Innovation

สวทช. เปิด 10 เทคโนโลยีเปลี่ยนโลก

ตอนที่ 2

 

สำหรับ 10 เทคโนโลยีที่ สวทช. จับตามอง และส่งเสริมให้ประเทศไทยพัฒนาให้ทันในเทคโนโลยีเหล่านี้ ในตอนที่ 2 นี้ จะนำเสนออีก 5 เทคโนโลยีที่เหลือ ได้แก่

 

  1. เทคโนโลยีคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Privacy-Enhancing Technologies : PETs)

การเก็บข้อมูลในคลาวด์และการใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things: IoT) มีบทบาทมากขึ้น และจะยิ่งสำคัญมากขึ้นไปอีก เพราะจะเป็นหัวใจของระบบอุตสาหกรรม 4.0 แต่การรั่วไหลของข้อมูลสำคัญที่อาจเกิดขึ้นได้ตลอดเวลา ก็อาจก่อความเสียหายได้มาก ดังกรณีตัวอย่าง พนักงานบริษัทซัมซุงนำ source code ของบริษัทไปให้ ChatGPT รีวิวจนข้อมูลรั่วไหล หรือกรณีบริษัท MediSecure ที่ให้บริการจ่ายยาแบบอิเล็กทรอนิกส์ในประเทศออสเตรเลียที่โดน ransomware โจมตี ทำให้ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากรั่วไหล หรือบริษัทผู้ให้บริการ Cloud AI ชื่อ สโนว์เฟลก (Snowflake) ทำข้อมูลลูกค้ารั่วไหลจนทำให้หุ้นของบริษัทตกลงไป 26% ในรอบ 12 เดือน

 

ยังมีกรณีความมั่นคงระดับสูงที่ทหารสหรัฐอเมริกาได้ใส่สมาร์ตวอตช์วิ่งออกกำลังกายรอบค่ายทหารจนทำให้มีตำแหน่งค่ายทหารของสหรัฐอเมริกาในประเทศซีเรียและอิรักหลุดรอดออกไปผ่านทางคลาวด์ที่บริษัทผู้ผลิตสมาร์ตวอตช์ใช้บริการอยู่ จนกลายเป็นปัญหาใหญ่อย่างคาดไม่ถึง

 

เทคโนโลยีคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Privacy-Enhancing Technologies: PETs) จึงมีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง เพราะเทคโนโลยีที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบันไม่ปลอดภัยมากพอ เนื่องจากระหว่างการส่งข้อมูลจากเซนเซอร์ไปประมวลผลในคลาวด์นั้น แม้จะมีการเข้ารหัสข้อมูลแล้วก็ตาม แต่เมื่อไปถึงที่คลาวด์ ก็จำเป็นต้องถอดรหัสเพื่อนำข้อมูลจริงนั้นมาประมวลผล จึงเกิดช่องโหว่ทำให้ข้อมูลเหล่านั้นรั่วไหลที่คลาวด์ได้หากโดนแฮ็ก ยังไม่รวมกรณีที่เจ้าของคลาวด์อาจนำข้อมูลของเราไปใช้งานอย่างอื่นที่ไม่ได้รับอนุญาต

 

เทคโนโลยีแบบใหม่คือ PETs ช่วยคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทาง ผ่านการเข้ารหัสแบบใหม่ที่ทำให้ข้อมูลประมวลผลบนคลาวด์ได้ “โดยไม่ต้องถอดรหัส” ดังนั้นระบบคลาวด์เองจึงไม่สามารถเข้าถึงเนื้อหาข้อมูลที่กำลังประมวลผลอยู่เลย มีแต่เจ้าของข้อมูลที่มีกุญแจถอดรหัสเท่านั้นที่จะเข้าถึงเนื้อหาข้อมูลได้ เทคโนโลยีนี้จึงปิดช่องโหว่การรั่วไหลของ¬ข้อมูลได้มากขึ้น แม้แต่กรณีคลาวด์โดนแฮ็กก็ตาม

 

มีการนำเทคโนโลยี PETs มาให้บริการแล้วในวงการการเงิน สุขภาพ และทรัพยากรบุคคล เช่น บริษัท EN|VIEL, Tripple-Blind และ Inpher ในสหรัฐอเมริกา บริษัท ZAMA มีการนำเอาเทคโนโลยี PETs มาใช้ในการระบุตัวตนแบบ biometric authentication และทำ confidential trading อีกด้วย ขณะที่บริษัท RAVEL ในประเทศฝรั่งเศสก็นำเอาระบบนี้ไปใช้ให้บริการโฆษณาส่วนบุคคล เป็นต้น

 

สำหรับประเทศไทย เนคเทค สวทช. ได้พัฒนาเทคโนโลยี PETs ให้ใช้กับแพลตฟอร์ม IoT สำหรับภาคอุตสาหกรรม ซึ่งสอดคล้องกับนโยบาย Industry 4.0 ของประเทศในชื่อ ไซบิลเลี่ยน (CYBLION) พ้องเสียงกับชื่อสายพันธุ์สุนัข ช่วยทำให้การคำนวณข้อมูลของโรงงานอุตสาหกรรมบนคลาวด์ทำได้อย่างปลอดภัย โดยเนคเทคได้ทดสอบใช้งานจริงในโรงงานธนากรผลิตน้ำมันพืช จำกัด (น้ำมันพืชกุ๊ก) แล้ว

 

  1. หุ่นยนต์รักษาความปลอดภัย (Security Robot)

การรักษาความปลอดภัยเป็นความจำเป็นพื้นฐานอย่างหนึ่งที่ทุกภาคส่วนให้ความสำคัญ อย่างไรก็ตาม การรักษาความปลอดภัยในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดอยู่หลายด้าน อาทิ การเฝ้าระวังบุคคลและเหตุต้องสงสัยเพื่อป้องกันเหตุร้ายในพื้นที่สำคัญ ต้องใช้ทักษะและความเชี่ยวชาญของเจ้าหน้าที่ การตรวจการณ์พื้นที่ขนาดใหญ่ยังไม่ครอบคลุมทั่วถึงทุกพื้นที่ เจ้าหน้าที่มีความเสี่ยงในการปฏิบัติงานในพื้นที่เสี่ยงอันตราย รวมถึงพื้นที่ความมั่นคงที่มีการเกิดเหตุซ้ำ

 

หน่วยงานความมั่นคงรวมถึงภาคเอกชนทั่วโลกให้ความสนใจลงทุนทำวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีอย่างมากในแต่ละปี เทคโนโลยีหุ่นยนต์ (robotics) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่น่าจับตามอง การนำหุ่นยนต์มาใช้ในการรักษาความปลอดภัยจะช่วยลดความเสี่ยงของเจ้าหน้าที่, AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจการณ์ให้ดีมากขึ้นได้อีกด้วย

 

คุณลักษณะเด่นของการใช้หุ่นยนต์ช่วยในการรักษาความปลอดภัยมีหลายด้าน ได้แก่ ความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่องเป็นเวลานานโดยไม่อ่อนล้าหรือหย่อนประสิทธิภาพ สามารถวิเคราะห์ภาพและพฤติกรรม สามารถแจ้งเตือนเพื่อป้องกันการเกิดเหตุความไม่ปลอดภัยได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ นอกจากนี้แล้ว หุ่นยนต์รักษาความปลอดภัยยังสามารถทำงานได้ในพื้นที่หรือสภาวะแวดล้อมที่หลากหลาย ทั้งภายในและภายนอกอาคาร ระบบนำทางอัตโนมัติจะทำให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ได้อย่างทั่วถึงทุกบริเวณ

 

ขณะที่ต้นทุนและค่าใช้จ่ายที่ใช้ไปกับหุ่นยนต์จำพวกนี้ในระยะยาวจะน้อยกว่าค่าใช้จ่ายสำหรับการจ้างฝ่ายรักษาความปลอดภัยที่เป็นมนุษย์ และไม่ต้องกังวลใจเรื่องความเชื่อใจได้ของ รปภ. ที่เป็นมนุษย์อีกด้วย

 

ปัจจุบันเริ่มมีการใช้งานหุ่นยนต์รักษาความปลอดภัยแล้วในหลายประเทศ เช่น สหรัฐอเมริกา สิงคโปร์ และญี่ปุ่น มีการใช้งานหุ่นยนต์เพื่อรักษาความปลอดภัยในพื้นที่ที่มีประชาชนจำนวนมาก เช่น สนามบินหรือสถานีรถไฟ รวมทั้งมีการใช้หุ่นยนต์เพื่อลาดตระเวนในพื้นที่เสี่ยงอันตราย

 

ตลาดโลกของหุ่นยนต์รักษาความปลอดภัย ประเมินกันว่าอาจจะสูงถึง 71,800 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2027 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีอยู่ที่ 17.8% ขณะที่เฉพาะในแถบเอเชียแปซิฟิกสูงถึงเกือบ 20% โดยปัจจัยกระตุ้นสำคัญคือ ความต้องการเทคโนโลยีนี้ในทางทหารและการป้องกันประเทศเป็นหลัก

 

สวทช. มีองค์ความรู้ด้านหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ ระบบสื่อสาร และ AI ทำให้สามารถบูรณาการองค์ความรู้ในการวิจัยและพัฒนาเพื่อสร้างหุ่นยนต์รักษาความปลอดภัยได้ ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งานมากที่สุด การที่มีระบบฐานข้อมูล ระบบควบคุมและประมวลผลที่พัฒนาขึ้นเอง จึงมั่นใจได้ในเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้า

 

  1. เทคโนโลยีรีไซเคิลแบตเตอรี่แบบโดยตรง (Direct Battery Recycling Technology)

การมุ่งสู่สังคมคาร์บอนต่ำทำให้มีความต้องการแบตเตอรี่ โดยเฉพาะแบบลิเทียมไอออน เพราะมีการใช้กับยานยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแพร่หลาย เนื่องจากมีความจุพลังงานจำเพาะสูง มีอายุการใช้งานที่ยาวนานคุ้มค่า และยังมีแนวโน้มราคาที่ลดลงอีกด้วย

 

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมามีอัตราความต้องการแบตเตอรี่ลิเทียมไอออนเติบโตมากกว่า 25% ต่อปี โดยคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 10 เท่าในปี 2030

 

ประเทศไทยเองก็มีอัตราการเติบโตของการใช้ EV สูงที่สุดในกลุ่มประเทศอาเซียน โดยปี 2023 มียอดจดทะเบียนยานยนต์ไฟฟ้าสูงถึงสัดส่วนร้อยละ 12% ของรถยนต์นั่งส่วนบุคคลที่ขายใหม่ทั้งประเทศ จึงเกิดความต้องการเทคโนโลยีรีไซเคิลที่มีประสิทธิภาพสูง

 

ในกระบวนการรีไซเคิลแบตเตอรี่ในปัจจุบันมักอาศัยความร้อนสูง หรือใช้กระบวนการที่ต้องใช้สารเคมีที่เป็นพิษ ความพยายามหลีกเลี่ยงกระบวนการทั้งสองแบบนี้นำมาสู่เทคโนโลยีใหม่ที่ลดการใช้พลังงาน ซึ่งจะลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ทำให้เกิดผลดีต่อสิ่งแวดล้อมในระยะยาว อีกทั้งยังเป็นการลดการใช้โลหะหนัก โดยบางกระบวนการลดได้มากถึง 90% หากเทียบทั้งกระบวนการ ตั้งแต่การทำเหมืองเพื่อให้ได้โลหะใหม่มาใช้

 

หัวใจหลักของเทคโนโลยีรีไซเคิลโดยตรงคือ จะไม่ใช่กระบวนการเผาด้วยความร้อนสูงที่มากกว่า 1,000 องศาเซลเซียสในเทคโนโลยีรีไซเคิลแบตเตอรี่แบบเดิมที่เรียกว่า ไพโรเมทัลเลอร์จี (pyrometallurgy) นอกจากนี้ ยังไม่ใช่กระบวนการที่ต้องใช้สารละลายเคมีแบบที่เรียกว่า ไฮโดรเมทัลเลอร์จี (hydrometallurgy) ซึ่งทำให้เกิดมลพิษต่อสิ่งแวดล้อมเป็นอย่างมาก

 

แต่เทคโนโลยีรีไซเคิลโดยตรงอาศัยกระบวนการทางกายภาพในการร่อน ตัด ย่อย บด และคัดแยกนำสารเพื่อนำกลับมาใช้สร้างเป็นขั้วแคโทด (cathode) ของแบตเตอรี่ขึ้นใหม่ ประเมินกันว่าเทคโนโลยีแบบนี้อาจไปถึงจุดที่นำชิ้นส่วนกลับมาใช้ได้มากถึง 90% อีกทั้งจะลดความต้องการสินแร่ใหม่เพื่อนำมาผลิตแบตเตอรี่ได้มากกว่า 25% ในปี 2030

