LLM ทำนายน้ำท่วมได้ไหม? AI ทำอะไรได้จริงในการพยากรณ์อุทกภัย และโดรนกับกล้องอ่านไม้วัดระดับน้ำควรอยู่ตรงไหน

หลังน้ำท่วมกรุงเทพฯ ปลายเดือนกันยายน 2569 มีคำถามหนึ่งที่เราได้ยินซ้ำ ๆ จากโรงงาน นิคมอุตสาหกรรม และองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น: ใช้ AI อย่าง ChatGPT หรือ Claude ทำนายน้ำท่วมครั้งหน้าไม่ได้หรือ?

คำตอบตรง ๆ มีสองส่วน LLM อย่างเดียวไม่ใช่เครื่องมือที่ถูกต้องสำหรับพยากรณ์ระดับน้ำ แต่ LLM เป็นเครื่องมือที่ดีมากสำหรับเกือบทุกอย่าง รอบ ๆ การพยากรณ์ และส่วนที่โครงการส่วนใหญ่ประเมินต่ำเกินไปไม่ใช่ AI เลย แต่คือ ข้อมูลระดับน้ำ ที่การพยากรณ์ต้องพึ่ง

บทความนี้อธิบายว่าอะไรคือตัวทำนายน้ำท่วมจริง ทำไมข้อมูลระดับน้ำคือคอขวด โดรนช่วยได้ตรงไหนและช่วยไม่ได้ตรงไหน และ LLM ควรอยู่ตรงไหนของระบบ เป็นบทความคู่กับอีกสองเรื่องที่เราเขียนไว้: บริหารน้ำท่วมแบบ SOC ซึ่งว่าด้วยการเปลี่ยนสัญญาณเป็นเคสและแผนรับมือ และ ดิจิทัลทวินสำหรับระบบระบายน้ำ ซึ่งว่าด้วยการจำลองเครือข่ายระบายน้ำ

1. ทำไม LLM ไม่ใช่เครื่องมือพยากรณ์ระดับน้ำ

การพยากรณ์น้ำท่วมคือคำตอบเชิงตัวเลขของคำถามทางกายภาพ: เมื่อมีฝน น้ำจากต้นน้ำ ความชื้นในดิน และภูมิประเทศแบบนี้ ระดับน้ำ ที่สถานีนี้ ในเวลานี้ จะเป็นเท่าไร คำตอบมาจากการเคลื่อนที่ของน้ำในลุ่มน้ำและลำน้ำ

LLM ถูกฝึกให้ทำนายข้อความ ถ้าถามว่า "วันพฤหัสนี้น้ำจะล้นตลิ่งหน้าโรงงานไหม" มันจะตอบได้ลื่นไหลและฟังดูมั่นใจ ทั้งที่ไม่มีข้อมูลระดับน้ำสด ไม่มีแบบจำลองลุ่มน้ำของคุณ และไม่มีทางรู้ว่าตัวเองผิด สำหรับคำถามทั่วไปนั่นแค่ไม่สะดวก แต่สำหรับการเตือนภัยน้ำท่วมถือว่าอันตราย ตัวเลขที่ผิดแต่ฟังดูน่าเชื่อ แย่กว่าไม่มีตัวเลขเลย

กฎข้อแรกจึงง่ายมาก: อย่าให้ LLM แต่งระดับน้ำขึ้นมาเอง ทุกตัวเลขในคำเตือนต้องสืบย้อนไปได้ถึงค่าจากเซ็นเซอร์หรือผลจากแบบจำลองพยากรณ์

