Pathumma LLM (ปทุมมา แอลแอลเอ็ม) คือ Large Language Model (LLM) สัญชาติไทย ที่ผ่านการฝึกฝนจากข้อมูลภาษาไทยจำนวนมหาศาล เพื่อให้มีความสามารถเฉพาะทางโดยเฉพาะทักษะด้านภาษาและการสื่อสารแบบมนุษย์ ผู้วิจัยตั้งเป้าหมายการพัฒนาว่าจะทำให้ Pathumma LLM เป็น AI ที่เชี่ยวชาญทั้งภาษา ข้อมูล และบริบทประเทศไทย ซึ่งจะเป็นกำลังสำคัญที่ช่วยสนับสนุนการขับเคลื่อนระบบบริการ AI ของประเทศไทยในอนาคต กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ร่วมกับคณะทำงานจาก AI Engineer ซีซัน 4 เดินหน้าพัฒนา Pathumma LLM ต่อเนื่องหลังเปิดให้สาธารณะทดลองใช้เวอร์ชัน 1.0.0 ในรูปแบบ Generative AI หรือเอไอแบบรู้สร้าง เมื่อช่วงปลายปี 2567 และได้เปิดตัวเทคโนโลยีเด่นอีก 3 เทคโนโลยีที่จะช่วยลดเวลาการทำงาน ‘สืบค้นข้อมูล สร้างเอกสารราชการ และถอดเทป’ ให้เหลือหลักวินาที เพื่อให้คนทำงานได้ใช้เวลาคิดวิเคราะห์และสร้างสรรค์งานให้มีคุณภาพมากยิ่งขึ้น ในงานประชุมวิชาการประจำปี สวทช. ครั้งที่ 20 (NAC 2025) ที่จัดขึ้นเมื่อวันที่ 26-28 มีนาคมที่ผ่านมา   เปิดตัวแล้ว 3 เทคฯ​ AI เด่น สลัดทิ้งความน่าเบื่อในการทำงาน [caption id="attachment_67515" align="aligncenter" width="750"] ดร.ศราวุธ คงยัง นักวิจัยกลุ่มนวัตกรรมการผลิตยั่งยืน สวทช.[/caption]   ดร.ศราวุธ คงยัง นักวิจัยกลุ่มนวัตกรรมการผลิตยั่งยืน สวทช. เล่าว่า เทคโนโลยีแรก คือ DocChat (ด็อกแชต) ระบบสืบค้นและตอบคำถามข้อมูลจากข้อความ เว็บไซต์ (ใส่ URL) และไฟล์ข้อความ (อัปโหลดไฟล์ PDF) เหมาะกับงานสืบค้นข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่ โดยเฉพาะหน่วยงานที่มีข้อมูลปริมาณมาก เช่น รัฐสภา หน่วยงานวิจัย เมื่อผู้ใช้งานนำข้อมูลเข้าสู่ระบบ AI จะสรุปภาพรวมของข้อมูล พร้อมตั้งตัวอย่างคำถามที่ผู้ใช้งานอาจสนใจเกี่ยวกับข้อมูลชุดนั้นให้โดยอัตโนมัติภายในเวลาหลักวินาที ผู้ใช้งานสามารถคลิกเพื่อเลือกถามคำถามนั้น ๆ หรือตั้งคำถามอื่น ๆ เพื่อให้ AI ช่วยสืบค้นข้อมูลและตอบคำถามอ้างอิงจากข้อมูลนั้น ๆ ได้ จุดเด่นของเทคโนโลยีนี้คือแม้คำที่ใช้ในการสืบค้นจะไม่ตรงกับคำที่มีอยู่ภายในเอกสาร AI ก็สามารถทำความเข้าใจและค้นหาคำที่มีความหมายใกล้เคียงกันให้แทนได้ ทำให้การสืบค้นข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็ว ผู้ที่สนใจทดลองใช้งานได้ที่ https://docchat.abdul.in.th/     “เทคโนโลยีที่สอง DocGen (ด็อกเจน) คือ ระบบช่วยสร้างเอกสารตามรูปแบบขององค์กร เหมาะกับการช่วยร่างเอกสารที่มีรูปแบบชัดเจน และต้องใช้เวลาในการเรียบเรียงนาน เช่น TOR (Terms of Reference) หรือขอบเขตของโครงการ, รายงานการประชุม การใช้งานทำได้ง่ายเพียงผู้ใช้งานใส่ข้อมูลตั้งต้นและประเภทของเอกสารที่ต้องการให้ AI ช่วยร่าง AI จะร่างเอกสารให้ทันทีภายในเวลาหลักวินาที โดยผู้ใช้สามารถแก้ไข ปรับปรุง และดาวน์โหลดเป็นไฟล์เอกสารได้ ผู้ที่สนใจทดลองใช้งานได้ที่ https://docgen.abdul.in.th/     นอกจากงานประเภทสืบค้นข้อมูลและร่างเอกสารที่ต้องใช้เวลาและพลังในการทำงานสูงแล้ว อีกหนึ่งงานที่ใช้เวลาทำงานมาก จนหลายคนเลือกใช้เงินแก้ปัญหา คือ การถอดเทปหรือการถอดข้อความจากไฟล์เสียงหรือวิดีโอ ซึ่งโดยปกติเทปความยาวประมาณ​ 1 ชั่วโมง จะใช้เวลาในการถอดนาน 3-5 ชั่วโมง ขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญของผู้ถอดเทป ดร.ศราวุธ เล่าต่อว่า เทคโนโลยีเด่นสุดท้ายที่เปิดตัวในคราวนี้ คือ PartiiNote เว็บแอปพลิเคชันสำหรับถอดเทปที่ถอดได้ 3 ภาษา คือ ไทย อังกฤษ และจีน นอกจากนี้ยังแปลจากภาษาอังกฤษให้เป็นภาษาไทยได้ด้วย (กรณีภาษาจีน สามารถเลือกแปลเป็นภาษาอังกฤษก่อนแล้วแปลเป็นภาษาไทยต่อได้) PartiiNote รองรับทั้งการถอดเทปจากไฟล์ MP3, MP4, WAV และ MPEG4 ขนาดไฟล์ไม่เกิน 200 MB และคลิปวิดีโอจาก YouTube ความยาวสูงสุด 1 ชั่วโมง ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลาในการถอดหลักวินาที โดยหากเสียงมีความชัดเจน ความแม่นยำในการถอดเทปจะมากกว่าร้อยละ 95 (กรณีมีผู้ใช้บริการ ณ​ ขณะนั้นมากอาจใช้เวลาในการประมวลผลมากขึ้น เนื่องด้วยข้อจำกัดด้านทรัพยากร) ผู้ที่สนใจทดลองใช้งานได้ที่ https://note.abdul.in.th/      ‘Pathumma LLM’ เตรียมฉลาดขึ้นกว่าเดิมหลายเท่าตัว ดร.ศราวุธ เล่าว่า ปัจจุบัน Pathumma LLM เรียนรู้ข้อมูลภาษาไทยแล้วมากกว่าสองหมื่นล้านโทเคน ซึ่งถือว่าเป็นข้อมูลที่น้อยมากเมื่อเทียบกับ Generative AI ระดับโลกที่เปิดให้บริการอยู่ในปัจจุบัน เช่น GPT-4 ซึ่งเรียนรู้ข้อมูลแล้วมากกว่าหลายล้านล้านโทเคน อย่างไรก็ตามทีมวิจัยกำลังดำเนินงานความร่วมมือกับพันธมิตรทั้งภาครัฐและเอกชนไทยในการพัฒนา foundation model หรือโมเดลพื้นฐานสำหรับประเทศไทยที่มีขนาดใหญ่ขึ้น เพื่อเพิ่มศักยภาพในการรองรับปริมาณข้อมูลและพารามิเตอร์ที่ใช้ในการเทรนโมเดล โดยเมื่อพัฒนาแล้วเสร็จจะสามารถนำโมเดลพื้นฐานที่พัฒนานี้มาใช้เพิ่มศักยภาพให้แก่ Pathumma LLM ได้ คาดว่าในอนาคตอันใกล้ Pathumma LLM จะได้เรียนรู้ข้อมูลภาษาไทยมากกว่าแสนล้านโทเคน หรือมากกว่าข้อมูลภาษาไทยที่ระบบ Generative AI ของชาติอื่นจะเข้าถึงการเรียนรู้ได้ ซึ่งการดำเนินงานข้างต้นนี้จะสำเร็จได้ด้วยดีหากได้รับการอนุเคราะห์เอกสารและสื่อการเรียนรู้ภาษาไทย และการสนับสนุนทุนทรัพย์ในการใช้งานระบบโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการพัฒนา AI จากทั้งภาครัฐและเอกชนไทย     แม้ปัจจุบัน Pathumma LLM จะยังเป็นเวอร์ชัน 1.0.0 หรือยังคงอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา แต่ทีมวิจัยได้เลือกเปิดให้ผู้ที่สนใจเข้าทดลองใช้งานและดาวน์โหลดโมเดลไปพัฒนาต่อแล้ว โดยเป้าหมายของการเปิดให้ใช้งานเทคโนโลยี คือ การส่งเสริมให้ภาครัฐและเอกชนไทยเข้าถึงการใช้งาน AI ในการขับเคลื่อนองค์กรได้ทันการเปลี่ยนแปลงของโลก ดร.ศราวุธ เล่าต่อว่า การใช้งาน Pathumma LLM, DocChat, DocGen และ PartiiNote แบบส่วนบุคคลผู้ที่สนใจสามารถเข้าใช้งานในรูปเว็บแอปพลิเคชันได้ผ่านทั้งคอมพิวเตอร์ สมาร์ตโฟน หรือแท็บเล็ตทั่วไป แต่สำหรับหน่วยงานที่สนใจนำโมเดล Pathumma LLM ไปพัฒนาต่อเพื่อใช้งานภายในองค์กรหรือพัฒนาเป็นระบบบริการของตัวเอง แต่ยังขาดความพร้อมด้านทรัพยากรในการประมวลผล เช่น GPU (Graphics Processing Unit) ประสิทธิภาพสูง อาจเลือกใช้บริการระบบ private cloud ซึ่งเป็นระบบคลาวด์ส่วนบุคคลหรือใช้งานเฉพาะภายในองค์กร จากผู้ให้บริการไทยหรือต่างประเทศเพื่อลดการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน และหากต้องการใช้บริการด้านการพัฒนาระบบ Generative AI ขององค์กร ติดต่อขอใช้บริการด้านการวิจัยและพัฒนาได้ที่เนคเทค สวทช. ผู้ที่สนใจเทคโนโลยี Pathumma LLM, DocChat, DocGen และ PartiiNote เข้าใช้งานทั้งรูปแบบ APP, API, open model โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายได้ที่ https://aiforthai.in.th/pathumma-llm/ และติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Pathumma LLM ได้ที่ sarawoot.kon@nstda.or.th บทความที่เกี่ยวข้อง : 'Pathumma LLM' โมเดลเพื่อการสร้าง Generative AI ที่เชี่ยวชาญทั้งภาษา ข้อมูล และบริบทไทย เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ คลิปสั้นโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และอัครวุฒิ ตู้วชิรกุล ฝ่ายประชาสัมพันธ์ สวทช. ภาพประกอบโดย ภัทรา สัปปินันทน์, เนคเทค และจาก Adobe Stock

    ปัจจุบันผู้ประกอบการในกลุ่มอุตสาหกรรมการผลิตต่างเริ่มหันมาคำนวณค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ขององค์กร (Carbon Footprint for Organization: CFO) และผลิตภัณฑ์​ (Carbon Footprint for Product: CFP)  กันมากขึ้น เพราะไม่เพียงช่วยให้การส่งออกสินค้าไปจำหน่ายยังประเทศที่มีมาตรการด้านสิ่งแวดล้อมเข้มงวดเป็นไปด้วยความราบรื่น ข้อมูลค่า CFO ยังช่วยให้ผู้ประกอบการมองเห็นถึงลู่ทางลดการปล่อยคาร์บอน (decarbonization) ทั้งทางตรงและทางอ้อม และยังช่วยลดต้นทุนการผลิตได้เป็นอย่างดี     อย่างไรก็ตามการจัดทำค่า CFO เป็นเรื่องที่ค่อนข้างยาก เพราะกระบวนการมีความซับซ้อนสูง นอกจากผู้จัดทำจะต้องเก็บข้อมูลกิจกรรมที่ก่อให้เกิดการปล่อยคาร์บอนทั้งหมดแล้ว ยังต้องมีความรู้ความเข้าใจเรื่องการจำแนกรูปแบบการปล่อยคาร์บอนตาม Greenhouse Gas Protocol (GHG Protocol) หรือระเบียบวิธีวัดและรายงานก๊าซเรือนกระจกอย่างลึกซึ้ง ต้องเข้าใจวิธีคำนวณปริมาณการปล่อยคาร์บอน และยังต้องอัปเดตค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจก (Emission Factor: EF) ให้เป็นปัจจุบันอยู่เสมอด้วย เพื่อลดภาระดังกล่าวให้ผู้ประกอบการไทย กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา Automated Carbon Accounting Management Platform (Acamp) หรือเอแคมป์ แพลตฟอร์มสำหรับคำนวณค่า CFO แบบอัตโนมัติและติดตามผลแบบเรียลไทม์ พร้อมแสดงผลข้อมูลในรูปแบบแดชบอร์ด (dashboard) ที่เข้าใจง่าย พร้อมใช้งาน การคำนวณค่า CFO สอดคล้องกับ GHG Protocol และค่า EF ของอุตสาหกรรมไทย   Acamp คำนวณค่า CFO แบบอัตโนมัติและเรียลไทม์ ข้อมูลพร้อมใช้งาน   [caption id="attachment_67288" align="aligncenter" width="750"] ดร.อัมพร โพธิ์ใย นักวิจัยทีมวิจัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมการลดคาร์บอน เนคเทค สวทช.[/caption] ดร.อัมพร โพธิ์ใย นักวิจัยทีมวิจัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมการลดคาร์บอน เนคเทค สวทช. อธิบายว่า ทีมวิจัยเริ่มต้นจากการศึกษาปัญหาที่ผู้ประกอบการต้องเผชิญทั้งความยากในการจัดเก็บข้อมูล การจำแนกประเภท และการคำนวณ ก่อนรวมเอาปัญหาเหล่านั้นมาออกแบบและพัฒนาเทคโนโลยีที่จะช่วยให้การดำเนินงานสะดวก รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ตั้งแต่การนำข้อมูลการปล่อยคาร์บอนเข้าสู่ระบบโดยอัตโนมัติ และการพัฒนาแพลตฟอร์ม Acamp เพื่อการคำนวณค่า CFO แบบอัตโนมัติและเรียลไทม์     “การนำเข้าข้อมูลแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก ส่วนแรกคือข้อมูลการใช้พลังงานไฟฟ้า ในส่วนนี้ทีมวิจัยได้พัฒนา ZCARBON (ซีคาร์บอน) ซึ่งเป็นเอดจ์คอมพิวเตอร์ (edge computer) ที่มาพร้อมซอฟต์แวร์สำหรับจัดเก็บข้อมูลการใช้พลังงานไฟฟ้าของแต่ละอุปกรณ์จากเครื่องวัดกำลังไฟฟ้า (power meter) แบบเรียลไทม์ และคำนวณค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ที่เกิดจากการใช้พลังงานไฟฟ้าทันที โดยหลังจากคำนวณเสร็จสิ้น ระบบจะส่งเฉพาะข้อมูลค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ขึ้นคลาวด์ เพื่อให้แพลตฟอร์ม Acamp เรียกข้อมูลจากคลาวด์ไปใช้คำนวณค่า CFO ขององค์กรต่อโดยอัตโนมัติ “ส่วนที่สองคือข้อมูลจากระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร (Enterprise Resource Planning: ERP) ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลชนิดและปริมาณของในคลัง เช่น วัตถุดิบ เชื้อเพลิง และข้อมูลการนำทรัพยากรดังกล่าวไปใช้ในการผลิตสินค้าและบริการ โดยทีมวิจัยได้ออกแบบกระบวนการส่งข้อมูล ERP ที่จำเป็นต่อการคำนวณค่า CFO เข้าสู่คลาวด์อัตโนมัติไว้ 2 รูปแบบ รูปแบบแรกคือส่งผ่าน API (Application Programming Interface) และรูปแบบที่สองคือการตั้งค่าสร้างรายงาน (print out) ไปไว้ที่คลาวด์แบบอัตโนมัติ เพื่อให้แพลตฟอร์ม Acamp เรียกข้อมูลจากคลาวด์ไปใช้คำนวณค่า CFO ขององค์กรต่อได้โดยอัตโนมัติ “ส่วนที่สามจะเป็นข้อมูลอื่น ๆ ที่จำเป็นต่อการคำนวณค่า CFO แต่ไม่ได้มีบันทึกไว้ในระบบทั้งสอง ผู้ประกอบการสามารถกรอกข้อมูลเข้าสู่ Acamp โดยตรงผ่านหน้าเว็บแอปพลิเคชัน ตัวอย่างข้อมูล เช่น ปริมาณเชื้อเพลิงที่ใช้ในการขนส่งสินค้า ปริมาณเชื้อเพลิงในการเดินทางเพื่อปฏิบัติภารกิจที่เกี่ยวข้องกับห่วงโซ่การผลิต”     หลังจากนำเข้าข้อมูลที่จำเป็นต่อการคำนวณค่า CFO เข้าสู่ระบบทั้งหมดเรียบร้อยแล้ว Acamp จะคำนวณข้อมูล CFO ขององค์กรให้โดยอัตโนมัติ ดร.