 

การรีไซเคิลแบบนี้เหมาะกับแบตเตอรี่ที่ใช้ในยานยนต์ไฟฟ้าและแบตเตอรี่ในระบบกักเก็บพลังงาน เพื่อลดภาระต่อสิ่งแวดล้อม ส่งเสริมเศรษฐกิจแบบ BCG คาดว่าจะมีการเติบโตของอุตสาหกรรมที่ใช้เทคโนโลยีแบบนี้มากกว่า 20% โดยมี EBITDA margin ของอุตสาหกรรมนี้มากกว่า 10%

 

  1. ไฮโดรเจนเพื่อการขับเคลื่อน (H2 for Mobility)

รถยนต์ปัจจุบันกำลังค่อยเปลี่ยนจากรถยนต์สันดาปภายในไปเป็นรถยนต์ไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อย ๆ ในขณะที่ฟากผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ของประเทศญี่ปุ่นบางรายก็ลงทุนวิจัยมหาศาลไปรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยพลังงานไฮโดรเจน เพราะคาดกันว่าพลังงานจากไฮโดรเจนจะเป็นอีกตัวเลือกของพลังงานอนาคตได้เช่นกัน

 

มีคนจำนวนมากคาดหวังว่าพลังงานไฮโดรเจนจะมาเป็นตัวปิดช่องว่าง 20% ของ Net Zero ของภาคการขนส่งขนาดใหญ่ และการป้อนไฟฟ้าให้แก่ภาคอุตสาหกรรม

 

ประเทศไทยนั้นมีความพร้อมอยู่พอสมควร มีร่างกฎหมายเกี่ยวกับพลังงานไฮโดรเจนแล้ว และมีศักยภาพในการผลิตไบโอไฮโดรเจน (biohydrogen) จากพื้นฐานความเป็นประเทศเกษตรกรรมที่มีสารตั้งต้นจากก๊าซมีเทนในมูลสัตว์หรือชีวมวลต่าง ๆ ที่จัดเป็นกรีนไฮโดรเจน (green hydrogen) แบบหนึ่ง ซึ่งอาจนำมาผ่านกระบวนการทางเคมีต่าง ๆ จนได้ผลิตภัณฑ์เป็นไฮโดรเจนออกมาในที่สุด

 

ต้นทุนการผลิตไบโอไฮโดรเจนก็มีแนวโน้มลดลงอย่างต่อเนื่อง กระบวนการผลิตไฮโดรเจนแบบนี้ลดการสร้างคาร์บอนฟุตพรินต์ (carbon footprint) และนำมาขายเป็นคาร์บอนเครดิต (carbon credit) ของประเทศไปพร้อม ๆ กันได้อีกด้วย

 

การผลิตไฮโดรเจนอีกแบบคือ ผลิตจากก๊าซธรรมชาติได้เป็น บลูไฮโดรเจน (blue hydrogen) ก็ยังถูกกว่ากรีนไฮโดรเจนที่ผลิตจากกระบวนการแยกโมเลกุลของน้ำโดยตรง โดยใช้พลังงานไฟฟ้าที่แปลงมาจากความร้อนหรือพลังงานแสงอีกทีอยู่ดี เมื่อร่วมกับกระบวนการ CCS (Carbon Capture and Storage) ก็จะช่วยให้มีค่าคาร์บอนเป็นลบ จึงดีต่อสิ่งแวดล้อม

 

นอกจากนี้ประเทศไทยยังมีปัจจัยเสริมเรื่องความเชี่ยวชาญในการขนส่งก๊าซ และมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ มีมาตรการความปลอดภัยระดับอุตสาหกรรมที่ชัดเจนอีกด้วย ส่วนปัจจัยเสริมระดับโลกได้แก่เรื่อง การคิดค่าปรับคาร์บอนหรือ CBAM ของสหภาพยุโรปที่ปัจจุบันเริ่มเข้าสู่ช่วงเปลี่ยนผ่านปี 2023-2025 ที่ต้องมีรายงานค่าการปล่อยและการชดเชยก๊าซเรือนกระจกแล้ว แต่มีเทคโนโลยีสำคัญที่ต้องพัฒนาเพิ่มเติมก็คือ เทคโนโลยีในการกักเก็บไฮโดรเจน ซึ่งจะช่วยเรื่องการทดแทนการนำเข้าและผลิตใช้เองในประเทศได้

 

เมื่อปลายปีที่แล้วมีก้าวที่น่าจับตามองคือ การประกาศจับมือกันระหว่าง PTT–OR–Toyota–BIG ที่จะเริ่มเปิดสถานีต้นแบบเติมไฮโดรเจนสำหรับรถยนต์ไฟฟ้าเซลล์เชื้อเพลิงแห่งแรกของประเทศไทยขึ้น ในขณะที่บริษัท Toyota ก็ประกาศจะใช้รถยนต์รุ่น Mirai จำนวน 500 คัน สำหรับรับส่งนักกีฬาในโอลิมปิกเกมส์และพาราลิมปิกเกมส์อย่างเป็นทางการที่กรุงปารีสในปีนี้ เพื่อเป็นการแสดงศักยภาพของรถยนต์แบบนี้อีกด้วย

 

  1. ยุคถัดไปของการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำ

การเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำของประเทศไทยมีมูลค่ามากกว่าแสนล้านบาทต่อปี แต่การเพาะเลี้ยงด้วยวิธีการดั้งเดิม เช่น การเลี้ยงในบ่อดิน การเลี้ยงในกระชัง มีข้อเสียหลายประการ ทั้งใช้น้ำมากและสร้างมลพิษทางน้ำ เสี่ยงต่อการเกิดโรคสัตว์น้ำ เสี่ยงต่อสวัสดิภาพของสัตว์น้ำ เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม เช่น กรณีเลี้ยงในกระชังแล้วน้ำในแม่น้ำล้นตลิ่งหรือแห้งหรือเกิดเน่าเสีย นอกจากนี้ยังใช้พื้นที่มากอีกด้วย

 

เทคโนโลยี RAS เป็นการเลี้ยงแบบใช้น้ำหมุนเวียน โดยมีการบำบัดของเสียออกจากน้ำและเติมออกซิเจนให้น้ำ มีข้อดีคือไม่ต้องเปลี่ยนถ่ายน้ำ สามารถเลี้ยงสัตว์น้ำได้อย่างหนาแน่นในพื้นที่น้อย ควบคุมสภาวะการเลี้ยงและมีการติดตามปัจจัยต่าง ๆ ได้ดีกว่าวิธีการแบบเดิม จึงลดความเสี่ยงจากโรคสัตว์น้ำได้มาก

 

อย่างไรก็ตามที่ผ่านมาเทคโนโลยี RAS มักใช้ในวงจำกัดเพื่อการเลี้ยงสัตว์น้ำมูลค่าสูง เช่น ปลาแซลมอน ปลาเทราต์ ฯลฯ เนื่องจากคุ้มทุนได้ง่าย เพราะการเลี้ยงระบบ RAS ต้องอาศัยการลงทุนที่สูงกว่าการเลี้ยงแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังต้องการการดูแลควบคุมระบบการเลี้ยงอย่างใกล้ชิดอีกด้วย

 

ยุคถัดไปของเทคโนโลยี RAS คือ การออกแบบให้ระบบมีความเหมาะสมกับสัตว์น้ำแต่ละชนิด โดยมีเป้าหมายคือ ทำให้ใช้เงินลงทุนระบบลดลงและควบคุมระบบการเลี้ยงได้ง่ายขึ้น

 

ที่ผ่านมา สวทช. ได้พัฒนาระบบ RAS สำหรับกุ้งและปลากะพงซึ่งเป็นสัตว์น้ำเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทย ระบบที่พัฒนาขึ้นมีราคาที่ถูกลงกว่าในท้องตลาด ทำให้คืนทุนได้เร็วและสามารถควบคุมระบบการเลี้ยงได้ง่ายขึ้น

การพัฒนาดังกล่าวได้อาศัยเทคโนโลยีการออกแบบและคำนวณทางวิศวกรรมขั้นสูง (advanced engineering design & computation) รวมทั้งเทคโนโลยีระบบควบคุมแบบอัตโนมัติ (automatic control) และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things: IoT)

 

นอกจากนี้ยังมีแผนการพัฒนาระบบต่อโดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI และเทคโนโลยีการประมวลผลภาพ (image processing) ในการติดตามและควบคุมการเลี้ยงในทุกขั้นตอน

 

สรุป

10 เทคโนโลยีที่น่าจับตามองในปีนี้ ในภาพรวม ราวครึ่งหนึ่งเป็น digital technology และมี AI ร่วมอยู่ด้วย มากบ้างน้อยบ้าง แสดงให้เห็นถึงการมาถึงของยุค AI ได้เป็นอย่างดี ขณะที่มีอยู่ 3 เทคโนโลยีเกี่ยวข้องกับสุขภาพ กับอีก 2 เทคโนโลยีเกี่ยวข้องกับด้านพลังงาน และอีก 1 เทคโนโลยีเกี่ยวข้องกับด้านการประมง

 

หวังว่าข้อมูลทั้งหมดนี้จะเป็นประโยชน์ ทั้งในแง่ของข้อมูลเทรนด์โลกที่ควรให้ความสนใจ และในแง่ข้อมูลการตลาดเบื้องต้น เพื่อเปิดโอกาสให้ท่านที่สนใจได้มีโอกาสเข้าไปลงทุนในธุรกิจเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่างเหมาะสมต่อไป

สวทช. เปิด 10 เทคโนโลยีเปลี่ยนโลก

ตอนที่ 1

 

ศาสตราจารย์ ดร.ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) บรรยายพิเศษเรื่อง 10 เทคโนโลยีที่น่าจับตามอง ซึ่งเป็นการคาดการณ์เทคโนโลยีที่จะมีผลกระทบได้อย่างชัดเจนใน 5 – 10 ปีข้างหน้านี้

 

โดย 10 เทคโนโลยีที่น่าจับตามอง ปี 2024 ประกอบด้วย

  1. กล้ามเนื้อเทียม (Artificial Muscle)
  2. จุลชีพในลำไส้เพื่อดูแลสุขภาพ (Human Gut Microbes for Healthcare)
  3. แฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (Digital Twin in Healthcare)
  4. การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเอไอเสริม (AI-Augmented Software Development)
  5. เทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่ติดเอไอ (AI Wearable Technology)
  6. เทคโนโลยีคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Privacy-Enhancing Technologies : PETs)
  7. หุ่นยนต์รักษาความปลอดภัย (Security Robot)
  8. เทคโนโลยีรีไซเคิลแบตเตอรี่แบบโดยตรง (Direct Battery Recycling Technology)
  9. ไฮโดรเจนเพื่อการขับเคลื่อน (H2 for Mobility)
  10. ยุคถัดไปของการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำด้วยระบบน้ำหมุนเวียน

 

โดยในตอนแรกนี้ เราจะมานำเสนอ 5 เทคโนโลยี เปลี่ยนโลกในอีก 5 – 10 ปี ข้างหน้านี้

 

  1. กล้ามเนื้อเทียม (Artificial Muscle)

สังคมไทยคล้ายกับอีกหลายสังคมทั่วโลกที่เข้าสู่การเป็น “สังคมสูงอายุ” อย่างเต็มตัว การส่งเสริมให้ผู้สูงอายุมีสุขภาพดีเป็นเรื่องสำคัญและจำเป็นมาก ปัญหามวลกล้ามเนื้อที่ลดลง ลุกนั่งลำบาก ทรงตัวไม่ดี พลัดตกหกล้มง่าย เมื่อเกิดอุบัติเหตุหรือบาดเจ็บ อาจทำให้กลายเป็นผู้ป่วยติดเตียงหรือถึงกับเสียชีวิตได้

 

การส่งเสริมสุขภาพด้วยอุปกรณ์เสริม เช่น อุปกรณ์จากเทคโนโลยีกล้ามเนื้อเทียมจึงมีประโยชน์มาก ใช้เป็นอุปกรณ์ชีวการแพทย์หรืออุปกรณ์เสริมการเคลื่อนไหวจำพวก exoskeleton ช่วยให้เดินขึ้นลงบันไดได้ดีขึ้น หรือทำให้คนงานส่งของยกน้ำหนักของได้มากขึ้น นอกจากนี้ยังประยุกต์ใช้สร้างหุ่นยนต์จำพวก soft robot ที่มีรูปแบบการเคลื่อนที่จำเพาะ ใช้ในภารกิจกู้ภัยได้ เป็นต้น

 

