กปน. X เนคเทค สวทช. ส่งผลงานวิจัยระบบวิเคราะห์เสียงน้ำรั่วด้วย AI คว้ารางวัลในเวทีประกวดสิ่งประดิษฐ์ระดับนานาชาติ
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) นำคณะนักประดิษฐ์ไทยเข้าร่วมในเวทีประกวดสิ่งประดิษฐ์และนวัตกรรมระดับนานาชาติ ในงาน “Seoul International Invention Fair 2022” (SIIF 2022) ซึ่งจัดขึ้นโดย Korea Invention Promotion Association (KIPA) เมื่อวันที่ 16-19 พฤศจิกายน 2565 ณ Coex Convention & Exhibition Center กรุงโซล สาธารณรัฐเกาหลี โดยมี ดร.วิภารัตน์ ดีอ่อง ผู้อำนวยการสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ และผู้แทน เข้าร่วมภายในงาน
โดย การประปานครหลวง (กปน.) นำผลงาน “ระบบวิเคราะห์เสียงน้ำรั่วด้วยปัญญาประดิษฐ์และบริหารจัดการข้อมูลผ่านเครือข่ายคลาวด์ : AI-based water leak detection system with cloud information management” เข้าร่วมประกวดในงาน ซึ่งเป็นผลงานวิจัยระหว่าง กปน. และทีมวิจัยเทคโนโลยีระบบวัดและควบคุมระยะไกล (IST) กลุ่มวิจัยการควบคุมและอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง (ACERG) ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค สวทช.) ร่วมวิจัยพัฒนาโดย ดร.รังสฤษฏ์ วณิชย์จิรัฐติกาล คุณสุนิศา คำสาย ดร.ณัฐวุฒิ กิจบุตราวัฒน์ คุณกิตติพงษ์ คำสาย คุณอุ่นพงศ์ สุภัคชูกุล และดร. จิตติวุฒิ สุวัตถิกุล สามารถคว้ารางวัล Gold Prize และ VIFOTEC Special Award จาก Vietnam Fund For Supporting Technological Creations จากเวทีดังกล่าว
ระบบวิเคราะห์เสียงน้ำรั่วด้วยปัญญาประดิษฐ์และบริหารจัดการข้อมูลผ่านเครือข่ายคลาวด์
AI-based water leak detection system with cloud information management
ระบบวิเคราะห์เสียงน้ำรั่วใช้ปัญญาประดิษฐ์ เรียนรู้จดจํา และจําแนกคุณลักษณะ ของเสียงที่ตรวจวัดจากมาตรวัดน้ำได้ว่าเป็นเสียงน้ำรั่วหรือเสียงอุปสรรคได้เทียบเคียงกับผู้เชี่ยวชาญ โดยที่ความแม่นยําในการหาท่อรั่วไม่ได้รับผลกระทบจากความเหนื่อยล้าของผู้ปฏิบัติงาน ระบบฯ ประกอบด้วยโปรแกรมบนสมาร์ตโฟนใช้งานร่วมกับแท่งฟังเสียงสําหรับเก็บข้อมูลและวิเคราะห์เสียงน้ำรั่วภาคสนาม และโปรแกรมบริหารจัดการเสียงน้ำรั่วทํางานบน Server ทําหน้าที่รวบรวมข้อมูลเสียงน้ำรั่วจากอุปกรณ์ภาคสนามและจัดเก็บเข้าสู่ฐานข้อมูลกลางเพื่อใช้สร้างรูปแบบการวิเคราะห์เสียงของระบบปัญญาประดิษฐ์
AI-based water leak detection system utilizes artificial intelligence to identify and classify the water leakage sounds detected by a listening stick. This system is designed to be highly efficient and accurate, as the worker’s exhaustion can’t affect its performance. The system features a smartphone app that records sound from the listening stick, which is used to collect/classify sound data in the field. Additionally, a web application is used to gather sound data and store it in a central database. This data is used to generate artificial intelligence models for sound analysis, making it possible for the system to perform as well as experts in the field.