อัมพร อธิบายว่า ในการเริ่มต้นใช้งานระบบ Acamp ครั้งแรก จะมีทีมที่ปรึกษาที่เชี่ยวชาญด้านสิ่งแวดล้อมและระบบโรงงานที่ผ่านการอบรมโดยเนคเทค สวทช. (ปัจจุบันมีมากกว่า 70 คน) เข้าช่วยตั้งค่าระบบอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง และวางแผนการคำนวณค่า CFO ของโรงงานให้ตรงตาม GHG Protocol ให้ก่อน (เช่น การจำแนกการปล่อยคาร์บอนตามขอบเขต (scope) ที่ต้องใช้ในการรายงานผล, การเลือกค่า EF ที่เหมาะสมมาใช้คำนวณปริมาณการปล่อยคาร์บอนของแต่ละวัตถุดิบ ผลิตภัณฑ์​ หรือกิจกรรม) ซึ่งอาจใช้เวลาประมาณ​ 2-3 สัปดาห์ในการวางระบบ หลังจากที่ปรึกษาช่วยวางระบบทั้งหมดให้เสร็จเรียบร้อยแล้ว Acamp จะคำนวณค่า CFO จากข้อมูลหลักทั้ง 3 ส่วนให้อัตโนมัติและติดตามผลแบบเรียลไทม์ พร้อมแสดงผลข้อมูลการคำนวณในรูปแบบแดชบอร์ดที่เข้าใจง่าย ทำให้สะดวกต่อการรายงานค่า CFO และการนำข้อมูลไปใช้วางแผนปรับปรุงการทำงานเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน “นอกจากความสะดวกที่กล่าวถึงข้างต้น Acamp ยังเป็นระบบ adaptive หรือปรับแต่งสูตรการคำนวณให้สอดคล้องกับค่า EF ที่องค์การบริหารจัดการก๊าซเรือนกระจก (องค์การมหาชน) หรือ อบก. กำหนด ณ ขณะนั้นได้โดยอัตโนมัติ ทำให้การคำนวณปริมาณการปล่อยคาร์บอนฟุตพรินต์เป็นไปตามค่า EF ที่อัปเดตเสมอ อีกจุดเด่นที่สำคัญไม่แพ้กันคือการจัดเก็บ วิเคราะห์ และคำนวณค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ของ Acamp เป็นไปตาม ISO 14064-1 ซึ่งเป็นมาตรฐานสากล ทำให้ผู้ประกอบการนำข้อมูลไปใช้ยื่นเพื่อการทำการค้ากับต่างประเทศได้ทันที”   จาก CFO สู่ Net Zero Emission ดร.อัมพร อธิบายว่า แม้ปัจจุบันประเทศไทยจะยังไม่มีการเรียกเก็บภาษีคาร์บอน (carbon tax) อย่างเป็นทางการ แต่ก็มีผู้ประกอบการจากบางกลุ่มอุตสาหกรรมที่ต้องจัดทำค่า CFO เพื่อนำไปคำนวณค่า CFP เพื่อใช้ยื่นเป็นข้อมูลประกอบเพื่อส่งออกไปจำหน่ายยังประเทศที่มีมาตรการเรียกเก็บภาษีคาร์บอนแล้ว เช่น สหภาพยุโรป (EU) มีมาตรการ CBAM (Carbon Border Adjustment Mechanism) หรือ ‘มาตรการปรับคาร์บอนก่อนข้ามพรมแดน’ เพื่อมุ่งสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมแก่ประเทศคู่ค้านอกสหภาพยุโรป โดยจะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมจากผู้นำเข้าสินค้าประเภทที่มีการปล่อยคาร์บอนในกระบวนการผลิตสูง (carbon intensive products) ก่อน ซึ่งหลังจากนี้คาดว่าจะมีอีกหลายประเทศที่ใช้มาตรการลักษณะนี้เช่นกัน “สำหรับผู้ประกอบการที่ผลิตและจำหน่ายสินค้าภายในประเทศ​ รวมไปถึงภาคบริการ การจัดทำข้อมูลค่า CFO และ CFP จะเป็นประโยชน์ต่อการใช้เป็นแรงจูงใจให้ผู้บริโภคหันมาเลือกใช้สินค้าและบริการที่มีความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม​ นอกจากนี้หากในอนาคตประเทศไทยมีการออกมาตรการเรียกเก็บภาษีคาร์บอนรายบุคคลดังที่มีผลบังคับใช้แล้วในสวีเดน ฝรั่งเศส สหราชอาณาจักร แคนาดา นอร์เวย์ สวิตเซอร์แลนด์ และญี่ปุ่น สินค้าและบริการที่ระบุค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ได้และมีค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ต่ำก็จะยิ่งได้รับความสนใจมากยิ่งขึ้นด้วย (กรณีที่เลือกใช้สินค้าและบริการที่ไม่ระบุค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ ผู้บริโภคจะต้องเสียค่าภาษีคาร์บอนในอัตราที่รัฐบาลของประเทศนั้นกำหนด)”     นอกจากค่า CFO และ CFP จะเป็นประโยชน์ต่อการรับมือมาตรการภาษีทั้งระดับนิติบุคคลและบุคคลธรรมดาแล้ว การที่ผู้ประกอบการทราบถึงค่า CFO และ CFP ของสินค้าและบริการ ยังส่งผลดีต่อการลดต้นทุนการผลิตในภาพรวม และลดการปล่อยคาร์บอนเพื่อร่วมดูแลสิ่งแวดล้อมด้วย ดร.อัมพร อธิบายทิ้งท้ายว่า เป้าหมายปลายทางของทีมวิจัยในการพัฒนา Acamp คือ การทำให้ผู้ประกอบการตระหนักรู้ถึงค่า CFO และ CFP ของตัวเอง เพื่อนำไปสู่การประเมินความเป็นไปได้ในการลดการปล่อยคาร์บอนในแต่ละกิจกรรมขององค์กร โดยอาจเริ่มต้นจากจุดที่แก้ไขได้ง่าย เช่น การปรับอุณหภูมิตู้แช่วัตถุดิบให้อยู่ในระดับที่เหมาะสมโดยไม่ใช้อุณหภูมิระดับต่ำเกินความจำเป็น เพื่อลดการใช้พลังงานและยืดอายุตู้แช่ ซึ่งจะส่งผลดีต่อการลดการปล่อยคาร์บอนทั้งทางตรงและทางอ้อม และยังช่วยลดต้นทุนการผลิตได้อีกด้วย นอกจากนี้ทีมวิจัยยังมีแผนจะร่วมกับทีมวิจัยที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางแขนงต่าง ๆ พัฒนาเทคโนโลยีเพื่อช่วยเหลือผู้ประกอบการลดการปล่อยคาร์บอน เพื่อมุ่งเป้าสู่ความเป็นกลางทางคาร์บอน (carbon neutrality) และการปล่อยคาร์บอนสุทธิเป็นศูนย์ (net zero emissions) ต่อไป ปัจจุบันทีมวิจัยเปิดให้บริการเทคโนโลยี Acamp และ ZCARBON ผ่าน IDA Platform ผู้ที่สนใจเข้าร่วมโครงการนำร่องติดตามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ www.nectec.or.th/smc/ida-platform/ โดยในปี 2568 นี้ ศูนย์นวัตกรรมการผลิตยั่งยืน (Sustainable Manufacturing Center: SMC) สวทช. มีแผนที่จะจัดแคมเปญเพื่อสนับสนุนผู้ประกอบการในการยกระดับโรงงานสู่อุตสาหกรรม 4.0 ผ่าน IDA Platform ทั้งผ่านการให้คำปรึกษา การสนับสนุนเทคโนโลยี รวมถึงการช่วยเชื่อมต่อกับแหล่งเงินทุน และสำหรับผู้ประกอบการที่สนใจในเทคโนโลยี Acamp และ ZCARBON สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีทั้งสองได้ที่ DTIRT อีเมล iiarg-dti@nectec.or.th, Line @DTIRT เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ คลิปสั้นโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และอัครวุฒิ ตู้วชิรกุล ฝ่ายประชาสัมพันธ์ สวทช. ภาพประกอบโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และ Adobe Stock

  เมื่อผู้สูงวัยอายุมากขึ้น ร่างกายเริ่มเสื่อมถอย การทำกิจกรรมต่าง ๆ ด้วยท่าทางที่ไม่เหมาะสม เช่น การนั่งหลังค่อม การลุกนั่งผิดวิธี การก้มยกของซํ้า ๆ การบิดเอี้ยวตัวขณะยกของหนัก อาจทำให้กระดูกและกล้ามเนื้อเกิดการบาดเจ็บ และเสี่ยงต่อการพลัดตกหกล้มซึ่งเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ผู้สูงวัยมีภาวะกระดูกหัก บางกรณีอาจรุนแรงถึงขั้นพิการหรือเสียชีวิต ทั้งนี้ข้อมูลจากกรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุขพบว่า การพลัดตกหกล้มในผู้สูงอายุเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับสอง รองจากอุบัติเหตุจากการขนส่ง กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา “Gunther-Janine (กันเธอร์ ไอเอ็มยู-เจณีน) อุปกรณ์และแอปพลิเคชันแจ้งเตือนการเคลื่อนไหวผิดท่าและการพลัดตกหกล้ม” ซึ่งใช้งานง่ายและแม่นยำ เพื่อช่วยลดอัตราการบาดเจ็บในกลุ่มผู้สูงอายุ   [caption id="attachment_67269" align="aligncenter" width="750"] ดร.เปริน วันแอเลาะ ทีมวิจัยการออกแบบเพื่อการเป็นอยู่ที่ดี เอ็มเทค สวทช.[/caption]   ดร.เปริน วันแอเลาะ ทีมวิจัยการออกแบบเพื่อการเป็นอยู่ที่ดี กลุ่มวิจัยการออกแบบเชิงวิศวกรรมและการคำนวณ เอ็มเทค สวทช. กล่าวว่า “Gunther IMU” เป็นอุปกรณ์เซนเซอร์ตรวจวัดแบบสวมใส่ ที่นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้พัฒนาระบบช่วยเฝ้าระวังท่าทาง การเคลื่อนไหวที่เสี่ยงต่อการบาดเจ็บและการหกล้ม โดยอุปกรณ์ออกแบบให้มีขนาดเล็ก น้ำหนักเบา สามารถติดตั้งร่วมกับชุดที่มีช่องสำหรับใส่อุปกรณ์ได้ จุดที่ติดอุปกรณ์คือบริเวณด้านหลังระหว่างกระดูกสะบักซึ่งเป็นตำแหน่งที่ตรวจจับการเคลื่อนไหวได้แม่นยำ และไม่กีดขวางการทำกิจกรรมต่าง ๆ ของผู้ใช้งาน จึงทำให้สวมใส่ได้สะดวกสบายตลอดวัน   [caption id="attachment_67268" align="aligncenter" width="750"] Gunther IMU อุปกรณ์เซนเซอร์ตรวจวัดแบบสวมใส่[/caption] [caption id="attachment_67270" align="aligncenter" width="750"] อุปกรณ์เซนเซอร์ Gunther IMU[/caption]   “หลักการทำงานของ Gunther IMU คือ เซนเซอร์จะทำหน้าที่ตรวจวัดความเร็วเชิงมุม ความเร่งในแต่ละแกน และองศาการเคลื่อนไหวของร่างกาย จากนั้นจึงประมวลผลโดยส่งต่อข้อมูลไปเปรียบเทียบกับข้อมูลท่าทางที่ถูกต้อง ซึ่งระบบใช้ AI ในการเรียนรู้ท่าทางและการเคลื่อนไหว ดังนั้นหากอุปกรณ์ตรวจพบท่าทางที่เสี่ยงต่อการบาดเจ็บหรือหกล้ม อุปกรณ์จะแจ้งเตือนด้วยการสั่นแบบนุ่มนวลโดยอัตโนมัติเพื่อให้ผู้ใช้งานปรับเปลี่ยนท่าทางให้ถูกต้องทันที เช่น ปกติเวลานั่งดูทีวีหรือดูโทรศัพท์ไปสักพัก ไหล่จะห่องุ้มไปด้านหน้า และหลังส่วนบนจะเริ่มโค้งงอมากกว่าปกติ ซึ่งการนั่งหลังค่อมติดต่อกันนาน ๆ จะทำให้กล้ามเนื้อบางส่วนหดสั้นและตึงตัว ขณะที่บางส่วนยืดยาวและอ่อนแรง โครงสร้างร่างกายจึงเกิดการเปลี่ยนแปลงและก่อให้เกิดอาการเจ็บปวดตามมา ดังนั้นหากอุปกรณ์ตรวจพบว่า ผู้ใช้งานเริ่มนั่งหลังงอก็จะสั่นแจ้งเตือนทันที”   [caption id="attachment_67272" align="aligncenter" width="750"] แอปพลิเคชัน Janine[/caption]   Gunther IMU ทำงานเชื่อมต่อกับ “แอปพลิเคชัน Janine” ซึ่งทำหน้าที่บันทึกข้อมูลการใช้งานและแสดงผลการวิเคราะห์ท่าทางและการเคลื่อนไหวให้ดูแบบเรียลไทม์ ช่วยเฝ้าระวังการทำท่าทางที่เสี่ยงต่อการบาดเจ็บ ที่สำคัญหากผู้ใช้งานพลัดตกหกล้ม แอปพลิเคชันจะแจ้งเตือนและติดต่อไปยังผู้ดูแลอีกด้วย   [caption id="attachment_67273" align="aligncenter" width="400"] แอปพลิเคชัน Janine[/caption]   ดร.เปริน กล่าวว่า Gunther IMU ตรวจจับการหกล้มจากองศาการเคลื่อนไหวที่เปลี่ยนแปลง มีความเร็วเชิงมุม ความเร่ง หรือแรงกระแทกสูงถึงเกณฑ์ที่กำหนด อุปกรณ์จะส่งสัญญาณแจ้งเตือนไปยังแอปพลิเคชันของผู้ใช้งาน เพื่อถามถึงการขอความช่วยเหลือ ในกรณีที่ผู้ใช้งานล้มและยังพอรู้สึกตัวก็สามารถกดปุ่มเพื่อขอความช่วยเหลือด้วยตนเอง แต่หากผู้ใช้งานล้มลงและไม่พบสัญญาณการเคลื่อนไหวภายในเวลาที่กำหนด แอปพลิเคชันจะแจ้งเตือนผู้ดูแล เพื่อให้รีบเข้ามาตรวจสอบช่วยเหลือได้ทันการณ์ “แอปพลิเคชัน Janine ยังมีฟีเจอร์การประเมินความเสี่ยงต่อการล้ม คือ Timed Up and Go Test เป็นแบบทดสอบที่อ้างอิงมาตรฐานทางคลินิก วิธีการคือให้ผู้ใช้งานลุกขึ้นจากเก้าอี้แล้วเดินเป็นเส้นตรงด้วยความเร็วปกติในระยะทาง 3 เมตร จากนั้นหมุนตัวและเดินกลับมานั่งที่เดิม ซึ่งแอปพลิเคชันจะจับเวลาในการทำกิจกรรมและเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานสากล หากผู้ถูกทดสอบที่มีอายุมากกว่า 60 ปี ใช้เวลาในการทำกิจกรรมมากกว่า 13.5 วินาที บ่งชี้ว่ามีความเสี่ยงในการพลัดตกหกล้มมากกว่าคนปกติ จึงจำเป็นต้องระมัดระวัง หรือผู้ดูแลต้องเริ่มเฝ้าระวังมากขึ้น”   [caption id="attachment_67271" align="aligncenter" width="400"] แอปพลิเคชัน Janine[/caption] [caption id="attachment_67274" align="aligncenter" width="400"] แอปพลิเคชัน Janine[/caption] [caption id="attachment_67275" align="aligncenter" width="400"] แอปพลิเคชัน Janine[/caption]   ปัจจุบัน Gunther-Janine ผ่านการทดสอบในห้องปฏิบัติการ และอยู่ระหว่างทดสอบใช้งานจริงในอาสาสมัครเพื่อประเมินประสิทธิภาพการใช้งาน ดร.เปริน กล่าวว่า จุดเด่นของ Gunther-Janine คือ เป็นอุปกรณ์แจ้งเตือนเพื่อป้องกันการเคลื่อนไหวที่เสี่ยงต่อการบาดเจ็บและการหกล้มตั้งแต่ต้นทาง รวมทั้งหากเกิดเหตุหกล้มก็แจ้งเตือนได้ทันที ที่สำคัญต้นทุนอยู่ในราคาหลักพันเท่านั้น ซึ่งเป็นความตั้งใจของทีมวิจัยที่อยากให้อุปกรณ์มีราคาจับต้องได้ เข้าถึงได้ง่ายสำหรับประชาชน โดยในอนาคตทีมวิจัยมีแผนขยายผลการใช้งานสู่วัยทำงานที่กำลังเผชิญปัญหาออฟฟิศซินโดรม และขณะนี้ได้เริ่มทดลองใช้งานในอาสาสมัครกลุ่มคนทำงาน เพื่อให้เกิดการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการใช้ท่าทางให้ถูกต้องตามสรีระร่างกายมากขึ้น ซึ่งในเบื้องต้นได้รับผลตอบรับที่ดี “ทีมวิจัยมุ่งหวังว่า Gunther-Janine จะเป็นนวัตกรรมที่ช่วยส่งเสริมให้ผู้สูงอายุสามารถทำงานและทำกิจกรรมได้อย่างปลอดภัย ลดความเสี่ยงและการบาดเจ็บจากการเคลื่อนไหวผิดท่าและพลัดตกหกล้ม ขณะที่ครอบครัวก็อุ่นใจหากผู้สูงวัยต้องอยู่บ้านเพียงลำพัง” สำหรับผู้ที่สนใจนวัตกรรม Gunther-Janine ติดต่อสอบถามได้ที่ คุณเปริน วันแอเลาะ โทรศัพท์ 0 2564 6500 หรืออีเมล GuntherIMU@mtec.or.th     เรียบเรียงโดย วัชราภรณ์ สนทนา ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ฉัตรทิพย์ สุริยะ ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่ สวทช.

