-
กรณีศึกษาปัญหาน้ำท่วม เมื่อข้อมูลสำคัญต่อการวางแผนเมื่อสภาพภูมิอากาศของโลกเปลี่ยน อุณหภูมิสูงขึ้น ส่งผลให้สภาพอากาศแปรปรวนอย่างหนัก 2-3 ปีที่ผ่านมาจึงมีภัยพิบัติเกิดขึ้นมากมาย รวมถึงมีแนวโน้มทวีความรุนแรงขึ้น ไม่ว่าจะเป็น ไฟป่า, คลื่นความร้อน เอลนีโญ หรือพายุในมหาสมุทรที่รุนแรงกว่าที่เคยมีมา รวมถึงอุทกภัยที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งขึ้นในหลายประเทศทั่วโลก ทำไมสถานการณ์น้ำท่วมจึงเลวร้ายขึ้น แม้หลายหน่วยงานจะพยายามหาทางรับมือและแก้ไข แต่ก็ดูเหมือนว่าปัญหาอุทกภัยในหลายพื้นที่จะขยายวงกว้างขึ้นเรื่อยๆ […]
-
‘มาตรฐานรถโดยสาร’ ผู้ผลิตต้องใส่ใจ ผู้ใช้ต้องเลือกให้ดีจากเหตุการณ์โศกนาฏกรรมไฟไหม้รถบัสวานนี้ ก่อให้เกิดกระแสเรียกร้องถึงการ #ยกเลิกทัศนศึกษา รวมถึงเกิดการตั้งคำถามถึงมาตรการ #ความปลอดภัยสาธารณะ ทั้งเรื่องของรถโดยสาร และแผนการรับมือเมื่อเกิดเหตุฉุกเฉิน ข้อมูลจาก กรุงเทพธุรกิจ ระบุว่า สาเหตุหลักของอุบัติเหตุจากรถโดยสาร เกิดจากการขับรถเร็ว, ถูกตัดหน้าระยะกระชั้นชิด และการแซงผิดกฎหมายตามลำดับ ขณะที่สถิติล่าสุดจาก […]
-
ถึงเวลาไทยต้องมี Mass Notification แจ้งข่าวสารเตือนภัยถึงประชาชนจากสถานการณ์อุทกภัยในจังหวัดเชียงรายที่สร้างความเสียหายกระทบในวงกว้าง อันเห็นได้จากภาพที่มีการเผยแพร่ทางโซเชียลมีเดีย ขณะที่นักวิชาการหลายคนก็พูดเป็นเสียงเดียวกันว่า นี่คืออุทกภัยที่หนักสุดในรอบ 40 ปี ไม่เพียงภาพความเสียหายและเรื่องของความช่วยเหลือ แต่ทุกครั้งที่เกิดสถานการณ์เช่นนี้ สิ่งหนึ่งที่มักถูกหยิบยกมาเป็นประเด็น คือระบบสื่อสารและการแจ้งเตือนที่ขาดประสิทธิภาพ จนเกิดการตั้งคำถามถึงมาตรการรับมือและแผนเผชิญเหตุที่เหมาะสมกับความปลอดภัยสาธารณะ แจ้งเตือนช้า ประชาชนเคว้ง เมื่อข้อมูลทางการจากหน่วยงานส่งมาไม่ถึงบ้าง ล่าช้าจนความเสียหายเกิดขึ้นแบบไม่ทันตั้งตัว […]
หน่วยดับเพลิงนิวยอร์กใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพ หลังเหตุร้ายเพิ่มขึ้น
สำนักงานดับเพลิงนิวยอร์ก (FNYD) กำลังนำเทคโนโลยี AI จากศูนย์วิจัย C2SMARTER ซึ่งเชี่ยวชาญด้านขนส่งอัจฉริยะมาใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองเหตุฉุกเฉิน เมื่อเกิดเหตุและหลบหลีกพื้นที่ที่มีการจราจรติดขัด
ความร่วมมือดังกล่าวคือการสร้าง Digital Twin โดยจะมีการเริ่มโครงการและทำวิจัยในพื้นที่ West Halem ของมหานครนิวยอร์กก่อนเป็นที่แรก
สำหรับเทคโนโลยีที่ศูนย์วิจัย C2SMARTER จะนำมาใช้ คือ “Traffic Digital Twin” ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ จำลองการจราจรบนท้องถนนที่เรียกว่า Simulation of Urban Mobility (SUMO) โดยสภาพแวดล้อมเสมือนจริงนี้จะรวบรวมข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์จากกล้องและเซ็นเซอร์ มี AI ประมวลผล และเก็บข้อมูลพฤติกรรมของผู้ขับขี่กับปฏิกิริยาตอบสนองต่อเสียงไซเรนและสัญญาณแจ้งเตือนอื่น ๆ จากรถยนต์ของเจ้าหน้าที่ดับเพลิงนิวยอร์ก
ทั้งนี้ปกติแล้วเวลาเฉลี่ยเมื่อมีการแจ้งเหตุฉุกเฉินเกิดขึ้นจนถึงขั้นตอนที่เจ้าหน้าที่ไปถึงจุดเกิดเหตุ จะใช้เวลาโดยรวม 5 นาที 53 วินาที นี่เป็นสถิติเวลาที่เจ้าหน้าที่ดับเพลิงใช้ปฏิบัติงานในมหานครนิวยอร์ก ซึ่งแน่นอนว่าการเดินทางในแต่ละวันย่อมมีปัจจัยที่ส่งผลให้ไปถึงจุดเกิดเหตุช้าลง สาเหตุหนึ่งมาจาก “การจราจรที่ติดขัด” เนื่องด้วยสภาพแวดล้อมในมหานครที่วุ่นวายมากขึ้นจากจำนวนประชากรผู้ใช้รถบนท้องถนน และเมืองที่แออัดขึ้นเพราะจำนวนร้านอาหารสตรีทฟู้ดบนท้องถนน
การจราจรที่ติดขัดส่งผลถึงเวลาการเดินทางของเจ้าหน้าที่โดยตรง ทำให้การเดินทางไปยังจุดเกิดเหตุช้าลงถึง 10% โดยข้อมูลจากแถลงการณ์ของ Tandon School of Engineering มหาวิทยาลัยนิวยอร์กพบว่า จากที่เจ้าหน้าที่ควรใช้เวลาเดินทางไปยังจุดเกิดเหตุโดยใช้เวลา 6 นาที 45 วินาที แต่การจราจรที่ติดขัดทำให้ต้องใช้เวลา 7 นาที 26 วินาที
ทั้งนี้หากโครงการนี้สำเร็จ นี่จะเป็นโครงการด้าน Digital Twin โครงการแรกของสหรัฐอเมริกา ที่จะเป็นการนำเทคโนโลยีมาใช้สำหรับตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉินต่าง ๆ ในมหานครนิวยอร์ก และอาจต่อยอดไปยังหน่วยงานอื่น ๆ และ มหานครอื่น ๆ ในสหรัฐอเมริกา
สอบถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ OneForce
Tel. : 081-972-2500
Line : @securitypitch
Email : [email protected]