โดย กล้ามเนื้อเทียมหรือกล้ามเนื้อจำลอง (artificial muscle) คือ วัสดุหรืออุปกรณ์ที่สร้างขึ้นเลียนแบบการทำงานของกล้ามเนื้อจริงตามธรรมชาติ มีลักษณะสำคัญคือ ยืด หด ขยายหรือหมุนได้ เมื่อได้รับการกระตุ้นจากสิ่งเร้า (stimuli) ไม่ว่าเป็นกระแสไฟฟ้า ความดัน หรืออุณหภูมิ ฯลฯ อาจแบ่งกล้ามเนื้อเทียมได้เป็นหลายประเภทตามกลไกการทำงานและวัสดุ อาทิ ชนิดที่ใช้พอลิเมอร์และไอออนหรือไฟฟ้า

 

ปัจจุบันกล้ามเนื้อเทียมส่วนใหญ่เป็นแบบทำงานด้วยแรงลม (pneumatic artificial muscle) ซึ่งพัฒนามาอย่างยาวนานและค่อนข้างปลอดภัย มีมูลค่าการตลาดราว 2,200 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และจะเติบโตเป็น 5,360 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2031 โดยมีจีน สหรัฐอเมริกา และญี่ปุ่นเป็นผู้นำและมีการนำไปใช้ประโยชน์เป็น soft robot เป็นจำนวนมาก โดยมีแนวโน้มจะนำวัสดุชนิดใหม่ ๆ มาใช้มากขึ้น เช่น carbon nanotube, graphene-liquid crystal composite fiber, shape memory alloys, liquid crystal elastomers ที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ รีไซเคิลได้ หรือนำกลับมาขึ้นรูปใหม่ได้ และใช้เทคโนโลยีการพิมพ์สามมิติ (3D Printing) ในการขึ้นรูปได้อีกด้วย

 

ทั้งนี้ ยังมีความต้องการกล้ามเนื้อเทียมไปใช้ในอุตสาหกรรมการแพทย์ เช่น การใช้เป็นอุปกรณ์สวมใส่เพื่อช่วยในการฟื้นฟูหรือเสริมแรงสำหรับผู้พิการ การผ่าตัดแบบ microsurgery นอกจากนี้ยังมีความต้องการนำกล้ามเนื้อเทียมไปประยุกต์ใช้ในหุ่นยนต์สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ อุตสาหกรรมก่อสร้าง และระบบควบคุมอัตโนมัติในงานอุตสาหกรรม (industrial automation) เพื่อให้หุ่นยนต์มีน้ำหนักเบา ทำงานกับมนุษย์ได้อย่างปลอดภัย และปรับเปลี่ยนการใช้งานได้หลากหลาย

 

หากกล้ามเนื้อเทียมเหล่านี้ได้รับการพัฒนาต่อไปเรื่อย ๆ เราน่าจะได้เห็นหุ่นยนต์ที่เคลื่อนไหวและทำงานได้อย่างคล่องแคล่วจนน่าทึ่งเลยทีเดียว

 

  1. จุลชีพในลำไส้เพื่อดูแลสุขภาพ (Human Gut Microbes for Healthcare)

ร่างกายส่วนต่าง ๆ ประกอบด้วยจุลินทรีย์ที่มีประโยชน์มากมาย โดยเฉพาะในลำไส้ ซึ่งถ้าขาดสมดุลของจุลินทรีย์มีประโยชน์ ก็จะทำให้เกิดโรคต่าง ๆ ทั้งโรคทางเดินอาหาร โรคภูมิแพ้ โรคทางเมแทบอลิกต่าง ๆ เช่น โรคอ้วน โรคเบาหวาน หรือแม้แต่โรคมะเร็ง อีกด้วย ปัจจุบันมีผลิตภัณฑ์มากมายในท้องตลาดที่มีจุลินทรีย์ดีเหล่านี้ ทั้งผลิตภัณฑ์แบบพรีไบโอติก (prebiotic) โพรไบโอติก (probiotic) และซินไบโอติก (synbiotic) โดยผลิตภัณฑ์เหล่านี้ต้องผ่านกระบวนการคัดกรองจุลินทรีย์อย่างยาวนานและซับซ้อน

 

ในอนาคตอันใกล้อาจมีการใช้เชื้อที่ผ่านการวิศวกรรม จนได้คุณสมบัติแปลกใหม่เพิ่มเติมหรือดีกว่าเดิม นอกจากการเป็นอาหารเสริมสุขภาพ จุลินทรีย์ใหม่นี้อาจช่วยเฝ้าระวังหรือรักษาโรคอย่างเฉพาะเจาะจงได้อีกด้วย ผลิตภัณฑ์จุลินทรีย์ดังกล่าวอาจสร้างขึ้นได้โดยอาศัยความรู้ที่เรียกว่า ชีววิทยาสังเคราะห์ (Synthetic Biology) ซึ่งใช้หลักการทางวิศวกรรมชีวเคมีในการออกแบบและสร้างระบบชีวภาพ จนได้เป็น “วงจรยีน (gene circuit)” ในเซลล์ซึ่งเปิด-ปิดการทำงานของยีนบางอย่างได้อย่างจำเพาะ โดยอาศัยการตอบสนองสัญญาณหรือตัวกระตุ้นจากสิ่งแวดล้อม ทำให้แจ้งเตือนการเกิดโรค หรือย่อยสลายสารพิษ หรือรักษาโรคได้อีกด้วย

 

เราอาจออกแบบวงจรยีนทำให้เซลล์ตรวจสอบสารแปลกปลอม เช่น miRNA, ชิ้นส่วนที่มีความจำเพาะกับเนื้องอก, biomarker ต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น โปรตีน เพปไทด์ สารเมแทบอไลต์ และทำให้เซลล์ตอบสนองหรือมีฟังก์ชันในลักษณะต่าง ๆ เช่น เมื่อเซลล์เจอเนื้องอกแล้วทำให้เซลล์ตายไปพร้อมกับเนื้องอก ทำให้ยาออกฤทธิ์จำเพาะที่ หรือทำให้เกิดการปล่อยสารบางอย่างเพื่อกระตุ้นระบบภูมิคุ้มกัน

 

ตัวอย่างงานวิจัย เช่น ปี 2017 มีนักวิจัยทำให้แบคทีเรีย E. coli บ่งชี้ภาวะอักเสบในลำไส้หนูได้สำเร็จ โดยสร้างวงจรยีนของ E. coli ทำให้ตรวจหาตัวบ่งชี้ภาวะอักเสบในลำไส้คือ สารเตตระไทโอเนต (tetrathionate) จากนั้นก็ทำให้สีอุจจาระเปลี่ยนไป ซึ่งสังเกตเห็นได้ด้วยตาเปล่า แบคทีเรียนี้อาศัยและออกฤทธิ์ในลำไส้หนูได้นาน 6 เดือน จึงใช้บ่งชี้ภาวะการอักเสบในระยะยาวได้ ที่ล้ำไปกว่านั้นได้มีการวิศวกรรมแบคทีเรีย E. coli ทำให้ใช้ตรวจหาตัวบ่งชี้ภาวะเลือดไหลในลำไส้หมู โดยแบคทีเรียดังกล่าวจะเปล่งแสงเมื่อมีเลือดไหลในลำไส้ ในการทดสอบมีการบรรจุ E. coli นี้ในไมโครแคปซูล (microcapsule) พร้อมกับมีชิป (chip) ที่สามารถใช้ตรวจวัดแสงดังกล่าว สัญญาณบ่งชี้ที่ตรวจวัดได้ทำให้เกษตรกรทราบว่าหมูตัวไหนป่วย จึงนำไปรักษาได้ทันการ

 

ในอนาคตเราอาจออกแบบวงจรยีนทำให้เซลล์จุลินทรีย์จำเพาะบางชนิดทำหน้าที่ตรวจสอบสารแปลกปลอมต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นชิ้นส่วนที่มีความจำเพาะกับเนื้องอก, biomarker ชนิดต่าง ๆ และทำให้เซลล์ตอบสนองหรือมีฟังก์ชันในลักษณะต่าง ๆ ในทำนองเดียวกับตัวอย่างที่กล่าวไปแล้ว ช่วยทำให้ยาออกฤทธิ์ได้อย่างจำเพาะที่ หรือแม้แต่ช่วยปล่อยสารบางอย่าง เพื่อกระตุ้นระบบภูมิคุ้มกันได้อีกด้วย

 

  1. แฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (Digital Twin in Healthcare)

ไม่มีใครอยากเจ็บป่วย หากเจ็บป่วยและไปพบแพทย์ ก็ย่อมต้องมีการให้ยาหรือรักษาด้วยวิธีการอื่น ๆ แต่จะดีแค่ไหน หากเราแทบจะรู้ผลการรักษาก่อนการรักษาจริง สามารถปรับวิธีการรักษาให้เหมาะสมกับเราที่สุด หรือแม้แต่ประเมินความเสี่ยงการเป็นโรคต่าง ๆ ของเราได้ล่วงหน้า สิ่งที่จะเข้ามาทำให้ความฝันดังกล่าวเป็นจริงได้แก่ แฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (Digital Twin in Healthcare)

 

ปัจจุบันนี้ ข้อมูลส่วนบุคคลของเราแต่ละคน ถูกบันทึกเก็บไว้ด้วยอุปกรณ์อัจฉริยะสวมใส่ได้หรือพกพาได้ชนิดต่าง ๆ ที่มีเซนเซอร์ติดไว้ อาทิ สมาร์ตวอตช์หรือสมาร์ตโฟน ข้อมูลที่สัมพันธ์กับช่วงเวลา สภาพร่างกาย และตำแหน่งบนโลก กลายเป็น “ฐานข้อมูลดิจิทัล” โดยเก็บค่าที่วัดได้อย่างต่อเนื่องไว้ตามฐานข้อมูลออนไลน์ต่าง ๆ นอกจากนี้ยังมีข้อมูลประวัติการรักษาต่าง ๆ เช่น ผลการตรวจเลือดและภาพถ่ายทางการแพทย์อีกด้วย

 

หากดึงข้อมูลเหล่านี้ทั้งในอดีตและปัจจุบันมาวิเคราะห์ได้ ก็จะช่วยให้การตรวจวินิจฉัยและรักษาโรคได้ดีขึ้น และจำลองผลการรักษาที่มีต่อการทำงานของอวัยวะหรือร่างกายได้ระดับหนึ่ง รวมไปถึงพยากรณ์โรคได้ และยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลได้ด้วย

 

บริษัททวินเฮลท์ (Twin Health) จากสหรัฐอเมริกา ได้พัฒนา Digital Twin Platform สำหรับดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน โดยจำลองระบบการเผาผลาญพลังงานของผู้ป่วยจากข้อมูลต่าง ๆ ของผู้ป่วย เช่น ข้อมูลผลตรวจทางการแพทย์ ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ รวมทั้งข้อมูลพฤติกรรมจากแบบสอบถาม เมื่อประมวลผลด้วย AI ก็สามารถสร้างแผนการดูแลสุขภาพ เช่น การรับประทานอาหาร การออกกำลังกาย และการนอนที่เหมาะสมได้

 

บริษัทคิวไบโอ (Q Bio) สหรัฐอเมริกา ได้พัฒนาเครื่อง MRI ที่สแกนผู้ป่วยได้ทั้งตัว โดยใช้เวลาแค่ 15 นาที เมื่อใช้ข้อมูลนี้ร่วมกับข้อมูลทางสุขภาพอื่น ๆ เช่น ข้อมูลทางพันธุกรรม ข้อมูลทางสุขภาพ ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ และนำไปประมวลผลโดยใช้แบบจำลอง AI ที่สร้างจากฐานข้อมูลสุขภาพขนาดใหญ่ ก็ได้ข้อมูลสุขภาพเฉพาะบุคคลที่มีประโยชน์ สรุปผลสุขภาพและความเสี่ยงในปัจจุบัน และทำนายแนวโน้มในอนาคตได้

 

ส่วนบริษัทเมชไบโอ (Mesh Bio) ประเทศสิงคโปร์ ได้พัฒนาระบบ HealthVector® Diabetes เพื่อทำนายความเสี่ยงในการเป็นโรคไตเรื้อรังของผู้ป่วยเบาหวาน โดยใช้แบบจำลอง AI ที่ประมวลผลจากข้อมูลประวัติทางการแพทย์ต่าง ๆ ของผู้ป่วย ระบบนี้ได้ผ่านการขึ้นทะเบียนเครื่องมือแพทย์ที่สิงคโปร์แล้ว ถือเป็นระบบ Digital Twin แรกของโลกที่ใช้งานทางคลินิกได้แล้ว บริษัทมีแผนขยายงานในภูมิภาคอาเซียนต่อไป

 

สำหรับประเทศไทย แม้จะยังไม่มีตัวอย่างการใช้งานจริงของเทคโนโลยีนี้ แต่ก็มีแนวโน้มที่บริษัทชั้นนำทางด้านเทคโนโลยีการแพทย์ รวมทั้งบริษัท health-tech start-up ต่าง ๆ ที่จะนำเทคโนโลยีนี้เข้ามาใช้งานในประเทศไทยในอนาคต

