood Hub และ NWS บางครั้งการคาดการณ์ก็ไม่ตรงกัน ระบบหนึ่งระบุว่ามีความเสี่ยงน้ำท่วม 60% ในขณะที่อีกระบบหนึ่งระบุว่ามีความเสี่ยง 80% ความสับสนนี้ทำให้การตัดสินใจของเจ้าหน้าที่ล่าช้า

การฝึกอบรมก็เป็นปัญหาเช่นกัน ทีมงานท้องถิ่นหลายทีมมีประสบการณ์ด้าน AI น้อยมาก พวกเขาไม่สามารถเข้าใจผลลัพธ์ของแบบจำลองที่ซับซ้อนได้ เรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ระบบต่างๆ เช่น Flood Hub มีอยู่ แต่ไม่มีหลักฐานว่าทีมฉุกเฉินในพื้นที่ใช้งานหรือเข้าใจระบบเหล่านี้อย่างจริงจังระหว่างวิกฤตการณ์ AI ที่อธิบายได้ เครื่องมือ เช่น SHAP ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการตีความ อาจช่วยจัดการสถานการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ยิ่งไปกว่านั้น เจ้าหน้าที่ฉุกเฉินยังต้องเผชิญกับข้อมูลจำนวนมหาศาล พวกเขาต้องประมวลผลข้อมูลพยากรณ์ที่สร้างโดย AI ภาพเรดาร์ และการแจ้งเตือนสาธารณะ ปริมาณและความไม่สอดคล้องของข้อมูลเหล่านี้ส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการตอบสนองและยิ่งเพิ่มความสับสน

บทเรียนที่ได้รับและอนาคตของ AI ในการจัดการภัยพิบัติ

อุทกภัยในรัฐเท็กซัสตอนกลางในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2025 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในภาวะฉุกเฉิน ขณะเดียวกันก็เผยให้เห็นจุดอ่อนสำคัญๆ แม้ว่าระบบ AI จะแจ้งเตือนและคาดการณ์ล่วงหน้าได้ แต่บ่อยครั้งที่ระบบเหล่านี้ล้มเหลวเมื่อถึงเวลาสำคัญที่สุด เพื่อเตรียมความพร้อมรับมือภัยพิบัติในอนาคตได้ดีขึ้น เราต้องเรียนรู้จากเหตุการณ์นี้ บทเรียนสำคัญๆ เกี่ยวข้องกับคุณภาพของข้อมูล การออกแบบแบบจำลอง ช่องว่างการสื่อสาร การปรับตัวต่อสภาพภูมิอากาศ และการทำงานร่วมกัน

ฐานข้อมูลที่อ่อนแอจำกัดความแม่นยำของ AI

ระบบ AI อาศัยข้อมูลคุณภาพสูงแบบเรียลไทม์ ในพื้นที่ชนบทอย่างเคอร์วิลล์ มีมาตรวัดน้ำน้อยมาก ทำให้เกิดจุดบอดขนาดใหญ่ ส่งผลให้การพยากรณ์ไม่สามารถบันทึกรูปแบบน้ำท่วมในพื้นที่ได้ ข้อมูลดาวเทียมช่วยได้ แต่ขาดรายละเอียด ตัวอย่างเช่น เซ็นเซอร์ SMAP ของนาซาครอบคลุมพื้นที่กว้างใหญ่ แต่มีความละเอียดต่ำ จำเป็นต้องใช้เซ็นเซอร์ภาคพื้นดินในพื้นที่เพื่อปรับแต่งข้อมูลดังกล่าว

ทางออกหนึ่งคือการขยายเครือข่ายเซ็นเซอร์ในพื้นที่เสี่ยงภัยสูง อีกทางหนึ่งคือการมีส่วนร่วมของชุมชนท้องถิ่น ในรัฐอัสสัม ประเทศอินเดีย หน่วยงานท้องถิ่นได้ติดตั้งสถานีตรวจอากาศเคลื่อนที่และนำร่องใช้เครื่องมือรายงานสถานการณ์น้ำท่วมเพื่อยกระดับความครอบคลุมของพื้นที่เสี่ยงภัยน้ำท่วม ระบบที่คล้ายคลึงกันในรัฐเท็กซัสอาจให้โรงเรียนและกลุ่มต่างๆ ในท้องถิ่นรายงานสัญญาณน้ำท่วม

โมเดล AI ต้องใช้การใช้เหตุผลในโลกแห่งความเป็นจริง

แบบจำลอง AI ในปัจจุบันส่วนใหญ่เรียนรู้จากรูปแบบ ไม่ใช่จากหลักฟิสิกส์ แบบจำลองเหล่านี้สามารถคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนได้ แต่ไม่สามารถจำลองพฤติกรรมน้ำท่วมจริงได้อย่างแม่นยำ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกมักล้มเหลวในการบันทึกระดับน้ำขึ้นและระดับน้ำล้นแม่น้ำ ในช่วงน้ำท่วมในรัฐเท็กซัส แบบจำลองบางแบบคาดการณ์ระดับน้ำขึ้นน้ำลงต่ำกว่าความเป็นจริง ซึ่งทำให้การตัดสินใจที่สำคัญล่าช้าออกไป

แบบจำลองไฮบริดเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า แบบจำลองเหล่านี้ผสานรวม AI เข้ากับระบบที่อิงหลักฟิสิกส์ เพื่อเพิ่มความสมจริงและความน่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น โครงการ Flood Forecasting Initiative ของ Google ใช้แนวทางแบบไฮบริดที่ผสมผสานแบบจำลองอุทกวิทยา (อิงจากการเรียนรู้ของเครื่อง) เข้ากับแบบจำลองน้ำท่วม (อิงจากการจำลองทางกายภาพ) ระบบนี้แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระยะเวลาคาดการณ์ที่ดีขึ้นในการพยากรณ์น้ำท่วมในแม่น้ำในกว่า 100 ประเทศ

ช่องว่างการสื่อสารทำให้สิ่งต่างๆ แย่ลง

ระหว่างเกิดน้ำท่วม ระบบ AI สามารถสร้างข้อมูลพยากรณ์ที่เป็นประโยชน์ได้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเหล่านั้นยังไม่ถึงมือผู้รับผิดชอบได้ทันเวลา ทีมฉุกเฉินหลายทีมกำลังเผชิญแรงกดดันอยู่แล้ว พวกเขาได้รับการแจ้งเตือนจากระบบต่างๆ ข้อความบางข้อความอาจสร้างความสับสนหรือขัดแย้งกัน ทำให้เกิดความล่าช้าในการดำเนินการ

ปัญหาสำคัญประการหนึ่งคือวิธีการแบ่งปันข้อมูล เจ้าหน้าที่ฉุกเฉินบางคนไม่ได้รับการฝึกอบรมให้เข้าใจผลลัพธ์ของ AI ในหลายกรณีมีเครื่องมือพร้อมใช้งาน แต่ทีมงานในพื้นที่ยังขาดความรู้ที่เหมาะสมในการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

มีความจำเป็นอย่างชัดเจนสำหรับเครื่องมือสื่อสารที่ดีขึ้น การแจ้งเตือนต้องชัดเจน กระชับ และตอบสนองได้ง่าย ญี่ปุ่นใช้ข้อความแจ้งเตือนน้ำท่วมสั้นๆ ที่มีคำแนะนำการอพยพ การแจ้งเตือนเหล่านี้ช่วยลดเวลาในการตอบสนอง ระบบที่คล้ายกันนี้อาจเป็นประโยชน์ในรัฐเท็กซัส

การนำเสนอข้อมูลพยากรณ์ด้วย AI ผ่านแพลตฟอร์มที่คุ้นเคยก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน ตัวอย่างเช่น การแสดงคำเตือนน้ำท่วมบน Google Maps จะช่วยให้ผู้คนเข้าใจความเสี่ยงได้มากขึ้น วิธีนี้จะช่วยให้การตัดสินใจในสถานการณ์ฉุกเฉินรวดเร็วและปลอดภัยยิ่งขึ้น

ภาวะโลกร้อนที่รุนแรงกำลังทำลายรูปแบบเก่าๆ

ปริมาณน้ำฝนในปี 2025 ทำลายสถิติมากมาย ระบบ AI ส่วนใหญ่ไม่ได้คาดการณ์ว่าจะมีสภาพอากาศรุนแรงเช่นนี้ สาเหตุมาจากแบบจำลองได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลในอดีต อย่างไรก็ตาม รูปแบบในอดีตไม่สอดคล้องกับสภาพภูมิอากาศในปัจจุบันอีกต่อไป

เพื่อให้ยังคงใช้งานได้ AI จำเป็นต้องได้รับการอัปเดตบ่อยขึ้น การฝึกอบรมควรครอบคลุมสถานการณ์สภาพภูมิอากาศใหม่ๆ และเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นน้อย ชุดข้อมูลทั่วโลก เช่น ข้อมูลจาก IPCCสามารถช่วยได้ ควรทดสอบโมเดลต่างๆ ในกรณีรุนแรง เพื่อยืนยันความสามารถในการรับมือกับแรงกระแทกในอนาคต

การทำงานร่วมกันยังคงเป็นความท้าทาย

หลายองค์กรมีเครื่องมือที่มีประโยชน์ในช่วงวิกฤตการณ์ แต่กลับทำงานร่วมกันไม่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลสำคัญไม่ได้รับการเผยแพร่อย่างทันท่วงที ตัวอย่างเช่น WindBorne รวบรวมข้อมูลบอลลูนระดับความสูงสูง ซึ่งสามารถปรับปรุงการพยากรณ์น้ำท่วมได้ แต่ข้อมูลนี้ล่าช้าเนื่องจากปัญหาทางเทคนิคและข้อจำกัดทางกฎหมาย