2. อะไรที่ทำนายน้ำท่วมได้จริง

แนวทาง	คืออะไร	จุดแข็ง	ข้อจำกัด
แบบจำลองเชิงฟิสิกส์	แบบจำลองอุทกวิทยาและชลศาสตร์ เช่น SWMM หรือ HEC-RAS	อธิบายได้ จำลองเครื่องสูบ ประตูน้ำ น้ำเอ่อย้อน ตอบคำถาม what-if ได้	ต้องปรับเทียบ ต้องมีข้อมูลเครือข่ายและนักอุทกวิทยา
โมเดล ML สำหรับอนุกรมเวลา	LSTM และโมเดลคล้ายกันที่ฝึกจากประวัติฝนและระดับน้ำ	แม่นยำสูงในลำน้ำที่มีข้อมูลดี รันเร็ว	ต้องมีข้อมูลสถานีวัดหลายปี
Time-series foundation model	โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า เช่น TimesFM และ Chronos	พยากรณ์ได้พอใช้แม้ข้อมูลย้อนหลังสั้น	ไม่ได้เข้าใจอุทกวิทยา ใช้เป็นเส้นฐาน ไม่ใช่ข้อยุติ
LLM	โมเดลภาษาทั่วไป	อธิบาย แปล สรุป ตอบคำถามจากข้อมูล	ไม่ได้พยากรณ์ระดับน้ำ

ระบบ AI พยากรณ์น้ำท่วมที่รู้จักกันมากที่สุดคือตัวอย่างของแถวที่สอง Flood Hub ของ Google ใช้โมเดล LSTM และงานวิจัยใน Nature แสดงว่าการพยากรณ์ด้วย AI ในลุ่มน้ำที่ไม่มีสถานีวัด ล่วงหน้าได้ถึงห้าวัน น่าเชื่อถือพอ ๆ กับการพยากรณ์วันเดียวกันของระบบระดับโลกชั้นนำ และตาม Google Research ระบบให้พยากรณ์แม่น้ำล่วงหน้าได้ถึงเจ็ดวันในกว่า 80 ประเทศ

รายละเอียดสองข้อจากงานนี้สำคัญมากสำหรับใครที่วางแผนระบบระดับพื้นที่:

• โมเดลฝึกจากข้อมูลสถานีวัดน้ำ 5,680 สถานี แม้แต่ AI ที่ก้าวหน้าที่สุดก็ยังตั้งอยู่บนข้อมูลจากสถานีวัด
• ออกแบบมาสำหรับน้ำท่วมจากแม่น้ำ Google เองระบุว่าน้ำท่วมฉับพลันและน้ำท่วมในเมืองยังเป็นงานในอนาคต คูระบายน้ำรอบโรงงาน คลองของเทศบาล หรือลำน้ำสาขาเล็ก ๆ คือพื้นที่ที่โมเดลแม่น้ำระดับโลกตอบแทนคุณไม่ได้

อีกเรื่องที่น่าสนใจคือ Chronos ยืมสถาปัตยกรรมของโมเดลภาษามาใช้ โดยแปลงอนุกรมเวลาเป็นโทเคนแล้วทำนายโทเคนถัดไป นี่คือสิ่งที่ใกล้เคียงที่สุดกับ "LLM ที่ทำนายระดับน้ำ" แต่เป็นโมเดลตัวเลขเฉพาะทาง ไม่ใช่แชตบอต

3. คอขวดที่แท้จริง: ข้อมูลระดับน้ำ

ทุกแนวทางในตารางข้างบนต้องการสิ่งเดียวกัน คือค่าระดับน้ำที่ถี่และเชื่อถือได้ ในจุดที่คุณสนใจ

ข้อมูลระดับประเทศของไทยดีขึ้นมาก ThaiWater รวมข้อมูลจากหลายสิบหน่วยงานไว้ด้วยกัน ตามที่เราเล่าไว้ในบทความ Flood SOC แต่สถานีระดับประเทศถูกวางไว้สำหรับการตัดสินใจระดับประเทศ คูระบายน้ำรอบรั้วโรงงาน คลองที่ไซต์ปล่อยน้ำลง หรือลำน้ำสาขาเหนือพื้นที่สองกิโลเมตร มักวัดด้วยไม้วัดระดับน้ำที่ทาสีไว้และมีคนไปอ่านด้วยตา วันละครั้งหรือสองครั้ง หรือไม่ได้อ่านเลย และแทบไม่มีใครอ่านตอนกลางคืนกลางพายุ