 

  1. การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเอไอเสริม (AI-Augmented Software Development)

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทั่วโลกตื่นเต้นและแม้แต่ตกใจไปกับความสามารถของ generative AI ในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถาม สร้างภาพขึ้นตามคำสั่งหรือ prompt ที่ใช้เพียงวลีหรือประโยคง่าย ๆ

 

การพัฒนาซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ที่ผ่านมาเป็นฝีมือของมนุษย์ทั้งสิ้น แต่ความก้าวหน้าของ generative AI และ Machine Learning (ML) เปิดโอกาสให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถนำ AI มาใช้ในกระบวนการออกแบบ สร้าง ทดสอบ รวมไปถึงการวางตลาดแอปพลิเคชันและซอฟต์แวร์ต่าง ๆ อย่างรวดเร็วมากขึ้นและด้วยกระบวนการที่ง่ายขึ้น

 

น่าจะถือได้ว่า AI เป็น software development tools ที่สำคัญแบบหนึ่งในอนาคตอันใกล้ ประมาณการณ์กันว่าจะมีการยกระดับผลิตภาพ (productivity) ของการทำซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันใหม่ ๆ ราว 35-45% ไปพร้อม ๆ กับการลดต้นทุนได้ถึง 20% โดยใช้เวลาที่สั้นลงอีกด้วย

 

AI จะเข้ามาช่วยการสร้างและแปลโค้ดต่าง ๆ โดยเฉพาะโค้ดรูปแบบดั้งเดิมให้ใช้ได้กับภาษาสมัยใหม่ รวมไปถึงการแปลงภาษาธรรมชาติอย่างภาษาพูดของคนให้กลายเป็นโค้ดได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ อัลกอริทึม (algorithm) ที่ AI และ ML สร้างขึ้น จะมีส่วนเข้ามาเป็นผู้ช่วยเสนอแนะการตัดสินสำคัญต่าง ๆ รวมถึงเพิ่มบทบาทใน “การออกแบบพัฒนาทักษะ” ทั้งในรูปแบบของการอบรมหรือการทำงาน การเสริมทักษะ การรีสกิล (reskill) การอัปสกิล (upskill) ให้เหมาะสมกับบุคลากรในองค์กรมากยิ่งขึ้น

 

ทั้งนี้คาดว่าภายในปี 2028 วิศวกรซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมเมอร์ในองค์กรราว 75% จะใช้ AI ช่วยในการเขียนโค้ด เทียบกับปัจจุบันที่ยังทำเช่นนี้น้อยกว่า 10%

 

หากเตรียมการอย่างเหมาะสมก็จะถือเป็นโอกาสสำคัญ เราจะมีวิศวกรซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมเมอร์ที่ทำงานกับ AI ได้อย่างดี ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ในการสร้างงานและผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น เพิ่มโอกาสทางการตลาดและความสามารถในการแข่งขันสำหรับธุรกิจในทุกขนาด ตั้งแต่พ่อค้าแม่ค้าออนไลน์รายย่อย ธุรกิจสตาร์ตอัป (start-up), SMEs ตลอดจนธุรกิจขนาดใหญ่

 

ซอฟต์แวร์ใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้น อาจมีส่วนช่วยลดความเหลื่อมล้ำด้านดิจิทัลของคนในประเทศลง และจะเป็นส่วนหนึ่งของเครืองมือที่ทำให้เกิด digital transformation ซึ่งจะช่วยให้ประเทศพัฒนาอย่างก้าวกระโดดได้ จนเข้าสู่ยุคเศรษฐกิจดิจิทัล (digital economy) อย่างเต็มตัวในที่สุด แต่หากล่าช้าหรือไม่เตรียมการให้ดี ก็จะกลับกลายเป็นภัยคุกคามได้ในที่สุด

 

  1. เทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่ติดเอไอ (AI Wearable Technology)

ปัจจุบันเริ่มมีอุปกรณ์สวมใส่บนร่างกายที่ใช้เทคโนโลยี AI เพิ่มมากขึ้น เทคโนโลยีนี้ทำให้เก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่านเซนเซอร์แบบไบโอเมทริก (biometric sensor) ซึ่งเมื่อนำข้อมูลดังกล่าวไปวิเคราะห์ด้วยอัลกอริทึมแบบ deep learning ก็ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึก ข้อเสนอแนะ และคำแนะนำต่าง ๆ ที่แม่นยำแก่ผู้ใช้งานได้

 

ตลาดผลิตภัณฑ์ AI Wearable Devices ทั่วโลกในปี 2022 มีมูลค่าเกือบ 8 แสนล้านบาท และคาดว่าช่วงปี 2023-2030 จะขยายตัวราว 30% สำหรับประเทศไทย ปัจจุบันคนไทยใส่สมาร์ตวอตช์ราว 19% หรือเกือบ 1 ใน 5 และตลาดในประเทศเติบโตราว 23% ต่อปี ซึ่งอาจเป็นผลมาจากการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น smart phone 5G, Internet of Things (IoT), AI ที่สอดรับกับการใช้งาน AI Wearable Devices ประกอบกับกระแสการใส่ใจสุขภาพและการเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ

 

การเชื่อมต่อและเก็บข้อมูลเพื่อวัดค่าต่าง ๆ ที่ปัจจุบันยังทำผ่านสมาร์ตวอตช์เป็นหลัก ในอนาคตอันใกล้จะมีผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ไม่ว่าจะเป็นแว่นตาอัจฉริยะ รองเท้าอัจฉริยะ เสื้ออัจฉริยะ แหวนอัจฉริยะ แจ็กเก็ตอัจฉริยะ และแม้แต่พวงกุญแจอัจฉริยะ ที่ช่วยเรื่องการชำระเงิน ทำธุรกรรม หรือช่วยตัดสินใจ จี้ห้อยคอ AI อาจช่วยจดประชุม สรุปประเด็น ร่างอีเมล จดจำนัดหมาย แจ้งเตือน เสมือนเป็นเลขาส่วนตัวอยู่ข้างกาย

 

อุปกรณ์สวมใส่ AI รุ่นใหม่ ๆ จะทำงานรวดเร็วขึ้น เพราะมีไมโครชิปที่ดีขึ้น และทำงานได้แม่นยำเที่ยงตรงมากขึ้น เพราะมีเทคโนโลยี AI ที่ดีขึ้น ขณะที่ความสามารถในการตรวจวัดต่าง ๆ ก็จะมีความหลากหลายมากขึ้นและทำงานดีขึ้นด้วยเช่นกัน เสื้อผ้าจะมีเส้นใยพิเศษที่วัดปฏิกิริยาทางไฟฟ้าของกล้ามเนื้อผู้สวมใส่ แม้แต่ชุดชั้นในก็อาจพัฒนาให้มีความสามารถตรวจสอบมะเร็งเต้านมได้ นอกจากนี้ยังมีอุปกรณ์สวมใส่ AI ที่ตรวจวัดระดับน้ำตาลได้ ซึ่งเหมาะกับผู้ป่วยโรคเบาหวาน มีแหวนอัจฉริยะชื่อ Oura ring ที่วัดอัตราการเต้นของหัวใจและระดับออกซิเจนในเลือด

 

ในประเทศไทย มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ได้พัฒนาอุปกรณ์สำหรับผู้สูงอายุและผู้ป่วยอัลไซเมอร์ นาฬิกาอัจฉริยะ “โพโมะ” ช่วยป้องกันเด็กหายวางขายใน 20 ประเทศ มีแอปพลิเคชันชื่อ ฟิตสตาร์ (FitStar) ให้คำแนะนำแก่ผู้เล่นโยคะ แอปพลิเคชันลูโมซิตี (Lumosity) ที่วัดระดับการทำงานของสมอง เพื่อดูผลของการออกกำลังกายต่อการพัฒนาสมอง นอกจากนี้ยังมีอีกหลายแอปพลิเคชันที่ช่วยส่งเสริมการฝึกสมาธิและฝึกการตัดสินใจอีกด้วย ฯลฯ

 

นอกจากนี้ AMED ของ สวทช. ได้พัฒนาระบบเซนเซอร์อัจฉริยะสำหรับสนับสนุนการดูแลผู้สูงอายุและผู้ป่วย เพื่อตรวจจับอิริยาบถและการเคลื่อนไหวที่ผิดปกติ รวมไปถึงท่านอน การล้ม และตำแหน่งที่เกิดเหตุภายในอาคาร พร้อมแสดงผลและแจ้งเตือนผู้ดูแลแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีเซนเซอร์โมดูล (sensor module) ที่เกี่ยวเนื่องกับ Wearable Technology ต่าง ๆ กระจายอยู่ทุกศูนย์วิจัยแห่งชาติของ สวทช. อีกด้วย

 

ติดตามชมเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกในอีก 5- 10 ปี ข้างหน้า ในตอนที่ 2 ขอบคุณมากครับ

ดาวเทียม THEOS-3

ก้าวถัดไปของอุตสาหกรรมอวกาศไทย

 

เมื่อกลางเดือนพฤษภาคม ชาวไทยได้รับชมภาพถ่ายความละเอียดสูงภาพแรกจากดาวเทียม THEOS-2 ก่อนเริ่มปฏิบัติภารกิจและให้บริการข้อมูลอย่างเต็มรูปแบบเป็นลำดับถัดไป

 

เพื่อต่อยอดความสำเร็จจากภารกิจ THEOS-2 ที่นับเป็นจุดเริ่มต้นของโครงสร้างพื้นฐาน และองค์ความรู้ในการทำดาวเทียมสำหรับอุตสาหกรรมอวกาศไทย กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม (อว.) โดย GISTDA และหลายหน่วยงานพันธมิตรของไทย กำลังพัฒนาดาวเทียมสำรวจโลก THEOS-3 เพื่อสนับสนุนการใช้งานข้อมูลให้กับหน่วยงานต่าง ๆ ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของระบบนิเวศเศรษฐกิจอวกาศไทยอย่างยั่งยืน

 

สำหรับดาวเทียม THEOS-3 จะเป็นดาวเทียมแบบ Micro Satellite สำหรับสำรวจทรัพยากรธรรมชาติความละเอียดสูงดวงที่ 4 ของประเทศไทย มีกำหนดออกเดินทางขึ้นสู่วงโคจรในปี ค.ศ. 2027 เพื่อขึ้นไปปฏิบัติภารกิจในวงโคจร Sun-synchronous ** เช่นเดียวกับ THEOS-2

 

 

ที่ผ่านมา GISTDA ได้เปิดระดมความเห็นจากมากกว่า 30 หน่วยงานที่มีความต้องการใช้ข้อมูลดาวเทียม พบว่าการเข้าถึงข้อมูลด้านมลภาวะ เกษตรกรรม ไฟป่า ทรัพยากรธรรมชาติ เป็นส่วนที่หลายหน่วยงานลงความเห็นว่ามีความจำเป็นมากที่สุด โดยข้อมูลดังกล่าวได้รับการพิจารณาให้เป็นพื้นฐานสำหรับออกแบบเซนเซอร์และอุปกรณ์บนดาวเทียม THEOS-3

 

นายลิขิต วรานนท์ หัวหน้าฝ่ายพัฒนาและสร้างดาวเทียม ศูนย์ผลิตดาวเทียมแห่งชาติ ของ GISTDA ที่รับการถ่ายทอดองค์ความรู้และร่วมพัฒนาดาวเทียม THEOS-2A กับบริษัท Surrey Satellite Technology หรือ SSTL ระบุว่าขณะนี้ได้มีการทำ Preliminary Design Review หรือ PDR ที่เป็นการตรวจสอบระบบต่าง ๆ ของดาวเทียมในขั้นต้น เพื่อให้มั่นใจว่าอุปกรณ์ที่ติดตั้งไว้สามารถใช้งานได้จริงเป็นที่เรียบร้อย ก่อนเริ่มประกอบ Engineering Model ของดาวเทียมภายใน ค.ศ. 2025 และต่อยอดเป็นการประกอบ Flight Model ของ THEOS-3 ในปีถัดไป

 

ดาวเทียม THEOS-3 จะมีการผลิตชิ้นส่วนจากผู้ประกอบการในประเทศไทย โดยอาศัยการถ่ายทอดองค์ความรู้มาตรฐานการผลิตวัสดุแบบ Space-grade หรือตามมาตรฐานเพื่อรองรับภารกิจสำรวจอวกาศ โดยศูนย์ประกอบและทดสอบดาวเทียมแห่งชาติ หรือ AIT ในอุทยานรังสรรค์นวัตกรรมอวกาศ อำเภอศรีราชา จังหวัดชลบุรี ที่มีห้องปลอดเชื้อ ห้องสุญญากาศ อุปกรณ์ทดสอบอุณหภูมิ และอุปกรณ์ทดสอบการสั่นสะเทือน พร้อมสำหรับรองรับการทดสอบต่าง ๆ และประกอบดาวเทียม THEOS-3 ก่อนส่งขึ้นไปปฏิบัติภารกิจบนวงโคจร