ช่องว่างเหล่านี้จำกัดประโยชน์ทั้งหมดของระบบขั้นสูง องค์กรภาครัฐและเอกชนมักใช้แบบจำลองที่แยกจากกัน ไม่มีการเชื่อมโยงแบบเรียลไทม์ระหว่างกัน ทำให้ยากต่อการสร้างภาพรวมที่ชัดเจนและสมบูรณ์ของสถานการณ์

เพื่อปรับปรุงสิ่งนี้ เราจำเป็นต้องมีมาตรฐานข้อมูลร่วมกัน ระบบควรสามารถแบ่งปันข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย การประสานงานแบบเรียลไทม์ระหว่างโมเดลต่างๆ ก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน นอกจากนี้ การรวบรวมความคิดเห็นจากชุมชนท้องถิ่นยังช่วยให้ระบบมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เทคโนโลยีกำลังก้าวหน้า แต่ต้องการการสนับสนุน

เทคโนโลยีใหม่ๆ สามารถปรับปรุงการจัดการน้ำท่วมได้ แต่จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานและการสนับสนุนด้านนโยบายที่เหมาะสม หนึ่งในวิธีการที่มีแนวโน้มดีคือ AI ที่ใช้หลักฟิสิกส์ ซึ่งเป็นการผสมผสานความรู้ทางวิทยาศาสตร์เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงการพยากรณ์น้ำท่วม กลุ่มวิจัยต่างๆ เช่น MIT ได้ทดสอบวิธีการนี้เพื่อให้การพยากรณ์แม่นยำและสมจริงยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษาโดยละเอียดยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ

เครื่องมืออื่นๆ เช่น โดรนและอุปกรณ์เอดจ์ (edge devices) ก็ช่วยได้เช่นกัน พวกเขาสามารถรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ แม้ในพื้นที่ที่ระบบภาคพื้นดินเสียหายหรือสูญหาย ในประเทศเนเธอร์แลนด์ แดชบอร์ดสาธารณะแบบง่ายแสดงความเสี่ยงน้ำท่วมด้วยภาพที่ชัดเจน ช่วยให้ผู้คนเข้าใจสถานการณ์และดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือขั้นสูงต้องใช้งานง่ายด้วย ควรเชื่อมโยงกับระบบสาธารณะเพื่อให้ทั้งผู้เชี่ยวชาญและชุมชนได้รับประโยชน์จาก

บรรทัดด้านล่าง

การพยากรณ์น้ำท่วมไม่ได้เป็นเพียงแผนที่และคำเตือนสภาพอากาศอีกต่อไป แต่ปัจจุบันเกี่ยวข้องกับระบบ AI ข้อมูลดาวเทียม รายงานท้องถิ่น และเครื่องมือสื่อสารที่รวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การสร้างเครื่องมือที่ชาญฉลาดขึ้นเท่านั้น แต่อยู่ที่การทำให้มั่นใจว่าเครื่องมือเหล่านั้นจะถูกนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยผู้คนในพื้นที่

อุทกภัยในรัฐเท็กซัสปี 2024 แสดงให้เห็นว่าความล่าช้า การประสานงานที่ไม่ดี และการแจ้งเตือนที่ไม่ชัดเจน สามารถบั่นทอนประโยชน์ของเทคโนโลยีขั้นสูงได้ เพื่อพัฒนาให้ดีขึ้น เราจำเป็นต้องมีนโยบายที่ชัดเจน ระบบที่ใช้ร่วมกัน และเครื่องมือที่ทีมงานในพื้นที่สามารถเข้าใจและดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว

ประเทศต่างๆ เช่น ญี่ปุ่นและเนเธอร์แลนด์ แสดงให้เห็นว่าการผสมผสานการพยากรณ์อัจฉริยะเข้ากับการเข้าถึงข้อมูลสาธารณะที่ง่ายดายนั้นเป็นไปได้ AI ไม่เพียงแต่ควรคาดการณ์น้ำท่วมเท่านั้น แต่ยังต้องช่วยป้องกันความเสียหายและช่วยชีวิตผู้คนด้วย อนาคตของการจัดการน้ำท่วมขึ้นอยู่กับการผสมผสานนวัตกรรมเข้ากับการลงมือปฏิบัติ เทคโนโลยีเข้ากับความไว้วางใจ และปัญญาประดิษฐ์เข้ากับความพร้อมของท้องถิ่น ความสมดุลนี้จะเป็นตัวกำหนดว่าเราจะปรับตัวเข้ากับความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศที่เพิ่มสูงขึ้นได้ดีเพียงใด