ในพื้นที่ภาคตะวันออก ทั้งลุ่มน้ำบางปะกง ระยอง และจันทบุรี ภาพนี้คุ้นเคยดี ลำน้ำขึ้นเร็ว ฝนตกหนักเป็นช่วง และจุดวัดที่มีความหมายต่อโรงงานหรือชุมชนหนึ่ง ๆ มักไม่ใช่สถานีหลัก

ช่องว่างจึงอยู่ตรงนี้: โมเดลพยากรณ์พร้อมแล้ว แต่ข้อมูลระดับพื้นที่ยังไม่พร้อม และมีสามวิธีที่จะปิดช่องว่างนี้

4. สามวิธีเก็บข้อมูลระดับน้ำ

	เซ็นเซอร์วัดระดับแบบติดตั้งถาวร	กล้องติดตั้งถาวรอ่านไม้วัดระดับน้ำ	สำรวจด้วยโดรน
หลักการ	เซ็นเซอร์เรดาร์หรืออัลตราโซนิกเหนือผิวน้ำ	กล้อง IP ถ่ายไม้วัด แล้ว computer vision อ่านค่า	โดรนบินตามเส้นทาง ถ่ายไม้วัดและพื้นที่รอบ ๆ
ความถี่ข้อมูล	ทุก 1–15 นาที	ทุก 1–15 นาที	ไม่กี่เที่ยวบินต่อวัน
ระหว่างฝนหนักและลมแรง	ได้	ได้ ถ้ามีตัวครอบกันฝนและไฟส่อง	ส่วนใหญ่ไม่ได้
กลางคืน	ได้	ได้ ถ้ามีไฟอินฟราเรด	มีข้อจำกัด
พื้นที่ครอบคลุม	จุดเดียว	จุดเดียว พร้อมภาพหลักฐาน	กว้าง รวมถึงจุดที่ไม่มีไม้วัด
ให้คนตรวจสอบ	ยาก มีแต่ตัวเลข	ง่าย ทุกค่ามีภาพ	ง่าย
เหมาะกับ	ข้อมูลต่อเนื่องสำหรับพยากรณ์	ข้อมูลต่อเนื่องพร้อมหลักฐาน	ทำแผนที่ ตรวจสอบ และวัดปริมาณน้ำไหล

ประเด็นสำคัญคือ การพยากรณ์น้ำท่วมต้องการข้อมูลต่อเนื่อง แต่โดรนให้ภาพเป็นช่วง ๆ แม่น้ำอาจขึ้นเร็วในชั่วโมงที่คุณไม่ได้บิน มากกว่าทั้งวันที่คุณบิน และฝนหนักกับลมแรง ซึ่งเป็นช่วงที่ต้องการข้อมูลมากที่สุด ก็คือช่วงที่โดรนบินอย่างปลอดภัยไม่ได้

เซ็นเซอร์และกล้องติดตั้งถาวรจึงเป็นกระดูกสันหลัง ส่วนโดรนมีคุณค่าในงานที่จุดวัดถาวรทำไม่ได้:

• ทำแผนที่ขอบเขตน้ำท่วม ภาพออร์โธจากโดรนบอกได้ว่าพื้นที่ไหนน้ำท่วมจริง เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการตรวจว่าการพยากรณ์ถูกหรือผิด
• วัดระดับผิวน้ำในจุดที่ไม่มีไม้วัด ด้วยโฟโตแกรมเมตรีหรือ LiDAR
• วัดความเร็วผิวน้ำ จากวิดีโอด้วยเทคนิค LSPIV (large-scale particle image velocimetry) เมื่อรวมกับหน้าตัดลำน้ำที่สำรวจไว้ จะได้ปริมาณน้ำไหล ซึ่งเป็นสิ่งที่นักอุทกวิทยาต้องการมากกว่าระดับน้ำอย่างเดียว
• ตรวจสอบและปรับเทียบเซ็นเซอร์ถาวร รวมถึงตรวจตลิ่ง ประตูน้ำ และจุดปล่อยน้ำหลังเหตุการณ์