 

ประเทศไทย โดย GISTDA ภายใต้กระทรวง อว. มุ่งเน้นการขับเคลื่อนเศรษฐกิจอวกาศใหม่ของประเทศ ผ่านกระบวนการออกแบบ ผลิต ประกอบ และทดสอบดาวเทียม THEOS-3 ที่มีการถ่ายทอดองค์ความรู้สำหรับเทคโนโลยีดาวเทียม เช่นเดียวกับส่งเสริมความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน เพื่อยกระดับความพร้อมของภาคส่วนต่าง ๆ ผ่านเทคโนโลยีอวกาศ ผลักดันขีดความสามารถของประเทศไทยให้มีความพร้อมด้านอวกาศในระดับสากล ต่อยอดจากความสำเร็จของดาวเทียม THEOS-2 ที่กำลังเริ่มให้บริการข้อมูลจากวงโคจร และมีความพร้อมปฏิบัติงานได้อีกนานหลายปีต่อจากนี้ รวมถึง THEOS-2A ที่จะขึ้นสู่วงโคจรในช่วงปลายปีนี้

 

ด้วยการพัฒนาจากความต้องการของผู้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจริง ดาวเทียม THEOS-3 จะช่วยยกระดับการเข้าถึงข้อมูลเชิงเกษตรกรรม มลภาวะ สิ่งแวดล้อม และการป้องกันภัยพิบัติล่วงหน้าผ่านดาวเทียม สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของ GISTDA ที่เป็นองค์กรในการนำคุณค่าจากอวกาศและภูมิสารสนเทศสู่สังคม และนโยบายของประเทศในด้านการส่งเสริมงานวิจัยและพัฒนาด้านวิทยาศาสตร์ประยุกต์ (Applied Science) และการวิจัยขั้นแนวหน้า (Frontier Research) เพื่อต่อยอดให้เกิดการพัฒนาองค์ความรู้เทคโนโลยีและนวัตกรรม รวมถึงการส่งเสริมการพัฒนาเศรษฐกิจใหม่อย่างอุตสาหกรรมเทคโนโลยีขั้นสูง เพื่อการขับเคลื่อนเศรษฐกิจและยกระดับศักยภาพการแข่งขันของประเทศ

 

** วงโคจร Sun-synchronous (SSO) เป็นวงโคจรสัมพันธ์กับดวงอาทิตย์ เป็นวงโคจรประเภทหนึ่งของวงโคจรขั้วโลกที่ดาวเทียมโคจรผ่านบริเวณขั้วโลกในตำแหน่งเดิมตลอดเวลาเมื่อเทียบกับดวงอาทิตย์ ซึ่งจะทำให้ดาวเทียมโคจรผ่านตำแหน่งเดิมที่เวลาท้องถิ่นเดิมเสมอ เช่น โคจรผ่านประเทศไทยทุกวัน เวลาเที่ยงตรง เป็นต้น

 

การที่ดาวเทียมโคจรและมองมายังตำแหน่งบนโลกได้ราวกับว่ามันผ่านเวลาเดิมของวันเสมอ ทำให้มุมที่แสงพระอาทิตย์ตกกระทบมายังพื้นโลกในแต่วันใกล้เคียงกัน ซึ่งเป็นประโยชน์ในการเปรียบเทียบความเปลี่ยนแปลงของภาพถ่ายดาวเทียม และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายรูปแบบ เช่น การดูความเปลี่ยนแปลงของทรัพยากร การเฝ้าติดตามไฟป่าและน้ำท่วมเพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคต

 

ดาวเทียมในวงโคจร SSO โดยปกติจะอยู่ที่ความสูงประมาณ 600 ถึง 800 กิโลเมตร และจะเคลื่อนที่ด้วยความเร็วประมาณ 7.5 กิโลเมตรต่อวินาที

หัวหน้างานที่เป็น AI

จะแทนที่มนุษย์ได้หรือไม่?

 

ฮันนู ราอูมา ผู้จัดการอาวุโส บริษัทชื่อว่า Student Marketing Agency ซึ่งจ้างนักศึกษาเพื่อให้การสนับสนุนการตลาดแก่ธุรกิจขนาดเล็ก กล่าวว่า ในการทำงานที่ผ่านมา ผมจมอยู่กับปัญหาต่างๆ ที่เกิดขึ้นในแต่ละทีม และรู้สึกผิดหวังมาก เมื่อฉันนำลูกค้ารายใหม่เข้ามา ครึ่งหนึ่งของจิตใจฉันจะคิดว่า ‘เราจะต้องพังแน่’ และนั่นทำให้ความกระตือรือร้นของฉันลดน้อยลง

 

อย่างไรก็ตาม ทุกสิ่งทุกอย่างเปลี่ยนไปตั้งแต่เดือนพฤศจิกายนปีที่แล้ว เมื่อบริษัทเริ่มใช้ระบบจัดการ AI อัตโนมัติที่พัฒนาโดยบริษัท Inspira ที่อยู่ในสหรัฐอเมริกา ผู้จัดการ AI ช่วยให้พนักงานของบริษัทที่ทำงานจากระยะไกลมีเวลาที่ยืดหยุ่นสามารถกำหนดตารางเวลาและวางแผนปริมาณงานล่วงหน้าได้

 

โดย ระบบจะตรวจสอบการลงเวลา ส่งคำเตือนกำหนดเส้นตายและข้อความตรวจสอบเป็นประจำ และบันทึกเวลาที่ใช้ไปกับลูกค้ารายต่างๆ เพื่อให้สามารถเรียกเก็บเงินจากลูกค้ารายอื่นๆ ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ ระบบ AI ยังเสนอแนะเพื่อปรับปรุงการทำงาน และพร้อมที่จะตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับงาน รวมทั้งอัปเดตความคืบหน้าในการทำงานของทุกคนโดยอัตโนมัติในพอร์ทัลส่วนกลาง

 

คุณราอูมา กล่าวว่า การเปลี่ยนมาใช้ผู้จัดการ AI ไม่เพียงแต่ช่วยลดระดับความเครียดของเขาเท่านั้น แต่ยังทำให้พนักงานของเขาทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิผลมากขึ้นด้วย “ผมสามารถมุ่งเน้นไปที่การเติบโตของบริษัทและสิ่งดีๆ ทั้งหมดได้ ผมมั่นใจว่ามันช่วยเพิ่มอายุให้กับผม” เขากล่าว

 

นายราอูมา เสริมว่า ความสัมพันธ์ระหว่างเขากับพนักงานก็ดีขึ้นอย่างมากเช่นกัน “เมื่อก่อนนี้ รู้สึกเหมือนพ่อกับลูกมาก แต่ตอนนี้ เรามีความเท่าเทียมกันมากขึ้น เมื่อก่อนนี้ มีแต่จะแก้ปัญหาเท่านั้น แต่ตอนนี้ เราสามารถพูดคุยกันอย่างเป็นกันเองมากขึ้น”

 

อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกคนใน Student Marketing Agency จะใช้ผู้จัดการ AI ในขณะนี้ คุณราอูมา และพนักงาน 26 คนจากทั้งหมด 83 คน ของเขาเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาวิจัยที่ดำเนินการโดย Inspira และนักวิชาการจากมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย มหาวิทยาลัยแห่งรัฐแอริโซนา และมหาวิทยาลัยวิสคอนซิน เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของผู้จัดการ AI กับมนุษย์

 

ทั้งนี้ ผู้เข้าร่วมถูกแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม กลุ่มหนึ่งได้รับการฝึกสอนจากผู้จัดการที่เป็นมนุษย์ กลุ่มหนึ่งได้รับการฝึกสอนจากผู้จัดการ AI และกลุ่มสุดท้ายได้รับการฝึกสอนจากทั้ง AI และผู้จัดการที่เป็นมนุษย์

 

โดย ผู้จัดการ AI ประสบความสำเร็จถึง 44% ในการทำให้พนักงานวางแผนวันทำงานล่วงหน้า และสามารถกระตุ้นให้พนักงานเข้าสู่ระบบตรงเวลาได้ 42% ของเวลาทั้งหมด ตัวเลขเหล่านี้เทียบได้กับผู้จัดการที่เป็นมนุษย์ ซึ่งทำคะแนนได้ 45% และ 44% ในสองส่วนนี้

 

อย่างไรก็ตาม เมื่อผู้จัดการ AI ทำงานร่วมกับผู้จัดการที่เป็นมนุษย์ พวกเขาประสบความสำเร็จในการให้พนักงานวางแผนวันทำงานล่วงหน้าถึง 72% และสามารถบรรลุความสำเร็จตรงเวลาถึง 46%

 

แม้ว่าการศึกษานี้ จะมีขนาดเล็กในทางสถิติและมุ่งเน้นไปที่คนงานประเภทหนึ่งและสาขาเฉพาะ แต่ผลลัพธ์ก็ชี้ให้เห็นถึงนัยที่น่าสนใจสำหรับบริษัทต่างๆ ที่นำเครื่องมือ AI มาใช้

 

Dell ลดจำนวนพนักงาน หันมาใช้ AI มากขึ้น

 

ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เช่น UPS , Dell และบริษัทอื่นๆ ได้ประกาศเลิกจ้างพนักงานจำนวนมากในปีนี้ด้วยความตั้งใจที่จะแทนที่ตำแหน่งต่างๆ มากมายด้วย AI ศาสตราจารย์ พอล เธอร์แมน จากมหาวิทยาลัยโคลัมเบียในนิวยอร์ก โต้แย้งว่าการสลับตำแหน่งฝ่ายบริหารให้ใช้ AI แทนทั้งหมดจะเป็นความผิดพลาด

 

“ระดับบริหารกลางเป็นระดับที่สำคัญที่สุดในองค์กร เพราะหากเริ่มมีการเปลี่ยนแปลง พวกเขาจะต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่เลวร้าย พนักงานของคุณไม่เห็นความต่อเนื่อง ไม่ได้รับการให้คำปรึกษาและการฝึกสอน”

 

ศาสตราจารย์ เธอร์แมน กล่าวเสริมว่า AI ช่วยให้ผู้จัดการไม่ต้องคอยเตือนและคอยตรวจสอบอยู่ตลอดเวลา และมุ่งเน้นไปที่วิธีการทำงานที่สร้างสรรค์มากขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการสามารถเลือกทีมโครงการตามทักษะของแต่ละคน ดูแลรายละเอียด จากนั้นจึงมอบหมายให้ AI จัดการรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ เช่น กำหนดเวลา

 

AI ยังสามารถระบุได้ว่าใครในทีมที่กำลังตกที่นั่งลำบากและอาจต้องได้รับการช่วยเหลืออย่างใกล้ชิดมากขึ้นโดยมนุษย์ และด้วยเหตุผลเดียวกันนี้ จึงสามารถมุ่งเน้นไปที่ผู้ที่มีผลงานโดดเด่นที่ต้องการการยอมรับเป็นพิเศษได้ แต่บริษัทต่างๆ ควรหลีกเลี่ยงไม่ให้ผู้จัดการ AI กลายมาเป็นเครื่องมือในการสอดแนมพนักงาน

 

ทั้งนี้ ผู้จัดการด้าน AI สามารถช่วยเหลือผู้ที่กลายเป็น “ผู้จัดการหน้าใหม่” ได้ด้วย ซึ่งบุคคลหล่านี้มีความโดดเด่นในงานหน้าที่เฉพาะทางของตัวเอง แต่อาจจะไม่ถนัดในด้านการบริหารจัดการ ซึ่ง AI จะช่วยเรื่องเหล่านี้ได้

 

“เราได้ทำการศึกษาวิจัยเกี่ยวกับสาเหตุที่คนลาออกจากงาน โดยผู้ตอบแบบสอบถามเกือบ 100% บอกว่าเป็นเพราะการบริหารจัดการที่ไม่ดี พวกเขาบางคนบอกว่าไม่ชอบวิธีการจัดการ และส่วนใหญ่ยังบอกด้วยว่านั่นเป็นเพราะผู้บริหารไม่รู้ว่ามีการคาดหวังอะไรจากพวกเขา หรือว่าพวกเขาทำได้ดีหรือเปล่า” ราห์มาน กล่าว

 