  ไมโครพลาสติกกำลังเป็นภัยเงียบที่คุกคามต่อสุขภาวะของสิ่งมีชีวิตบนโลกอย่างไม่รู้ตัว เพราะพลาสติกชิ้นเล็กจิ๋วที่มีขนาดเล็กกว่า 5 มิลลิเมตรเหล่านี้ สามารถเข้าสู่ร่างกายมนุษย์ผ่านทางการบริโภคอาหารและน้ำดื่ม รวมถึงการสูดดมอนุภาคในอากาศ ก่อนหน้านี้มีการเผยแพร่ข้อมูลว่า มนุษย์อาจบริโภคไมโครพลาสติกเข้าสู่ร่างกายในปริมาณ 5 กรัมต่อสัปดาห์ หรือเทียบเท่ากับบัตรเครดิต 1 ใบ อีกทั้งล่าสุดผลวิจัยหลายชิ้นตรวจพบ “ไมโครพลาสติกในร่างกายมนุษย์” ปริมาณมาก ทั้งในอุจจาระ เลือด เนื้อเยื่อสมอง หรือแม้แต่รกเด็กตั้งแต่อยู่ในครรภ์ ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดอันตรายต่อสุขภาพมนุษย์ในระยะยาว ด้วยเหตุนี้ ทั่วโลกต่างพยายามเร่งศึกษาวิจัยไมโครพลาสติกอย่างจริงจัง เช่น การจำแนกชนิดไมโครพลาสติกเพื่อหาทางลดปริมาณการปนเปื้อนสู่สิ่งแวดล้อม กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม โดยศูนย์นาโนเทคโนโลยีแห่งชาติ (นาโนเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ได้พัฒนาเครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำ ซึ่งมีขนาดเล็ก พกพาได้ และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI)  ในการประมวลผล เพื่อให้ได้ผลตรวจที่ถูกต้อง แม่นยำ และรวดเร็ว   [caption id="attachment_66889" align="aligncenter" width="700"] ดร.อัศวพงษ์ ทรัพย์พัฒน์ นักวิจัย กลุ่มวิจัยวัสดุผสมและกระบวนการนาโน นาโนเทค สวทช.[/caption]   ดร.อัศวพงษ์ ทรัพย์พัฒน์ นักวิจัย กลุ่มวิจัยวัสดุผสมและกระบวนการนาโน นาโนเทค สวทช. กล่าวว่า “ไมโครพลาสติก” เกิดจากเม็ดพลาสติกตั้งต้น (primary microplastics) เช่น เม็ดบีดส์ที่ใช้ในการผลิตและสังเคราะห์ผลิตภัณฑ์พลาสติกประเภทพอลิเอทิลีน (polyethylene: PE), พอลิโพรพิลีน (polypropylene: PP), พอลิสไตรีน (polystyrene: PS) หรือเกิดจากการย่อยสลายของขยะพลาสติกที่ถูกทับถมเป็นเวลานาน และมีการปนเปื้อนสะสมอยู่ในแม่น้ำ ทะเล และมหาสมุทร ทำให้สัตว์น้ำกินเข้าไปและเกิดการส่งต่อในห่วงโซ่อาหาร ปัจจุบันการศึกษาเรื่องไมโครพลาสติกยังไม่แพร่หลายมากนัก เนื่องจากวิธีวิเคราะห์ชนิดไมโครพลาสติกต้องใช้เครื่องมือขนาดใหญ่ เช่น Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) ที่ต้องติดตั้งในห้องปฏิบัติการเท่านั้น ที่สำคัญต้องนำเข้าจากต่างประเทศ มีราคาแพงหลายล้านบาท และมีค่าใช้จ่ายในการตรวจวิเคราะห์สูงถึง 1,000 บาทต่อตัวอย่าง “ทีมวิจัยนาโนเทคนำทีมโดย ดร.จันทร์เพ็ญ ครุวรรณ์ หัวหน้าโครงการ ได้พัฒนาเครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำ มีขนาดเล็ก พกพาง่าย วิธีการใช้งานเพียงนำตัวอย่างไมโครพลาสติกมาย้อมสีด้วย “สีย้อมฟลูออเรสเซนต์-กราฟีนแบบใหม่” ซึ่งสามารถย้อมไมโครพลาสติกและช่วยให้ติดสีมากขึ้นถึง 4 เท่า จากนั้นนำเข้าเครื่องวัดฯ แสงยูวีจะกระตุ้นไมโครพลาสติกให้เกิดการเรืองแสงเป็นเฉดสีตามชนิดพลาสติก เนื่องจากพลาสติกแต่ละชนิดมีความเป็นขั้วต่างกัน (polarity) ทำให้เห็นสีย้อมต่างกันจึงใช้สีระบุชนิดไมโครพลาสติกได้”   [caption id="attachment_66886" align="aligncenter" width="700"] ไมโครพลาสติกชนิด PE, PET, PS และ PVC[/caption] [caption id="attachment_66885" align="aligncenter" width="700"] ไมโครพลาสติกชนิด PE, PET, PS และ PVC ที่ผ่านการย้อมสีแล้ว[/caption]   สำหรับขั้นตอนการวิเคราะห์ผล ทีมวิจัยนำเทคโนโลยีแมชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) มาสร้างการเรียนรู้ในการจำแนกภาพ (image classification) อัตโนมัติ ทำให้เครื่องวัดฯ ระบุชนิดและปริมาณของไมโครพลาสติกได้อย่างแม่นยำ เช่น พลาสติกชนิด PE, PP, PET, PS และ PVC และที่สำคัญใช้เวลาประมวลผลเพียง 1 นาที   [caption id="attachment_66884" align="aligncenter" width="700"] เครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำ[/caption] [caption id="attachment_66883" align="aligncenter" width="700"] เครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำ[/caption]   นักวิจัยนาโนเทค สวทช. กล่าวว่า จุดเด่นของเครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำ คือ มีขนาดเล็ก เหมาะต่อการตรวจวัดเชิงรุกในพื้นที่ ทำให้ทราบถึงแหล่งขยะพลาสติกที่เป็นต้นตอของไมโครพลาสติกได้อย่างรวดเร็ว ที่สำคัญคือเป็นเทคโนโลยีที่ประดิษฐ์ได้เองในประเทศ สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทั้งแหล่งน้ำจืด น้ำทะเล และน้ำกร่อย “เครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำที่พกพาได้สะดวก ตรวจง่าย และมีต้นทุนต่ำ จะช่วยให้เจ้าหน้าที่ตรวจตัวอย่างได้เพิ่มขึ้นและรวดเร็ว ทำให้ทราบว่าไมโครพลาสติกที่พบในแต่ละพื้นที่มีต้นตอมาจากพลาสติกชนิดไหน เช่น ขวดน้ำที่ทำจากพลาสติก PET แก้วน้ำที่ทำจากพลาสติก PP หรือ PS ซึ่งจะนำไปสู่การวางแผนลดปริมาณขยะพลาสติกที่เป็นสาเหตุของการเกิดไมโครพลาสติกได้มากขึ้น ช่วยเพิ่มการเฝ้าระวังเรื่องความปลอดภัยและคุณภาพน้ำ รวมถึงลดอันตรายที่จะเกิดขึ้นกับสิ่งมีชีวิตได้อย่างยั่งยืน”     ปัจจุบันนวัตกรรมเครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำได้ยื่นจดสิทธิบัตร และนำไปสาธิตใช้งานที่ศูนย์วิจัยและพัฒนาทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งทะเลอันดามัน จังหวัดภูเก็ต รวมทั้งเปิดให้ผู้สนใจรับถ่ายทอดเทคโนโลยีและนำไปใช้ประโยชน์ในการตรวจวัดคุณภาพน้ำ หรือใช้ในกระบวนการควบคุมปริมาณไมโครพลาสติกในพื้นที่ต่าง ๆ   [caption id="attachment_66888" align="aligncenter" width="700"] ภาพบรรยากาศการลงพื้นที่[/caption] [caption id="attachment_66887" align="aligncenter" width="700"] ไมโครพลาสติกจากตัวอย่างน้ำทะเล จ.ภูเก็ต[/caption]   ผู้ที่สนใจสามารถติดตามนวัตกรรม เครื่องตรวจวัดและระบุไมโครพลาสติกในแหล่งน้ำ ได้ในงานประชุมวิชาการประจำปี สวทช. ครั้งที่ 20 (NAC2025) ซึ่งจะจัดขึ้นระหว่างวันที่ 26-28 มีนาคม 2568 ที่อุทยานวิทยาศาสตร์ประเทศไทย อ.คลองหลวง จ.ปทุมธานี ภายในงานยังมีงานสัมมนาวิชาการที่น่าสนใจถึง 40 หัวข้อ และมีนิทรรศการที่จัดแสดงเทคโนโลยีและนวัตกรรมจาก สวทช. และหน่วยงานพันธมิตรกว่า 100 บูท ดูรายละเอียดและลงทะเบียนร่วมงานโดยไม่มีค่าใช้จ่ายที่ www.nstda.or.th/nac/  หรือสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม โทร. 0 2564 8000 เรียบเรียงโดย วัชราภรณ์ สนทนา ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ฉัตรทิพย์ สุริยะ ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่ สวทช. อินโฟกราฟิกโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช.

