รัฐบาลเดินหน้าขยายระบบพยากรณ์อากาศด้วยเทคโนโลยีดาวเทียมและ AI หลังโครงการความร่วมมือกับ Tomorrow.io บริษัท Climate Tech จากสหรัฐฯ ผ่านการพิจารณาของคณะรัฐมนตรี (ครม.) แล้ว ด้วยงบประมาณ 497 ล้านบาท ในปีงบประมาณ 2570 หวังยกระดับการพยากรณ์จากภาพรวมระดับจังหวัด สู่ข้อมูลละเอียดถึงระดับตำบล เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเตือนภัยและรับมือฝนตกหนัก น้ำท่วมฉับพลัน และภัยพิบัติที่เกิดขึ้นรวดเร็ว
KEY POINTS
- คณะรัฐมนตรีอนุมัติโครงการ Tomorrow.io ที่ผลักดันโดยรัฐมนตรีดีอี ‘ไชยชนก ชิดชอบ’ ด้วยงบประมาณ 497 ล้านบาท เพื่อยกระดับการพยากรณ์อากาศของไทย
- โครงการใช้เทคโนโลยี AI และข้อมูลจากดาวเทียมวงโคจรต่ำ (LEO) เพื่อสร้างแบบจำลองสภาพอากาศความละเอียดสูง ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเดียวกับที่ NASA และกองทัพสหรัฐฯ ใช้งาน
- มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์อากาศให้ละเอียดถึงระดับตำบล และสามารถแจ้งเตือนภัยพิบัติรุนแรง เช่น "Rain Bomb" หรือฝนตกหนักฉับพลันได้ล่วงหน้า
- เทคโนโลยีนี้จะเข้ามาเสริมการทำงานของระบบพยากรณ์อากาศเดิมของกรมอุตุนิยมวิทยา เช่น เรดาร์ตรวจอากาศและสถานีภาคพื้นดิน ไม่ใช่การนำมาทดแทน
- การอนุมัติโครงการเป็นผลสำเร็จจากโครงการนำร่องที่แสดงให้เห็นศักยภาพในการประมวลผลข้อมูลสภาพอากาศได้เกือบจะทันที (Near Real-time) เพื่อการเตือนภัยที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
ไชยชนก ชิดชอบ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) ผลักดันความร่วมมือระหว่าง Tomorrow.io กับกรมอุตุนิยมวิทยา หลังผ่านการทดสอบโครงการนำร่อง โดยมีเป้าหมายให้นำข้อมูลจากดาวเทียมและแบบจำลอง AI เข้ามาเสริมแพลตฟอร์มพยากรณ์อากาศ
สำหรับ งบประมาณปี 2570 โครงการ Tomorrow.io ได้รับการอนุมัติวงเงิน 497 ล้านบาท โดยบริษัท บีพีแอลซี จำกัด (BPLC) เป็นผู้ชนะโครงการ ทำหน้าที่เป็นตัวแทนจำหน่ายโซลูชันพยากรณ์อากาศในประเทศไทย
เทคโนโลยีดังกล่าวนำข้อมูลจากดาวเทียมและระบบ AI มาประมวลผล เพื่อสร้างแบบจำลองสภาพอากาศความละเอียดสูง โดยมีเป้าหมายให้สามารถพยากรณ์ได้ถึงระดับตำบล และนำข้อมูลไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจของหน่วยงานรัฐและประชาชนในพื้นที่เสี่ยง
จากโครงการนำร่อง สู่ระบบพยากรณ์ระดับพื้นที่
ความร่วมมือเริ่มจากโครงการนำร่องระยะเวลา 3 เดือน ระหว่างเดือน ธ.ค. 2568–ก.พ. 2569 เพื่อทดสอบการนำข้อมูลดาวเทียมและแบบจำลอง AI มาผสานกับระบบพยากรณ์ของไทย