“คุณคงคิดว่าผู้จัดการ AI ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้คำแนะนำที่ถูกต้อง ให้ความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์เกี่ยวกับข้อกำหนดและผลลัพธ์ อย่างไรก็ตามผู้คนจะมีประสิทธิผลมากขึ้นเมื่อพวกเขารู้ว่ามีความคาดหวังอะไรจากพวกเขา ซึ่งเป็นหน้าที่ของผู้บริหารที่เป็นมนุษย์”

 

นอกจากนี้ การพึ่งพาการบริหารจัดการ AI มากเกินไป จะทำให้บริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญกับผลลัพธ์เพียงอย่างเดียว ไม่ใช่ผู้คน ซึ่งจะทำให้พนักงานหมดไฟในการทำงาน

 

ด้าน เจมส์ บอร์ กรรมการผู้จัดการ บริษัทที่ปรึกษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ Bores และวิทยากรและนักเขียน กล่าวว่า อย่างไรก็ตาม ความกังวลที่ใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับผู้จัดการ AI อาจไม่ได้มาจากมุมมองของผู้คน แต่มาจากมุมมองของความปลอดภัยทางไซเบอร์

 

“หากคุณมีผู้จัดการ AI และคุณได้มอบกระบวนการ ขั้นตอนปฏิบัติ และทรัพย์สินทางปัญญาทั้งหมดของบริษัทให้แก่พวกเขา ซึ่งก็อยู่ในซอฟต์แวร์ทั้งหมด บุคคลอื่นที่ต้องการโคลน AI ก็สามารถลักพาตัวมันไปได้ และมันอาจถูกเรียกค่าไถ่ได้อีกด้วย” นายบอร์ กล่าว

 

ทั้งนี้ แทนที่บริษัทต่างๆ จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่านการใช้ AI อย่างกว้างขวาง แต่การต้องพึ่งพาระบบที่อาจล้มเหลวได้ ยิ่งคุณใช้ระบบอัตโนมัติมากขึ้นเท่าใด และยิ่งคุณเอาคนออกจากธุรกิจของคุณมากขึ้นเท่าใด ต้นทุนของคุณก็จะยิ่งลดลงเท่านั้น แต่บริษัทของคุณก็จะกลายเป็นบริษัทที่ถูกแทนที่ได้มากขึ้นด้วยเช่นกัน

 

ที่มา : https://www.bbc.com/news/articles/c03lgz2zrg1o

ใช้ AI ตรวจมะเร็งระยะเริ่มต้น

พบมะเร็ง 13 ชนิด แม่นยำ 98%

 

การศึกษาใหม่ระบุว่าในไม่ช้าแพทย์อาจสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อตรวจหามะเร็งในผู้ป่วย ซึ่งช่วยให้สามารถรักษาได้เร็วขึ้น

 

มะเร็งยังคงเป็นหนึ่งในโรคที่ท้าทายที่สุดของมนุษย์โดยมีผู้ป่วยมากกว่า 19 ล้านคนและเสียชีวิต 10 ล้านคนต่อปี ซึ่งลักษณะวิวัฒนาการของมะเร็งยังทําให้ยากต่อการรักษาในระยะสุดท้าย

 

การศึกษาฐานดีเอ็นเอเพื่อตรวจหามะเร็ง

ข้อมูลทางพันธุกรรมถูกเข้ารหัสใน DNA โดยรูปแบบของฐานทั้งสี่ซึ่งแสดงโดย A, T, G และ C ที่ประกอบกันเป็นโครงสร้างของมัน การเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมภายนอกเซลล์สามารถปรับเปลี่ยนฐานดีเอ็นเอบางส่วนได้ โดยการเพิ่มกลุ่มเมทิลซึ่งมี ‘เครื่องหมายเมทิลเลชัน’ หลายล้านรายการ

 

นักวิจัยได้สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงของเครื่องหมายเหล่านี้ในการพัฒนามะเร็งในระยะเริ่มต้น ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถตรวจพบมะเร็งได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ ซึ่งเป็นไปได้ที่จะตรวจสอบว่าเบสใดใน DNA ถูกเมทิลเลตในมะเร็งและในระดับใดเมื่อเทียบกับเนื้อเยื่อที่แข็งแรง การระบุลายเซ็น DNA methylation เฉพาะที่บ่งบอกถึงมะเร็งประเภทต่างๆ นี่คือจุดที่นักวิจัยเชื่อว่า AI สามารถช่วยตรวจหาชนิดของมะเร็งที่จะขยายตัวไปสู่การเป็นมะเร็งในระยะลุกลามได้

 

ฝึกโหมด AI เพื่อศึกษาดีเอ็นเอ

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์และอิมพีเรียลคอลเลจลอนดอนได้ฝึกฝนโหมด AI โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก เพื่อตรวจสอบรูปแบบเมทิลเลชันของดีเอ็นเอและตรวจหามะเร็ง โดยโหมด AI ประสบความสําเร็จในการระบุมะเร็ง 13 ชนิด เช่น เต้านม ตับ ปอด และต่อมลูกหมาก จากเนื้อเยื่อที่ไม่เป็นมะเร็งด้วยความแม่นยํา 98.2%

 

แบบจําลองนี้อาศัยตัวอย่างเนื้อเยื่อ (ไม่ใช่ชิ้นส่วนดีเอ็นเอในเลือด) และจะต้องมีการฝึกอบรมและการทดสอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวอย่างชิ้นเนื้อที่หลากหลายมากขึ้นเพื่อให้พร้อมใช้งานทางคลินิก นักวิจัยที่นี่เชื่อว่าสิ่งสําคัญของการศึกษานี้คือการใช้แบบจําลอง AI หลักที่อธิบายได้และตีความได้ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการคาดการณ์

 

การระบุรูปแบบเมทิลเลชันที่ผิดปกติเหล่านี้ จะช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพตรวจพบมะเร็งได้ตั้งแต่เนิ่นๆ สิ่งนี้สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้อย่างมาก เนื่องจากมะเร็งส่วนใหญ่สามารถรักษาหรือรักษาได้หากตรวจพบเร็วพอ

 

“วิธีการคํานวณเช่นแบบจําลองนี้ ผ่านการฝึกอบรมที่ดีขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นและการทดสอบที่เข้มงวดในคลินิก ในที่สุดก็จะให้โมเดล AI ที่สามารถช่วยแพทย์ในการตรวจหาและคัดกรองมะเร็งได้ตั้งแต่เนิ่นๆ” Shamith Samarajiwa ผู้เขียนนําของการศึกษาสรุป

 

ที่มา : Could AI help detect cancer early? (innovationnewsnetwork.com)

การใช้ AI เพื่อถอดรหัสเสียงสุนัข

ช่วยมนุษย์เข้าใจเพื่อน 4 ขามากขึ้น

 

Rada Mihalcea เจ้าหน้าที่ Janice M. Jenkins ศาสตราจารย์วิทยาลัย สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมศาสตร์ และผู้อำนวยการห้องปฏิบัติการ AI ของ UM กล่าวว่า คุณเคยคิดไหมว่าคุณจะเข้าใจสิ่งที่สุนัขของคุณพยายามจะพูดกับคุณ? นักวิจัยกำลังสำรวจความเป็นไปได้ของ AI โดยพัฒนาเครื่องมือที่สามารถระบุได้ว่าสุนัขต้องการสื่อสานอย่างไร โดยแบบจำลอง AI ที่ได้รับการฝึกมาแต่เดิมเกี่ยวกับคำพูดของมนุษย์ สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการฝึกระบบใหม่ๆ ที่กำหนดเป้าหมายการสื่อสารกับสัตว์ได้

 

“การใช้โมเดลการประมวลผลคำพูดที่ได้รับการฝึกเบื้องต้นเกี่ยวกับคำพูดของมนุษย์ การวิจัยของเราเปิดหน้าต่างใหม่ว่าเราสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งที่เราสร้างขึ้นมาในการประมวลผลคำพูดเพื่อเริ่มทำความเข้าใจความแตกต่างของเสียงเห่าของสุนัขได้อย่างไร”

 

“ยังมีอีกมากที่เรายังไม่รู้เกี่ยวกับสัตว์ที่อยู่ร่วมโลกนี้กับเรา ความก้าวหน้าใน AI สามารถใช้เพื่อปฏิวัติความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการสื่อสารกับสัตว์ได้ และการค้นพบของเราชี้ให้เห็นว่าเราอาจไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด”

 

สำหรับ อุปสรรคสำคัญอย่างหนึ่งในการพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถวิเคราะห์เสียงร้องของสัตว์ได้ ก็คือการขาดข้อมูล ดังนั้น เทคนิคในการวิเคราะห์เสียงร้องของสุนัขจึงพัฒนาได้ยาก และที่มีอยู่ก็ถูกจำกัดเนื่องจากขาดสื่อการฝึกอบรม AI แต่นักวิจัยเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ ด้วยการนำแบบจำลองที่มีอยู่ซึ่งเดิมออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์คำพูดของมนุษย์มาใช้ใหม่

 

แนวทางนี้ช่วยให้นักวิจัยใช้ประโยชน์จากโมเดลที่แข็งแกร่งซึ่งเป็นแกนหลักของเทคโนโลยีที่ใช้เสียงต่างๆ ที่เราใช้อยู่ในปัจจุบัน รวมถึงการแปลด้วยเสียงเป็นข้อความและการแปลภาษา แบบจำลองเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้แยกแยะความแตกต่างของคำพูดของมนุษย์ เช่น น้ำเสียง ระดับเสียงสูงต่ำ และสำเนียง และแปลงข้อมูลนี้ให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถใช้เพื่อระบุคำพูดที่กำลังพูด จดจำคำพูดของแต่ละคน และอื่นๆ

 

“แบบจำลองเหล่านี้สามารถเรียนรู้และเข้ารหัสรูปแบบภาษาและคำพูดของมนุษย์ที่ซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ” Abzaliev กล่าว “เราต้องการดูว่าเราสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้ในการแยกแยะและตีความเสียงเห่าของสุนัขได้หรือไม่”

 

นักวิจัยใช้ชุดข้อมูลเสียงร้องของสุนัขที่บันทึกจากสุนัข 74 ตัวที่มีสายพันธุ์ อายุ และเพศต่างกัน ในบริบทที่หลากหลาย Humberto Pérez-Espinosa ผู้ทำงานร่วมกันของ INAOE เป็นผู้นำทีมที่รวบรวมชุดข้อมูล จากนั้น Abzaliev ใช้การบันทึกเพื่อปรับเปลี่ยนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ประเภทหนึ่งที่ระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทีมงานเลือกโมเดลการแสดงคำพูดที่เรียกว่า Wav2Vec2 ซึ่งแต่เดิมได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลคำพูดของมนุษย์

 

ด้วยแบบจำลองนี้ นักวิจัยสามารถสร้างการนำเสนอข้อมูลเสียงที่รวบรวมจากสุนัขและตีความการนำเสนอเหล่านี้ได้ โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นอื่นๆ ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเสียงสุนัขโดยเฉพาะ โดยมีตัวเลขที่แม่นยำถึง 70%

 

“นี่เป็นครั้งแรกที่มีการสร้างเทคนิคที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับคำพูดของมนุษย์ เพื่อช่วยในการถอดรหัสการสื่อสารกับสัตว์” มิฮาลเซียกล่าว “ผลลัพธ์ของเราแสดงให้เห็นว่าเสียงและรูปแบบที่ได้มาจากคำพูดของมนุษย์สามารถใช้เป็นรากฐานสำหรับการวิเคราะห์และทำความเข้าใจรูปแบบเสียงของเสียงอื่นๆ เช่น การเปล่งเสียงของสัตว์”

 

นอกจากการสร้างแบบจำลองคำพูดของมนุษย์เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์การสื่อสารระหว่างสัตว์ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อนักชีววิทยา นักพฤติกรรมสัตว์ และอื่นๆ อีกมากมาย งานวิจัยนี้ยังมีความหมายที่สำคัญต่อสวัสดิภาพสัตว์อีกด้วย การทำความเข้าใจความแตกต่างของเสียงร้องของสุนัขสามารถปรับปรุงวิธีที่มนุษย์ตีความและตอบสนองต่อความต้องการทางอารมณ์และทางกายภาพของสุนัขได้อย่างมาก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการดูแลและป้องกันสถานการณ์ที่อาจเป็นอันตรายได้

 

ที่มา : https://www.sciencedaily.com/releases/2024/06/240604132204.htm

AI ก้าวล้ำ! ตรวจหามะเร็ง 13 ชนิด แม่นยำ 98% หวังช่วยชีวิตผู้ป่วยนับล้าน

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังสร้างความหวังครั้งใหม่ให้กับวงการแพทย์ทั่วโลก เมื่อนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์และอิมพีเรียล คอลเลจ ลอนดอน ประเทศอังกฤษ พัฒนา AI ที่สามารถตรวจหามะเร็งได้ถึง 13 ชนิด ด้วยความแม่นยำสูงถึง 98.2% จากตัวอย่างเนื้อเยื่อ ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่อาจช่วยชีวิตผู้ป่วยมะเร็งได้นับล้านคนทั่วโลก

