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) ได้รับทุนสนับสนุนจากหน่วยบริหารจัดการทุนด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรมเพื่ออุตสาหกรรมแห่งอนาคต (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

  อุตสาหกรรมเพาะเลี้ยงกุ้งเคยสร้างรายได้เข้าประเทศนับแสนล้านบาทต่อปี และทำให้ไทยกลายเป็นผู้ส่งออกกุ้งอันดับหนึ่งของโลก โดยเฉพาะ “กุ้งกุลาดำ” ซึ่งเป็นกุ้งพันธุ์พื้นถิ่นของไทย มีเนื้อแน่น กรอบเด้ง รสชาติอร่อย เป็นที่ต้องการของตลาดทั้งในและต่างประเทศ และเป็นกุ้งพันธุ์หลักที่เกษตรกรไทยเคยเพาะเลี้ยงและส่งออกไปทั่วโลก แต่เมื่อเจอวิกฤตโรคระบาดและปัญหาสิ่งแวดล้อมในฟาร์มกุ้ง เกษตรกรได้รับความเสียหายอย่างหนัก ฟาร์มกุ้งหลายแห่งต้องปิดตัวลง ส่งผลให้การเพาะเลี้ยงกุ้งกุลาดำในประเทศไทยลดลงอย่างมากและถูกทดแทนด้วยการเลี้ยงกุ้งขาวดังที่เห็นกันอยู่ในปัจจุบัน ซึ่งเป็นการสูญเสียโอกาสทางธุรกิจไปอย่างมหาศาล การขาดแคลนพ่อแม่พันธุ์กุ้งกุลาดำคุณภาพดีเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้การเลี้ยงกุ้งกุลาดำในประเทศไทยฟื้นตัวช้า ผลผลิตกุ้งส่วนใหญ่ในปัจจุบันจึงเป็นกุ้งขาวพันธุ์นำเข้าจากต่างประเทศ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์พันธุวิศวกรรมและเทคโนโลยีชีวภาพแห่งชาติ (ไบโอเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ได้ร่วมมือกับมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิจัยและพัฒนาการเพาะเลี้ยงกุ้งกุลาดำจนประสบความสำเร็จ ได้กุ้งกุลาดำพันธุ์ใหม่ที่ปลอดโรคและโตเร็ว   [caption id="attachment_64888" align="aligncenter" width="579"] ดร.สรวิศ เผ่าทองศุข ผู้อำนวยการกลุ่มวิจัยเทคโนโลยีชีวภาพสัตว์น้ำแบบบูรณาการ ไบโอเทค สวทช.[/caption]   ดร.สรวิศ เผ่าทองศุข ผู้อำนวยการกลุ่มวิจัยเทคโนโลยีชีวภาพสัตว์น้ำแบบบูรณาการ ไบโอเทค สวทช. ให้ข้อมูลว่ากุ้งกุลาดำเคยเป็นกุ้งที่ประเทศไทยส่งออกเป็นอันดับหนึ่งของโลก แต่ในอดีตเรายังขาดความรู้ความเข้าใจในเรื่องโรค สิ่งแวดล้อม และการจัดการระบบการเลี้ยง ปัจจัยเหล่านี้ทำให้การเลี้ยงกุ้งกุลาดำประสบปัญหาจนต้องมีการนำกุ้งขาวจากต่างประเทศเข้ามาเลี้ยงแทน กุ้งกุลาดำที่เป็นพันธุ์พื้นถิ่นของไทยจึงค่อย ๆ หายไป โดยปัจจุบันมีการเลี้ยงกุ้งกุลาดำไม่ถึงร้อยละ 10 ของผลผลิตกุ้งทะเลทั้งหมดของประเทศ และเป็นกุ้งขาวมากกว่าร้อยละ 90   [caption id="attachment_64890" align="aligncenter" width="750"] ศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง (ศวพก.)[/caption]   “อย่างไรก็ตามกุ้งกุลาดำยังเป็นสัตว์เศรษฐกิจที่มีศักยภาพสูงในการเพาะเลี้ยงให้เป็นผลผลิตของประเทศ เพราะฉะนั้นเราจึงพยายามที่จะคงขีดความสามารถด้านการเลี้ยงกุ้งกุลาดำของประเทศไทยเอาไว้ โดยไบโอเทค สวทช. ได้ร่วมกับมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ดำเนินการก่อตั้ง ศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง (ศวพก.)  ในพื้นที่อำเภอไชยา จังหวัดสุราษฎร์ธานี เพื่อวิจัยและพัฒนาพันธุ์กุ้งกุลาดำ และทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางคัดเลือกพ่อแม่พันธุ์กุ้งกุลาดำที่มีคุณภาพภายใต้ระบบการเลี้ยงที่ปลอดโรค จากนั้นคัดเลือกลูกกุ้งที่ผ่านการพัฒนาพันธุ์แล้วไปให้เกษตรกรเลี้ยงเป็นพ่อแม่พันธุ์เพื่อผลิตลูกกุ้งตั้งแต่ปี 2548 ถึงปัจจุบัน” ในการพัฒนาพันธุ์กุ้งกุลาดำ นักวิจัยได้รวบรวมกุ้งกุลาดำจากแหล่งต่าง ๆ ทั้งจากธรรมชาติและแหล่งเพาะเลี้ยง นำมาเพาะเลี้ยงในพื้นที่กักกันและตรวจโรคกุ้งอย่างละเอียด เพื่อคัดเฉพาะกุ้งที่ปลอดโรคเท่านั้นไปเลี้ยงต่อ จากนั้นนำไปเพาะพันธุ์ให้ได้ลูกกุ้งปลอดโรค แล้วจึงเพาะเลี้ยงและขยายพันธุ์เพื่อผลิตเป็นพ่อแม่พันธุ์กุ้งสำหรับพัฒนาพันธุ์ต่อภายในศูนย์วิจัยฯ   [caption id="attachment_64891" align="aligncenter" width="750"] บ่อเลี้ยงกุ้งระบบปิดภายในศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง (ศวพก.)[/caption]   “หลังจากเรานำลูกกุ้งกุลาดำปลอดโรคเข้ามาเลี้ยงภายในศูนย์วิจัยฯ จนโตเป็นพ่อพันธุ์แม่พันธุ์กุ้งอายุ 9-11 เดือน จึงผสมพันธุ์เพื่อผลิตลูกกุ้งรุ่นต่อ ๆ ไป ซึ่งค่อนข้างใช้เวลานานเนื่องจากว่าเราต้องการพัฒนาพันธุ์กุ้งที่โตเร็ว จึงต้องมีขั้นตอนการคัดเลือกพันธุ์ และเนื่องจากกุ้งมาจากหลายแหล่ง เราจึงต้องทำให้เป็นประชากรกุ้งกุลาดำของศูนย์วิจัยฯ และใช้เทคนิคฉีดสีทำเครื่องหมายบนตัวพ่อแม่พันธุ์ ส่วนการผสมพันธุ์กุ้งจะไม่ใช้วิธีธรรมชาติ แต่จะใช้วิธีรีดถุงสเปิร์มจากพ่อพันธุ์ไปผสมกับแม่พันธุ์กุ้งตามแผนการผสมพันธุ์ที่ออกแบบไว้ เมื่อได้ลูกกุ้งที่มาจากพ่อแม่พันธุ์แต่ละคู่ ก็จะคัดเลือกลูกกุ้งที่เติบโตดีเพื่อนำไปเลี้ยงเป็นพ่อแม่พันธุ์และเข้าสู่การผสมพันธุ์รอบใหม่ ผลิตลูกกุ้งรุ่นใหม่ คัดเลือกพันธุ์จนกระทั่งได้พันธุ์ที่ตรงตามต้องการ” ดร.สรวิศ กล่าว   [caption id="attachment_64892" align="aligncenter" width="750"] พ่อแม่พันธุ์กุ้งกุลาดำที่พัฒนาโดยศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง (ศวพก.)[/caption]   ทั้งนี้ ในปี 2567 นักวิจัย สวทช. พัฒนาพันธุ์กุ้งกุลาดำสำเร็จและได้กุ้งกุลาดำพันธุ์ใหม่ที่มีลักษะเด่น คือ ปลอดโรค แข็งแรง โตเร็ว มีขนาดใหญ่ เนื้อแน่น และมีรสชาติอร่อย ทำให้จำหน่ายในราคาที่สูงขึ้น และสร้างตลาดใหม่สำหรับผลิตภัณฑ์กุ้งของไทย ปัจจุบันอยู่ระหว่างการทดสอบพันธุ์ในสภาพแวดล้อมการเพาะเลี้ยงจริงร่วมกับมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์และฟาร์มกุ้งของเกษตรกรในพื้นที่ใกล้เคียง โดยคาดว่าจะขยายผลผลิตพ่อแม่พันธุ์กุ้งกุลาดำพันธุ์ใหม่ในเชิงพาณิชย์ได้ในปีถัดไป   [caption id="attachment_64889" align="aligncenter" width="750"] พ่อแม่พันธุ์กุ้งกุลาดำพันธุ์ใหม่ที่พัฒนาโดยไบโอเทค สวทช. ปลอดโรค โตไว และขนาดใหญ่[/caption]   “เป้าหมายหลักของเราคือพัฒนาพันธุ์และผลิตพ่อแม่พันธุ์กุ้งคุณภาพดีให้เกษตรกร ซึ่งตอนนี้เราพัฒนาพันธุ์ขั้นแรกสำเร็จแล้ว คือได้พันธุ์ที่โตเร็วและปลอดโรค เพื่อเริ่มต้นให้เกษตรกรได้ใช้ ในขั้นต่อไปเราต้องการพัฒนาพันธุ์กุ้งกุลาดำให้ทนต่อโรค เช่น โรคไวรัสตัวแดงดวงขาว ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญของการเลี้ยงกุ้ง รวมถึงการพัฒนาพ่อแม่พันธุ์กุ้งเพื่อส่งออกไปต่างประเทศ เช่น อินเดีย ซึ่งมีการเลี้ยงกุ้งกุลาดำจำนวนมาก จึงมีความต้องการพ่อแม่พันธุ์จำนวนมากด้วยเช่นกัน” ดร.สรวิศ กล่าว   [caption id="attachment_64893" align="aligncenter" width="750"] กุ้งกุลาดำพันธุ์ใหม่จากไบโอเทค สวทช. ตัวใหญ่ เนื้อแน่น รสชาติอร่อย สามารถสร้างตลาดใหม่สำหรับผลิตภัณฑ์กุ้งของไทยได้[/caption]   การพัฒนาพันธุ์กุ้งกุลาดำที่แข็งแรงและต้านทานโรคจะช่วยให้เกษตรกรไทยกลับมาเลี้ยงกุ้งกุลาดำได้อีกครั้ง และช่วยฟื้นฟูอุตสาหกรรมกุ้งกุลาดำไทย สร้างรายได้และสร้างชื่อเสียงให้แก่ประเทศไทยในฐานะผู้นำด้านการเพาะเลี้ยงกุ้งระดับโลก เกษตรกรและผู้ประกอบการที่สนใจพ่อแม่พันธุ์กุ้งกุลาดำพันธุ์ใหม่ของไบโอเทค สวทช. ติดต่อได้ที่ ศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง (ศวพก.) ตำบลพุมเรียง อำเภอไชยา จังหวัดสุราษฎร์ธานี โทร. 0 7727 0776 และติดตามข่าวสารผ่านทางเพจเฟซบุ๊ก “ศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง”   เรียบเรียงโดย วีณา ยศวังใจ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ฉัตรทิพย์ สุริยะ ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่, วัชราภรณ์ สนทนา ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. ภาพประกอบโดย จินตนา ศรีธิหล้า ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. และศูนย์วิจัยและพัฒนาสายพันธุ์กุ้ง (ศวพก.)