หนึ่งในพื้นที่ทดสอบสำคัญคือ อ.หาดใหญ่ จ.สงขลา ซึ่งมีความเสี่ยงจากฝนตกหนักและน้ำท่วม ผลการทดสอบทำให้เห็นศักยภาพของข้อมูลสภาพอากาศความละเอียดสูง โดยเฉพาะการติดตามสภาพอากาศเฉพาะพื้นที่และการประเมินความเสี่ยงก่อนเกิดเหตุ
ก่อนหน้านี้ ไชยชนก ระบุว่า ระบบสามารถประมวลผลข้อมูลได้ภายในเวลาไม่เกิน 1 ชั่วโมง หรือ Near Real-time ทำให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ประกอบการพยากรณ์และแจ้งเตือนภัยได้รวดเร็วขึ้น
ดาวเทียม–AI เจาะลึก “Rain Bomb”
จุดเด่นของแพลตฟอร์ม Tomorrow.io อยู่ที่การนำข้อมูลจากดาวเทียมวงโคจรต่ำ (LEO) มาประมวลผลร่วมกับ AI โดยใช้เทคโนโลยี Microwave Sounder ตรวจวัดข้อมูลในชั้นบรรยากาศ โดยเฉพาะความชื้น ก่อนนำมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลสภาพอากาศและแบบจำลองต่างๆ
รมว.ดีอี เสริมว่า ข้อมูลจากอวกาศช่วยให้ระบบติดตามการเปลี่ยนแปลงของบรรยากาศได้ละเอียดขึ้น รวมถึงประเมินความเสี่ยงของฝนตกหนักและปรากฏการณ์ฝนตกหนักในช่วงเวลาสั้นๆ หรือ “Rain Bomb” ซึ่งเป็นหนึ่งในความท้าทายของระบบเตือนภัยยุคใหม่
ปัจจุบันบริษัทมีดาวเทียม DeepSky ที่ใช้งานอยู่ 13 ดวง และมีแผนขยายกลุ่มดาวเทียมเพิ่มเติม เพื่อเพิ่มปริมาณและความถี่ของข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์สภาพอากาศ
เทคโนโลยี Tomorrow.io มีการใช้งานโดยองค์กรและหน่วยงานขนาดใหญ่ในสหรัฐฯ รวมถึง NASA และกองทัพอากาศสหรัฐฯ ตลอดจน Bill & Melinda Gates Foundation ซึ่งเป็นหนึ่งในปัจจัยที่ทำให้ไทยสนใจนำเทคโนโลยีมาเสริมระบบพยากรณ์ของประเทศ
จากพยากรณ์ระดับตำบล สู่ “พยากรณ์อากาศส่วนบุคคล”
ความแตกต่างจากการพยากรณ์อากาศแบบเดิม คือการขยับจากข้อมูลภาพรวมในพื้นที่กว้าง ไปสู่ข้อมูลเฉพาะจุดมากขึ้น เช่น จากการระบุเพียงว่า กรุงเทพฯ มีโอกาสฝนตก 60% สู่การวิเคราะห์สภาพอากาศในระดับพื้นที่ย่อย
แนวทางนี้เปิดทางไปสู่ “พยากรณ์อากาศส่วนบุคคล” เพราะผู้ใช้งานแต่ละกลุ่มต้องการข้อมูลแตกต่างกัน เกษตรกรต้องการรู้ปริมาณฝนในพื้นที่เพาะปลูก ผู้ประกอบการขนส่งต้องการข้อมูลตามเส้นทาง ขณะที่ประชาชนในพื้นที่เสี่ยงต้องการรู้ว่าฝนจะตกหนักเมื่อใด และมีโอกาสเกิดน้ำท่วมหรือไม่
หากข้อมูลดังกล่าวส่งตรงถึงผู้ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ก็จะช่วยให้การตัดสินใจเปลี่ยนจากการรอรับมือหลังเกิดเหตุ เป็นการเตรียมพร้อมเชิงรุกก่อนเกิดภัย
ผนึกข้อมูลดาวเทียมกับเรดาร์ของไทย
การนำเทคโนโลยี Tomorrow.io เข้ามาไม่ได้หมายถึงการแทนที่ระบบเดิมของกรมอุตุนิยมวิทยา แต่เป็นการเพิ่มชั้นข้อมูลให้กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ ทั้งเรดาร์ตรวจอากาศ สถานีตรวจวัดอัตโนมัติ ระบบตรวจวัดภาคพื้นดิน และข้อมูลจากดาวเทียม