  ‘จังหวัดยโสธร’ คือหนึ่งใน 5 จังหวัด ที่มีพื้นที่อยู่ใน ‘ทุ่งกุลาร้องไห้’ ดินแดนที่เลื่องชื่อเรื่องร้อนแล้ง แต่กลับเป็นแหล่งผลิต ‘ข้าวหอมมะลิ’ ที่ดีที่สุดของประเทศ ประชาชนส่วนใหญ่จึงมีอาชีพหลักคือ ‘การทำนา’ โดยเฉพาะ ‘นาอินทรีย์’ ซึ่งเดิมทีหลังการเก็บเกี่ยวผลผลิตข้าวแล้ว หากไม่ปล่อยที่นาว่างไว้ เกษตรกรมักจะปลูกพืชตระกูลถั่ว ได้แก่ ถั่วพร้า และปอเทือง เพื่อเป็นปุ๋ยพืชสดบำรุงดิน แต่ในระยะหลังการปลูกพืชตระกูลถั่วเริ่มลดลง เพราะขาดแคลนเมล็ดพันธุ์ดีและผลผลิตเฉลี่ยต่อไร่ต่ำ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดย สถาบันการจัดการเทคโนโลยีและนวัตกรรมเกษตร (สท.) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ร่วมกับมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ กรมส่งเสริมการเกษตร ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) และภาคเอกชน โดยได้รับทุนสนับสนุนจาก สำนักวิจัยและพัฒนานวัตกรรม ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) เพื่อดำเนิน “โครงการขยายผลเทคโนโลยีการผลิตถั่วเขียวคุณภาพสายพันธุ์ KUML ด้วยกลไกตลาดนำการผลิต” เพื่อสนับสนุนเกษตรกรปลูกถั่วเขียวเป็นพืชหลังนา ผ่านการทำงานเชื่อมกับสำนักงานเกษตรจังหวัด ทั้งสิ้น 32 จังหวัด ที่กรมส่งเสริมการเกษตรมีนโยบายส่งเสริมเรื่องการปลูกพืชตระกูลถั่วเป็นพืชหลังนา โดยโครงการปักธงนำร่องที่ ‘จังหวัดยโสธร’ ซึ่งสอดคล้องนโยบายขับเคลื่อน “ยโสธรเมืองเกษตรอินทรีย์ เมืองแห่งวิถีอีสาน” อีกทั้งยังมีการบรรจุถั่วเขียวเป็น 1 ใน 10 ชนิดสินค้าสำคัญของจังหวัด   ‘ถั่วเขียว KUML’ พืชหลังนาอินทรีย์ตามมาตรฐาน EU ปัจจุบันการรับรองมาตรฐานข้าวอินทรีย์ของสหภาพยุโรป (EU) ได้เพิ่มข้อกำหนดใหม่ที่ใช้ในปี 2567 ได้ระบุไว้ว่า “การปลูกพืชล้มลุกต้องมีการปลูกพืชหมุนเวียนที่เป็นพืชตระกูลถั่วในแต่ละปี ส่วนพืชยืนต้นและการปลูกพืชในโรงเรือน ต้องปลูกพืชสดระยะสั้นและพืชตระกูลถั่ว รวมทั้งเพิ่มความหลากหลายของพืช (For annual crop, multiannual crop rotation is required with leguminous crops. For perennial crop and greenhouses, shot-term green manure crop and legume as well as the use of plant diversity is required)” โดยให้กลุ่มผู้ผลิตข้าวอินทรีย์ต้องปลูกพืชตระกูลถั่วหลังการเก็บเกี่ยวข้าวในสัดส่วน 5% ของพื้นที่เพาะปลูก ‘ถั่วเขียว KUML’ จึงถูกจับตาในฐานะ ‘พืชหลังนาที่มีความสำคัญ’ สำหรับใช้บำรุงดินและสร้างรายได้เพิ่ม ทำให้เกษตรกรมีความสนใจที่จะรับความรู้และเทคโนโลยีการผลิตถั่วเขียวแบบครบวงจรให้ได้คุณภาพ รวมถึงผลิตและจัดเก็บเมล็ดพันธุ์ถั่วเขียวไว้ใช้เอง เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด และยังสามารถบำรุงดิน ได้รายได้เสริมจากการจำหน่ายผลผลิต และลดต้นทุนการซื้อเมล็ดพันธุ์ถั่วเขียวสายพันธุ์ดี ที่ตลาดมีความต้องการสูง เกิดความยั่งยืนในการผลิตทั้งระบบ   [caption id="attachment_66845" align="aligncenter" width="700"] กฤษณ์ เสาประธาน ประธานสหกรณ์เกษตรอินทรีย์เลิงนกทา จำกัด จังหวัดยโสธร[/caption]   กฤษณ์ เสาประธาน ประธานสหกรณ์เกษตรอินทรีย์เลิงนกทา จำกัด ตำบลสามัคคี อำเภอเลิงนกทา จังหวัดยโสธร เล่าว่า สหกรณ์เกษตรอินทรีย์เลิงนกทาฯ มีสมาชิกมากกว่า 170 ครอบครัว สมาชิกส่วนใหญ่ปลูกข้าวอินทรีย์ และมีพื้นที่ทำนามากถึง 2,000 ไร่ ผลผลิตข้าวของกลุ่มได้รับการรับรองมาตรฐานเกษตรอินทรีย์ในระดับสากล 2 มาตรฐาน คือ IFOAM และ EU “ตามมาตรฐานของ EU หลังทำนาเสร็จ เกษตรกรต้องไถกลบตอซัง ห้ามเผา และต้องปลูกพืชตระกูลถั่ว 5% ของพื้นที่การทำนา ที่ผ่านมาเกษตรกรจะปลูกพืชตระกูลถั่ว เช่น ถั่วเขียว โดยซื้อเมล็ดพันธุ์จากพ่อค้าในท้องถิ่น แต่มักมีปัญหาถั่วหินปน ได้ผลผลิตน้อย เมล็ดเล็ก เวลาขายก็ได้ราคาต่ำ พอ สวทช. เข้ามาส่งเสริมการปลูกถั่วเขียว KUML ซึ่งเป็นถั่วเขียวสายพันธุ์ใหม่ที่ให้ผลผลิตสูงและต้านทานโรค สหกรณ์ฯ จึงสนใจ เพราะนอกจากตอบโจทย์มาตรฐาน EU แล้ว ยังช่วยให้เกษตรมีรายได้เสริมหลังการทำนา ดีกว่าปล่อยที่นาว่างไว้เฉย ๆ”     สวทช. ไม่เพียงสนับสนุนเมล็ดพันธุ์ถั่วเขียว KUML แต่ยังลงพื้นที่ร่วมกับ ภาควิชาพืชไร่นา คณะเกษตร มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ กำแพงแสน และสำนักงานเกษตรจังหวัด เพื่อจัดทำสื่อที่เข้าใจง่าย เกษตรกรสามารถเข้าถึงได้ง่าย และอบรมการปลูกถั่วเขียว KUML แบบครบวงจรให้แก่เกษตรกร “แต่ก่อน เราไม่มีความรู้เรื่องการปลูกถั่วเขียว ก็หว่าน แล้วก็ปล่อยไว้ตามธรรมชาติ รอเก็บเกี่ยว แต่ครั้งนี้ทีมเจ้าหน้าที่ได้เข้ามาอบรมให้ความรู้ว่าการปลูกถั่วเขียวต้องทำอย่างไร อาจารย์ประกิจ สมท่า จากมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน ผู้พัฒนาพันธุ์ถั่วเขียว KUML ช่วยแนะนำวิธีการตั้งแต่การเตรียมดิน ดูว่าดินมีความชุ่มชื้นเพียงพอไหม ก่อนปลูกก็ให้นำเมล็ดถั่วไปคลุกไรโซเบียมก่อน ซึ่งจะช่วยให้ถั่วเขียวต้านทานโรค รากจะมีปม หาอาหารได้เก่งขึ้น ต้นถั่วเขียวแข็งแรงขึ้น ระหว่างปลูกก็ต้องเดินสำรวจโรคแมลงและดึงวัชพืชทิ้ง ที่สำคัญยังสอนการคัดเมล็ดพันธุ์สำหรับเก็บไว้ใช้ปลูกต่อในปีถัดไป”   ถั่วเขียว KUML ฝักใหญ่ น้ำหนักดี มีตลาดรองรับ การขาดแคลน ‘เมล็ดพันธุ์ดี’ ที่ให้ผลผลิตคุ้มค่าแก่การลงทุนลงแรง คือ สาเหตุหลักที่ทำให้เกษตรกรปลูกพืชตระกูลถั่วลดลง แต่เมื่อพวกเขาได้ทดลองปลูกถั่วเขียว KUML แล้ว เกษตรกรส่วนใหญ่ต่างยกนิ้วการันตีว่าผลผลิตคุณภาพดีและอยากปลูกเพิ่ม   [caption id="attachment_66847" align="aligncenter" width="700"] มณี แสงแก้ว เกษตรกร สมาชิกสหกรณ์เกษตรอินทรีย์เลิงนกทา จำกัด[/caption]   ลุงมณี แสงแก้ว เกษตรกร สมาชิกสหกรณ์เกษตรอินทรีย์เลิงนกทา จำกัด เล่าว่า เริ่มปลูกถั่วเขียว KUML มาได้ 2 ปีแล้ว ข้อดีคือเมล็ดใหญ่กว่าพันธุ์พื้นบ้าน ฝักยาว ได้ผลผลิตเยอะ พอถั่วเขียวเมล็ดใหญ่ขึ้น ทำให้น้ำหนักดี ถึงปลูกน้อยแต่ก็ขายได้น้ำหนักเยอะ ที่สำคัญคือเติบโตสม่ำเสมอ เก็บเกี่ยวง่ายขึ้น เพราะสุกไล่เลี่ยกัน ปลูกแล้วจะขายใคร ? คือโจทย์ใหญ่ของเกษตร แต่สำหรับถั่วเขียว KUML เกษตรกรแทบไม่ต้องกังวล เพราะ สวทช. ใช้กลยุทธ์ “ตลาดนำการผลิต” เชื่อมตลาดรับซื้อ พร้อมกำหนดมาตรฐานและราคาถั่วเขียว KUML จูงใจไว้ตั้งแต่ต้นทาง     กฤษณ์ เล่าว่า สหกรณ์เกษตรอินทรีย์เลิงนกทา จำกัด เปิดรับซื้อถั่วเขียว KUML ในราคากิโลกรัมละ 40 บาท ทั้งนี้มีข้อกำหนดว่าต้องเป็นถั่วเขียวพันธุ์ KUML ที่ปลูกในแปลงที่ได้รับรองมาตรฐาน EU หรือ I-FOAM ถึงจะได้ราคานี้ แต่หากเป็นแปลงนาที่ได้รับมาตรฐานเกษตรอินทรีย์อื่น ๆ เช่น PGS จะรับซื้อในราคากิโลกรัมละ 35 บาท สาเหตุที่รับซื้อถั่วเขียวได้ราคาดี เพราะเรามีลูกค้าที่รอซื้ออยู่แล้ว โดยผลผลิตถั่วเขียวที่รับซื้อมาจะนำมาตากแดดและนำเข้าเครื่องร่อนเพื่อคัดแยกเมล็ดที่มีคุณภาพ ก่อนบรรจุถุงสุญญากาศเพื่อส่งขายให้กลุ่มลูกค้าที่กินเจและอาหารสุขภาพในกรุงเทพฯ ซึ่งตลาดยังมีความต้องการผลผลิตอีกมาก     “ปีที่แล้วมีสมาชิกเริ่มปลูกแล้วนำมาขาย ทำให้มีรายได้เพิ่ม บางคนขายได้เงิน 20,000 บาท หรือ 30,000 บาท จากปกติไม่ได้มีรายได้หลังการทำนาเลย พอเกษตรกรท่านอื่นเห็นว่าปลูกแล้วมีรายได้จริง ก็เริ่มปลูกกันมากขึ้น ซึ่งในปี 2568 นี้ มีจำนวนสมาชิกสหกรณ์ฯ หันมาปลูกถั่วเขียวรวม 80% เกษตรกรที่เหลือบางคนแม้จะอยากปลูก แต่ด้วยสภาพดินที่ไม่พร้อม บางแปลงเป็นดินเหนียว ทำให้ปลูกไม่ได้” “ปลูกถั่วเขียว KUML ดีตรงที่มั่นใจว่าขายได้” ลุงมณีกล่าวเสริมและเล่าว่า แต่ก่อนนี้ปลูกแล้วก็ต้องรอว่าจะขายใคร ไม่ที่ขาย กินเองบ้าง ขายคนในชุมชนบ้าง แต่ตอนนี้เก็บผลผลิตเสร็จส่งขายสหกรณ์ฯ ได้เลย “ถ้าอยากมีรายได้เพิ่มหลังการทำนาก็ต้องมาปลูกถั่วเขียว KUML เพราะมีแหล่งรับซื้อรออยู่แล้ว ขายง่าย และได้เงินง่ายด้วย” ลุงมณีกล่าวย้ำด้วยความมั่นใจพร้อมรอยยิ้ม   ถั่วเขียว KUML พืชมหัศจรรย์ปรุงดินดี มีรายได้ยั่งยืน กลุ่มวิสาหกิจชุมชนผลิตปุ๋ยอินทรีย์และข้าวอินทรีย์บ้านคำครตา ตำบลดงมะไฟ อำเภอเลิงนกทา จังหวัดยโสธร เป็นหนึ่งในพื้นที่การส่งเสริมการปลูกถั่วเขียว KUML   [caption id="attachment_66846" align="aligncenter" width="700"] ลัดดา พันธ์ศรี ประธานกลุ่มวิสาหกิจชุมชนผลิตปุ๋ยอินทรีย์และข้าวอินทรีย์บ้านคำครตา จ.ยโสธร[/caption]   ลัดดา พันธ์ศรี ประธานกลุ่มวิสาหกิจชุมชนผลิตปุ๋ยอินทรีย์และข้าวอินทรีย์บ้านคำครตา จ.ยโสธร เล่าว่า กลุ่มของเรามีสมาชิกทั้งหมด 138 ราย ผลิตข้าวอินทรีย์ได้รับรองมาตรฐานของสหภาพยุโรป (EU) และ มาตรฐานระบบอินทรีย์แคนาดา (COR) ซึ่งสิ่งที่จำเป็นมากที่สุดของการทำข้าวอินทรีย์ คือ ‘การบำรุงดินหลังฤดูกาลเก็บเกี่ยว’ “แต่ก่อนนี้หลังทำนา เราปลูกถั่วพร้าและปอเทืองเพื่อเป็นปุ๋ยพืชสดบำรุงดิน ไม่ได้เสริมสร้างรายได้ กระทั่ง ปี 2567 ได้รู้จักกับ สวทช. ผ่านการแนะนำของบ้านต้นข้าวออร์แกนิก กลุ่มวิสาหกิจชุมชนร่วมใจโนนค้อทุ่ง จังหวัดอำนาจเจริญ ซึ่งเป็นเครือข่ายกัน ทำให้ได้เริ่มปลูกถั่วเขียว KUML ข้อดีของถั่วเขียว KUML คือ สุกพร้อมกัน แล้วก็ฝักใหญ่ เมล็ดใหญ่ เวลาเก็บน้ำหนักจะเยอะ ที่สำคัญคือถั่วเขียวเป็นพืชตระกูลถั่วที่ช่วยบำรุงดินให้กับต้นข้าวในฤดูกาลทำนา ดินจะร่วนซุยมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ส่งผลให้ได้ผลผลิตข้าวเพิ่มขึ้น เมล็ดข้าวที่ได้จะโต หุงแล้วหอม นิ่ม อร่อย เพราะเราไม่ใช้สารเคมีในการผลิตข้าวเลย”   การปลูกถั่วเขียว KUML 1 ไร่ จะใช้เมล็ดพันธุ์ 5 กิโลกรัม ซึ่งหลังจากหว่านและปั่นกลบแล้ว ระหว่างปลูกหากเจอโรคและแมลงศัตรูพืช หรือแปลงถั่วเขียวมีปัญหา เจ้าหน้าที่ทั้งจาก สวทช. มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ และเกษตรจังหวัดยังคอยเป็น ‘พี่เลี้ยง’ ให้คำแนะนำและแก้ปัญหา “พอถั่วเขียวเริ่มงอก เราก็ต้องหมั่นดูในแปลงว่ามีโรคและแมลงหรือไม่ เช่น ถ้าเจอเพลี้ยอ่อน ก็จะแจ้งเข้าไปในไลน์กลุ่ม ซึ่งเจ้าหน้าที่หน่วยอารักขาพืช สำนักงานเกษตรจังหวัดจะคอยดูว่าแปลงถั่วเขียวของสมาชิกท่านใดมีปัญหาบ้าง จากนั้นจะเข้ามาช่วยดูและให้คำแนะนำ เช่น การใช้ชีวภัณฑ์ หรือน้ำหมักชีวภาพ แต่ที่ปลูกมาสมาชิกยังไม่พบปัญหารุนแรงถึงขั้นที่สร้างความเสียหายจนไม่ได้ผลผลิต”     ทุกวันนี้ถั่วเขียว KUML นอกจากเป็นพืชบำรุงดินชั้นดี ยังเป็นถั่วมหัศจรรย์ที่สร้างรายได้เสริมให้แก่เกษตรกรกลุ่มวิสาหกิจชุมชนผลิตปุ๋ยอินทรีย์และข้าวอินทรีย์บ้านคำครตาอย่างมาก ลัดดา กล่าวว่า ปีที่แล้วปลูกถั่วเขียว KUML จำนวน 5 ไร่ ได้ผลผลิตถั่วเขียวประมาณ 700 กิโลกรัม เก็บไว้เป็นเมล็ดพันธุ์ 60 กิโลกรัม ที่เหลือขายให้บ้านต้นข้าวออร์แกนิกทั้งหมดในราคากิโลกรัมละ 35 บาท ทำให้มีรายได้เพิ่มประมาณ 20,000 บาท ซึ่งทางต้นข้าวออร์แกนิกจะส่งให้บริษัทข้าวดินดี ที่ทาง สวทช. ได้เชื่อมเป็นตลาดรับซื้อผลผลิตถั่วเขียว KUML ไว้ตั้งแต่แรก แต่หากเราสามารถทำความสะอาดและคัดเมล็ดถั่วเขียวคุณภาพส่งขายบริษัทโดยตรงจะขายได้ในราคากิโลกรัมละ 40 บาท “ปลูกถั่วเขียว KUML มีที่ขายแน่นอน เพราะตลาดยุโรป อเมริกา ยังต้องการผลผลิตอีกมาก ที่สำคัญจังหวัดยโสธรก็มีตลาดรองรับถั่วเขียวเพิ่มขึ้นมาก เรียกว่าเป็นพืชที่จะสร้างรายได้อย่างเป็นมรรคเป็นผลเลย” ถั่วเขียว KUML ที่กำลังออกฝักเต็มผืนนาไม่เพียงเป็นพืชฟื้นฟูดินที่ช่วยขับเคลื่อน ‘ยโสธรสู่เมืองเกษตรอินทรีย์’ แต่ยังเป็นพืชเศรษฐกิจที่ช่วยยกระดับรายได้ให้ ‘เกษตรกรทุ่งกุลาม่วนซื่น อยู่ดี มีแฮง’ เรียบเรียงโดย วัชราภรณ์ สนทนา ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ฉัตรทิพย์ สุริยะ ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่ สวทช.