  1) เกี่ยวกับอะไร ? โดยทั่วไปในกระบวนการผลิตลูกชิ้นจากเนื้อปลาจะมีน้ำจากการต้มลูกชิ้นมากกว่า 3-6 ตันต่อวัน ซึ่งโรงงานจะเก็บน้ำไว้ในห้องเย็นเพื่อจำหน่ายให้ผู้ประกอบการประเภทจัดเลี้ยงหรือร้านอาหารที่ต้องการใช้น้ำชนิดนี้ทำอาหาร แต่ก็ยังมีน้ำต้มลูกชิ้นเหลือเป็นปริมาณมาก ส่งผลให้โรงงานต้องเสียค่าใช้จ่ายในการบำบัดน้ำทิ้งโดยเปล่าประโยชน์เป็นประจำทุกวัน กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม โดยศูนย์พันธุวิศวกรรมและเทคโนโลยีชีวภาพแห่งชาติ (ไบโอเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนากระบวนการแปรรูปน้ำต้มลูกชิ้นเป็นหัวน้ำซุปปลาประเภทพร้อมปรุง (ready-to-cook: RTC) ที่มีกลิ่นหอมกรุ่น รสกลมกล่อมสไตล์เอเชีย เหมาะแก่การผลิตเป็นอาหารทางเลือกเพื่อสุขภาพสำหรับจำหน่ายทั้งในประเทศและต่างประเทศ     2) ดีอย่างไร ? ข้อดีแรกของผลิตภัณฑ์​ คือ อร่อยแบบไร้ผงชูรส เพราะนักวิจัยเลือกใช้กระบวนการทำเข้มข้นที่อุณหภูมิต่ำ เพื่อรักษากลิ่นรสของวัตถุดิบให้ได้มากที่สุด ไม่ใส่ผงชูรส และไม่ใส่สารปรุงแต่งชนิดที่ต้องระบุบนฉลากอาหาร (เช่น สารแต่งสี สารกันบูด) นอกจากนี้ผลิตภัณฑ์ยังผ่านการฆ่าเชื้อด้วยกระบวนการสเตอริไลซ์ ทำให้จัดเก็บได้นานกว่า 1 ปี โดยไม่ต้องแช่เย็น ข้อดีที่สองคือผลิตภัณฑ์เป็นหัวน้ำซุปชนิด RTC จึงเหมาะแก่การใช้งานทั้งในระดับครัวเรือนและอุตสาหกรรม ช่วยรักษาความคงที่ของรสชาติอาหาร ลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บวัตถุดิบสด ลดระยะเวลาการต้มน้ำซุป รวมถึงช่วยลดค่าใช้จ่ายที่เกิดจากกระบวนการผลิต เช่น แรงงาน เชื้อเพลิง ได้เป็นอย่างดี ซึ่งจากข้อดีเหล่านี้ทำให้ผลิตภัณฑ์ตอบโจทย์เทรนด์อาหารโลกในปัจจุบัน ที่มุ่งเน้นการบริโภคอาหารที่ดีต่อสุขภาพ รับประทานสะดวก ประหยัดเวลา และมีความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม   3) ตอบโจทย์อะไร ? การนำน้ำต้มลูกชิ้นมาอัปไซเคิลเป็นหัวน้ำซุปปลาช่วยสร้างมูลค่าเพิ่มให้แก่ของเหลือทิ้งได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้การแปรรูปเป็นสินค้าที่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาดโลกยังช่วยเพิ่มโอกาสในการพาสินค้าไทยไปครองส่วนแบ่งทางการตลาดด้วย   4) สถานะของเทคโนโลยี ? พร้อมถ่ายทอดเทคโนโลยีการผลิตแล้ว ติดต่อสอบถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และการให้บริการได้ที่ ฝ่ายพัฒนาธุรกิจเทคโนโลยีชีวภาพ ไบโอเทค สวทช. อีเมล bbd@biotec.or.th   รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานวิจัย : สวทช. พัฒนาเทคโนโลยีอัปไซเคิลน้ำต้มลูกชิ้นเป็น ‘หัวน้ำซุปปลา’ หอมกรุ่น กลมกล่อมสไตล์เอเชีย     เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์

  ปัญหาหนึ่งของระบบการศึกษาไทย คือ การใช้หลักสูตรแกนกลางแบบเดียวกันในการจัดการเรียนการสอนแก่เด็กทั้งประเทศ ขณะที่เด็กมีทักษะพื้นฐานและความสามารถในการเรียนรู้ไม่เท่ากัน จึงเกิดปัญหาเด็กเรียนไม่ทันกันในชั้นเรียน และไม่รู้ด้วยซ้ำว่าจุดอ่อนของตนเองอยู่ตรงไหน สุดท้ายเด็กอาจรู้สึกเบื่อหน่ายต่อการเรียนรู้และหลุดออกจากระบบการศึกษาในที่สุด กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา Adaptive Education Platform แพลตฟอร์มให้บริการอีเลิร์นนิง (e-learning) ที่มีฟังก์ชันติดตามและวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียน พร้อมช่วยแนะนำเนื้อหาที่ควรทบทวนและศึกษาเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้แบบอัตโนมัติ   ติดตามการเรียนรู้ ระบุจุดต้องแก้ไข [caption id="attachment_64357" align="aligncenter" width="750"] ดร.เสาวลักษณ์ แก้วกำเนิด หัวหน้าทีมวิจัยเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา เนคเทค สวทช.[/caption]   ดร.เสาวลักษณ์ แก้วกำเนิด หัวหน้าทีมวิจัยเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา กลุ่มวิจัยการสื่อสารและเครือข่าย เนคเทค สวทช. เล่าว่า adaptive education หรือการจัดการเรียนการสอนในรูปแบบที่ผ่านการปรับให้มีความจำเพาะกับผู้เรียนรายบุคคลกำลังเป็นเทรนด์การศึกษาในหลายประเทศชั้นนำ เพราะเทคโนโลยีดิจิทัลในปัจจุบันมีความก้าวหน้าจนเอื้อให้นักพัฒนาเทคโนโลยีออกแบบ adaptive education platform รูปแบบต่าง ๆ มาให้บริการติดตามพฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียนผ่านระบบอีเลิร์นนิงแบบรายบุคคล เพื่อวิเคราะห์จุดที่อาจเป็นปัญหาในการเรียนรู้ และแนะนำเนื้อหาที่ควรทบทวนหรือควรศึกษาเพิ่มเติมตามหลักคิด adaptive education แบบอัตโนมัติได้ ซึ่งเทคโนโลยีนี้นอกจากจะทำหน้าที่เป็นโคชส่วนบุคคลให้แก่ผู้เรียนได้แล้ว ยังเป็นผู้ช่วยที่ทำให้ครูและอาจารย์ทำงานด้านการติดตามคุณภาพการเรียนรู้ของผู้เรียนอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในเวลาที่น้อยลง ทั้งนี้เพื่อสนับสนุนให้ระบบการศึกษาไทยเข้าถึงเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพนี้ ทีมวิจัยได้นำความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการศึกษามาใช้ออกแบบ adaptive education platform เพื่อให้บริการแก่ครูและอาจารย์ในประเทศไทย โดยปัจจุบันภายใต้แพลตฟอร์มนี้มีเทคโนโลยีติดตามกระบวนการเรียนรู้ผ่านระบบอีเลิร์นนิงที่พร้อมให้บริการแล้ว 3 เทคโนโลยี     “เทคโนโลยีแรกคือ BookRoll เทคโนโลยีติดตามการอ่านเอกสารสื่อการเรียนรู้ที่เป็นไฟล์ PDF เพื่อระบุว่าผู้เรียนใช้เวลาอ่านเนื้อหาส่วนไหนมากเป็นพิเศษ มีการขีดเน้นส่วนสำคัญและส่วนที่อ่านแล้วไม่เข้าใจไว้ตรงจุดไหนบ้าง เทคโนโลยีที่สอง KidBright Simulator เทคโนโลยีติดตามการเรียนรู้ทักษะโค้ดดิง (coding) ผ่านการฝึกเขียนโค้ดในรูปแบบบล็อก (Blockly) โดยระบบจะติดตามความเร็วในการต่อบล็อกแต่ละส่วน จุดที่นำบล็อกออกแล้วต่อใหม่ รวมถึงช่วยนับจำนวนบล็อกที่ใช้ต่อทั้งหมด ซึ่งการติดตามทั้งหมดนี้จะช่วยประเมินทักษะการคิดวิเคราะห์และความเข้าใจเรื่องการเขียนโค้ดของผู้เรียนได้ ส่วนเทคโนโลยีที่สามที่พร้อมให้บริการแล้วคือ Abdul for Education เทคโนโลยีติดตามการตอบคำถามในระบบแชตบอตเพื่อวัดความเข้าใจ ระบบจะติดตามว่าคำตอบที่ผู้เรียนเลือกหรือพิมพ์ตอบนั้นถูกต้องหรือแสดงถึงความเข้าใจเนื้อหาที่เรียนหรือไม่ ด้วยเครื่องมือทั้งหมดนี้จะช่วยให้ทั้งผู้เรียน ผู้สอน รวมถึงผู้ออกแบบเนื้อหาทราบถึงปัญหาที่ผู้เรียนกำลังเผชิญได้ทันที และนำไปสู่การปรับเปลี่ยนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ทีมวิจัยยังมีแผนที่จะพัฒนาเทคโนโลยีติดตามการเรียนรู้ผ่านคลิปวิดีโอเพิ่มเติมด้วย “หากในอนาคตผู้ออกแบบเนื้อหาจัดทำโครงสร้างของเนื้อหาตลอดหลักสูตรอย่างละเอียดและนำโครงสร้างเหล่านั้นเข้าสู่แพลตฟอร์ม ก็จะเอื้อให้แพลตฟอร์มแนะนำให้ผู้เรียนทราบโดยอัตโนมัติว่าจากปัญหาที่ผู้เรียนกำลังเผชิญควรทบทวนหรือศึกษาเพิ่มเติมเรื่องใด เช่น ผู้เรียนกำลังฝึกทำโจทย์วิชาภาษาอังกฤษเรื่อง error identification ซึ่งจากการตอบคำถามของผู้เรียนทำให้ระบบพบว่าผู้เรียนมีความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนเกี่ยวกับเนื้อหาเรื่อง past tense และ past perfect tense อย่างมีนัยสำคัญ​ ระบบก็จะแนะนำเนื้อหาทั้ง 2 ส่วนนี้ให้ผู้เรียนใช้ทบทวนใหม่โดยอัตโนมัติ”   ติดตามง่าย เห็นภาพรวม ดร.