ถ้าวางแผนใช้โดรนเป็นประจำในไทย ต้องเผื่องานด้านกฎระเบียบด้วย โดรนติดกล้องต้องขึ้นทะเบียนทั้งกับ กพท. และ กสทช. ผู้บังคับต้องมีประกันภัยความรับผิดต่อบุคคลภายนอก โดยปกติต้องบินในระยะสายตาและในเวลากลางวัน เว้นแต่ได้รับอนุญาตเป็นพิเศษ และ PDPA มีผลเมื่อภาพถ่ายติดบุคคล สำหรับ อปท. ที่จะใช้ภาพโดรนเหนือชุมชน ควรกำหนดวัตถุประสงค์และระยะเวลาเก็บภาพให้ชัดตั้งแต่ต้น ส่วนพื้นที่ห้ามบินมีการเปลี่ยนแปลง โดยเฉพาะพื้นที่ชายแดนในจังหวัดภาคตะวันออก จึงควรตรวจประกาศล่าสุดของ กพท. ก่อนทุกภารกิจ

5. อ่านไม้วัดจากภาพ: computer vision เป็นหลัก LLM เป็นความเห็นที่สอง

ไม่ว่าภาพจะมาจากกล้องติดตั้งถาวรหรือโดรน ต้องมีบางอย่างแปลงพิกเซลเป็นระดับน้ำ ซึ่งมีสองทางเลือก และใช้ร่วมกันดีที่สุด

Computer vision เฉพาะทาง คือโมเดลตรวจจับหรือแบ่งส่วนภาพที่ฝึกจากไม้วัดของคุณเอง ทำหน้าที่หาไม้วัด หาเส้นผิวน้ำ แล้วอ่านค่า เร็ว ต้นทุนต่อภาพต่ำ ผลสม่ำเสมอ และให้ค่าความมั่นใจ ควรเป็นตัวอ่านหลัก

LLM แบบมัลติโมดัล อ่านภาพไม้วัดได้จากพรอมต์ธรรมดาโดยไม่ต้องฝึก จึงเหมาะมากสำหรับทำต้นแบบ และมีประโยชน์เป็นความเห็นที่สองสำหรับภาพยาก ๆ เช่น แสงสะท้อน ขยะลอยบัง หรือไม้วัดจมไปบางส่วน แต่ช้ากว่า ต้นทุนต่อภาพสูงกว่า และอ่านผิดได้อย่างมั่นใจ จึงไม่ควรเป็นสิ่งเดียวที่ขวางระหว่างภาพถ่ายกับการแจ้งเตือนน้ำท่วม

ตรรกะที่รวมสองตัวอ่านเข้าด้วยกันมีขนาดเล็ก แต่ควรทำให้ถูก:

from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

MIN_CONFIDENCE = 0.85   # below this, the CV reading needs a second opinion
AGREE_M = 0.05          # CV and second reader must agree within 5 cm
MAX_RATE_M_PER_H = 0.6  # tuned per station from its flood history

@dataclass
class GaugeReading:
    station: str
    level_m: float | None
    confidence: float
    image_path: str
    taken_at: datetime

def triage(reading, previous, second_reader):
    """Decide whether an image-based gauge reading can feed the forecast."""
    if reading.level_m is None:
        return "human_review"                      # gauge not found in image
    if reading.confidence < MIN_CONFIDENCE:
        second = second_reader(reading.image_path)   # multimodal model
        if second is None or abs(second - reading.level_m) > AGREE_M:
            return "human_review"
    if previous is not None:
        hours = (reading.taken_at - previous.taken_at).total_seconds() / 3600
        if hours > 0 and abs(reading.level_m - previous.level_m) / hours > MAX_RATE_M_PER_H:
            return "urgent_verify"                 # misread, or a real surge
    return "accept"