นอกจากนี้ กรมอุตุนิยมวิทยายังทำงานร่วมกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น กรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย กรมชลประทาน และ GISTDA เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลสำหรับการพยากรณ์และรับมือภัยพิบัติ
การเดินหน้าโครงการยังเกิดขึ้นท่ามกลางการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านอุตุนิยมวิทยาของไทยที่มีอยู่แล้วในระดับสูง
ข้อมูลโครงการจัดซื้อจัดจ้างปีงบประมาณ 2569 พบว่า กรมอุตุนิยมวิทยามีโครงการ 278 โครงการ วงเงินรวม 4,691 ล้านบาท โดยโครงการที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับเรดาร์ การตรวจวัด การพยากรณ์ และการเตือนภัย มี 68 โครงการ วงเงินรวม 4,541 ล้านบาท หรือ 96.81% ของวงเงินในชุดข้อมูลดังกล่าว
ในจำนวนนี้เป็นโครงการระบบเรดาร์ตรวจอากาศ 15 โครงการ วงเงิน 1,847.58 ล้านบาท ระบบสถานีตรวจวัดอัตโนมัติ AWS/AWOS/LIDAR 35 โครงการ วงเงิน 2,099.52 ล้านบาท ระบบสารสนเทศและแบบจำลองพยากรณ์ 12 โครงการ วงเงิน 507.90 ล้านบาท และระบบเตือนภัยเฉพาะทาง 6 โครงการ วงเงิน 86.93 ล้านบาท
ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนว่าไทยมีทั้งระบบตรวจวัดและโครงสร้างพื้นฐานด้านพยากรณ์จำนวนมากอยู่แล้ว ขณะที่งบ Tomorrow.io มีจำนวน 497 ล้านบาท ซึ่งผ่านครม.ในปีงบประมาณ 2570 แล้วจึงเป็นอีกส่วนหนึ่งของการยกระดับระบบด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี AI
จาก Climate Tech สู่ Weather Intelligence
ทำความรู้จัก Tomorrow.io เป็นบริษัทหนึ่งในผู้พัฒนาแนวคิด “Weather Intelligence” หรือการนำข้อมูลสภาพอากาศมาประมวลผลด้วย AI เพื่อสนับสนุนการบริหารความเสี่ยงและการตัดสินใจ
สำหรับประเทศไทย ความสำคัญของโครงการจึงไม่ได้อยู่เพียงการพยากรณ์ว่า “ฝนจะตกหรือไม่” แต่คือการเพิ่มความละเอียดของข้อมูลและลดระยะเวลาระหว่างการตรวจพบความผิดปกติของสภาพอากาศกับการแจ้งเตือน
หากการเชื่อมต่อระบบทำได้เต็มศักยภาพ เทคโนโลยีดาวเทียมและ AI จะเข้ามาเสริมการรับมือภัยที่เกิดขึ้นรวดเร็ว ทั้งฝนตกหนัก น้ำท่วมฉับพลัน พายุ ฟ้าผ่า และสภาพอากาศทางทะเล
จากโครงการนำร่องที่เริ่มต้นในระดับพื้นที่ สู่การลงทุน 497 ล้านบาทในปีงบประมาณ 2570 ความท้าทายหลังจากนี้จึงอยู่ที่การทำให้ข้อมูลจากอวกาศถูกแปลงเป็น “ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ” และนำไปใช้ได้จริง ตั้งแต่ระดับหน่วยงานรัฐไปจนถึงประชาชนในระดับตำบล