เสาวลักษณ์ เล่าว่า adaptive education platform ผ่านการออกแบบเพื่อช่วยลดเวลาการติดตามพฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียนแบบรายบุคคล ดังนั้นระบบทั้งหมดจึงเป็นระบบอัตโนมัติ เมื่อครูหรืออาจารย์นำสื่อการเรียนรู้เข้าสู่แพลตฟอร์ม แล้วส่งลิงก์ของเนื้อหาให้ผู้เรียนทุกคนใช้เข้าสู่ระบบเพื่อเริ่มกิจกรรมการเรียนรู้ ระบบจะติดตามพฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียนรายบุคคลแบบอัตโนมัติ และสรุปผลการเรียนรู้ให้ทั้งผู้เรียนและผู้จัดการเรียนการสอนทราบทันทีในรูปแบบแดชบอร์ด (dashboard) วิเคราะห์และสรุปผล “การจัดการเรียนรู้แบบอีเลิร์นนิงผ่าน adaptive education platform นำไปใช้ประโยชน์ได้ทั้งเป็นเครื่องมือจัดการเรียนการสอนในห้องเรียน เป็นการบ้าน และเป็นโจทย์การเรียนรู้เพื่อให้ผู้เรียนศึกษาด้วยตัวเองนอกเวลาในชั้นเรียน ขึ้นอยู่กับการออกแบบของผู้สอน ซึ่งจุดเด่นของระบบอีเลิร์นนิงคือ ผู้เรียนใช้ศึกษาหรือทบทวนซ้ำด้วยตัวเองได้ตลอดเวลา และยังเอื้อให้ผู้เรียนที่อยู่ในพื้นที่ห่างไกลเข้าถึงระบบการศึกษาที่มีคุณภาพได้ด้วย”     ปัจจุบันทีมวิจัยเริ่มนำระบบ adaptive education platform ไปทดสอบให้บริการแก่อาจารย์และนักเรียนจำนวน 600 คน ในพื้นที่เขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) จังหวัดระยอง ชลบุรี และฉะเชิงเทราแล้ว โดยหลักสูตรที่ให้บริการขณะนี้มี 2 หลักสูตร คือ เทคโนโลยียานยนต์ไฟฟ้าและการฝึกทักษะโค้ดดิ้งโดยทั้งสองหลักสูตรได้รับการสนับสนุนจาก EEC “นอกจากนี้ทีมวิจัยกำลังดำเนินงานร่วมกับหน่วยงานด้านการศึกษาของประเทศไทย เช่น สำนักการศึกษา กรุงเทพมหานคร, สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (สสวท.) ในการนำเทคโนโลยีนี้ไปประยุกต์ใช้เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการสอนและการเรียนให้แก่ครู อาจารย์ นักเรียน และนักศึกษาไทย โดยทีมวิจัยคาดหวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะได้รับการสนับสนุนด้านการขยายผล เพื่อให้เกิดประโยชน์ต่อการเรียนรู้ของเด็กและเยาวชนไทยมากที่สุด” ดร.เสาวลักษณ์ กล่าวทิ้งท้าย สำหรับผู้ที่สนใจเทคโนโลยีนี้ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่อีเมล ae@nectec.or.th   เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ภาพประกอบโดย ภัทรา สัปปินันทน์ และ Shutterstock

  1) เกี่ยวกับอะไร ? เทคโนโลยี AI โดยเฉพาะด้าน computer vision เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่น่าจับตาว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่อุตสาหกรรมต่าง ๆ ในอนาคต เพราะนอกจากจะช่วยลดเวลาการทำงานได้แล้ว ยังช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในภาพรวมได้เป็นอย่างดีด้วย โดยฟังก์ชันหลัก 3 ประเภทที่ได้รับความนิยมในการใช้งาน คือ image classification หรือการจำแนกประเภทวัตถุในภาพ object detection หรือการตรวจจับตำแหน่งวัตถุในภาพ และ image segmentation หรือการระบุพื้นที่วัตถุภายในภาพ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา NomadML (โนแมดเอ็มแอล) แพลตฟอร์มผลิตโมเดล AI ฟังก์ชัน computer vision (ทั้ง 3 ฟังก์ชันหลัก) ในรูปแบบที่ใช้งานง่าย วิธีเทรนไม่ซับซ้อน ที่สำคัญไม่ต้องเขียนโค้ด เหมาะทั้งการใช้ทดสอบระบบหรือ Proof of Concept (PoC) และการผลิตโมเดล AI เพื่อใช้งานจริง โดยแพลตฟอร์มนี้ได้รับการสนับสนุนทุนวิจัยจาก AI for Thai Platform และโครงการยกระดับแพลตฟอร์มการบริหารจัดการข้อมูลทางการแพทย์ภายใต้ Medical AI Consortium   2) ดีอย่างไร ? การใช้งาน NomadML ทำได้ง่าย เพียง 3 ขั้นตอนหลัก ขั้นตอนแรกคือการนำชุดข้อมูลภาพที่ผ่านการแยกประเภทแล้วเข้าสู่ระบบ ขั้นที่สองปรับฟังก์ชันหรือพารามิเตอร์สำหรับประมวลผลหรือเลือกใช้ NomadML-Auto ฟังก์ชันปรับแต่งอัตโนมัติที่วิจัยและพัฒนาให้มีความแม่นยำสูงเสมือนผู้เชี่ยวชาญเป็นผู้ปรับแต่งให้ โดยหลังจากปรับแต่งเสร็จแล้วให้คลิกปุ่มเริ่มเทรนโมเดล เพื่อให้ระบบประมวลผลสร้างโมเดล AI ขั้นตอนสุดท้ายคือการตรวจสอบความแม่นยำของโมเดลว่าวิเคราะห์ได้มีประสิทธิภาพเพียงไร หากผลลัพธ์เป็นที่พึงพอใจก็โหลดโมเดลไปใช้งานจริงได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่าย ผู้ที่สนใจใช้งานแพลตฟอร์มนี้แต่ไม่มีพื้นฐานด้านการเทรนโมเดล AI มาก่อน สามารถเรียนรู้วิธีการใช้งานด้วยตัวเองได้จากคู่มือที่ทีมวิจัยจัดเตรียมไว้ให้ ส่วนโปรแกรมเมอร์ วิศวกรซอฟต์แวร์ หรือ SI (System Integrator) แพลตฟอร์ม NomadML จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเรื่องการช่วยลดเวลาการทำงาน ทำให้มีเวลาทำ PoC หลายรูปแบบมากขึ้น และทำให้ได้โมเดล AI ที่ตอบโจทย์การใช้งานในเวลาอันรวดเร็ว   3) ตอบโจทย์อะไร ? NomadML เป็นเทคโนโลยีเพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง รวมถึงช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการพัฒนาโมเดล AI ที่แต่เดิมต้องใช้เวลาผลิตนานและมีค่าใช้จ่ายสูง ปัจจุบันเริ่มทดลองใช้งาน NomadML แล้วในหลายอุตสาหกรรม เช่น อุตสาหกรรมผลิตชิ้นส่วนเหล็กใช้ผลิตโมเดล AI เพื่อตรวจสอบคุณภาพสินค้าว่ามีตำหนิหรือไม่ อุตสาหกรรมอาหารแช่งแข็งใช้ผลิตโมเดล AI เพื่อตรวจสอบขนาดและรูปทรงของสินค้า อุตสาหกรรมการแพทย์ใช้ผลิตโมเดล AI เพื่อวิเคราะห์หารอยโรคจากฟิล์มรังสีเอกซ์   4) สถานะของเทคโนโลยี ? ปัจจุบันแพลตฟอร์ม NomadML เปิดให้ทดสอบใช้งานระบบแล้ว ผู้ที่สนใจใช้บริการได้ที่ www.nomadml.in.th โดยหลังจากเสร็จสิ้นการทดสอบระบบ ทีมวิจัยจะเปิดให้ใช้งาน 2 รูปแบบ คือ แบบไม่เสียค่าใช้จ่ายสำหรับบุคคลทั่วไปและแบบเสียค่าบริการรายปี โดยสมาชิกจะได้รับพื้นที่สำหรับจัดเก็บข้อมูล ระยะเวลาการเก็บรักษาข้อมูลในระบบ และระยะเวลาการทำงานต่อครั้งมากกว่าบุคคลทั่วไป รวมถึงไม่ต้องรอคิวการใช้ระบบร่วมกับผู้ใช้งานทั่วไปด้วย     รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานวิจัย :  ‘NomadML’ แพลตฟอร์มเทรน AI เทรนง่าย ไม่ต้องเขียนโคด   เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์