สังเกตการตรวจข้อสุดท้าย ค่าที่กระโดดเร็วกว่าที่สถานีนี้เคยขึ้นมา อาจเป็นการอ่านผิด หรืออาจเป็นน้ำท่วมจริง จึงไม่ควรถูกทิ้งไปเงียบ ๆ แต่ต้องส่งถึงคน อย่างเร่งด่วน พร้อมภาพประกอบ เป็นหลักเดียวกับการถือว่าเซ็นเซอร์ที่เงียบไปคือสัญญาณ ตามที่อธิบายไว้ในบทความ Flood SOC

6. LLM มีที่ทางตรงไหน

เมื่อค่าระดับน้ำที่เชื่อถือได้ไหลเข้าแบบจำลองพยากรณ์จริงแล้ว LLM จึงมีงานที่ถนัด:

• เปลี่ยนผลพยากรณ์เป็นคำเตือนที่คนลงมือทำตาม "สถานี 7 คาดว่าจะเกิน 4.2 ม. เวลา 03:00 น." กลายเป็นข้อความที่ชัดเจนภาษาไทย อังกฤษ เมียนมา หรือภาษาอื่น เขียนต่างกันสำหรับหัวหน้าไลน์ผลิต เกษตรกร หรือผู้ใหญ่บ้าน ส่งผ่าน LINE Official Account โดยตัวเลขใส่จากแบบจำลอง ไม่ได้ให้ LLM สร้างเอง
• ถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมดา เจ้าหน้าที่ถามว่า "สถานีไหนน้ำขึ้นเร็วที่สุดในหกชั่วโมงที่ผ่านมา" หรือ "วันนี้เทียบกับตุลาคมปีที่แล้วเป็นอย่างไร" LLM เรียกฐานข้อมูลและเครื่องมือพยากรณ์ แล้วตอบจากผลที่ได้
• อ่านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ภาพและข้อความที่ประชาชนส่งทาง LINE รายงานภาคสนาม ข่าว และโพสต์โซเชียล ถูกดึงออกมาเป็นตำแหน่ง เวลา และความรุนแรง เร็วกว่าคนนั่งอ่านมาก
• ตอบจากเอกสารขององค์กรเอง แผนอพยพ เกณฑ์การระบายน้ำจากอ่าง แผน BCP และรายงานเหตุการณ์ในอดีต ค้นได้ผ่าน RAG ให้คำตอบยึดกับขั้นตอนของคุณจริง
• เขียนรายงานการสำรวจด้วยโดรน สรุปผลการบินแต่ละครั้งเป็นรายงานสั้นสำหรับผู้บริหารหรือ อปท.

สำหรับหน่วยงานรัฐและโรงงานที่ต้องคุ้มครองข้อมูลตาม PDPA ชั้นของ LLM นี้ควรรันแบบ on-premise ข้อมูลเซ็นเซอร์ รายชื่อผู้ติดต่อของประชาชน และแผนภายใน จะได้ไม่ออกนอกโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร

7. สถาปัตยกรรม

flowchart TD
    S1["เซ็นเซอร์ระดับน้ำเรดาร์และอัลตราโซนิก"] --> Q["ตรวจสอบและคัดกรองค่าที่อ่านได้"]
    S2["กล้องติดตั้งถาวรที่ไม้วัดระดับน้ำ"] --> CV["ตัวอ่านไม้วัดด้วย computer vision"]
    S3["ภาพสำรวจจากโดรน"] --> CV
    CV --> Q
    VLM["โมเดลมัลติโมดัลเป็นความเห็นที่สอง"] --> Q
    Q -->|"ผ่าน"| DB["ฐานข้อมูลอนุกรมเวลา"]
    Q -->|"ไม่แน่ใจ"| HR["ส่งคนตรวจพร้อมภาพ"]
    P["ข้อมูล ThaiWater และพยากรณ์ฝน"] --> DB
    DB --> FM["แบบจำลองพยากรณ์ ML หรือชลศาสตร์"]
    FM --> AL["กฎแจ้งเตือนและเคส Flood SOC"]
    S3 --> MAP["แผนที่ขอบเขตน้ำท่วมและปริมาณน้ำไหล"]
    MAP --> FM
    AL --> LLM["ชั้น LLM แบบ on-premise"]
    DB --> LLM
    LLM --> OUT1["แจ้งเตือนหลายภาษาผ่าน LINE และ SMS"]
    LLM --> OUT2["ถามตอบสำหรับเจ้าหน้าที่"]
    LLM --> OUT3["รายงานเหตุการณ์และผลสำรวจ"]