ถอดรหัส “เมทิลเลชั่น” คีย์สำคัญสู่การตรวจหามะเร็ง

งานวิจัยชิ้นนี้ตีพิมพ์ในวารสาร Biology Methods & Protocols เผยว่ากุญแจสำคัญในการตรวจหามะเร็งด้วย AI อยู่ที่ “เมทิลเลชั่น” (Methylation) ซึ่งเป็นกระบวนการที่เกิดขึ้นเมื่อมีการเติมหมู่เมทิลลงในดีเอ็นเอ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงของเมทิลเลชั่นนี้สามารถบ่งชี้ถึงการเกิดมะเร็งได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

ทีมวิจัยได้ฝึกฝน AI ให้เรียนรู้รูปแบบเมทิลเลชั่นในดีเอ็นเอจากตัวอย่างเนื้อเยื่อของผู้ป่วยมะเร็งและผู้ป่วยปกติ จน AI สามารถแยกแยะความแตกต่างและระบุชนิดของมะเร็งได้อย่างแม่นยำ

AI ไม่ได้มาแทนที่หมอ แต่มาช่วยให้หมอเก่งขึ้น

แม้ AI จะมีความสามารถในการตรวจหามะเร็งได้อย่างแม่นยำ แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าจะมาแทนที่แพทย์ได้ทั้งหมด แต่ AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่เหมาะสมตั้งแต่เนิ่นๆ ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการรักษาให้หายขาดได้มากขึ้น

AI ทางการแพทย์ กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว

ปัจจุบัน AI กำลังถูกนำมาประยุกต์ใช้ในวงการแพทย์อย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็นการวินิจฉัยโรค การวางแผนการรักษา หรือแม้กระทั่งการพัฒนายาใหม่ๆ ซึ่งความก้าวหน้าของ AI ทางการแพทย์นี้จะช่วยยกระดับการรักษาพยาบาลให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น และเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วยทั่วโลก

AI ตรวจหามะเร็งนี้ยังอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา

อย่างไรก็ตาม AI ตรวจหามะเร็งที่พัฒนาขึ้นนี้ยังอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา และยังต้องมีการทดสอบเพิ่มเติมกับตัวอย่างเนื้อเยื่อที่หลากหลายมากขึ้น เพื่อให้มั่นใจในความแม่นยำและความปลอดภัยก่อนนำไปใช้จริงในทางคลินิก

อนาคตที่สดใสของ AI ในวงการแพทย์

แม้จะยังต้องใช้เวลาอีกสักระยะกว่า AI ตรวจหามะเร็งจะพร้อมใช้งานจริง แต่ความก้าวหน้านี้ได้จุดประกายความหวังให้กับวงการแพทย์และผู้ป่วยมะเร็งทั่วโลก ถือเป็นก้าวสำคัญที่จะนำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีทางการแพทย์ที่ล้ำสมัยและช่วยชีวิตผู้คนได้มากยิ่งขึ้นในอนาคต

พนักงาน OpenAI – DeepMind

ออกจดหมายเตือนความเสี่ยงของ AI

 

กลุ่มพนักงานปัจจุบันและอดีตพนักงานของกูเกิล ดีปมายด์ (Google DeepMind) ในเครือบริษัทอัลฟาเบท (Alphabet) และบริษัทโอเพนเอไอ (OpenAI) ที่ได้รับการสนับสนุนจากไมโครซอฟท์ (Microsoft) ได้ร่วมกันแสดงความกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงจากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

 

สำนักข่าวรอยเตอร์รายงาน ว่า จดหมายเปิดผนึกจากกลุ่มพนักงานปัจจุบันและอดีตพนักงานของโอเพนเอไอ 11 ราย และจากกูเกิล ดีปมายด์ 2 ราย ระบุว่า แรงจูงใจด้านผลกำไรของบริษัท AI เป็นอุปสรรคสำคัญต่อการกำกับดูแลอย่างมีประสิทธิภาพ

 

“เราไม่เชื่อว่าโครงสร้างการกำกับดูแลกิจการของบริษัทจะเพียงพอต่อการเปลี่ยนแปลงสถานการณ์นี้ได้” จดหมายระบุ

 

เนื้อหาในจดหมายได้ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก AI ที่ขาดการควบคุม ไม่ว่าจะเป็นการเผยแพร่ข้อมูลเท็จ การสูญเสียระบบ AI ที่เป็นอิสระ ไปจนถึงการซ้ำเติมความเหลื่อมล้ำที่มีอยู่เดิม ซึ่งอาจนำไปสู่ “การสูญพันธุ์ของมวลมนุษยชาติ” ในท้ายที่สุด

 

นอกจากนี้ นักวิจัยยังค้นพบว่า เครื่องมือสร้างรูปภาพของบริษัท AI หลายแห่ง รวมถึงโอเพนเอไอและไมโครซอฟท์ สามารถสร้างภาพถ่ายที่มีเนื้อหาบิดเบือนเกี่ยวกับการเลือกตั้งได้ แม้บริษัทเหล่านี้จะมีนโยบายสั่งห้ามเนื้อหาประเภทดังกล่าวก็ตาม

 

จดหมายเปิดผนึกยังระบุอีกว่า บริษัท AI มี “ภาระผูกพันที่ไม่หนักแน่น” ในการแชร์ข้อมูลเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของระบบ AI ของตนกับรัฐบาล และไม่อาจไว้วางใจได้ว่าบริษัทเหล่านี้จะแชร์ข้อมูลดังกล่าวโดยสมัครใจ

 

อนึ่ง จดหมายฉบับนี้เป็นเพียงเสียงสะท้อนล่าสุดที่แสดงความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของเทคโนโลยีเจเนอเรทีฟเอไอ (Generative AI) ซึ่งสามารถสร้างข้อความ ภาพ และเสียงที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์ได้อย่างรวดเร็วในราคาถูก

 

กลุ่มพนักงานดังกล่าวได้เรียกร้องให้บริษัท AI ต่าง ๆ อำนวยความสะดวกแก่พนักงานปัจจุบันและอดีตพนักงานในการแสดงข้อกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงของ AI และไม่บังคับใช้ข้อตกลงการรักษาความลับที่ปิดกั้นการวิพากษ์วิจารณ์

 

ก่อนหน้านี้ โอเพนเอไอได้ออกมาเปิดเผยเมื่อวันพฤหัสบดี (30 พ.ค.) ว่า บริษัทได้ระงับการดำเนินการของเครือข่ายปฏิบัติการสร้างอิทธิพล (Influence Operations) แอบแฝงจำนวน 5 เครือข่ายในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา รวมถึงเครือข่ายในรัสเซีย, จีน, อิหร่าน และอิสราเอลที่เข้าถึงผลิตภัณฑ์ด้าน AI ของบริษัท เพื่อพยายามบิดเบือนความคิดเห็นของประชาชนหรือกำหนดทิศทางผลลัพธ์ทางการเมือง ในขณะที่ปกปิดตัวตนที่แท้จริง

สวทช. โชว์นวัตกรรมอาหาร

ผลิตกุ้ง-ปลาเทียมจากพืช คนแพ้กินได้

 

อาหารทะเลเป็นของโปรดของใครหลายคน แต่ก็เป็นของต้องห้ามสำหรับใครหลายคน ทั้งผู้ที่แพ้อาหารทะเลและผู้ที่ต้องควบคุมปริมาณคอเลสเตอรอล กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม โดยศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) จึงนำเสนอนวัตกรรม “วี-ซี (Ve-Sea)” อาหารทะเลจากพืช ที่ยกขบวน กุ้งจากโปรตีนพืช และผลิตภัณฑ์ลูกชิ้นปลา หมึก กุ้ง จากโปรตีนพืช

 

ด้วยเทคโนโลยีการออกแบบโครงสร้างอาหาร ผสานองค์ความรู้ด้านวัสดุศาสตร์และวิทยาศาสตร์การอาหาร ส่งผลให้ได้ผลิตภัณฑ์ที่มีเนื้อสัมผัสและรสชาติใกล้เคียงกับเนื้อสัตว์จริง ส่งต่อให้บริษัท “บี ไอ จี เนเชอรัล อินโนเทค” เคลื่อนนวัตกรรมทางเลือกถึงมือผู้บริโภค ตอบโจทย์กลุ่มผู้แพ้อาหารทะเล แพ้กลูเตน และผู้ควบคุมคอเลสเตอรอล ตลอดจนการหนุนแนวคิดการบริโภคอาหารเพื่อสุขภาพ และอาหารเพื่อความยั่งยืน

 

ดร.อศิรา เฟื่องฟูชาติ รองผู้อำนวยการเอ็มเทค สวทช. กล่าวว่า อุตสาหกรรมอาหารเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมหลักที่ขับเคลื่อนเศรษฐกิจและสร้างรายได้มหาศาลให้แก่ประเทศไทย ด้วยความได้เปรียบจากทรัพยากรที่อุดมสมบูรณ์และความหลากหลายทางชีวภาพสูง ทำให้ประเทศไทยมีศักยภาพในการพัฒนาอุตสาหกรรมอาหารไปสู่ยุคใหม่ที่ตอบโจทย์ด้านสุขภาพ สิ่งแวดล้อม และความยั่งยืน รวมถึงนโยบาย “ครัวไทยสู่ครัวโลก”

 

สวทช. ตระหนักถึงโอกาสจากแนวโน้มของตลาดโลกสำหรับอาหารโปรตีนจากพืช (Plant-based food) ซึ่งมีมูลค่า 5.4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2564 และคาดว่าในปี 2568 จะเติบโตสูงถึง 105.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (มากกว่า 3 แสนล้านบาท) โดยในปี 2565 ประเทศไทยมีมูลค่าการส่งออกโปรตีนทางเลือกจากพืชเป็นมูลค่า 628.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งขยายตัวร้อยละ 13.5 เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า การนำเสนอจุดเด่นสินค้าที่มีเอกลักษณ์ เช่น เมนูอาหารไทย อาหารทะเลจากพืช ฯลฯ และการสร้างเรื่องราวดึงดูดผู้บริโภคกลุ่มเป้าหมาย จะช่วยเสริมจุดแข็งให้กับโปรตีนทางเลือกจากพืชของไทยในตลาดโลก

โอกาสและความต้องการดังกล่าวสอดคล้องกับหนึ่งในแผนกลยุทธ์ที่สวทช.ต้องการขับเคลื่อนนวัตกรรมตอบโจทย์ภาคอุตสาหกรรมและผู้บริโภค ผ่าน แพลตฟอร์มบริการผลิตอาหารและส่วนผสมฟังก์ชันหรือ FoodSERP” ซึ่งให้บริการวิจัย การผลิต และการวิเคราะห์ทดสอบตลอดห่วงโซ่การผลิตอาหาร ส่วนผสมฟังก์ชัน และเวชสำอาง รวมถึงการขึ้นทะเบียนผลิตภัณฑ์สำหรับทดลองตลาดและจำหน่ายเชิงพาณิชย์ ตอบโจทย์ความต้องการลูกค้าแบบ One-Stop Service

 

โดยมุ่งเน้นผลิตภัณฑ์ 4 กลุ่มหลัก ได้แก่ 1)ส่วนผสมฟังก์ชันเพื่อสุขภาพและเพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์อาหาร 2)โปรตีนทางเลือกจากพืชตอบโจทย์เทรนด์อาหารมังสวิรัติและวีแกน 3)อาหารสำหรับกลุ่มผู้มีความต้องการพิเศษ เช่น ผู้สูงอายุ เด็ก ผู้ป่วย และ 4)สารสกัดเชิงหน้าที่จากธรรมชาติสำหรับผลิตภัณฑ์อาหาร เครื่องสำอาง และเวชสำอาง

สำหรับ ผลิตภัณฑ์อาหารทะเลจากโปรตีนพืช หรือ วี-ซี (Ve-Sea) นับเป็นนวัตกรรมต้นแบบในกลุ่มของโปรตีนทางเลือก ดร.นิสภา ศีตะปันย์ นักวิจัยอาวุโสเอ็มเทค สวทช. กล่าวว่า วี-ซี เป็นการต่อยอดจากเนื้อไก่จากโปรตีนพืช หรือ วี-ชิค (Ve-Chick) ซึ่งได้ถ่ายทอดเทคโนโลยีให้แก่ภาคเอกชนไปแล้ว ในระหว่างการพัฒนานั้น ทีมวิจัยพบว่าผลิตภัณฑ์กลุ่มอาหารทะเลเทียมจากพืช (plant-based seafood) มีสัดส่วนทางการตลาดค่อนข้างต่ำ ประมาณร้อยละ 1 จากผลิตภัณฑ์เนื้อสัตว์จากพืชทั้งหมดในท้องตลาด