  รู้หรือไม่ ทุกวันนี้นอกจากคนรุ่นใหม่จะต้องรู้เท่าทันเทคโนโลยี AI และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพแล้ว การเรียนรู้วิธีสร้างโมเดล AI เพื่อประมวลผลข้อมูลก็ขยับเข้ามาเป็นหนึ่งในหลักสูตรการเรียนรู้ขั้นพื้นฐานของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายหรือเทียบเท่าของประเทศไทยแล้วด้วย เพราะการที่เยาวชนมีทักษะความรู้ด้านนี้ไม่เพียงเป็นประโยชน์ต่อการศึกษาเฉพาะทางในระดับชั้นที่สูงขึ้น แต่ยังช่วยฝึกทักษะการคิดวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ ฝึกประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเพื่อยกระดับการทำงานหรือการแก้ไขปัญหา และยังเป็นการพัฒนาทักษะความคิดสร้างสรรค์ ซึ่งทักษะเหล่านี้ล้วนจำเป็นต่อการทำงานในทุกสายอาชีพและการใช้ชีวิต กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา ‘KidBright μAI (คิดไบรท์ ไมโครเอไอ)’ แพลตฟอร์มสำหรับให้เยาวชนใช้ฝึกเขียนโค้ด สร้างโมเดล AI  และอุปกรณ์ AIoT (Artificial Intelligence of Things) แบบครบจบในแพลตฟอร์มเดียว เพื่อการเรียนรู้ที่เป็นระบบ ง่าย และสนุก   ‘KidBright μAI’ เรียนรู้วิธีสร้างโมเดล AI และอุปกรณ์ AIoT อย่างเป็นระบบ [caption id="attachment_63477" align="aligncenter" width="750"] ดร.เสาวลักษณ์ แก้วกำเนิด หัวหน้าทีมวิจัยเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา เนคเทค สวทช.[/caption] ดร.เสาวลักษณ์ แก้วกำเนิด หัวหน้าทีมวิจัยเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา กลุ่มวิจัยการสื่อสารและเครือข่าย เนคเทค สวทช. อธิบายว่า แพลตฟอร์ม KidBright μAI ประกอบด้วยสองส่วนหลัก ส่วนแรกคือบอร์ดสมองกลฝังตัวทำหน้าที่เป็นอุปกรณ์ AIoT และส่วนที่สองคือเว็บแอปพลิเคชัน KidBright μAI IDE โดยตัวบอร์ดจะมาพร้อมอุปกรณ์รับสัญญาณภาพและเสียง ตัวรับสัญญาณไวไฟ อุปกรณ์แสดงผลข้อมูลอย่างจอและลำโพง และพอร์ตสำหรับต่อเซนเซอร์จากภายนอก โดยผู้เรียนจะใช้งานบอร์ดตัวนี้ร่วมกันเว็บแอปพลิเคชัน KidBright μAI IDE ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันสำหรับสร้างโมเดล AI และเขียนโค้ดเพื่อสั่งการทำงาน ปัจจุบัน KidBright μAI IDE ใช้สร้างโมเดล AI ได้ 3 ประเภท คือ ‘image classification’ จำแนกประเภทวัตถุภายในภาพ ‘object detection’ ระบุตำแหน่งวัตถุภาพในภาพ และ ‘voice classification’ ระบุคำสั่งเสียง ซึ่งโมเดลเหล่านี้ล้วนมีการใช้ประโยชน์ในหลายอุตสาหกรรม เช่น สมาร์ตโฟน ยานยนต์ การแพทย์ รวมถึงนำไปใช้ควบคุมสายการผลิตในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ด้วย     “การฝึกสร้างโมเดล AI ด้วย KidBright μAI IDE ทำได้ง่ายเพียง 3 ขั้นตอน ขั้นตอนแรกให้จัดเก็บข้อมูลภาพหรือเสียง ด้วยกล้องและไมโครโฟนที่ติดมากับบอร์ด KidBright μAI หรืออุปกรณ์อื่น ๆ ที่ผู้เรียนมี ขั้นตอนที่สองติดป้ายกำกับเพื่อระบุประเภทของข้อมูล ขั้นตอนที่สามกดสั่งการให้ระบบเทรน AI แบบอัตโนมัติ เพียงเท่านี้ก็จะได้โมเดล AI มาใช้งานแล้ว หลังจากนั้นผู้เรียนสามารถนำโมเดลไปประยุกต์ใช้สั่งการทำงานบอร์ด KidBright μAI ได้โดยการเขียนโค้ดด้วยชุดคำสั่งแบบบล็อก (Blockly) เพื่อให้บอร์ดประมวลผลและทำงานตามที่กำหนด เช่น หากผู้เรียนเทรนให้โมเดล AI แยกวัตถุในภาพว่าเป็นสุนัขหรือแมว ก็อาจนำไปเขียนโค้ดสั่งการทำงานต่อว่าหากกล้องของบอร์ดจับภาพสุนัขได้ให้เล่นเสียงโฮ่งเลียนแบบเสียงสุนัขออกมาทางลำโพง แต่หากจับภาพแมวได้ให้เล่นเสียงเหมียวแทน”     จุดเด่นของแพลตฟอร์ม KidBright μAI คือ ผู้เรียนจะได้เรียนรู้กระบวนการผลิตโมเดล AI และเขียนโค้ดเพื่อสั่งการทำงานอุปกรณ์ AIoT แบบครบทุกขั้นตอนด้วยแพลตฟอร์มเดียว ทำให้เกิดการเรียนรู้ที่เป็นระบบและต่อเนื่อง ใช้เวลาในการเรียนรู้สั้น ที่สำคัญคือช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในภาพรวมให้แก่สถาบันการศึกษาหรือผู้ปกครองได้เป็นอย่างดี ทั้งนี้หากผู้เรียนไม่มีบอร์ด KidBright μAI ก็สามารถเข้าถึงการเรียนรู้ทุกขั้นตอนได้ผ่านเว็บแอปพลิเคชัน KidBright AI ซึ่งภายในแอปพลิเคชันจะมีระบบจำลองสถานการณ์ (simulation) ที่มีหุ่นยนต์ ‘น้องขนมชั้น’ รอรับคำสั่งและแสดงผลให้ผู้เรียนได้เห็น ทดแทนการแสดงผลโดยบอร์ด KidBright μAI ทั้งนี้เพื่อให้เยาวชนไทยเข้าถึงโอกาสการเรียนรู้เทคโนโลยีแห่งอนาคตได้อย่างทั่วถึง   [caption id="attachment_63478" align="aligncenter" width="750"] บอร์ด KidBright μAI[/caption] รวมพลสร้างคนรุ่นใหม่เชี่ยวชาญ AI ดร.เสาวลักษณ์ เล่าว่า ตลอด 7 ปีที่ผ่านมาตั้งแต่เริ่มดำเนินโครงการ KidBright (เทคโนโลยี KidBright Coding และ KidBright μAI) ทีมวิจัยและพันธมิตรได้ถ่ายทอดองค์ความรู้เรื่องการจัดกระบวนการสอนให้แก่ครูและอาจารย์ไปแล้วมากกว่า 10,000 คน จากมากกว่า 7,000 สถาบันการศึกษาทั่วประเทศ และมีนักเรียนเข้าใช้งานแพลตฟอร์มแล้วมากกว่า 1 ล้านครั้ง ตัวอย่างการนำ KidBright μAI ไปใช้จัดกิจกรรมให้แก่เยาวชน เช่น ในงานรวมพลคน KidBright ที่ผ่านมาได้จัดการแข่งขันให้เยาวชนพัฒนาโมเดล AI และเขียนโค้ดเพื่อสร้างระบบอัตโนมัติที่มีส่วนประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ การจัดกิจกรรมครั้งนั้นมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เยาวชนได้ฝึกฝนเพิ่มพูนทักษะการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AIoT ในการแก้ไขปัญหาโจทย์จริง ภายใต้บรรยากาศการเรียนรู้ที่สนุกสนานและเป็นกันเอง และได้แลกเปลี่ยนเรียนรู้เทคนิคต่าง ๆ ร่วมกันกับเพื่อนและอาจารย์จากต่างสถาบันการศึกษา ​รวมถึงนักวิจัยผู้พัฒนาเทคโนโลยี เพื่อให้เกิดสังคมแห่งการเรียนรู้ที่มีคุณภาพ     “การที่แพลตฟอร์ม KidBright ขยายผลได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วเป็นผลมาจากการได้รับความร่วมมือและการสนับสนุนจากทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคสังคมมาโดยตลอด ทั้งด้านการพัฒนาหลักสูตรการศึกษาและการจัดอบรม การรับถ่ายทอดเทคโนโลยีการผลิตบอร์ด KidBright μAI เพื่อให้ผลิตและจำหน่ายอุปกรณ์ได้ทันความต้องการของทั้งครู อาจารย์ และนักเรียนจากทั่วประเทศ นอกจากนี้ยังมีเมกเกอร์ภายในประเทศไทยและบุคลากรจากสถานบันการศึกษาต่าง ๆ ร่วมนำ open source ของแพลตฟอร์มไปใช้พัฒนาฟังก์ชันเสริม เพื่อให้เยาวชนได้มีเครื่องมือสำหรับเรียนรู้และพัฒนาระบบอัตโนมัติที่มีฟังก์ชันการทำงานหลากหลายมากยิ่งขึ้นด้วย นอกจากนี้อีกส่วนที่ขาดไม่ได้เลยคือการสนับสนุนงบประมาณในการขับเคลื่อนกิจกรรม เพื่อให้โอกาสทางการเรียนรู้ไม่จำกัดอยู่เพียงผู้ที่มีความพร้อมเท่านั้น” ดร.