อ่านจากบนลงล่าง: เซ็นเซอร์และกล้องส่งค่าเข้าขั้นตรวจสอบ มีเพียงค่าที่ผ่านเท่านั้นที่ถึงแบบจำลองพยากรณ์ ผลพยากรณ์ขับกฎแจ้งเตือน และ LLM อยู่ปลายทาง ทำหน้าที่อธิบายและสื่อสาร ไม่ได้อยู่ต้นทางเพื่อแต่งตัวเลข

8. อะไรมีแล้ว อะไรสร้างตามโครงการ อะไรอยู่นอกขอบเขต

มีให้ใช้แล้ววันนี้:

• simpliLLM แพลตฟอร์ม LLM แบบ on-premise ของเรา สำหรับชั้นภาษา ทั้งการแจ้งเตือน การถามตอบของเจ้าหน้าที่ และการค้นเอกสาร โดยไม่ส่งข้อมูลออกนอกองค์กร
• การรับข้อมูลเซ็นเซอร์ เกตเวย์ และแดชบอร์ด ผ่านบริการพัฒนา Edge และคอมพิวติ้งแบบกระจาย
• ส่วนประกอบของ simpliSOC สำหรับแจ้งเตือนและจัดการเคส และบริการ TAK Integration สำหรับประสานงานภาคสนาม

สร้างตามแต่ละโครงการ (ไม่มีผลิตภัณฑ์น้ำท่วมสำเร็จรูป):

• ตัวอ่านไม้วัดด้วย computer vision ฝึกและทดสอบกับไม้วัดของคุณเอง ทั้งกลางวันและกลางคืน
• ตรรกะคัดกรองค่า เกณฑ์ต่าง ๆ และขั้นตอนให้คนตรวจสอบ
• การเชื่อมแบบจำลองพยากรณ์ ทั้งโมเดล ML อนุกรมเวลา foundation model เป็นเส้นฐาน หรือแบบจำลองชลศาสตร์ของพันธมิตร ปรับเทียบกับสถานีของคุณ
• ไปป์ไลน์ประมวลผลภาพโดรน ทั้งแผนที่ขอบเขตน้ำ ค่าระดับ และปริมาณน้ำไหล ร่วมกับผู้บังคับโดรนที่มีใบอนุญาต
• พรอมต์ เครื่องมือ และแม่แบบข้อความของ LLM สำหรับภาษาและกลุ่มผู้รับของคุณ

นอกขอบเขต:

• การบินโดรน และการจัดหาฮาร์ดแวร์โดรนหรือเซ็นเซอร์ เราทำงานร่วมกับผู้บังคับที่มีใบอนุญาตและพันธมิตรด้านฮาร์ดแวร์
• การประกาศเตือนภัยและสั่งอพยพอย่างเป็นทางการ ซึ่งยังเป็นอำนาจของกรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย กรมอุตุนิยมวิทยา และหน่วยงานท้องถิ่น
• การพยากรณ์อุทกวิทยาที่รับรองอย่างเป็นทางการและการลงนามรับรองทางวิศวกรรม ซึ่งเป็นหน้าที่ของนักอุทกวิทยาและวิศวกรที่มีคุณสมบัติ

