Page 33 - วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 3 กรกฎาคม - กันยายน 2567
P. 33
ปฏิวัติความปลอดภัยทางรางด้วย AI รับมือแผ่นดินไหวเพื่ออนาคตรถไฟไทย
บทสรุปและข้อเสนอแนะส�าหรับประเทศไทย
การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์และ 4. ส่งเสริมการวิจัยและพัฒนาในด้านการ
ท�านายความเสี่ยงจากแผ่นดินไหวต่อโครงสร้างพื้นฐานทางรถไฟ ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง
มีศักยภาพสูงในการเพิ่มความปลอดภัยและลดความเสี่ยงในประเทศไทย ในบริบทของประเทศไทย โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มี
โดยเฉพาะในพื้นที่ภาคเหนือและภาคตะวันตกที่มีความเสี่ยงต่อ ความเสี่ยงต่อแผ่นดินไหวสูง
แผ่นดินไหวสูงกว่าภูมิภาคอื่น โดยข้อเสนอแนะส�าหรับประเทศไทย 5. พัฒนาแบบจ�าลองที่ไม่ใช่เชิงเส้น เช่น
ในการน�าเทคโนโลยีนี้มาประยุกต์ใช้ มีดังนี้ Random Forest และ Decision Tree ที่เหมาะสม
1. พัฒนาระบบเตือนภัยและการประเมินความเสี่ยงโดยใช้แบบ กับบริบทของประเทศไทย เพื่อเพิ่มความแม่นย�า
จ�าลองการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์ ในการท�านายอุบัติเหตุและประเมินความเสี่ยง
และป้องกันอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นกับโครงสร้างพื้นฐานทางรถไฟ การน�าเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องและ
2. ใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความ แบบจ�าลองการท�านายอุบัติเหตุในโครงสร้างทาง
หนาแน่นของรอยเลื่อน การสั่นสะเทือนของพื้นดิน และขนาดของ รถไฟมาใช้อย่างเหมาะสมจะมีบทบาทส�าคัญ
แผ่นดินไหว กับการเกิดอุบัติเหตุบนระบบรถไฟ เพื่อวางแผนการซ่อม ในการเพิ่มความปลอดภัยและลดความเสี่ยงจาก
บ�ารุงและเพิ่มความปลอดภัยให้กับระบบขนส่งทางรถไฟของประเทศ แผ่นดินไหวในประเทศไทย ซึ่งจะช่วยให้ประเทศ
3. น�าแบบจ�าลองทางการเงิน เช่น Monte Carlo Simulation สามารถรับมือกับแผ่นดินไหวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
และการประเมินมูลค่าปัจจุบันสุทธิ มาใช้ในการประเมินความเสียหาย มากขึ้นในอนาคต ทั้งในด้านการป้องกัน การเตรียม
ที่อาจเกิดขึ้นจากแผ่นดินไหว เพื่อวางแผนงบประมาณในการซ่อมแซม ความพร้อม และการจัดการผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
และป้องกันความเสียหายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อ้างอิง
1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S259019822400068X
2. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0308255
วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 3 กรกฎาคม - กันยายน 2567 33