เสาวลักษณ์ กล่าวทิ้งท้าย     แพลตฟอร์ม KidBright คือหนึ่งในตัวอย่างสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อสนับสนุนการสร้างรากฐานของประเทศ เพราะการที่เยาวชนได้เรียนรู้เทคโนโลยีแห่งอนาคตอย่างเป็นระบบตั้งแต่ต้น จะช่วยให้พวกเขาต่อยอดการเรียนรู้สู่ช่วงชั้นที่สูงขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ถือเป็นการลงทุนที่จะออกดอกออกผลต่อไปในระยะยาว และทำให้ประเทศไทยมีความพร้อมด้านบุคลากรซึ่งเป็นแต้มต่อสำคัญของการแข่งขันในเวทีโลก สำหรับผู้ที่สนใจเกี่ยวกับเทคโนโลยีดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ www.kid-bright.org   ผู้ให้การสนับสนุนการขับเคลื่อนแพลตฟอร์ม KidBright μAI กระทรวงศึกษาธิการ สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (สสวท.) สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน (สพฐ.) และมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) สนับสนุนด้านการพัฒนาหลักสูตรการเรียนรู้และการจัดอบรม หน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคนและทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษาการวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.) กองทุนวิจัยและพัฒนากิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคม เพื่อประโยชน์สาธารณะ (กทปส.) กองทุนพัฒนาเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) และธนาคารกรุงเทพ สนับสนุนงบประมาณเพื่อขยายผลการใช้งานแพลตฟอร์มให้เกิดการใช้ประโยชน์สูงสุด เมกเกอร์ภายในประเทศไทย เช่น เชียงใหม่เมกเกอร์ ขอนแก่นเมกเกอร์ สมาคมเมกเกอร์ประเทศไทย รวมไปถึงมหาวิทยาลัยเครือข่าย เช่น มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ (ภาคเหนือ) มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ภาคกลาง) มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี (ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ) มหาวิทยาลัยศิลปากร (ภาคตะวันตก) มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ (ภาคใต้) ร่วมนำ open source ของแพลตฟอร์มไปพัฒนาฟังก์ชันเสริมใหม่ ๆ เพื่อให้เยาวชนมีเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้และนำไปใช้พัฒนาระบบอัตโนมัติที่มีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายมากยิ่งขึ้น และสนับสนุนการขยายผลการใช้งานแพลตฟอร์มเพื่อประโยชน์ด้านการศึกษาของเยาวชนไทยทั่วประเทศ ครูและอาจารย์พันธมิตรจากสถาบันการศึกษาทั่วประเทศ สนับสนุนการนำแพลตฟอร์มไปใช้จัดการเรียนการสอนให้แก่นักเรียนในสังกัด และช่วยพัฒนาสื่อการเรียนรู้ทั้งวิธีการใช้งานแพลตฟอร์ม เทคนิคการสร้างโมเดล AI และเทคนิคการเขียนโค้ดเพื่อสั่งการอุปกรณ์ AIoT สำหรับเผยแพร่ผ่านช่องทางออนไลน์ เพื่อให้คนในชุมชนได้ศึกษาและแลกเปลี่ยนเรียนรู้ร่วมกัน บริษัทอินโนเวตีฟ เอ็กเพอริเมนต์ จำกัด สนับสนุนผ่านการรับถ่ายทอดเทคโนโลยีเพื่อผลิตบอร์ด KidBright Coding และ KidBright μAI จำหน่ายภายใต้แบรนด์ INEX เพื่อให้ผู้ที่สนใจใช้งานเข้าถึงเทคโนโลยีได้สะดวกยิ่งขึ้น   เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ภาพประกอบโดย เนคเทค สวทช. และ ภัทรา สัปปินันทน์

  ปัจจุบันประเทศไทยกำลังเผชิญกับความท้าทายด้านระบบสุขภาพ โดยเฉพาะปัญหาความแออัดในโรงพยาบาลและหน่วยบริการสาธารณสุข เนื่องมาจากจำนวนผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้นและทรัพยากรที่มีอยู่จำกัด ส่งผลให้จำนวนผู้เข้ารับบริการล้นโรงพยาบาล คนไข้ต้องรอคิวนานกว่าจะได้ตรวจรักษา บุคลากรทางการแพทย์มีเวลาดูแลผู้ป่วยน้อยลงและเหนื่อยล้าจากภาระงานที่มากเกินกว่าจะรองรับได้ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) วิจัยพัฒนาแพลตฟอร์มบริการทางการแพทย์เอเม็ด หรือ  A-MED Care Platform ระบบหลังบ้านให้บริการเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาล ช่วยสนับสนุนการทำงานของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) และหน่วยงานด้านสาธารณสุขในประเทศ เพื่อให้ประชาชนผู้มีสิทธิบัตรทองเข้าถึงบริการสาธารณสุขได้อย่างทั่วถึงและมีประสิทธิภาพผ่านโครงการ "30 บาทรักษาทุกที่"   [caption id="attachment_64192" align="aligncenter" width="750"] ศาสตราจารย์ ดร. ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พร้อมด้วย ดร.กิตติ วงศ์ถาวราวัฒน์ ผู้อำนวยการกลุ่มนวัตกรรมแพลตฟอร์มดิจิทัลสุขภาพการแพทย์ สวทช. และผู้บริหาร สวทช. เข้าร่วมพิธีเปิดงาน “30 บาท รักษาทุกที่ เพื่อคนไทยสุขภาพดีถ้วนหน้า กรุงเทพมหานคร” เมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา[/caption]   ดร.กิตติ วงศ์ถาวราวัฒน์ หัวหน้ากลุ่มนวัตกรรมแพลตฟอร์มดิจิทัลสุขภาพและการแพทย์ สวทช. กล่าวว่า สวทช.ให้ความสำคัญกับงานวิจัยด้านการแพทย์และสุขภาพมาอย่างต่อเนื่อง โดยในช่วงสถานการณ์โควิดทีมวิจัยได้พัฒนาแพลตฟอร์มบริการการแพทย์ทางไกล หรือ A-MED Telehealth ซึ่งมีการนำไปใช้ดูแลผู้ป่วยโควิดที่แยกกักตัวที่บ้านในลักษณะโรงพยาบาลเสมือน เพื่อบรรเทาปัญหาคนไข้ล้นโรงพยาบาลในช่วงวิกฤตการระบาดของโรคโควิด-19 ต่อมาได้ร่วมกับสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) พัฒนาต่อยอดเป็นระบบที่ดูแลข้อมูลการเบิกจ่ายในโครงการ "เจอ แจก จบ" เพื่อดูแลผู้ป่วยโควิดที่มีสิทธิบัตรทองและมีอาการไม่รุนแรงสามารถรับยารักษาจากร้านยาใกล้บ้านที่เข้าร่วมโครงการ ล่าสุดในปี 2567 สปสช.ได้ขับเคลื่อนโครงการ "30 บาทรักษาทุกที่" เพื่อยกระดับการดูแลผู้ป่วยสิทธิบัตรทองให้เข้าถึงบริการทางการแพทย์ได้อย่างทั่วถึงและลดปัญหาความแออัดในโรงพยาบาล โดย สวทช.ได้มีส่วนร่วมในการเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพจากแพลตฟอร์มกลุ่ม AMED Care ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มหลังบ้านในการให้บริการการเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาลแก่หน่วยบริการหรือสถานพยาบาลที่เข้าร่วมโครงการ 30 บาทรักษาทุกที่ ทั้งในกรุงเทพมหานครและจังหวัดต่าง ๆ ทั่วประเทศ   [caption id="attachment_64194" align="aligncenter" width="561"] ดร.กิตติ วงศ์ถาวราวัฒน์ หัวหน้ากลุ่มนวัตกรรมแพลตฟอร์มดิจิทัลสุขภาพและการแพทย์ สวทช.[/caption]   "A-MED Care เป็นแพลตฟอร์มที่ สวทช.พัฒนาขึ้นเพื่อสนับสนุนการทำงานของหน่วยบริการนวัตกรรมบริการสาธารณสุขวิถีใหม่ ที่ สปสช. ร่วมกับสภาวิชาชีพด้านการแพทย์และสาธารณสุขภายใต้นโยบาย 30 บาทรักษาทุกที่ ซึ่งมีหน่วยบริการนวัตกรรมฯ รวม 7 ประเภทด้วยกัน ซึ่งนับว่าเป็นนวัตกรรมอย่างแท้จริงเพราะมีสถานพยาบาลเอกชนและคลินิกเอกชนเข้ามาร่วมให้บริการประชาชนผู้มีสิทธิบัตรทองด้วย โดยแพลตฟอร์ม A-MED Care เป็นระบบหลังบ้านที่ช่วยสนับสนุนหน่วยนวัตกรรมฯ ในการให้บริการคนไข้และจัดทำข้อมูลการเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาลตามสิทธิบัตรทอง ปัจจุบันได้นำแพลตฟอร์ม A-MED Care ไปใช้กับหน่วยบริการนวัตกรรมฯ แล้ว 4 ประเภท ได้แก่ ร้านยาคุณภาพ คลินิกพยาบาล คลินิกเวชกรรม และคลินิกแพทย์แผนไทย และเร็ว ๆ นี้จะขยายการใช้งานไปยังหน่วยบริการนวัตกรรมฯ ที่เหลือให้ครอบคลุมทุกประเภท" ดร.