บทบาทของ Machine Learning ในการส่งเสริมนวัตกรรมพลังงาน

ข้อมูลคือทุกสิ่งทุกอย่างเราสามารถหาข้อมูลได้จากทุกที่ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Machine Learning ที่เน้นการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีให้เข้ากับสิ่งอื่นๆ จึงกลายเป็นเรื่องธรรมดาในปัจจุบัน การทำงานทว่า Machine Learning นี้กลับกลายเป็นสิ่งที่เข้าใจยาก 

ทำให้หลายคนไม่รู้ว่าจริงๆ แล้วเทคโนโลยีนี้แฝงอยู่ในชีวิตประจำวันของทุกคน และกำลังพัฒนาตัวเองให้เก่งขึ้นอย่างเงียบๆ  

Machine Learning แบบเข้าใจง่ายๆ 

• Supervised Learning : การเรียนรู้โดยมีข้อมูลในการสอน คือการที่เราทำการมอบข้อมูลส่วนหนึ่งให้กับเครื่องจักร เพื่อที่เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์สิ่งต่างๆ ได้ เช่น มอบข้อมูลของสิ่งมีชีวิตต่างๆ ให้ พร้อมกับระบุว่าสิ่งนั้นสิ่งนี้คืออะไร
  เครื่องจักรจะทำการเรียนรู้ จดจำ เมื่อพบสิ่งใดที่มีลักษณะคล้ายกับสิ่งที่เคยถูกกำหนดไว้ เช่น สัตว์สี่ขาร้องโฮ่ง จะถูกระบุว่าเป็นสุนัข ถ้าเกิดผิด ทางเครื่องจักรก็จะทำการระบุว่าสาเหตุใดจึงผิด และทำการเรียนรู้ต่อไปเรื่อยๆ
• Unsupervised Learning : การเรียนรู้แบบไม่อาศัยข้อมูลเพื่อสอน โดยจะให้เครื่องจักรแยกแยะสิ่งต่างๆ เอาเอง โดยเครื่องจักรจะทำการจัดหมวดหมู่สิ่งต่างๆ ตามที่ได้รับรู้ และสร้างโมเดลออกมาเพื่อแจกแจงตามการกระจุกตัวของข้อมูลนั้นๆ 
• Reinforcement Learning : การเรียนรู้แบบอาศัยสิ่งแวดล้อม ซึ่งเครื่องจักรจะมีการปรับตัวตามสิ่งแวดล้อมนั้นๆ และทำการลองสิ่งใหม่ไปเรื่อยๆ เพื่อทำสิ่งที่ดีที่สุด ซึ่งอาจจะเป็นการแก้ปัญหาหรือการคำนวณธรรมดาๆ ก็ได้

ด้วยการเรียนรู้เหล่านี้เองจึงทำให้ตัวเครื่องจักรที่มีการประยุกต์ใช้ Machine Learning นั้นมีความฉลาดขึ้น ไม่ใช่แค่การเดินซ้าย ขวา มีการกระทำตามที่คนกำหนดค่าเพื่อแก้ปัญหา แต่เป็นฝ่ายเรียนรู้และหาทางที่ดีทีสุดในการแก้ปัญหา

แล้วในปัจจุบันมีการใช้งาน Machine Learning ที่ไหนบ้าง​ ?

Machine Learning & Energy 

ตามที่ยกตัวอย่างไปเราอาจจะรู้จัก Machine Learning ในมุมต่างๆ มากมายจากสื่อ ไม่ว่าจะเป็นการสาธารณสุข การค้นหาข้อมูล รวมถึงการซื้อขายสินค้า แต่การประยุกต์ใช้ Machine Learning ด้านพลังงานกลับถูกมองข้ามอย่างน่าเสียดายในหลายๆ ครั้ง 

ซึ่ง Machine Learning นี้สามารถช่วยด้านพลังงานได้ตั้งแต่กรณีเล็กๆ ไปจนถึงกรณีใหญ่ๆ ยกตัวอย่างเช่น