  อุตสาหกรรมหลอมอะลูมิเนียม คือ อุตสาหกรรมที่นำอะลูมิเนียมมาหลอมก่อนหล่อหรือรีดเพื่อขึ้นรูปเป็นผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ เช่น ชิ้นส่วนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ยานยนต์ เครื่องจักร วัสดุก่อสร้าง โดยประเทศไทยมีค่าเฉลี่ยการหลอมมากกว่า 5 แสนตันต่อปี ทั้งเพื่อการใช้ประโยชน์ภายในประเทศและส่งออก อย่างไรก็ตามแม้กิจกรรมการหลอมจะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงถึง 70,000 ล้านบาทต่อปี แต่ก็ปฏิเสธไม่ได้ว่าเป็นกิจกรรมที่ก่อผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมสูงหากขาดการจัดการที่เหมาะสม กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) วิจัยแนวทางการปรับปรุงกระบวนการหลอมโดยเลือกใช้ชนิดและปริมาณฟลักซ์ (flux) ที่เหมาะสม และกระบวนการจัดการตะกรันเกลือที่เกิดจากกระบวนการหลอม เพื่อลดต้นทุนการผลิตและการสร้างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ทั้งนี้การวิจัยได้รับทุนสนับสนุนจากกรมอุตสาหกรรมพื้นฐานและการเหมืองแร่ (กพร.) กระทรวงอุตสาหกรรม และบริษัทแคป โกลบอล อลูมิเนียม จำกัด   [caption id="attachment_66233" align="aligncenter" width="700"] อุตสาหกรรมหลอมอะลูมิเนียม[/caption] [caption id="attachment_66232" align="aligncenter" width="700"] แผ่นอะลูมิเนียม ตัวอย่างผลิตภัณฑ์จากอุตสาหกรรมหลอมอะลูมิเนียม[/caption] [caption id="attachment_66236" align="aligncenter" width="700"] ท่ออะลูมิเนียม ตัวอย่างผลิตภัณฑ์จากอุตสาหกรรมหลอมอะลูมิเนียม[/caption] [caption id="attachment_66234" align="aligncenter" width="700"] ล้ออะลูมิเนียมอัลลอย ตัวอย่างผลิตภัณฑ์จากอุตสาหกรรมหลอมอะลูมิเนียม[/caption] [caption id="attachment_66235" align="aligncenter" width="700"] กระป๋องอะลูมิเนียม ตัวอย่างผลิตภัณฑ์จากอุตสาหกรรมหลอมอะลูมิเนียม[/caption]   อมรศักดิ์ เร่งสมบูรณ์ วิศวกรอาวุโส ทีมวิจัยเทคโนโลยีการผลิตอะลูมิเนียม เอ็มเทค สวทช. อธิบายว่าในกระบวนการหลอมอะลูมิเนียม อะลูมิเนียมจะทำปฏิกิริยากับอากาศจนเกิดเป็นอะลูมิเนียมออกไซด์ ซึ่งส่งผลต่อสมบัติทางกลและกายภาพของชิ้นงานที่หล่อ ผู้ผลิตจึงต้องใส่สารฟลักซ์ (flux) หรือสารประกอบเกลือเพื่อลดการเกิดปฏิกิริยาดังกล่าว นอกจากนี้ฟลักซ์ยังทำหน้าที่ดึงดรอส (dross) ซึ่งประกอบด้วยอะลูมิเนียมออกไซด์และสิ่งสกปรกที่เจือปนในอะลูมิเนียมให้ลอยขึ้นสู่ผิวหน้าด้วย โดยโรงงานจะตักแยกดรอสมาหลอมใหม่และใส่สารฟลักซ์เพื่อดึงดรอสออกต่ออีกประมาณ 2 ครั้ง จนดรอสที่ได้มีปริมาณอะลูมิเนียมหลงเหลือต่ำกว่าร้อยละ 10 หรือมีสารประกอบหลักเป็นเกลือ ซึ่งในทางอุตสาหกรรมจะเรียกสารนี้ว่า ตะกรันเกลือ (salt slag) “เมื่อดรอสมีสภาพเหลือเป็นตะกรันเกลือ ผู้ประกอบการส่วนใหญ่มักจัดการต่อด้วยการฝังกลบ เพราะไม่คุ้มค่าที่จะลงทุนแยกอะลูมิเนียมต่อ อย่างไรก็ตามการฝังกลบที่ได้มาตรฐานมีค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูง เพราะตะกรันเกลือมีส่วนประกอบเป็นเกลือที่ละลายในน้ำได้จึงอาจก่อให้เกิดมลพิษทางน้ำ นอกจากนี้ยังปล่อยก๊าซต่าง ๆ เช่น แอมโมเนีย ไฮโดรเจน มีเทน ในระดับที่เป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อมด้วย ดังนั้นหากผู้ประกอบการเลือกใช้กระบวนการฝังกลบที่มีประสิทธิภาพไม่มากพอ ก็อาจส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมทั้งทางดิน น้ำ และอากาศได้” จากปัญหามลพิษที่เกิดขึ้น สหภาพยุโรปได้ออกมาตรการห้ามฝังกลบตะกรันเกลือมาตั้งแต่ปี 2543  ประเทศไทยจึงควรเร่งศึกษา วิจัย และพัฒนากระบวนการจัดการตะกรันเกลือที่มีประสิทธิภาพและเหมาะสมกับบริบทของประเทศ เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับข้อกีดกันทางการค้าที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้ ดังที่ยุโรปได้เริ่มใช้มาตรการ CBAM (Carbon Border Adjustment Mechanism) หรือมาตรการปรับคาร์บอนก่อนข้ามพรมแดน เพื่อควบคุมการนำเข้าผลิตภัณฑ์อะลูมิเนียมที่กระบวนการผลิตมีการปล่อยคาร์บอนสูงตั้งแต่ช่วงปลายปี 2566     อมรศักดิ์อธิบายต่อว่า ที่ผ่านมาทีมวิจัยได้ร่วมกับบริษัทแคป โกลบอล อลูมิเนียม จำกัด พัฒนากระบวนการผลิต ด้วยการเลือกชนิดของฟลักซ์และปริมาณการใช้ฟลักซ์ที่เหมาะสมกับสูตรการหลอมของโรงงาน ซึ่งนอกจากจะใช้ประโยชน์อะลูมิเนียมมาได้มากขึ้นแล้ว ยังใช้ฟลักซ์ในกระบวนการผลิตลดลง จึงช่วยลดทั้งต้นทุนการผลิตและปริมาณตะกรันเกลือที่ต้องกำจัดทิ้งได้เป็นอย่างดี อีกทั้งยังลดปริมาณสารที่ก่อให้เกิดมลพิษลงได้ด้วย นอกจากการวิจัยข้างต้นทีมวิจัยยังได้ร่วมกับบริษัทฯ ทำวิจัยกระบวนการปรับสภาพดรอสเพื่อลดปริมาณคลอไรด์ให้เหลือต่ำกว่าร้อยละ 1 และลดการปล่อยก๊าซแอมโมเนียซึ่งเป็นอันตรายต่อสิ่งมีชีวิต “อะลูมิเนียมที่สกัดได้สามารถนำกลับเข้ากระบวนการหลอมเพื่อขึ้นรูปเป็นผลิตภัณฑ์หลักของโรงงาน ส่วนอะลูมิเนียมออกไซด์ที่ได้มีคุณสมบัติเหมาะแก่การใช้เป็นวัสดุในอุตสาหกรรมเซรามิกส์เพราะมีความแข็งแรงและทนทางสูง ทีมวิจัยจึงมีแนวทางที่จะพัฒนาเป็นคันกั้นดินเพราะตอบโจทย์ทั้งเรื่องความแข็งแรงทนทาน และยังมีรูปแบบการใช้งานลักษณะเดียวกับการฝังกลบ ซึ่งช่วยลดการปล่อยมลพิษจากวัสดุได้ด้วย โดยหลังจากนี้ทีมวิจัยยังมีแผนทำงานร่วมกับนักวิจัยเอ็มเทค สวทช. ที่มีความเชี่ยวชาญด้านเซรามิกส์ เพื่อศึกษาวิธีการนำไปใช้ผลิตเป็นผลิตภัณฑ์เซรามิกส์ชนิดอื่น ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาดและสร้างมูลค่าเพิ่มได้มากขึ้น เช่น อิฐทนไฟ อิฐบล็อกรูพรุน จีโอพอลิเมอร์”   [caption id="attachment_66237" align="aligncenter" width="700"] อะลูมิเนียมออกไซด์[/caption] [caption id="attachment_66231" align="aligncenter" width="700"] อิฐบล็อกรูพรุน[/caption] แม้ตะกรันเกลือจะเป็นสารพิษอันตรายต่อสิ่งแวดล้อม แต่หากมีเทคโนโลยีที่เหมาะสมมาใช้จัดการ ก็จะนำสารประกอบต่าง ๆ วนกลับมาใช้ประโยชน์ใหม่ตามหลักเศรษฐกิจหมุนเวียนได้ นอกจากตัวอย่างข้างต้นแล้ว ก๊าซพิษต่าง ๆ ที่ตะกรันเกลือปล่อยก็นำมาใช้ประโยชน์ต่อได้เช่นกัน เช่น ไฮโดรเจนและมีเทนเหมาะแก่การใช้เป็นเชื้อเพลิงภายในโรงงาน ส่วนก๊าซแอมโมเนียนำไปแปรรูปเป็นปุ๋ยบำรุงพืชได้   [caption id="attachment_66230" align="aligncenter" width="700"] โรงงานหลอมอะลูมิเนียม[/caption]   อมรศักดิ์อธิบายถึงการดำเนินงานในปัจจุบันว่า ตั้งแต่ช่วงปลายปี 2567 ที่ผ่านมา ทีมวิจัยได้ร่วมกับบริษัทฯ เดินหน้าพัฒนากระบวนการลดต้นทุนการบำบัดสารละลายเกลือความเข้มข้นสูงที่เกิดจากกระบวนการสกัดแยกส่วนประกอบตะกรันเกลือข้างต้น โดยได้รับทุนสนับสนุนจาก กพร. ซึ่งคาดว่าการวิจัยจะประสบความสำเร็จและเตรียมเผยแพร่องค์ความรู้แก่ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมอะลูมิเนียมได้ภายในปลายปีนี้ โดยแนวทางที่ทีมวิจัยตั้งใจจะพัฒนาคือ การใช้กระบวนการความร้อนในการตกผลึกสารประกอบเกลือ เพื่อนำสารที่ได้ไปปรับสภาพให้เหมาะแก่การใช้เป็นฟลักซ์ในกระบวนการหลอม ซึ่งกระบวนการแปรรูปนี้ยังคงมีต้นทุนการผลิตสูง ทั้งวัสดุที่ใช้ผลิตเครื่องจักร และเชื้อเพลิงที่ต้องใช้ในการระเหยน้ำปริมาณมากออกจากเกลือ ทีมวิจัยจึงตั้งเป้าพัฒนาวิธีลดต้นทุนการแปรรูปให้ได้มากที่สุด เพื่อให้ผู้ประกอบการไทยก้าวผ่านกำแพงสำคัญนี้ไปได้ ทั้งในมุมการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ลดข้อกีดกันทางการค้า และความคุ้มค่าในการลงทุน     “หากการวิจัยและพัฒนากระบวนการลดต้นทุนการจัดการตะกรันเกลืออย่างมีประสิทธิภาพประสบความสำเร็จทั้งในระดับห้องปฏิบัติการและระดับอุตสาหกรรมแล้ว ทีมวิจัยมีแผนจะขอรับทุนสนับสนุนจากภาครัฐเพื่อจัดทำฐานข้อมูลกระบวนการลดการใช้ฟลักซ์ในกระบวนการหลอมและการจัดการตะกรันเกลือที่มีพารามิเตอร์ครอบคลุมรูปแบบหลักของสารที่พบในโรงงานหล่ออะลูมิเนียมประเทศไทย เพื่อให้ผู้ประกอบการไทยนำเทคโนโลยีไปใช้งานได้ง่ายและรวดเร็วทันต่อสถานการณ์โลก อย่างไรก็ตามการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยีเพื่อลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมมีค่าใช้จ่ายที่ผู้ประกอบการต้องแบกรับค่อนข้างสูง ดังนั้นหากรัฐบาลให้การสนับสนุนอย่างเหมาะสม การที่อุตสาหกรรมอะลูมิเนียมไทยจะผันตัวสู่อุตสาหกรรมที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมได้ ก็จะไม่ใช่เรื่องไกลเกินเอื้อม” อมรศักดิ์กล่าวทิ้งท้ายถึงความตั้งใจ สำหรับผู้ประกอบที่สนใจติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ คุณระพีพันธ์ ระหงษ์ เบอร์โทรศัพท์ 0 2564 6500 ต่อ 4789 หรืออีเมล rapeepr@mtec.or.th     เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์

  COP หรือ Conference of the Parties คือ การประชุมระหว่างสมาชิก 198 ภาคี เพื่อกำหนดแนวทางรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศร่วมกัน ซึ่งในช่วงปลายปีที่ผ่านมาได้มีการจัดประชุมครั้งที่ 29 เป็นที่เรียบร้อยแล้ว ณ กรุงบากู ประเทศอาเซอร์ไบจาน ทั้งนี้ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยสถาบันเทคโนโลยีและสารสนเทศเพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืน (TIIS) ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ได้เป็นหนึ่งในตัวแทนองค์กรจากประเทศไทยเข้าร่วมรับฟังและนำเสนอแนวทางการทำงานขับเคลื่อนประเทศไทยบรรลุเป้าหมายการลดก๊าซเรือนกระจก   [caption id="attachment_65955" align="aligncenter" width="400"] ดร.จิตติ มังคละศิริ หัวหน้าทีมวิจัยพัฒนาฐานข้อมูลตลอดวัฏจักรชีวิตและการประยุกต์เพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืนและการค้า TIIS สวทช.[/caption]   ดร.จิตติ มังคละศิริ หัวหน้าทีมวิจัยพัฒนาฐานข้อมูลตลอดวัฏจักรชีวิตและการประยุกต์เพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืนและการค้า TIIS สวทช. อธิบายว่า ในการประชุม COP29 มีการพูดคุยหลายประเด็นสำคัญ เช่น การเพิ่มเพดานเป้าหมายการสนับสนุนทางการเงินเพื่อภูมิอากาศ (climate finance) ให้แก่ประเทศกำลังพัฒนาจาก 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐเป็น 3 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 10 ล้านล้านบาท ภายในปี พ.ศ. 2578 (ค.ศ. 2035) หรือประมาณ 3 เท่าตัว เพื่อช่วยเหลือด้านการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและปรับตัวเตรียมพร้อมต่อการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ มีการทำข้อตกลงด้านการดำเนินการซื้อขายคาร์บอนจนเสร็จสมบูรณ์ พร้อมวางแนวทางสนับสนุนให้ประเทศกำลังพัฒนามีส่วนร่วมในกิจกรรมนี้ มีการหารือเรื่องความโปร่งในการรายงานข้อมูลที่เกี่ยวของกับการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ และอีกหนึ่งประเด็นที่เป็นวาระสำคัญของการประชุมครังนี้คือ การก่อตั้งกองทุนเพื่อรับมือความสูญเสียและเสียหาย (Fund for Responding to Loss and Damage) ที่จะเริ่มดำเนินการอย่างเต็มรูปแบบหลังการหารือครั้งนี้ ในการประชุมครั้งนี้ สวทช. ได้รับเชิญให้ร่วมจัดกิจกรรมคู่ขนานในศาลาไทย (Thailand pavilion) เพื่อสร้างการรับรู้ต่อประเทศภาคี COP29 เกี่ยวกับประโยชน์ของการดำเนินงานด้านการจัดทำฐานข้อมูลวัฏจักรชีวิตและค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจกหรือ Greenhouse Gases Emission Factor (GHGs EF) เพื่อสนับสนุนการวางแผนบริหารจัดการการปล่อยก๊าซเรือนกระจกอย่างมีประสิทธิภาพให้แก่ภาครัฐและภาคเอกชนด้วย   [caption id="attachment_65960" align="aligncenter" width="400"] วันวิศา ฐานังขะโน ทีมวิจัยพัฒนาฐานข้อมูลตลอดวัฏจักรชีวิตและการประยุกต์เพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืนและการค้า TIIS สวทช.