“เคยมองว่า AI จะมาแย่งงานมนุษย์ จึงเลือกมาเรียนสาย AI ซะเลย จะได้ไม่โดนแย่งงาน”

เป็นคำตอบง่ายๆ ของ ชัญญาภัคทรัพย์สวัสดิ์กุล นักศึกษาสาขาวิศวกรรมหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ // สถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม (FIBO) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) ซึ่งหลังจากนั้นก็เปลี่ยนจากการกลัว AI แย่งงาน มาเป็นการเลือกศึกษา AI เพื่อนำมาใช้ประโยชน์ เป็นที่มาของ “CuddleCam: CCTV Security Project AI ตรวจจับอุบัติเหตุ การกระทำผิดกฎจราจร และแก้ปัญหารถติด” ที่ทำร่วมกับเพื่อนๆ ร่วมสาขาอีก 3 คน คือ ณัชณศา เลิศมหากูล, บัซลาอ์ ศิริพัธนะ และ นันท์นภัส นันทพรนิรชา ในนามทีม “Teletubbies” สามารถคว้ารางวัลชนะเลิศ Muang Thong Hackathon 2024 เมื่อกลางปี 2567 ที่ผ่านมา

ไม่เพียงเท่านั้น โปรเจกท์ดังกล่าว ยังได้รับการสนับสนุนเพื่อต่อยอดไปสู่การใช้จริงในเมืองทองธานีอีกด้วย ซึ่ง ชัญญาภัค เล่าว่า โจทย์ของทางเมืองทองฯ ในการประกวดครั้งนี้ คือ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาทำให้คุณภาพชีวิตของคนในเมืองทองดีขึ้น ซึ่งก่อนที่จะสมัครร่วมโครงการ ตนกับเพื่อนๆ ก็ได้เข้าไปดูข้อมูลปัญหาและความต้องการของเมืองทองธานี ก็พบว่าการจราจรและอุบัติเหตุบนท้องถนนเป็นหนึ่งปัญหาสำคัญที่ต้องเจอเป็นประจำ

จากเอกสารสรุปโครงงานโดยย่อที่ส่งเข้าพิจารณารอบแรกจำนวน 75 ชิ้น จาก 30 มหาวิทยาลัย โครงงานของทีม Teletubbies เป็นหนึ่งใน 13 ชิ้น ที่ผ่านเข้ารอบสุดท้าย ที่ต้องเก็บข้อมูลมาประกอบการทำโปรเจกท์ให้มีความชัดเจนทั้งในด้านเทคโนโลยีและทางเศรษฐศาสตร์ซึ่ง บัซลาอ์ เล่าว่า มีการพาไปดูตามเส้นทางและแยกสำคัญต่างๆ และมีการให้ข้อมูลเกี่ยวกับจุดที่เกิดอุบัติเหตุบ่อย รูปแบบของการทำผิดกฎจราจรหลักๆ เช่น การจอดรถในที่ห้ามจอด การจอดซ้อนคัน รวมถึงตำแหน่งของกล้องวงจรปิด (CCTV) ที่ติดตั้งอยู่ในจุดสำคัญต่างๆ

รวมถึงได้มีโอกาสเข้าไปดูการทำงานในห้อง CCTV ที่ยังใช้คนในการติดตามและแจ้งสถานการณ์ของการจราจรในแต่ละจุดอยู่ตลอดเวลา ซึ่งพวกตนมั่นใจว่า AI จะช่วยลดภาระงานให้กับเจ้าหน้าที่ และทำให้การแจ้งอุบัติเหตุและวิเคราะห์สภาพการจราจรเป็นไปอย่างรวดเร็วและถูกต้องมากขึ้น อันหมายถึงคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นตรงกับโจทย์ Smart City ที่กำหนดไว้

ขั้นตอนต่อมาก็คือ การทำ MVP (Minimum Viable Product) ที่เป็นชิ้นงานแบบย่อเพื่อใช้ประกอบการนำเสนอกับคณะกรรมการตัดสินรอบสุดท้าย ในขั้นนี้ นันท์นภัส กล่าวว่า เราไม่ได้นำเสนอไอเดียเพียงอย่างเดียว แต่นำเสนอตัวต้นแบบ AI ที่สามารถวิเคราะห์การเกิดอุบัติเหตุจากรถยนต์กับรถยนต์จากภาพนิ่ง ตัวอย่างหน้าจอสำหรับการแจ้งผลการวิเคราะห์ให้กับผู้ใข้งาน ขณะที่ตัวเลขจากการทำ Business Canvas ของเรา ก็มีความคุ้มค่าสูง เพราะเป็นการลงทุนด้าน Software ขณะที่ระบบกล้อง CCTV ก็แทบจะไม่ต้องลงทุนเพิ่ม หรือแม้จะมีการลงทุนเปลี่ยนไปใช้กล้องตัวใหม่ทั้งหมดคำนวณแล้วก็ยังคุ้มค่าอยู่ดี

ด้าน ณัชณศา กล่าวถึงสิ่งที่ทำต่อไปว่า นอกเหนือจากการทำให้ AI สามารถวิเคราะห์อุบัติเหตุบนถนน รวมถึงการวิเคราะห์การจอดทับเส้นทึบหรือจอดซ้อนคัน ด้วยจากภาพจากกล้อง CCTV แบบ real time ซึ่งตรงนี้จำเป็นต้องมีไฟล์ภาพหลายหมื่นไฟล์ให้ AI ได้วิเคราะห์และเรียนรู้ และรวมถึงการเพิ่มฟังก์ชั่นอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์กับทางเจ้าของพื้นที่ ทั้งการประเมินรถติดการตรวจนับและจำแนกชนิดของรถที่มาใช้ถนนร่วมกัน ซึ่งนอกจากช่วยลดภาระงานของเจ้าหน้าที่แล้ว ยังใช้กับการวางแผนในระยะยาวได้อีกด้วย

ดร.รัตนชัย รมัยธิติมา อาจารย์ประจำสถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม (FIBO)ในฐานะอาจารย์ที่ปรึกษาในโครงการต่อเนื่องที่ทำร่วมกับเมืองทอง กล่าวว่า นอกเหนือจาก FIBO จะทำให้กับนักศึกษาจริงจังกับการเก็บข้อมูลและศึกษาความต้องการของผู้ใช้ให้รอบด้านก่อนกำหนดเป้าหมายและวิธีการแล้ว การทำให้เขามีมุมมองที่ถูกต้องต่อการเข้ามาของ AI ก็เป็นสิ่งสำคัญไม่แพ้กัน

“คิดว่าเป็นโปรเจกท์ที่มีองค์ประกอบของความสำเร็จครบถ้วน ส่วนหนึ่งอาจเพราะ AI มาแรงคนสนใจเยอะ การมองและหาไอเดียว่าจะใช้ AI ให้เป็นประโยชน์ได้อย่างไร เป็นโจทย์สำคัญและท้าทายของคนยุคนี้ โดยเฉพาะคนทำงานด้านเทคโนโลยี ซึ่งสำหรับโปรเจกท์นี้ผมว่ามีศักยภาพในการต่อยอดไปได้อีกมาก เช่น การใช้กล้องตรวจวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้ถนน การวิเคราะห์แยกที่มีจำนวนอุบัติเหตุมากผิดปกติ เป็นต้น” ดร.รัตนชัย กล่าว

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.)