กิตติ กล่าว     ทั้งนี้ แพลตฟอร์มกลุ่ม A-MED Care ประกอบด้วย 5 แพลตฟอร์ม ได้แก่         1. A-MED Care Pharma แพลตฟอร์มบริหารจัดการการเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาลตามสิทธิบัตรทองของร้านยา ช่วยให้ประชาชนที่มีสิทธิบัตรทอง และมีอาการเจ็บป่วยเล็กน้อย 32 อาการ รับยาได้ที่ร้านขายยาที่มีสัญลักษณ์ “ร้านยาคุณภาพของฉัน” โดยไม่มีค่าใช้จ่าย         2. A-MED Care for Nurse Clinics แพลตฟอร์มกลางสำหรับหน่วยบริการปฐมภูมิ ที่มีสัญญลักษณ์ คลินิกพยาบาลชุมชนอบอุ่น มุ่งเน้นให้บริการสร้างเสริมสุขภาพป้องกันโรค การพยาบาลพื้นฐาน และตรวจรักษาโรคเบื้องต้นแก่ผู้ป่วยสิทธิบัตรทอง ซึ่งครอบคลุม 10 กลุ่มโรคทั่วไป โดยไม่มีค่าใช้จ่าย             3. A-MED Care for Medicine CLINIC แพลตฟอร์มกลางสำหรับหน่วยบริการปฐมภูมิ ที่มีสัญลักษณ์ คลินิกเวชกรรมชุมชนอบอุ่น ช่วยเพิ่มทางเลือกให้ประชาชนที่มีสิทธิบัตรทองเข้ารับการตรวจรักษาโรคทั่วไป โดยไม่มีค่าใช้จ่าย         4. A-MED Care for Thai Traditional Medical Clinics แพลตฟอร์มกลางสำหรับคลินิกแพทย์แผนไทย ที่มีสัญลักษณ์ คลินิกแพทย์แผนไทยชุมชนอบอุ่น ให้บริการผู้มีสิทธิบัตรทองรักษาอาการเจ็บป่วยด้วยการนวด ประคบ หรืออบสมุนไพร ตามมาตรฐานการแพทย์แผนไทยและการแพทย์แผนไทยประยุกต์ ช่วยเพิ่มโอกาสให้ผู้ป่วยเข้าถึงบริการฟื้นฟูสมรรถภาพ และกลับมามีคุณภาพชีวิตที่ดีมากขึ้น             5. A-MED Care Home Ward แพลตฟอร์มที่พัฒนาต่อยอดจากระบบ A-MED Telehealth โดยร่วมกับสำนักการแพทย์ดิจิทัล กรมการแพทย์ สำนักสนับสนุนระบบปฐมภูมิ (สสป.) และ สปสช. สำหรับให้บริการดูแลรักษาผู้ป่วยในต่อเนื่องที่บ้าน ครอบคลุมโรคทางกาย 7 กลุ่ม โรคทางจิต และการบำบัดสารเสพติด 3 กลุ่ม ช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาอย่างมีคุณภาพ และลดอัตราการครองเตียงในโรงพยาบาล   [caption id="attachment_64191" align="aligncenter" width="750"] ศาสตราจารย์ ดร. ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พร้อมด้วย ดร.กิตติ วงศ์ถาวราวัฒน์ ผู้อำนวยการกลุ่มนวัตกรรมแพลตฟอร์มดิจิทัลสุขภาพการแพทย์ สวทช. และผู้บริหาร สวทช. เข้าร่วมพิธีเปิดงาน “30 บาท รักษาทุกที่ เพื่อคนไทยสุขภาพดีถ้วนหน้า กรุงเทพมหานคร” เมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา[/caption]   การพัฒนาแพลตฟอร์มดิจิทัลเพื่อสุขภาพให้เป็นระบบหลังบ้านสำหรับการเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาลตามสิทธิบัตรทอง ถือเป็นก้าวสำคัญของการนำนวัตกรรมดิจิทัลมาใช้เพื่อยกระดับบริการสาธารณสุขของไทยให้มีความทันสมัย เพิ่มความสะดวกให้ประชาชนผู้ใช้บริการ ลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการเดินทาง ลดความแออัดในโรงพยาบาล และสร้างความมั่นคงในระบบหลักประกันสุขภาพแห่งชาติอย่างยั่งยืน   เรียบเรียงโดย วีณา ยศวังใจ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ฉัตรทิพย์ สุริยะ ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่ สวทช., วัชราภรณ์ สนทนา ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. ภาพประกอบโดย ชัชวาลย์ โบสุวรรณ ฝ่ายประชาสัมพันธ์ สวทช.

  ประเทศไทยเป็นผู้ผลิตปาล์มน้ำมันรายใหญ่ของโลก โดยผลผลิตส่วนใหญ่ป้อนเข้าสู่อุตสาหกรรมอาหารและพลังงานทดแทน แต่ทุกวันนี้เกษตรกรไทยกำลังเผชิญกับปัญหาปาล์มน้ำมันล้นตลาด ภาครัฐจึงเร่งหาทางออกด้วยการส่งเสริมการสร้างมูลค่าเพิ่มให้ปาล์มน้ำมันและผลักดันอุตสาหกรรมโอเลโอเคมีมูลค่าสูง ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมใหม่ที่น่าจับตามองและมีโอกาสเติบโตอย่างมากในอนาคต เนื่องจากผลิตภัณฑ์โอเลโอเคมีเป็นที่ต้องการสูงในตลาดโลกและยังเป็นอุตสาหกรรมที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม สอดคล้องกับทิศทางการพัฒนาเศรษฐกิจโลกในปัจจุบันที่มุ่งเน้นการพัฒนาอย่างยั่งยืน กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีพลังงานแห่งชาติ (เอ็นเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนาเทคโนโลยีการผลิตน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพจากปาล์มน้ำมัน (biolubricant base oil) เพื่อทดแทนการนำเข้าน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานจากปิโตรเลียม เป็นการยกระดับอุตสาหกรรมปาล์มน้ำมันพร้อมทั้งขับเคลื่อนอุตสาหกรรมโอเลโอเคมีมูลค่าสูงของประเทศตามนโยบายของรัฐบาลที่มุ่งส่งเสริมการพัฒนาผลิตภัณฑ์โอเลโอเคมีเป้าหมายรวม 8 ผลิตภัณฑ์ หนึ่งในนั้นคือผลิตภัณฑ์สารหล่อลื่นพื้นฐาน (base oil) หรือน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานเพิ่มเติมสารเติมแต่งเพื่อการเป็นผลิตภัณฑ์น้ำมันหล่อลื่นเฉพาะทาง ซึ่งปัจจุบันตลาดโลกมีความต้องการน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานมากถึง 14 ล้านตันต่อปี และน้ำมันหล่อลื่นและจาระบี 36 ล้านตันต่อปี (ข้อมูลจาก สำนักงานเศรษฐกิจอุตสาหกรรม, 2564)   [caption id="attachment_63918" align="aligncenter" width="750"] ดร.พรประภา พิทักษ์จักรพิภพ นักวิจัยเอ็นเทค สวทช.[/caption]   ดร.พรประภา พิทักษ์จักรพิภพ นักวิจัย ทีมวิจัยเทคโนโลยีเชื้อเพลิงสะอาดและเคมีขั้นสูง เอ็นเทค สวทช. ให้ข้อมูลว่า ปัจจุบัน น้ำมันหล่อลื่นส่วนใหญ่ผลิตจากการกลั่นน้ำมันปิโตรเลียมซึ่งเป็นแหล่งพลังงานที่ไม่หมุนเวียนและส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม โดยประกอบด้วยน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานประมาณร้อยละ 90 และอีกร้อยละ 10 เป็นสารเติมแต่งเพื่อปรับคุณสมบัติให้เหมาะสมต่อประเภทการใช้งาน อย่างไรก็ตาม การนำน้ำมันปาล์มมาใช้เป็นน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพมีข้อเสียคือน้ำมันปาล์มมีสภาพกึ่งแข็งกึ่งเหลวที่อุณหภูมิห้อง และมีเสถียรภาพต่ำ ดังนั้นทีมวิจัยจึงพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพจากน้ำมันปาล์มเป็นวัตถุดิบ โดยผ่านกระบวนการสังเคราะห์เพื่อปรับโครงสร้างทางเคมี ให้มีคุณสมบัติด้านการไหลเทที่ดีขึ้น คือไม่เกิดการแข็งตัวในช่วงอุณหภูมิที่ใช้งาน และมีเสถียรภาพสูงขึ้น ทำให้ทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพและเคมี   [caption id="attachment_63920" align="aligncenter" width="750"] น้ำมันปาล์ม วัตถุดิบผลิตน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพ[/caption]   “น้ำมันปาล์มรีไฟน์ที่กลั่นได้จากน้ำมันปาล์มดิบมีจุดไหลเทประมาณ 23 องศาเซลเซียส แต่เมื่อผ่านกระบวนการดัดแปลงโครงสร้างทางเคมีแล้วจะมีจุดไหลเทที่ต่ำลง ทีมวิจัยจึงได้พัฒนาเทคโนโลยีการผลิตจนได้น้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพที่มีจุดไหลเทลดต่ำลงเท่ากับ -33 ถึง -9 องศาเซลเซียส นำไปใช้เป็นน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพได้โดยไม่เกิดปัญหาการแข็งตัวที่อุณหภูมิต่ำ นอกจากนี้น้ำมันจากพืชยังมีโครงสร้างที่เสื่อมสภาพได้ง่ายเมื่อเจอปฏิกิริยาออกซิเดชันและความร้อน แต่เมื่อนำมาผ่านการแปลงโครงสร้างทางเคมีแล้ว ทำให้มีเสถียรภาพต่อปฏิกิริยาออกซิเดชันและความร้อนสูงขึ้นมากกว่าน้ำมันจากพืชทั่วไปถึง 4 เท่า” ทั้งนี้ทีมวิจัยได้ทดสอบประสิทธิภาพการใช้งานตามมาตรฐานเดียวกับน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานจากปิโตรเลียม เพื่อเปรียบเทียบสภาวะแวดล้อมที่ใกล้เคียงกับการใช้งานจริง ซึ่งผลการทดสอบพบว่าน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพที่ได้มีคุณสมบัติด้านการหล่อลื่นที่ดีกว่าน้ำมันจากปิโตรเลียม ค่าดัชนีความหนืดสูง มีเสถียรภาพดีกว่าน้ำมันจากพืช และมีจุดไหลเทต่ำเทียบเท่ากับน้ำมันจากปิโตรเลียม   [caption