[/caption]   วันวิศา ฐานังขะโน ทีมวิจัยพัฒนาฐานข้อมูลตลอดวัฏจักรชีวิตและการประยุกต์เพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืนและการค้า TIIS สวทช. อธิบายว่า หนึ่งในภารกิจสำคัญของ TIIS ที่ดำเนินงานมาเป็นเวลากว่า 15 ปี คือการจัดทำค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจก จากภาคการผลิตหรือบริการที่คิดรวมการปล่อยก๊าซต่าง ๆ ที่ก่อให้เกิดภาวะโลกร้อน เช่น คาร์บอนไดออกไซด์ มีเทน ไนตรัสออกไซด์ โดยมุ่งเน้นการจัดเก็บข้อมูลที่ทันสมัยจากแหล่งการผลิตจริงตามมาตรฐาน ISO 14040 และ 14044 “ที่ผ่านมา TIIS ได้ใช้ข้อมูลเหล่านี้สนับสนุนภาครัฐในการวางแผนนโยบายสนับสนุนการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก และการก้าวผ่านข้อกีดกันทางการค้าระหว่างประเทศมาโดยตลอด ตัวอย่างการดำเนินงานที่สำคัญ เช่น การสนับสนุนฐานข้อมูลให้แก่สำนักงานส่งเสริมการจัดการสิ่งแวดล้อม (TGO) เพื่อจัดทำฉลากคาร์บอนหรือฉลากรับรองปริมาณการปล่อยคาร์บอนของผลิตภัณฑ์ สำหรับให้ผู้บริโภคใช้เป็นข้อมูลในการเลือกซื้อสินค้าที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม     “อีกตัวอย่างเด่นคือ การสนับสนุนข้อมูลการปล่อยคาร์บอนให้แก่กลุ่มอุตสาหกรรมอะลูมิเนียมเพื่อใช้จัดทำเอกสารรายงานปริมาณการปล่อยคาร์บอนในกระบวนการผลิตสำหรับจัดส่งให้แก่ EU ตามมาตรการ CBAM​ (Carbon Border Adjustment Mechanism) หรือมาตรการปรับคาร์บอนก่อนข้ามพรมแดน ซึ่งมีผลบังคับใช้กับ 6 อุตสาหกรรมที่มีการปล่อยคาร์บอนสูงแล้วตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม พ.ศ. 2566 ผลจากการสนับสนุนฐานข้อมูลนี้ไม่เพียงช่วยให้ผู้ประกอบการไทยดำเนินการค้ากับ EU ได้ต่อเนื่องแบบไร้รอยต่อ แต่ยังทำให้ผู้ประกอบการตระหนักรู้ถึงปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในแต่ละกิจกรรมการผลิตของตน เพื่อใช้หาแนวทางลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้อย่างเหมาะสมต่อไป โดยหากผู้ประกอบการลดปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกลงได้ ไม่เพียงแต่ส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อมเท่านั้น ยังช่วยเพิ่มขีดความสามารถทางการแข่งขันกับทั้ง EU และตลาดโลกด้วย”     บทบาทการทำงานของ TIIS ด้านการจัดทำฐานข้อมูลการปล่อยก๊าซเรือนกระจกไม่ได้สิ้นสุดแค่เพียงการสนับสนุนข้อมูล เพราะ TIIS ยังทำหน้าที่ช่วยชี้โอกาสการปรับเปลี่ยนเพื่อลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกด้วย ดร.จิตติ กล่าวเสริมว่า บุคลากรของ TIIS มีประสบการณ์การทำงานที่ครอบคลุมการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของอุตสาหกรรมการผลิตที่สำคัญของประเทศไทย เช่น ไฟฟ้า ก๊าซธรรมชาติ ปิโตรเคมี วัสดุก่อสร้าง เกษตร สิ่งทอ ทำให้มีศักยภาพที่จะช่วยชี้ให้เห็นจุดที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสูง และจุดที่มีโอกาสบริหารจัดการเพื่อนำไปสู่การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก โดย TIIS จะช่วยแนะนำเทคโนโลยีที่เหมาะสม และเชื่อมต่อกับนักวิจัยที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง ทั้งจากภายใน สวทช. และหน่วยงานวิจัยภายนอกในการร่วมกันพัฒนาเทคโนโลยีส่งเสริมการลดการปล่อยคาร์บอน     “TIIS คาดหวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะเป็นแรงสนับสนุนสำคัญที่ช่วยเหลือหน่วยงานต่าง ๆ ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจนประเทศไทยบรรลุเป้าหมายความเป็นกลางทางคาร์บอน (carbon neutrality) และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ (net zero) ได้ อย่างไรก็ตามการดำเนินงานจะเป็นไปด้วยความราบรื่นไม่ได้หากขาดนโยบายและการสนับสนุนที่เหมาะสมจากทั้งผู้บริหารทั้งในระดับชาติ กระทรวง กลุ่มอุตสาหกรรม และองค์กร เพราะปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมไม่ใช่เรื่องที่แก้ไข้ได้ง่ายด้วยใครเพียงคนใดคนหนึ่ง แต่จะทำได้หากเราทุกคนร่วมมือกัน” สำหรับผู้ที่สนใจรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ TIIS เข้าชมข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ www.nstda-tiis.or.th เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ภาพประกอบโดย TIIS สวทช. และ Adobe Stock

  Large Language Model (LLM) คือ โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกฝนจากข้อมูลจำนวนมหาศาล ให้มีความสามารถเฉพาะทางโดยเฉพาะทักษะด้านภาษาและการสื่อสารแบบมนุษย์ ทำให้โมเดลนี้มีศักยภาพที่จะเรียนรู้คำถามหรือคำสั่ง (prompt) และสร้างคำตอบที่เหมาะสมด้วยตัวเอง โดยหนึ่งในฟังก์ชันที่ใช้งานอย่างแพร่หลายแล้วในปัจจุบัน คือ Generative AI หรือเอไอแบบรู้สร้าง ที่สร้างข้อความหรือรูปภาพได้ เช่น Chat-GPT, Gemini, Claude, MidJourney, DeepSeek กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา Pathumma LLM (ปทุมมา แอลแอลเอ็ม) เพื่อสนับสนุนการขับเคลื่อนระบบบริการ AI โดยทีมวิจัยตั้งเป้าหมายในการพัฒนาจุดแข็งของโมเดลให้เชี่ยวชาญทั้งภาษา ข้อมูล และบริบทประเทศไทย รวมถึงเป็น Multi-Modal Generative AI หรือโมเดล AI ที่รองรับการประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายทั้งข้อความ รูป และเสียง   ทำไมประเทศไทยต้องมี LLM เป็นของตัวเอง ?   [caption id="attachment_65321" align="aligncenter" width="750"] ดร.ศราวุธ คงยัง นักวิจัยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช.[/caption]   ดร.ศราวุธ คงยัง นักวิจัยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช. อธิบายถึงความสำคัญของการพัฒนา LLM ว่า โมเดล LLM แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ประเภทแรก คือ โมเดลแบบปิด (close model) หรือโมเดลที่ผู้พัฒนาไม่เปิดให้สาธารณะดาวน์โหลดไปพัฒนาต่อ เช่น Chat-GPT, Gemini, Claude ประเภทที่สองคือโมเดลแบบเปิด (open model) หรือโมเดลที่ผู้พัฒนาเปิดให้สาธารณะดาวน์โหลดไปพัฒนาต่อได้ เช่น Gemma, Sea Lion, Typhoon, THaLLE “ซึ่งจากข้อจำกัดของโมเดลแบบปิดที่ต้องพึ่งพาการนำเข้าฐานข้อมูลและการปรับแต่งความสามารถจากผู้พัฒนา ทำให้การนำโมเดลประเภทนี้มาใช้งานอาจขาดความคล่องตัว เช่น ไม่สามารถใช้งานในองค์กรที่ต้องปกปิดข้อมูล (ธนาคาร, สถานพยาบาล, ศาล ฯลฯ) ไม่สามารถใช้กับงานเฉพาะทางของประเทศไทย (การเรียบเรียงเอกสารราชการไทย, การสื่อสารภาษาถิ่นไทย, ฯลฯ) ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อการพัฒนาระบบบริการ AI เพื่อสนับสนุนการทำงานและการให้บริการของทั้งภาครัฐและเอกชน “จากความสำคัญดังกล่าวทีมวิจัยได้นำความเชี่ยวชาญด้านการพัฒนาโมเดล AI และความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานในระดับสากลของ สวทช. เช่น ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ลันตา (LANTA) มาใช้ในการผลิต Pathumma LLM สำหรับให้บริการแก่ทั้งภาครัฐและภาคเอกชนไทยในรูปแบบโมเดลแบบเปิด โดยปัจจุบันได้เปิดให้ทดลองใช้งานเวอร์ชัน 1.0.0 แล้วที่ https://aiforthai.in.th/pathumma-llm/ ทั้งในรูปแบบ APP สำหรับให้บุคคลทั่วไปเข้าใช้งานผ่านเว็บแอปพลิเคชัน, API สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการดึงข้อมูลแอปพลิเคชันไปแสดงผลที่หน้าเว็บไซต์ของตัวเอง และ Model สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการดาวน์โหลดโมเดลไปพัฒนาต่อ ทั้งนี้ Pathumma LLM ยังอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนา”   [caption id="attachment_65323" align="aligncenter" width="750"] Pathumma LLM เวอร์ชัน 1.0.0[/caption]   [caption id="attachment_65322" align="aligncenter" width="750"] ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ลันตา (LANTA)[/caption]   พร้อมให้ทดลองใช้ Generative AI สัญชาติไทยแล้ว ดร.ศราวุธ อธิบายว่าในเวอร์ชันปัจจุบัน Pathumma LLM มีฟังก์ชันเป็น Multi-Modal Generative AI  ที่รองรับการประมวลผลข้อมูล 3 รูปแบบ รูปแบบแรกคือ Text LLM หรือโมเดลสำหรับประมวลผลคำถามหรือคำสั่งที่เป็นข้อความ โดยโมเดลนี้ผ่านการปรับแต่งให้เหมาะกับการสืบค้นข้อมูลและตอบคำถามอย่างเป็นเหตุเป็นผล ทำให้เหมาะแก่การพัฒนาต่อยอดเพื่อใช้ประมวลผลข้อมูลเฉพาะของแต่ละองค์กร เช่น กรมสรรพากรใช้ให้บริการแชตบอตตอบข้อซักถามด้านการยื่นภาษีแก่ประชาชน หน่วยงานวิจัยใช้ให้บริการแชตบอตสืบค้นและสรุปภาพรวมข้อมูลงานวิจัยขององค์กร   “ส่วนที่สอง Audio LLM หรือโมเดลสำหรับประมวลผลข้อมูลที่เป็นเสียง โมเดลนี้ผ่านการปรับแต่งให้ช่วยถอดความจากเสียงได้ทั้งภาษาไทยและอังกฤษ​ สร้างคำบรรยายเสียงบรรยากาศแวดล้อม ระบุอารมณ์และเพศของผู้พูด และตอบคำถามหรือให้ข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหาภายในคลิปได้ ส่วนสุดท้ายคือ Vision LLM หรือโมเดลสำหรับประมวลผลข้อมูลที่เป็นภาพ โมเดลนี้ผ่านการปรับแต่งให้สร้างคำบรรยายภาพ ถอดข้อความที่อยู่ในภาพ และตอบคำถามหรือให้ข้อมูลเกี่ยวกับภาพนั้น ๆ ได้”     การจะเพิ่มประสิทธิภาพและศักยภาพการทำงานให้แก่ LLM ต้องอาศัยปัจจัยหลายด้านโดยเฉพาะปริมาณ คุณภาพ และความทันสมัยของข้อมูล รวมถึงความพร้อมด้านระบบโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ระบบ คลาวด์คอมพิวติง (cloud computing) สำหรับใช้ประมวลผล AI ดร.ศราวุธ อธิบายเสริมเกี่ยวกับแผนการเพิ่มศักยภาพให้แก่ LLM ของประเทศไทยว่า ทีมวิจัยมีแผนจะเริ่มดำเนินงานความร่วมมือกับพันธมิตรทั้งภาครัฐและเอกชนไทยในการพัฒนา foundation model หรือโมเดลพื้นฐานสำหรับประเทศไทยที่มีขนาดใหญ่ขึ้น เพื่อเพิ่มศักยภาพในการรองรับปริมาณข้อมูลและพารามิเตอร์ที่ใช้ในการเทรนโมเดล AI โดยเมื่อพัฒนาแล้วเสร็จสามารถนำโมเดลพื้นฐานที่พัฒนานี้มาใช้เพิ่มศักยภาพการทำงานให้แก่ Pathumma LLM ได้ด้วย ซึ่งคาดว่าจะเริ่มดำเนินงานภายในกุมภาพันธ์ 2568 นอกจากนี้ทีมวิจัยยังมีแผนจะขอความอนุเคราะห์ข้อมูลที่เปิดเผยได้ของหน่วยงานภาครัฐและเอกชนไทยมาใช้เทรน AI เพื่อให้ Pathumma LLM มีฐานข้อมูลมากพอแก่การเป็นโมเดลแบบเปิดที่เชี่ยวชาญทั้งภาษา ข้อมูล และบริบทไทย และมีส่วนช่วยขับเคลื่อน AI Governance หรือการใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและระบบบริการของภาครัฐในอนาคต “สำหรับเป้าหมายต่อไปของการพัฒนาระบบ Pathumma LLM ที่ทีมวิจัยตั้งไว้ นอกจากการเพิ่มจุดแข็งด้านข้อมูลและความสามารถในการเป็น Generative AI แล้ว ทีมวิจัยยังมีแผนจะพัฒนาให้ Pathumma LLM ก้าวสู่การเป็น Agentic AI หรือ AI ที่มีศักยภาพในการคิดวิเคราะห์และตัดสินใจด้วยตัวเองอย่างมีประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ เช่น AI ผู้ช่วยส่วนตัวที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและซื้อขายหุ้นตามเงื่อนไขให้โดยอัตโนมัติ หรือแชตบอตช่วยแนะนำระบบบริการที่สอดคล้องกับความสนใจของผู้ใช้งานพร้อมช่วยตรวจสอบสถานะของงานให้โดยอัตโนมัติ ซึ่งการยกระดับสู่ Agentic AI เป็นเทรนด์เทคโนโลยีที่ผู้พัฒนาทั่วโลกต่างกำลังให้ความสำคัญ ณ ขณะนี้ด้วยเช่นกัน” ผู้ที่สนใจทดลองใช้งาน Pathumma LLM เวอร์ชัน 1.0.0 ทั้งในรูปแบบ APP, API และ Model เข้าใช้งานได้ที่ https://aiforthai.in.th/pathumma-llm/ และติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Pathumma LLM ได้ที่ sarawoot.kon@nstda.or.th ผู้ให้การสนับสนุนในการพัฒนาโมเดล : คณะทำงานจาก Super AI Engineer ซีซัน 4 เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ภาพประกอบโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และฝ่ายประชาสัมพันธ์ สวทช.