• โทรศัพท์มือถือ ในปัจจุบันมีการประยุกต์ใช้ Machine Learning ควบคู่ไปกับการสร้างชิปเพื่อประมวลผลภายในโทรศัพม์มือถือ เพื่อทำงานได้รวดเร็วขึ้นและกินพลังงานน้อยลง (ใส่รูปมือถือ)
• พลังงานสะอาด ช่วยในการค้นหาพื้นที่เพื่อติดตั้งกังหันลมไฟฟ้า และโซล่าเซลล์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพมากที่สุด รวมถึงคาดเดาอัตราการผลิตล่วงหน้าในแต่ละช่วงเวลา (ใส่รูปโซล่าเซลล์หรือกังหันลม)
• ค้นหาแหล่งพลังงานใหม่ ตรวจสอบความเป็นไปได้จากข้อมูลที่รวบรวมเอาไว้ เพื่อคาดเดาว่ามีแหล่งพลังงานที่ยังไม่ถูกค้นพบบริเวณไหนในโลกบ้าง (ใส่รูปโลกและสายฟ้า)
• การตรวจสอบการทำงานของโรงงานไฟฟ้า ในบางครั้งโรงงานไฟฟ้าต้องทำการดับไฟเพื่อซ่อมบำรุง จึงต้องตรวจสอบว่าจะดับไฟช่วงไหนประชาชนจะเดือดร้อนน้อยที่สุด (ใส่รูปโรงไฟฟ้า)

ยังมีกรณีอื่นอีกมากที่มีการใช้ Machine Learning ในการช่วยด้านพลังงาน ซึ่งหากอ้างอิงจากการใช้งานข้อมูลในปัจจุบัน หากในอนาคตเราใช้ Machine Learning ในการจัดการพลังงานส่วนใหญ่ก็ไม่ใช่เรื่องที่น่าแปลกใจเท่าใดนัก

ตัวอย่างเช่น 

• การใช้ Machine Learning ควบคู่กับหุ่นยนต์เพื่อตรวจสอบและจัดการโรงไฟฟ้า 
• ใช้ Machine Learning ภายในรถยนต์อัตโนมัติไร้คนขับ
• พัฒนา Smart Grid ทั้งระบบด้วย Machine Learning 

เป็นต้น

เทคโนโลยีใดบ้างที่เข้ามาสนับสนุนนวัตกรรมพลังงาน

นวัตกรรมพลังงานคือการคิดค้นสิ่งใหม่ๆ ที่เข้ามาช่วยในด้านพลังงาน แน่นอนว่ามันต้องมีสิ่งที่อยู่นอกเหนือจาก Machine Learning และสิ่งเหล่านั้นมีอะไรบ้าง 

• ระบบการทำงานอัตโนมัติต่างๆ ที่มีการตั้งค่าแบบเรียบง่ายไม่ต้องมีการเรียนรู้แบบ Machine Learning เช่น ระบบปิดเปิดไฟตามแสงอาทิตย์ การวางระบบท่อน้ำให้สามารถรดน้ำให้พืชแบบอัตโนมัติได้
• ระบบควบคุมและตรวจสอบการใช้พลังงานในโรงงาน หรือศูนย์การค้า ที่ทำหน้าที่ตรวจสอบและแจ้งเตือนการใช้พลังงานต่างๆ ตามการตั้งค่า รวมถึงทำการปิดเปิดแบบอัตโนมัติ
• เทคโนโลยี IoT ที่สามารถควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ได้ผ่านอินเทอร์เน็ต ทำให้สามารถควบคุมอุปกรณ์ไฟฟ้าภายในบ้านและตั้งค่าได้ง่ายขึ้น 

เราคงจะเห็นแล้วว่าแท้จริงโลกไม่ได้หยุดนิ่งและพัฒนาอยู่เสมอ เพียงแค่ปัจจุบันมันเริ่มหลอมรวมกลายเป็นอันหนึ่งอันเดียวกับชีวิตประจำวันไปเสียแล้ว โดยเฉพาะเรื่องพื้นฐานที่สำคัญอย่างพลังงาน ซึ่งในอนาคต Machine Learning อาจเป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีที่ยิ่งใหญ่กว่าก็เป็นได้