id="attachment_63921" align="aligncenter" width="750"] ต้นแบบผลิตภัณฑ์น้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพจากปาล์มน้ำมัน[/caption]   “เรายังต้องทดสอบน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพกับสารเติมแต่งทางการค้าต่าง ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานที่ผลิตจากปาล์มสามารถใช้สารเติมแต่งทางการค้าที่มีอยู่เดิมได้ โดยเราคำนึงถึงการผลิตน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ดังนั้นสารเติมแต่งที่เราเลือกนำมาใช้จึงเป็นสารกลุ่มที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพด้วย และในเฟสถัดไปทีมวิจัยตั้งเป้าที่จะร่วมมือกับภาคอุตสาหกรรม ร่วมวิจัยพัฒนายกระดับการผลิตสู่ระดับอุตสาหกรรมเพื่อให้เกิดการนำไปใช้งานจริง หากการพัฒนาประสบความสำเร็จ น้ำมันหล่อล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพจะเป็นอุตสาหกรรมโอเลโอเคมีใหม่ของไทย เพราะที่ผ่านมาประเทศไทยยังไม่มีอุตสาหกรรมประเภทนี้ และต้องพึ่งพาการนำเข้าน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานจากต่างประเทศ การผลิตเองภายในประเทศจะช่วยลดการนำเข้า เกิดการจ้างงาน และสร้างเสถียรภาพให้กับราคาปาล์มน้ำมันได้  ซึ่งเพียงแค่ผลิตจากวัตถุดิบจากภาคการเกษตรสำหรับใช้ในประเทศทดแทนการนำเข้าก็สามารถช่วยขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศได้ โดยผลิตภัณฑ์น้ำมันหล่อลื่นกลุ่มที่เราสนใจ ได้แก่ กลุ่มน้ำมันตัดกลึงโลหะ น้ำมันไฮดรอลิก น้ำมันเครื่อง และน้ำมันหล่อลื่นอุตสาหกรรมต่างๆ” ดร.พรประภา กล่าว   [caption id="attachment_63919" align="aligncenter" width="750"] คณะผู้วิจัย และ ดร. สุมิตรา จรสโรจน์กุล (ที่ 2 จากซ้าย) ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีพลังงานแห่งชาติ[/caption]   โครงการพัฒนาน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพจากน้ำมันปาล์มนี้ได้รับทุนสนับสนุนจากสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) และสำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน) (สวก.) เพื่อยกระดับอุตสาหกรรมปาล์มน้ำมันของประเทศให้มีมูลค่าสูงขึ้นและรักษาเสถียรภาพของราคาปาล์มน้ำมัน เป็นผลดีทั้งต่อภาคเกษตรกรรมและอุตสาหกรรมของประเทศในภาพรวม   [caption id="attachment_63922" align="aligncenter" width="750"] นักวิจัยเอ็นเทค สวทช. พัฒนาเทคโนโลยีการผลิตน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพเพื่อเพิ่มมูลค่าปาล์มน้ำมัน[/caption]   ปัญหาภาวะโลกร้อนที่เป็นผลมาจาการใช้น้ำมันปิโตรเลียมเป็นปัจจัยหนุนให้อุตสาหกรรมโอเลโอเคมีเติบโตและมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศไทยที่ผลิตพืชน้ำมันเป็นจำนวนมาก การนำพืชน้ำมันเหล่านี้มาแปรรูปเป็นผลิตภัณฑ์มูลค่าสูง ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มรายได้ให้แก่เกษตรกรเท่านั้น ยังเป็นการส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรมที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและการสร้างนวัตกรรมที่ช่วยขับเคลื่อนเศรษฐกิจให้เติบโตอย่างยั่งยืน ผู้ประกอบการหรืออุตสาหกรรมที่สนใจร่วมวิจัยพัฒนาเทคโนโลยีน้ำมันหล่อลื่นพื้นฐานชีวภาพจากปาล์มน้ำมัน ติดต่อได้ที่ ดร.พรประภา พิทักษ์จักรพิภพ เอ็นเทค สวทช. โทรศัพท์ 0 2564 6500 ต่อ 4690 หรืออีเมล pawnprapa.pit@entec.or.th   เรียบเรียงโดย วีณา ยศวังใจ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรกร กลิ่นหอม ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่ สวทช. ภาพประกอบโดย ฝ่ายประชาสัมพันธ์ สวทช.

  ปัจจุบันเริ่มมีการใช้งานระบบ cloud computing หรือการประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์อย่างแพร่หลาย เพราะนอกจากจะช่วยลดเวลาทำงานได้แล้ว ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่ายในภาพรวมของธุรกิจได้เป็นอย่างดีอีกด้วย อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีนี้ยังมีจุดอ่อนหนึ่งที่ค่อนข้างสร้างความกังวลใจให้แก่ผู้ใช้งาน คือ ‘ความปลอดภัยของข้อมูล’ เพราะหากเกิดข้อมูลรั่วไหลไม่ว่าด้วยสาเหตุใดก็ตาม ผลลัพธ์ที่ตามมาอาจเสียหายใหญ่หลวงถึงขั้นเสียเปรียบทางการแข่งขันหรือถูกดำเนินคดีได้ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พัฒนา ‘CYBLION (ไซบีเลียน)’ แพลตฟอร์มคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ส่งขึ้นไปประมวลผลบนคลาวด์ ด้วยเทคโนโลยี Fully Homomorphic Encryption (FHE) เพื่อให้คลาวด์ประมวลผลข้อมูลได้โดยไม่ต้องถอดรหัส ปิดช่องโหว่ความปลอดภัยของเทคโนโลยีการประมวลผลที่ใช้งานอยู่ทั่วไปในปัจจุบัน ทั้งนี้การวิจัยและพัฒนาได้รับทุนสนับสนุนจากกองทุนวิจัยและพัฒนากิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคม เพื่อประโยชน์สาธารณะ (กทปส.) สำนักงานคณะกรรมการกิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ (กสทช.)   CYBLION เพิ่มความปลอดภัย ไม่กลัวโดนแฮ็ก [caption id="attachment_62975" align="aligncenter" width="750"] ดร.กลิกา สุขสมบูรณ์ (กลาง) และทีมวิจัยความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ เนคเทค สวทช.[/caption] ดร.กลิกา สุขสมบูรณ์ ทีมวิจัยความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ กลุ่มวิจัยการสื่อสารและเครือข่าย เนคเทค สวทช. อธิบายว่า โดยทั่วไปก่อนจัดส่งข้อมูลไปประมวลผลบนคลาวด์จะมีการเข้ารหัส (encryption) เพื่อป้องกันการดักฟังข้อมูลระหว่างเส้นทางการส่ง เมื่อข้อมูลไปถึงคลาวด์แล้วคลาวด์จะถอดรหัสข้อมูลมาคำนวณ แล้วเข้ารหัสป้องกันอีกครั้งก่อนจัดส่งผลลัพธ์ให้เจ้าของข้อมูล จะเห็นได้ว่าด้วยวิธีการนี้แม้จะมีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลขณะจัดส่ง แต่ก็ยังคงมีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยขณะคลาวด์กำลังประมวลผล ซึ่งหากคลาวด์เกิดเหตุรั่วไหล โดนโจรกรรม หรือผู้ให้บริการคลาวด์นำข้อมูลไปใช้ประโยชน์โดยไม่ได้รับอนุญาต เจ้าของข้อมูลก็อาจได้รับความเดือดร้อนอย่างมหาศาล ดังที่เคยเกิดเหตุการณ์กับบริษัทในอุตสาหกรรมการเงิน การแพทย์ ผู้ผลิตอุปกรณ์ดิจิทัล รวมไปถึงการทหาร “เพื่อปิดช่องโหว่ดังกล่าว ทีมวิจัยได้พัฒนาแพลตฟอร์ม CYBLION ขึ้นด้วยเทคนิค FHE ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคโนโลยี Privacy-Enhancing Computation (PEC) เพื่อให้บริการแก่ผู้ประกอบการไทย กลไกการทำงานของ CYBLION คือ การเข้ารหัสแบบพิเศษที่ส่งข้อมูลไปประมวลบน PEC-Cloud ได้โดยไม่จำเป็นต้องถอดรหัสเพื่อคำนวณข้อมูล ผู้เดียวที่จะมีกุญแจถอดรหัสข้อมูลทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้วคือเจ้าของข้อมูลเท่านั้น ทำให้วิธีการนี้มีความปลอดภัยสูงกว่าเดิมมาก แม้เกิดเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลไม่ว่าด้วยสาเหตุใดก็ตาม ผู้ที่ได้รับข้อมูลไปจะไม่สามารถเปิดดูข้อมูลได้” ปัจจุบันทีมวิจัยเปิดให้ใช้งานระบบ CYBLION แบบไม่คิดค่าใช้จ่าย ระบบนี้เหมาะกับ SI (System Integrator) รวมถึงผู้ออกแบบและพัฒนาระบบ IoT (Internet of Things) และ IIoT (Industrial Internet of Things) ที่สนใจใช้งาน PEC-Cloud “ทีมวิจัยออกแบบระบบ CYBLION ให้ใช้งานง่ายทุกขั้นตอน โดยปรับแต่งฟังก์ชันการคำนวณ (โจทย์ที่ต้องการประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์) เป็นแบบการเชื่อมต่อโหนด (node) หรือไม่ต้องเขียนโคด ทำให้ผู้ใช้งานที่ไม่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโคดเพื่อการคำนวณผ่านคลาวด์มาก่อนสามารถเรียนรู้เพื่อใช้งานระบบนี้ได้” ดร.