  ปัจจุบันเกษตรกรในหลายพื้นที่ของประเทศไทยเริ่มรวมตัวเป็นกลุ่มเกษตรแปลงใหญ่เพื่อนำระบบเกษตรอัจฉริยะ เช่น การให้น้ำและปุ๋ยผ่านทางโดรนหรือระบบท่อน้ำมาใช้ทำเกษตรแบบแม่นยำ เพิ่มคุณภาพผลผลิต ลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ซึ่งจากแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลให้ผู้ประกอบการที่ผลิตและจำหน่ายปุ๋ยรวมถึงสารเพิ่มประสิทธิภาพพืชต้องเร่งปรับตัวพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ให้มีความเหมาะสมตามไปด้วย เพื่อให้ทุกการลงทุนของเกษตรกรเกิดผลแบบเต็มเม็ดเต็มหน่วย และช่วยยืดอายุการใช้งานอุปกรณ์สมาร์ตเทคโนโลยี กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์นาโนเทคโนโลยีแห่งชาติ (นาโนเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) วิจัยต่อยอดเทคโนโลยีการผลิตปุ๋ยคีเลตจากสูตรสำหรับฉีดพ่นสู่สูตรสำหรับใช้งานร่วมกับโดรนและระบบท่อน้ำเพื่อการผลิตพืชเศรษฐกิจไทย โดยได้รับทุนวิจัยจากกองทุนพัฒนาผู้ประกอบการเทคโนโลยีและนวัตกรรม (TED Fund) ซึ่งเป็นการดำเนินงานร่วมระหว่างภาครัฐกับภาคเอกชนไทย   [caption id="attachment_65303" align="aligncenter" width="750"] ดร.คมสันต์ สุทธิสินทอง หัวหน้าทีมวิจัยเกษตรนาโนขั้นสูง นาโนเทค สวทช.[/caption]   ดร.คมสันต์ สุทธิสินทอง หัวหน้าทีมวิจัยเกษตรนาโนขั้นสูง นาโนเทค สวทช. อธิบายว่า ปุ๋ยคีเลต คือ ธาตุอาหารสำหรับบำรุงและเร่งการเจริญเติบโตของพืชที่ผ่านการพัฒนาด้วยเทคโนโลยีคีเลชัน (chelation) หรือการห่อหุ้มธาตุอาหารให้อยู่ในรูปที่ไม่มีประจุ เพื่อให้พืชดูดซึมธาตุอาหารได้อย่างมีประสิทธิภาพทั้งทางปากใบและราก ลดการสูญเสียธาตุอาหารจากการตกตะกอนในดิน “ที่ผ่านมาทีมวิจัยได้พัฒนาปุ๋ยคีเลตธาตุอาหารรองและเสริมประเภทห่อหุ้มด้วยสารคีเลตจากธรรมชาติจนประสบความสำเร็จและถ่ายทอดเทคโนโลยีให้แก่ภาคเอกชนเรียบร้อยแล้ว โดยปุ๋ยที่พัฒนาเป็นรูปแบบฉีดพ่นเพื่อให้ธาตุอาหารทางปากใบและราก จุดเด่นของการห่อหุ้มธาตุอาหารด้วยสารคีเลตจากธรรมชาติคือ พืชนำสารห่อหุ้มไปใช้ในการเจริญเติบโตได้ แตกต่างจากสารห่อหุ้มที่เป็นสารสังเคราะห์ที่พืชนำไปใช้ประโยชน์ต่อไม่ได้ จึงช่วยลดทอนส่วนประกอบของปุ๋ยที่ต้องทิ้งไปโดยเปล่าประโยชน์ได้เป็นอย่างดี ตัวอย่างพืชเศรษฐกิจที่เกษตรกรไทยเริ่มนำปุ๋ยชนิดนี้ไปใช้งานแล้ว เช่น ทุเรียน ข้าว อ้อย มันสำปะหลัง”     หลังจากทีมวิจัยถ่ายทอดเทคโนโลยีการผลิตให้แก่ภาคเอกชน พร้อมทั้งถ่ายทอดองค์ความรู้เกี่ยวกับประโยชน์และวิธีการใช้งานปุ๋ยชนิดนี้ให้แก่กลุ่มเกษตรกรเป้าหมาย ทีมวิจัยได้เดินหน้าพัฒนา “สูตรปุ๋ยคีเลตสำหรับใช้งานร่วมกับโดรนและระบบท่อน้ำ” เพื่อสนับสนุนการทำเกษตรแปลงใหญ่ของเกษตรกรไทย ดร.คมสันต์ อธิบายว่า ในการดูแลเกษตรแปลงใหญ่ เกษตรกรนิยมนำเทคโนโลยี 2 ชนิดมาช่วยลดเวลาและภาระงาน คือ โดรนเพื่อการเกษตรและระบบท่อน้ำ เพราะอุปกรณ์ทั้งสองมีความแม่นยำในการให้น้ำและสารบำรุงพืชสูง อย่างไรก็ตามการให้ปุ๋ยผ่านระบบทั้งสองจำเป็นต้องเลือกใช้ปุ๋ยชนิดที่ผ่านการปรับสูตรอย่างเหมาะสม โดยคำนึงถึงอัตราการละลายน้ำและระดับความเข้มข้นในการนำไปใช้ประโยชน์ พืชจึงจะได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่ และช่วยยืดอายุการใช้งานอุปกรณ์สมาร์ตเทคโนโลยีอีกด้วย ที่ผ่านมาทีมวิจัยจึงได้ดำเนินการพัฒนาสูตรปุ๋ยคีเลตเพื่อใช้งานกับเทคโนโลยีทั้งสองจนประสบความสำเร็จเรียบร้อยแล้ว ปัจจุบันอยู่ในสถานะพร้อมถ่ายทอดเทคโนโลยี     “การให้ปุ๋ยทางโดรนจะเหมาะกับพืชที่มีระดับความสูงของต้นใกล้เคียงกัน ตัวอย่างปุ๋ยคีเลตธาตุอาหารรองเสริมที่ทีมวิจัยพัฒนาจนประสบความสำเร็จคือ ปุ๋ยสำหรับข้าว อ้อย มันสำปะหลัง ส่วนการให้ปุ๋ยผ่านทางระบบท่อน้ำจะเหมาะกับไม้ยืนต้นที่ส่วนสูงของต้นไม่เท่ากัน ปลูกห่าง หรือปลูกบนพื้นที่ลาดชัน ตัวอย่างปุ๋ยคีเลตธาตุอาหารรองเสริมที่พัฒนา คือ ทุเรียน ลองกอง มังคุด เงาะ ลำไย ซึ่งเป็นพืชเศรษฐกิจที่ปลูกเพื่อการบริโภคภายในประเทศไทยและส่งออกต่างประเทศมาก”   [caption id="attachment_65311" align="aligncenter" width="750"] ไร่อ้อย[/caption] [caption id="attachment_65306" align="aligncenter" width="750"] ไร่มันสำปะหลัง[/caption] [caption id="attachment_65309" align="aligncenter" width="750"] สวนทุเรียน[/caption] [caption id="attachment_65307" align="aligncenter" width="750"] สวนลำไย[/caption]   นอกจากการพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตปุ๋ยคุณภาพสูงเพื่อยกระดับการเพาะปลูกของเกษตรกรไทยให้เปลี่ยนจากทำมากได้น้อยสู่ทำน้อยได้มากแล้ว อีกหนึ่งประเด็นการวิจัยที่ทีมวิจัยให้ความสำคัญไม่แพ้กันคือ การนำวัสดุเหลือทิ้งทางการเกษตรจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ มาสร้างมูลค่าเพิ่ม ส่งเสริมการขับเคลื่อนเศรษฐกิจหมุนเวียน (circular economy) ในประเทศไทย ดร.คมสันต์ เล่าเสริมทิ้งท้ายถึงเรื่องนี้ว่า ปัจจุบันทีมวิจัยกำลังมีแผนที่จะร่วมกับภาคเอกชนชั้นนำของประเทศไทยพัฒนาเถ้าชีวมวลและเถ้าถ่านหินที่ได้จากภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งอยู่ในรูปแบบที่ไม่เหมาะสมต่อการเจริญเติบโตของพืช ให้เป็นปุ๋ยคีเลตที่มีแร่ธาตุและประสิทธิภาพในการบำรุงและเร่งการเจริญเติบโตของพืชสูง ซึ่งหากการวิจัยประสบความสำเร็จ เทคโนโลยีนี้จะมีส่วนช่วยลดขยะอุตสาหกรรม เสริมความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม และช่วยสร้างมูลค่าเพิ่มให้แก่วัสดุเหล่านั้นได้ สำหรับผู้ที่สนใจสอบถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีการผลิตปุ๋ยคีเลชัน สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ ฝ่ายพัฒนาธุรกิจ ศูนย์นาโนเทคโนโลยีแห่งชาติ เบอร์โทรศัพท์ 0 2564 7100 เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ภาพประกอบโดย นาโนเทค สวทช. และ Shutterstock

  1) เกี่ยวกับอะไร ? กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนาต่อยอดผลิตภัณฑ์​ Ve-Chick เนื้อไก่เทียมจากโปรตีนพืช จาก 3 รูปแบบเดิม ผงสำหรับขึ้นรูปเป็นเนื้อไก่เทียม ผลิตภัณฑ์เนื้อไก่เทียมแบบพร้อมปรุง และผลิตภัณฑ์อาหารจากเนื้อไก่เทียมชนิดพร้อมรับประทานในรูปแบบแช่แข็ง (ทั้ง 3 ผลิตภัณฑ์มีจำหน่ายแล้ว) ให้เป็นผลิตภัณฑ์ใหม่ที่รับประทานสะดวกยิ่งขึ้นกว่าเดิมในรูปแบบอาหารชนิดฉีกซองแล้วรับประทานได้ทันที หรือจะอุ่นร้อนเพื่อเสริมความอร่อยก็ได้เช่นกัน     2) ดีอย่างไร ? เนื้อไก่จากโปรตีนพืชชนิดนี้ทนทานต่อกระบวนการฆ่าเชื้อด้วยความร้อน ทำให้ผลิตเป็นอาหารพร้อมทานที่เก็บในอุณหภูมิห้องได้นานถึง 1 ปีโดยไม่ต้องแช่เย็น (shelf-stable) เนื้อไก่มีรสชาติเสมือนเนื้อไก่จริง มีโปรตีนสูงถึงร้อยละ 20 หรือเทียบเท่าเนื้อไก่ แต่มีปริมาณใยอาหารสูงกว่าและปราศจากคอเลสเตอรอล ที่สำคัญกระบวนการผลิตมีความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมกว่าเนื้อไก่จริง   3) ตอบโจทย์อะไร ? ผลิตภัณฑ์นี้ตอบโจทย์เทรนด์อาหารโลกทั้งด้านอาหารเพื่อสุขภาพ และมีความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้อาหารประเภทพร้อมรับประทานหรือ Ready-to-Eat (RTE) ในรูปแบบ shelf-stable ยังกำลังเป็นเทรนด์อาหารโลก ณ ขณะนี้ด้วย เพราะตอบโจทย์ความต้องการของคนรุ่นใหม่ที่ต้องใช้ชีวิตแข่งขันกับเวลาได้เป็นอย่างดี ทำให้ผลิตภัณฑ์นี้มีศักยภาพที่จะผลิตและจำหน่ายทั้งในตลาดไทยและตลาดโลก   4) สถานะของเทคโนโลยี ? พร้อมถ่ายทอดเทคโนโลยีการผลิตแล้ว ติดต่อสอบถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และการให้บริการได้ที่ คุณชนิต วานิกานุกูล ฝ่ายพัฒนาธุรกิจ เบอร์โทรศัพท์ 0 2564 6500 ต่อ 4788 หรืออีเมล chanitw@mtec.or.th   รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานวิจัย : เอ็มเทค สวทช. ต่อยอด ‘Ve-Chick’ ผลิตภัณฑ์เนื้อไก่จากโปรตีนพืช สู่ผลิตภัณฑ์อาหารไทยพร้อมรับประทาน แค่ฉีกซอง ก็อิ่มอร่อยได้ทันที

  ปัจจุบันเริ่มมีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้เป็นผู้ช่วยบุคลากรทางการแพทย์อย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะการวินิจฉัยรอยโรคจากภาพถ่ายทางการแพทย์ เพราะ AI มีศักยภาพในการประมวลผลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลภาพหรือ visual computing ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้ช่วยแบ่งเบาภาระงานด้านการคัดกรองโรคเบื้องต้นได้เป็นอย่างดี กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ร่วมกับกรมการแพทย์ และคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ก่อตั้ง Medical AI Consortium หรือ ภาคีเครือข่ายปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ อันประกอบด้วยหน่วยงานและบุคลากรด้านการแพทย์และการวิจัย เช่น กรมการแพทย์ โรงเรียนแพทย์ มหาวิทยาลัย สถาบันวิจัยชั้นนำในประเทศไทย เพื่อดำเนินการรวบรวมและจัดทำฐานข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์คุณภาพสูงของประเทศไทย เพื่อสนับสนุนการทำวิจัยและผลิตระบบบริการ AI คัดกรองโรค สำหรับแบ่งเบาภาระงานให้แก่บุคลากรทางการแพทย์ นำไปสู่การเพิ่มโอกาสให้ประชาชนไทยได้เข้าถึงการรักษาที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้นในอนาคต ทั้งนี้ในการดำเนินงานภาคีเครือข่ายฯ (2566-2569) ได้รับทุนสนับสนุนจากหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคนและทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษาการวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.)     Medical AI Data Platform เทคโนโลยีสนับสนุนขับเคลื่อนงาน [caption id="attachment_65112" align="aligncenter" width="750"] ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการ เนคเทค สวทช.