 

แม้ว่าอัตราการเติบโตของตลาดอาหารจากโปรตีนพืชในช่วงปี 2564-2565 จะสูงถึงร้อยละ 14 และมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นในอนาคต แต่ก็ยังมีผู้ประกอบการรายใหม่เข้ามาน้อย ทำให้มีช่องว่างให้พัฒนาผลิตภัณฑ์ได้อีกมาก รวมถึงสามารถเปิดตลาดอาหารทะเลทางเลือกสำหรับผู้ที่แพ้อาหารทะเล ผู้แพ้กลูเตน รวมทั้งผู้ที่ใส่ใจสุขภาพและต้องการลดคอเลสเตอรอล

 

ทีมวิจัยพัฒนานวัตกรรมนี้โดยใช้เทคโนโลยีการออกแบบโครงสร้างอาหาร ผสมผสานองค์ความรู้ด้านวัสดุศาสตร์และวิทยาศาสตร์การอาหาร ซึ่งเป็นความเชี่ยวชาญของทีมวิจัย ร่วมกับความเข้าใจหน้าที่ของวัตถุดิบแต่ละชนิด จากนั้นจึงคัดเลือกและผสมผสานวัตถุดิบเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์อาหารทะเลจากโปรตีนพืชที่มีเนื้อสัมผัสและรสชาติใกล้เคียงกับเนื้อสัตว์จริง แต่ปราศจากคอเลสเตอรอล โดยผลิตภัณฑ์ต้นแบบประกอบด้วย ลูกชิ้นปลา ลูกชิ้นหมึก เส้นปลา ฮือก้วย และสามารถปรับเปลี่ยนให้เป็นกุ้งหรือผลิตภัณฑ์จากกุ้งได้เช่นกัน

 

ความท้าทายหลัก ดร.นิสภาเผยว่า เป็นเรื่องของการปรับเนื้อสัมผัสให้ตรงกับผลิตภัณฑ์ที่ต้องการ เนื่องจากเนื้อสัตว์ทะเลแต่ละชนิดมีเนื้อสัมผัสแตกต่างกัน และสัตว์ทะเลชนิดเดียวกันแต่นำมาทำเป็นผลิตภัณฑ์ต่างกัน ก็จะมีเนื้อสัมผัสที่แตกต่างกันด้วย โจทย์สำคัญคือการปรับเนื้อสัมผัสอย่างไรให้เป็นไปตามที่ต้องการ เช่น ลูกชิ้นกุ้งต้องมีความแน่นแต่ไม่กรอบ ลูกชิ้นปลาต้องมีความเด้งเล็กน้อย ในขณะที่ลูกชิ้นหมึกอาจมีเนื้อสัมผัส 2 เฟส คือเฟสเนื้อเหลวข้นและเฟสชิ้นของแข็ง เพื่อให้รู้สึกได้ถึงเนื้อสัมผัส 2 แบบเมื่อเคี้ยว

 

ในการทดสอบเนื้อสัมผัส นอกจากการชิมโดยมนุษย์แล้ว ทีมวิจัยยังใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ วิเคราะห์ร่วมด้วย โดยมีการวิเคราะห์เนื้อสัมผัสของอาหารด้วยเครื่องวัดเนื้อสัมผัส (texture analyzer) โดยวัดเป็นค่าความแข็ง ความยึดเกาะติดกัน ความยืดหยุ่น และค่าพลังงานในการเคี้ยว เป็นต้น

 

อาหารทะเลจากพืช วีซี (Ve-Sea)” ได้ถ่ายทอดเทคโนโลยีให้แก่บริษัท บี ไอ จี เนเชอรัล อินโนเทค จำกัด โดยเป็นสูตรปราศจากกลูเตน เพื่อเป็นทางเลือกให้ผู้บริโภคกลุ่มแพ้กลูเตน ซึ่งมีตลาดหลักอยู่ในสหภาพยุโรปและอเมริกา สูตรนี้ใช้โปรตีนจากถั่วเหลืองเป็นส่วนประกอบร้อยละ 4-8 ของน้ำหนักผลิตภัณฑ์ ซึ่งเทียบเท่าหรือสูงกว่าผลิตภัณฑ์เลียนแบบเนื้อปลาทั่วไปในท้องตลาด

 

นายธนินท์รัฐ เมธีวัชรรัตน์ กรรมการบริษัท บี ไอ จี เนเชอรัล อินโนเทค จำกัด กล่าวว่า อาหารถือเป็น Soft Power ของประเทศไทยที่มีชื่อเสียง เป็นที่ยอมรับ และสามารถแข่งขันได้ในตลาดโลก บริษัทฯ จึงเข้ามาในอุตสาหกรรมอาหารที่มุ่งเน้นและให้ความสำคัญกับการวิจัย พัฒนา และเทคโนโลยี ซึ่งเป็นที่มาของการรับถ่ายทอดเทคโนโลยีจากเอ็มเทค สวทช.

 

เพื่อนำมาต่อยอดพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์อาหารสุขภาพบนความยั่งยืนภายใต้แบรนด์ “FOODFILL” ตอบโจทย์ลูกค้ายุคปัจจุบัน นำร่องด้วย Premix โปรตีนจากพืชชนิดผงสำหรับเชฟและร้านอาหารที่ต้องการควบคุมต้นทุน Precook เนื้อไก่จากพืช และ Ve-Sea ลูกชิ้นปลา ปลาเส้นจากพืช ที่สะดวกในการปรุง  รวมถึงการพัฒนา “แกงไทยพร้อมทาน” ที่สามารถเก็บได้ในอุณหภูมิห้อง ขนส่งง่าย และเก็บรักษาได้นาน 1 ปี

 

ที่สำคัญ การรับถ่ายทอดงานวิจัยและเทคโนโลยีจาก สวทช. นั้น ไม่เพียงแต่ช่วยลดระยะเวลาในการพัฒนาสินค้าให้ทันต่อความต้องการของตลาด แต่ยังมีทีมงานวิจัยที่มีองค์ความรู้และความสามารถ ทำหน้าที่เป็นทั้งที่ปรึกษาและเป็นส่วนสำคัญในการสนับสนุนการวิจัยเพื่อต่อยอดให้สินค้าของบริษัทมีจุดเด่น  และแตกต่างจากคู่แข่งในท้องตลาด โดยเฉพาะทีม FoodSERP” ของ สวทช. ที่พร้อมให้บริการวิจัย การผลิต และการวิเคราะห์ทดสอบ เพื่อตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าและผู้ประกอบการ

 

อาหารทะเลจากโปรตีนพืช หรือ วีซี (Ve-Sea) จะเป็นทางเลือกหนึ่งให้กับผู้บริโภคมาทดลองชิม   ช็อป ที่บูธ 5-A39 Hall 5 ภายในงานแสดงสินค้าอาหารและเครื่องดื่มครบวงจร THAIFEX-ANUGA Asia 2024 ระหว่าง 28 พ.ค.-1 มิ.ย. 2567 ณ ศูนย์แสดงสินค้าและการประชุมอิมแพ็ค เมืองทองธานี

 

สำหรับผู้ที่สนใจรับถ่ายทอดเทคโนโลยีการผลิต Ve-Sea และ Ve-Chick ติดต่อได้ที่ คุณชนิต วานิกานุกูล (ฝ่ายพัฒนาธุรกิจ) เบอร์โทร 0 2564 6500 ต่อ 4788 หรืออีเมล [email protected] และผู้ที่สนใจใช้บริการแพลตฟอร์ม FoodSERP สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมและติดต่อขอรับบริการได้ทางอีเมล [email protected]

ญี่ปุ่น – NASA เปิดตัวรถสำรวจดวงจันทร์

ใช้เป็นที่พักอาศัยได้ 30 วัน

 

ญี่ปุ่นเสนอที่จะจัดหารถสำรวจดวงจันทร์แบบมีแรงดันให้กับสหรัฐฯ เพื่อแลกกับการนำนักบินอวกาศของญี่ปุ่นไปในโครงการสำรวจครั้งนี้ด้วย ตามที่ทั้งสองประเทศมีข้อตกลงกันเอง

 

ตามข้อตกลงที่ลงนามระหว่าง NASA และรัฐบาลญี่ปุ่น โดยหน่วยงานสำรวจอวกาศญี่ปุ่น (JAXA) จะออกแบบ พัฒนา และดำเนินการ ยานพาหนะที่ปิดผนึกสำหรับการสำรวจดวงจันทร์ทั้งแบบมีลูกเรือและแบบไม่มีลูกเรือ จากนั้น NASA จะดูแลการปล่อยและส่งมอบ ในขณะที่นักบินอวกาศชาวญี่ปุ่นจะเข้าร่วมภารกิจสำรวจพื้นผิวสองภารกิจในยานลำนี้

 

‘ที่อยู่อาศัยเคลื่อนที่’

รถอาร์วีที่มีแรงดันของญี่ปุ่นจะเป็นก้าวสำคัญสำหรับสำรวจารกิจสำรวจดวงจันทร์ ตามรายงานของSpace.com ประเทศญี่ปุ่นได้พัฒนายานพาหนะดังกล่าวควบคู่ไปกับ Toyota และ Mitsubishi Heavy Industries โตโยต้าเสนอสเป็คเบื้องต้นสำหรับรถอาร์วีเมื่อปีที่แล้ว โดยมีความยาวเกือบ 20 ฟุต กว้าง 17 ฟุต และสูง 12.5 ฟุต โดยรถแลนด์โรเวอร์จะมีขนาดใหญ่พอๆ กับรถมินิบัส 2 คัน ตัวห้องโดยสารได้ออกแบบให้เป็น “ที่พักที่สะดวกสบาย” สำหรับนักบินอวกาศสองคน และสามารถเพิ่มได้เป็นสี่คนหากเกิดเหตุฉุกเฉินขึ้น

 

รถแลนด์โรเวอร์มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้อยู่อาศัยได้รับทุกสิ่งที่พวกเขาต้องการได้นานถึง 30 วันในแต่ละครั้ง ขณะที่อยู่ข้างใน นักบินอวกาศสามารถถอดเสื้อผ้าที่เทอะทะ และเคลื่อนที่ได้ตามปกติ แม้ว่าจะมีแรงโน้มถ่วงประมาณ 16.6 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับโลก รวมทั้งสามารถควบคุมจากระยะไกลได้หากนักบินอวกาศไม่อยู่ และจะยังคงใช้งานต่อไปอีก 10 ปีหลังการส่งมอบ

โดย NASA ประกาศว่าได้คัดเลือกรถสำรวจดวงจันทร์ไว้ 3 บริษัท แต่อีก 2 บริษัท เป็นรถสำรวจที่ไม่ได้ปรับแรงดัน ซึ่งต่างจากยานพาหนะของญี่ปุ่น

 

“มันเป็นที่อยู่อาศัยเคลื่อนที่” ผู้บริหาร NASA เนลสันกล่าวระหว่างงานแถลงข่าวร่วมกับรัฐมนตรีโมริยามะ โดยอธิบายว่ามันเป็น “ห้องแล็บบนดวงจันทร์ บ้านบนดวงจันทร์ และนักสำรวจดวงจันทร์… สถานที่ที่นักบินอวกาศสามารถอาศัย ทำงาน และสำรวจพื้นผิวดวงจันทร์ได้ ”

 

ทั้งนี้ ในการสำรวจดวงจันทร์ของโครงการอพอลโล มีนักบินอวกาศทั้งหมด 12 คน ที่เหยียบบนพื้นผิวดวงจันทร์ ซึ่งเป็นชายชาวอเมริกันทั้งหมด แต่การกลับไปดวงจันทร์ใหม่ในครั้งนี้ในภารกิจ Artemis ของ NASA จะเป็นครั้งแรกที่ผู้หญิงและคนผิวสีจะลงจอดบนดวงจันทร์ด้วย

 

หลังจากกำหนดตารางกำหนดการณ์ใหม่แล้ว NASA ตั้งใจจะส่งนักบินอวกาศ Artemis II เดินทางไปรอบดวงจันทร์ในช่วงปลายปี 2025 ส่วน Artemis III จะได้เห็นมนุษย์ 2 คนแรกทำทัชดาวน์ในรอบกว่า 50 ปี ในช่วงปลายปี 2026 หรือต้นปี 2027 ภารกิจ Artemis IV ซึ่งจะมีการตั้งสถานีอวกาศบนดวงจันทร์ ตั้งใจว่าจะเกิดขึ้นไม่ช้ากว่าปี 2030 ขณะเดียวกันจีนกำลังพยายามนำนักบินอวกาศของตนลงจอดบนพื้นผิวดวงจันทร์ในปี 2030