กลิกากล่าว     คลาวด์ปลอดภัยเอื้อเศรษฐกิจดิจิทัลเติบโต ดร.กลิกา อธิบายเสริมว่า การที่เทคโนโลยีคลาวด์มีความปลอดภัยมากยิ่งขึ้นจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัลของไทยโดยเฉพาะด้านธนาคารและการแพทย์ เพราะจะช่วยให้เกิดการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อการยกระดับการให้บริการ โดยยังคงรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่เป็นความลับ เช่น ในอนาคตสถานพยาบาลแต่ละแห่งอาจเข้าถึงประวัติการรักษาของผู้ป่วยที่เคยเข้ารักษาจากสถานพยาบาลอื่นได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้แพทย์วินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น นอกจากนี้ยังนำเทคโนโลยีรักษาความปลอดภัยของระบบคลาวด์ไปใช้สนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยี AI ด้านการแพทย์ประเภทต่าง ๆ เช่น  AI ช่วยวินิจฉัยโรคเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการรักษา ระบบแฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (digital twin in healthcare) ส่วนทางด้านอุตสาหกรรมการเงิน ตัวอย่างเด่นเช่นการที่แต่ละธนาคารแลกเปลี่ยนข้อมูลรูปแบบการโดนลอบโจรกรรมแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ธนาคารอื่น ๆ รู้เท่าทันและป้องกันภัยล่วงหน้าได้อย่างทันท่วงที     “อีกหนึ่งภาคส่วนของประเทศไทยที่จะได้รับประโยชน์อย่างยิ่งจากเทคโนโลยี PEC คือ อุตสาหกรรมการผลิตต่าง ๆ เพราะเทคโนโลยีนี้จะเอื้อให้ผู้ประกอบการระดับ SMEs ก้าวกระโดดจากอุตสาหกรรรม 2.0 ไป 4.0 ได้ง่ายขึ้น เพราะที่ผ่านมาแม้ผู้ประกอบการไทยส่วนใหญ่จะทราบแล้วว่าการก้าวสู่อุตสาหกรรม 4.0 หรือการนำระบบ IIoT มาใช้งานจะเป็นประโยชน์ทั้งด้านการลดเวลา ความสิ้นเปลือง และยังช่วยเพิ่มโอกาสทางธุรกิจจากการมีสายการผลิตที่มีคุณภาพ แต่ผู้ประกอบการส่วนใหญ่ยังขาดความเชื่อมั่นเรื่องความปลอดภัยของระบบคลาวด์ และขาดความพร้อมที่จะลงทุนเทคโนโลยีเซิร์ฟเวอร์เพื่อใช้ประมวลผลข้อมูลจากอุปกรณ์ IIoT ด้วยตัวเอง ผู้ประกอบการส่วนใหญ่จึงตัดสินใจชะลอการปรับเปลี่ยนเทคโนโลยี เพราะมองว่าแทนที่จะเกิดประโยชน์หากเกิดเหตุข้อมูลรั่วไหลอาจกลายเป็นภัยร้ายแรงต่อธุรกิจแทนได้ ดังนั้นระบบ PEC ที่ได้มาตรฐานในราคาค่าบริการที่จับต้องได้ จึงถือเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่จะสนับสนุนให้อุตสาหกรรมการผลิตไทยเติบโตได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว     “ณ ขณะนี้ นอกจากประเทศไทยที่มีการพัฒนาเทคโนโลยี PEC เป็นของตัวเองและกำลังอยู่ในช่วงทดสอบการให้บริการแล้ว หลายประเทศที่เป็นผู้นำเศรษฐกิจโลกก็เริ่มให้บริการเทคโนโลยี PEC อย่างเป็นรูปธรรมแล้วเช่นกัน เช่น Zama บริษัทสัญชาติฝรั่งเศสและ TripleBlind บริษัทสัญชาติอเมริกัน ที่ให้บริการเทคโนโลยี PEC แก่อุตสาหกรรมการแพทย์ การเงิน และอุตสาหกรรมการผลิต อีกหนึ่งตัวอย่างเด่น คือ Tune Insight บริษัทสัญชาติสวิตเซอร์แลนด์ที่ให้บริการเทคโนโลยี PEC ด้านระบบความมั่นคงไซเบอร์ (cybersecurity) เพิ่มเติมอีกด้านหนึ่งด้วย” แม้เทคโนโลยี PEC จะถือเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ยังมีการพัฒนาและใช้งานไม่แพร่หลายนัก แต่ด้วยแนวโน้มการให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีความปลอดภัยของระบบคลาวด์และข้อมูลดิจิทัลที่สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังที่หลายประเทศเริ่มมีการออกกฎหมายหรือนโยบายสนับสนุนแล้ว ทำให้คาดการณ์ได้ว่าเทคโนโลยี PEC จะก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการเติบโตของเศรษฐกิจดิจิทัลและภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ในไม่ช้า ดังนั้นการที่ประเทศไทยมีศักยภาพที่จะพัฒนาและให้บริการระบบเหล่านี้ด้วยตัวเอง จะเป็นหนึ่งในกลไกสนับสนุนสำคัญที่ทำให้คนไทยก้าวกระโดดสู่ยุคเศรษฐกิจดิจิทัลได้แบบไม่ตกขบวน สำหรับผู้ที่สนใจทดลองใช้งานแพลตฟอร์ม CYBLION ติดต่อสอบถามได้ที่คุณจิรัฐติกาล ทรัพย์สมบูรณ์ ฝ่ายพัฒนาเครือข่ายเชิงกลยุทธ์และประมวลผล เนคเทค สวทช. อีเมล business@nectec.or.th หรือเบอร์โทรศัพท์ 0 2564 6900 เรียบเรียงโดย ภัทรา สัปปินันทน์ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ภัทรา สัปปินันทน์

  วัน ๆ พันกว่าเรื่อง ! แล้วเรื่องไหนที่ชาว กทม. ให้ความสนใจมากที่สุด ปัญหาอะไรที่ประชาชนเห็นว่าสำคัญที่สุด และปัญหาใดได้รับการแก้ไขมากที่สุด Traffy Fondue รวบรวมสถิติให้ดูกันจะจะ พร้อมเปิดให้โหวตเรื่องที่คิดว่าสำคัญและอยากให้เจ้าหน้าที่เร่งแก้ไข เว็บไซต์ https://bangkok.traffy.in.th เพิ่มฟีเจอร์ "สถิติ" ฟีเจอร์ที่แสดงเรื่องที่มีสถานะ "ที่สุด" ในด้านต่าง ๆ จากการแก้ปัญหาของกรุงเทพมหานคร (กทม.) ในแพลตฟอร์ม Traffy Fondue โดยล่าสุดเปิดให้บริการดูข้อมูลสถิติได้ 7 ด้าน ประกอบด้วย เขตที่ประชาชนพอใจในการแก้ปัญหามากที่สุด เขตที่แก้ปัญหามากที่สุด (%) เรื่องยอดนิยมที่มียอดเข้าชมสูงสุด เรื่องประชาชนถูกใจสูงสุด เรื่องที่ประชาชนให้ความสำคัญสูงสุด เปิดเรื่องใหม่มากสุด (เรื่องแจ้งเดิมที่ปิดงานแล้วแต่ต้องการแจ้งใหม่อีกครั้ง) ปัญหาที่ได้รับการแก้ไขมากสุด ประชาชนสามารถดูสถิติย้อนหลังในแต่ละเดือนโดยเข้าไปที่เว็บไซต์ https://bangkok.traffy.in.th และกดเลือกไอคอน "สถิติ" จากนั้นกดเลือกหัวข้อเรื่องที่ต้องการดูสถิติ ระบบจะแสดงผลสถิติของเรื่องที่เลือกดู อยากรู้สถิติของเดือนไหนก็เลือกเดือนที่ต้องการได้ เขตไหนทำงานเร็ว แก้ปัญหาไว ถูกใจประชาชน หรือเรื่องไหนฮอตฮิตเป็นที่สนใจของประชาชน ไม่ต้องเดาอีกต่อไป เข้าไปดูที่ฟีเจอร์ "สถิติ" ได้เลย นอกจากนี้ หัวข้อ “เรื่องสำคัญสุด” ยังเปิดให้ประชาชนกด “โหวต” เพื่อให้ความสำคัญกับปัญหานั้น ปัญหาไหนได้รับคะแนนโหวตสูง กทม. ก็จะยิ่งให้ความสำคัญและเร่งแก้ไขให้โดยเร็ว ทั้งนี้ ข้อดีของฟีเจอร์ "สถิติ" คือ สะท้อนให้เห็นถึงปัญหาที่แท้จริงของคนกรุงเทพฯ และเป็นข้อมูลสำคัญในการวางแผนพัฒนาเมืองให้ดียิ่งขึ้น ทั้งยังกระตุ้นให้เกิดการพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเจ้าหน้าที่ เพื่อเสริมสร้างความไว้วางใจจากประชาชน   เรียบเรียงโดย วีณา ยศวังใจ ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์ สวทช. อาร์ตเวิร์กโดย ฉัตรทิพย์ สุริยะ ฝ่ายผลิตสื่อสมัยใหม่ สวทช.