[/caption]   ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการ เนคเทค สวทช. อธิบายว่า บทบาทการดำเนินงานหลักของเนคเทค สวทช. ในฐานะผู้ร่วมก่อตั้ง Medical AI Consortium คือ การพัฒนา Medical AI Data Platform แพลตฟอร์มกลางที่รวบรวมเทคโนโลยีสำหรับสนับสนุนการดำเนินงานของภาคีเครือข่ายฯ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และรวดเร็ว ภายในแพลตฟอร์มประกอบด้วย 3 เทคโนโลยีหลัก หนึ่งคือเทคโนโลยีสำหรับจัดเก็บและเผยแพร่ภาพถ่ายทางการแพทย์จากทั่วประเทศ สองคือเทคโนโลยีกำกับข้อมูลภาพถ่ายให้อยู่ในรูปแบบพร้อมใช้ผลิตโมเดล AI และสามคือเทคโนโลยีสำหรับผลิตโมเดล AI ในรูปแบบใช้งานง่าย เพื่อลดการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง ลดเวลา และค่าใช้จ่ายในการผลิต     “ในส่วนแรก เทคโนโลยีหลักที่เนคเทคพัฒนาต่อยอดจากเทคโนโลยีเดิมให้เหมาะสมกับการจัดเก็บภาพถ่ายทางการแพทย์มากยิ่งขึ้น คือ Open-D เทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูลที่มีฟังก์ชันกำหนดระดับการเผยแพร่ข้อมูลสู่สาธารณะ (open data) หรือแบ่งปันเฉพาะกลุ่ม (shared data) สำหรับใช้จัดเก็บและแบ่งปันภาพถ่ายเพื่อประโยชน์ด้านการวิจัยร่วมกัน ส่วนที่สอง เทคโนโลยีสำหรับกำกับข้อมูล (annotation) ภาพถ่าย เพื่อใช้ในการเทรนโมเดล AI (AI training) เทคโนโลยีหลักที่นำมาให้บริการคือ RadiiView (เรดีวิว) ที่รองรับไฟล์ภาพได้หลากหลายประเภท ทั้งภาพถ่ายทั่วไป ฟิล์มเอกซ์เรย์ และภาพสแกน 3 มิติ โดยมีฟังก์ชันสำหรับการกำกับข้อมูลภาพ (image annotation) ที่ช่วยเตรียมข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในการผลิตโมเดล AI (AI model development) ต่อไป “ส่วนสุดท้าย เทคโนโลยีสำหรับอำนวยความสะดวกด้านการผลิตโมเดล AI คือ NomadML (โนแมดเอ็มแอล) เว็บแอปพลิเคชันสำหรับผลิตโมเดล AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เพียงนำภาพที่ผ่านการกำกับข้อมูลภาพเรียบร้อยแล้วเข้าสู่ระบบ แล้วเลือกฟังก์ชันการเทรนโมเดล AI ที่มีให้เลือกทั้งแบบกำหนดพารามิเตอร์เองหรือระบบกำหนดให้โดยอัตโนมัติ เพียงเท่านี้ก็จะได้โมเดล AI ช่วยคัดกรองโรคมาใช้งานแล้ว โดยแพทย์หรือผู้พัฒนาสามารถนำโมเดล AI ไปใช้งานได้ผ่าน National Medical AI Service Platform ที่เนคเทค สวทช. เป็นผู้พัฒนา ซึ่งจะเปิดให้บริการแก่บุคลากรทางการแพทย์ทั่วประเทศในอนาคตโดยกรมการแพทย์” ทุกเทคโนโลยีที่นำมาให้บริการใน Medical AI Data Platform ผ่านการออกแบบและพัฒนาต่อยอดร่วมกับบุคลากรทางการแพทย์หรือกลุ่มเป้าหมายหลักที่จะเป็นผู้ใช้งานระบบอย่างใกล้ชิด เพื่อให้การใช้งานง่าย สะดวก และรวดเร็ว รวมทั้งยังออกแบบแพลตฟอร์มให้ปรับเสริมเพิ่มฟังก์ชันสำหรับรองรับความต้องการที่อาจมีมากขึ้นในอนาคตได้ ทั้งนี้รูปแบบการให้บริการ Medical AI Data Platform จะอยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ คณะกรรมการบริหารแพลตฟอร์มข้อมูลเปิดเพื่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ ซึ่งมีหน้าที่ควบคุมและดูแลความปลอดภัยของข้อมูล โดยอยู่ภายใต้การกำกับของกรมการแพทย์   Medical AI Consortium เดินหน้าความร่วมมือระดับชาติ ดร.ศวิต อธิบายว่า ปัจจุบันเนคเทค สวทช. พัฒนา Medical AI Data Platform เสร็จเรียบร้อยแล้ว โดยในปี 2567 ภาคีเครือข่ายฯ ได้รับความร่วมมือในการนำภาพถ่ายทางการแพทย์เข้าสู่ระบบมากกว่า 1 ล้านภาพ และตั้งเป้าหมายเพิ่มจำนวนภาพให้ได้มากถึง 3 ล้านภาพภายในเฟสแรกของการดำเนินงาน (2566-2569) ในปี 2568 นี้นอกจากจะเป็นช่วงประชาสัมพันธ์เพื่อเชิญชวนผู้ที่เกี่ยวข้อง เช่น โรงเรียนแพทย์ มหาวิทยาลัย สถานพยาบาลต่าง ๆ บริษัทซอฟต์แวร์ รวมทั้งผู้พัฒนาจากทั่วประเทศไทยเข้าร่วมภาคีเครือข่ายฯ และใช้งานแพลตฟอร์มกลางของประเทศร่วมกันแล้ว ยังเป็นช่วงที่ภาคีเครือข่ายฯ เริ่มดำเนินงานกำกับข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ที่ได้รับการสนับสนุนด้วย     “ผู้ดำเนินงานหลักด้านการกำกับข้อมูลภาพในช่วงเริ่มต้นจะเป็นบุคลากรจากคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ที่มีความเชี่ยวชาญทั้งศาสตร์ทางการแพทย์และการกำกับข้อมูลภาพสำหรับใช้เทรนโมเดล AI เพื่อให้ได้ต้นแบบการกำกับข้อมูลที่ได้มาตรฐาน ก่อนที่กรมการแพทย์จะขยายผลในการจัดสรรบุคลากรมาร่วมดำเนินงานกำกับข้อมูลที่จะมีจำนวนภาพเพิ่มเติมอีกหลายเท่าตัวในอนาคต ส่วนขั้นตอนการผลิตโมเดล AI เพื่อคัดกรองโรค สมาชิกภาคีเครือข่ายฯ และบุคคลทั่วไปจากภายนอก จะเริ่มดำเนินงานหลังจากภาพคุณภาพสูงที่ผ่านการกำกับข้อมูลเรียบร้อยแล้วมีจำนวนมากเพียงพอ โดยจำนวนภาพขั้นต่ำสำหรับเทรนโมเดล AI เพื่อคัดกรองแต่ละรอยโรคคือ 10,000 ภาพ ซึ่งระดับความแม่นยำจะขึ้นอยู่กับจำนวนภาพถ่ายคุณภาพสูงที่ผ่านการกำกับข้อมูลอย่างถูกต้อง รวมทั้งการมีส่วนร่วมของแพทย์ นักวิจัย นักพัฒนา และผู้ใช้งานที่นำ AI ไปใช้งานจริงในการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ เพื่อให้นำข้อมูลที่ได้กลับมาใช้ปรับปรุงโมเดล AI ให้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นในอนาคต “แม้ในเฟสแรกหรือภายในช่วงไตรมาสแรกของปี 2569 ทางภาคีเครือข่ายฯ อาจยังขาดความพร้อมที่จะผลิตโมเดล AI คุณภาพสูงเพื่อให้บริการแก่สาธารณะ เนื่องจากยังมีจำนวนภาพถ่ายทางการแพทย์คุณภาพสูงที่ผ่านการกำกับข้อมูลเสร็จเรียบร้อยแล้วไม่มากพอ และการพัฒนาโมเดล AI ให้มีความแม่นยำสูงในระดับที่เหมาะกับการเปิดให้บริการจำเป็นต้องอาศัยเวลาในการวิจัยและพัฒนา อย่างไรก็ตามภาคีเครือข่ายฯ มีแผนที่จะนำระบบบริการ AI ที่เนคเทค สวทช. และพันธมิตรพัฒนาจนพร้อมใช้งานแล้วและให้บริการแก่สาธารณะได้ มาเปิดให้บุคลากรทางการแพทย์ทั่วประเทศไทยได้เข้าใช้งานก่อนภายในการทำงานเฟสแรกนี้หรือภายในปี 2569 ผ่านทาง National Medical AI Service Platform”     การจัดการกับข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ไหลเข้าสู่ระบบในช่วงเริ่มต้น อาจต้องใช้ทั้งเวลา แรงกาย และแรงใจในการทำงานสูง แต่หากการดำเนินงานแล้วเสร็จไปถึงขั้นตอนที่พร้อมให้บริการ เมื่อนั้นจะเป็นช่วงของการออกดอกออกผลที่บุคลากรทางการแพทย์จากทั่วประเทศจะมีเทคโนโลยี AI ของไทยไว้ช่วยแบ่งเบาภาระ เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และลดเวลาในการดูแลผู้ป่วย ดร.ศวิต อธิบายทิ้งท้ายถึงความคาดหวังของคณะผู้ก่อตั้ง Medical AI Consortium จากทั้ง 3 หน่วยงานว่าประกอบด้วย 3 เรื่องหลัก เรื่องแรกคือคาดหวังให้เกิดระบบฐานข้อมูลทางการแพทย์ที่ได้มาตรฐาน และเข้าถึงได้ เพื่อก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อการวิจัยในการเพิ่มศักยภาพอุตสาหกรรมการแพทย์ไทย เรื่องที่สองคือการนำระบบ AI ที่พัฒนาไปใช้ยกระดับการให้บริการสาธารณสุขไทย เพื่อช่วยลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงการรักษาที่มีประสิทธิภาพ เรื่องที่สามที่สำคัญไม่แพ้กันคือการเพิ่มความสามารถในการพึ่งพาตนเองให้แก่ประเทศไทย ลดการนำเข้าเทคโนโลยีจากต่างประเทศ ซึ่งจะส่งผลดีต่อการเติบโตของอุตสาหกรรมการแพทย์และเศรษฐกิจของประเทศไทยในภาพรวม โรงพยาบาล สถานพยาบาล หรือหน่วยงานวิจัยทางการแพทย์ที่สนใจเข้าร่วม Medical AI Consortium หรือสนใจสอบถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Medical AI Data Platform ติดต่อสอบถามได้ที่ MedicalAI@dms.mail.go.th ผู้สนับสนุนหลักในการขับเคลื่อน Medical AI Consortium นายแพทย์ภัทรวินฑ์ อัตตะสาระ ผู้อำนวยการสำนักดิจิทัลการแพทย์ กรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข สนับสนุนข้อมูลทางการแพทย์ การกำหนดโจทย์วิจัยและพัฒนานวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์เพื่อนำไปสู่การขยายผลการให้บริการ ศาสตราจารย์ นายแพทย์ปิยะมิตร ศรีธรา อธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล ผลักดันและสนับสนุน แนวคิด Medical Sharing Data เพื่อแบ่งปันทรัพยากรและพัฒนางานวิจัยสำหรับสร้างนวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ รองศาสตราจารย์ นายแพทย์สิทธิ์ พงษ์กิจการุณ หัวหน้าภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล สนับสนุนข้อมูลทางการแพทย์และการกำกับข้อมูลภาพ   เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ คลิปสั้นโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และอัครวุฒิ ตู้วชิรกุล ฝ่ายประชาสัมพันธ์ สวทช. ภาพประกอบโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และ Shutterstock

  1) เกี่ยวกับอะไร ? ปัจจุบันหากสำรวจตามห้างสรรพสินค้าชั้นนำจะพบว่ามีผลิตภัณฑ์อาหารทะเลจากโปรตีนพืชวางจำหน่ายมากกว่าช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมา แต่ยังคงมีสัดส่วนที่ค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับเนื้อสัตว์จากโปรตีนพืชชนิดอื่น ๆ  เช่น หมู ไก่ และยิ่งเป็นผลิตภัณฑ์เนื้อหมึกเทียมจากโปรตีนพืชก็ยิ่งมีตัวเลือกน้อยลงอีก ที่วางจำหน่ายส่วนใหญ่ผลิตจากบุก และบางผลิตภัณฑ์มีแป้งสาลีที่มีกลูเทนเป็นส่วนประกอบ ทำให้ผู้บริโภคที่แพ้กลูเทนไม่สามารถรับประทานได้ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม โดยศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) นำความเชี่ยวชาญด้านการออกแบบโครงสร้างอาหารมาพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตเนื้อหมึกเทียมจากโปรตีนพืชรูปแบบพร้อมปรุง (Ready-to-Cook: RTC) ในชื่อ Ve-Sea เพื่อเป็นทางเลือกให้แก่ผู้บริโภค โดยผลิตภัณฑ์มีเนื้อสัมผัสและรสชาติใกล้เคียงกับหมึกจริง เหมาะแก่การเป็นอาหารทางเลือกเพื่อสุขภาพสำหรับผู้ลดหรือเลี่ยงการบริโภคเนื้อสัตว์ แพ้อาหารทะเล แพ้กลูเทน และต้องการควบคุมระดับคอเลสเตอรอล     2) ดีอย่างไร ? ผลิตภัณฑ์มีโปรตีนเป็นส่วนประกอบร้อยละ 4-6 ไฟเบอร์สูง ปราศจากคอเลสเตอรอลและกลูเทน นอกจากนี้ยังมีปริมาณโซเดียมต่ำกว่าผลิตภัณฑ์ประเภทเดียวกันในท้องตลาด Ve-Sea นำไปใช้ปรุงอาหารได้หลากหลายไม่ว่าจะเป็นลวก ยำ ผัด แกง ทอด ปิ้ง หรือย่าง   3) ตอบโจทย์อะไร ? ผลิตภัณฑ์นี้ตอบโจทย์เทรนด์อาหารโลกทั้งด้านการเป็นอาหารเพื่อสุขภาพ นำไปปรุงอาหารได้สะดวกรวดเร็ว และมีความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้การเป็นอาหารประเภทพร้อมปรุงยังเอื้อต่อการผลิตและจำหน่ายในระดับอุตสาหกรรมทั้งในตลาดไทยและตลาดโลกด้วย   4) สถานะของเทคโนโลยี ? พร้อมถ่ายทอดเทคโนโลยีการผลิตแล้ว ติดต่อสอบถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการได้ที่ คุณชนิต วานิกานุกูล ฝ่ายพัฒนาธุรกิจ เบอร์โทรศัพท์ 0 2564 6500 ต่อ 4788 หรืออีเมล chanitw@mtec.or.th   รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานวิจัย >> เอ็มเทค สวทช. เปิดตัว Ve-Sea ‘หมึกจากโปรตีนพืช’ อร่อยง่าย ดีต่อสุขภาพ