คำถามที่พบบ่อย

ChatGPT หรือ Claude บอกได้ไหมว่าสัปดาห์นี้พื้นที่เราจะน้ำท่วม?
ไม่ได้อย่างน่าเชื่อถือ ถ้าไม่มีข้อมูลระดับน้ำสดและแบบจำลองพยากรณ์ LLM ทำได้แค่เดาให้ฟังดูน่าเชื่อ ใช้พยากรณ์ทางการและเซ็นเซอร์ของคุณเองสำหรับตัวเลข แล้วใช้ LLM อธิบายและสื่อสาร

Google Flood Hub ไม่พอหรือ?
เป็นข้อมูลที่มีค่าสำหรับแม่น้ำสายใหญ่ แต่ออกแบบมาสำหรับน้ำท่วมจากแม่น้ำ และ Google เองระบุว่าน้ำท่วมฉับพลันและน้ำท่วมในเมืองยังเป็นงานในอนาคต คูระบายน้ำของไซต์ คลอง และลำน้ำสาขาเล็ก ยังต้องมีจุดวัดของตัวเอง

ควรซื้อโดรนหรือกล้องก่อน?
สำหรับการพยากรณ์ ให้เริ่มจากเซ็นเซอร์และกล้องติดตั้งถาวร เพราะให้ข้อมูลต่อเนื่อง แล้วค่อยเพิ่มโดรนสำหรับทำแผนที่ ตรวจสอบ และวัดปริมาณน้ำไหล

LLM แบบมัลติโมดัลอ่านไม้วัดระดับน้ำของเราได้ไหม?
ได้ และมักอ่านได้ดี เป็นทางลัดในการทำต้นแบบ แต่ในระบบใช้งานจริง ให้ใช้ตัวอ่าน computer vision ที่ฝึกแล้วเป็นหลัก ใช้โมเดลมัลติโมดัลเป็นความเห็นที่สอง และให้คนตรวจทุกครั้งที่สองตัวอ่านไม่ตรงกัน

ข้อมูลต้องออกนอกองค์กรไหม?
ไม่ต้อง ชั้น LLM รันแบบ on-premise ได้ ข้อมูลเซ็นเซอร์ ภาพ และรายชื่อผู้ติดต่อ อยู่ในโครงสร้างพื้นฐานของคุณ

โครงการแรกหน้าตาเป็นอย่างไร?
เริ่มแบบบาง ๆ: ไม้วัดไม่กี่จุดบนลำน้ำเดียว ติดกล้องหรือเซ็นเซอร์ทุกจุด ได้ข้อมูลอนุกรมเวลาที่ตรวจสอบแล้ว ใช้แนวทางพยากรณ์หนึ่งแบบ และช่องทางแจ้งเตือนหนึ่งช่องทาง ปรับจูนกับฤดูฝนจริงก่อนขยาย

คุยกับเรา

ส่งรายการไม้วัดระดับน้ำที่สำคัญต่อไซต์หรือพื้นที่ของคุณมาให้เรา พร้อมภาพถ่ายกลางวันหนึ่งภาพและกลางคืนหนึ่งภาพของแต่ละจุด และบอกเราว่าวันนี้ใครเป็นคนอ่านและอ่านบ่อยแค่ไหน เราจะส่งแผนเริ่มต้นขนาดเล็กกลับไป: จุดไหนควรติดกล้อง จุดไหนต้องใช้เซ็นเซอร์ ตรงไหนที่การสำรวจด้วยโดรนคุ้มค่า และแนวทางพยากรณ์แบบไหนเหมาะกับข้อมูลที่คุณมี

อีเมล hello@simplico.net

---

แหล่งที่มา:

• Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds — Nature, มีนาคม 2567
• Using AI to expand global access to reliable flood forecasts — Google Research
• TimesFM — Google Research
• Chronos: Pretrained models for time series forecasting — Amazon Science
• Drones in Thailand 2026: Rules, Registration and No-Fly Zones — Drone Association Thailand
• บริหารน้ำท่วมแบบ SOC — Simplico
• เมื่อคลองเต็ม: ดิจิทัลทวินสำหรับระบบระบายน้ำ — Simplico