OneBridge ใช้ Machine Learning ในการพยากรณ์ความเสียหายของท่อส่งพลังงาน

11-05-2016-PipeLineOneBridge Solutions  เป็นบริษัท startup ที่เข้าร่วมโครงการ Microsoft Accelerator โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างบริการ “พยากรณ์” ความเสียหายของท่อส่งพลังงาน (ทั้งก๊าซและน้ำมัน) โดยใช้ Machine Learning และ Predictive Analytics มาวิเคราะห์ข้อมูลสภาพท่อส่ง เพื่อหาจุดที่มีความเสี่ยงที่ท่อจะเกิดความเสียหายได้

 

ประเด็นที่น่าสนใจสำหรับ pitch นี้ประกอบด้วย

  • เปิดประเด็นด้วย story ของการระเบิดของท่อในปี 2010 ทำให้เข้าใจปัญหาได้ง่ายขึ้นมาก
  • ตามด้วยการอธิบายสถานภาพปัจจุบันของการทำงานในขั้นตอนการตรวจสอบและรายงานจุดเสียหายของท่อ เห็นความท้าทายในการจัดการข้อมูลซึ่งมีลักษณะ “งมเข็มในมหาสมุทร” หรือ Finding needle in a haystack ได้เป็นอย่างดี
  • เห็นวิสัยทัศน์ขั้นต่อไป คือการนำ Hololens มาใช้ร่วมด้วย
  • ทีมงาน ที่ดูเหมือนจะเน้นผู้มีประสบการณ์ในธุรกิจนั้นเป็นหลัก และมีการลงมือทำงานไปแล้วและติดต่อลูกค้าไปบ้างแล้ว

 

ตัวอย่างการใช้ ML, AI และ Visualization แก้ปัญหาในอันตระประเทศ อินเดีย

M_Id_483189_Satya_Nadella

 

ไมโครซอฟต์เซ็น MOU กับแคว้นอันตระประเทศ ซึ่งเพิ่งแยกตัวออกมาเป็นแคว้นอิสระทางตอนใต้ของอินเดีย เพื่อนำเทคโนโลยี Machine Learning, Cloud Computing และ Artificial Intelligence ผ่านบริการ Azure มาใช้ในหน่วยงานราชการ เพื่อช่วยแก้ปัญหาสำคัญของแคว้นหลายประการ

 

ตัวอย่างแรกเป็นการใช้ Azure Machine Learning เพื่อพยากรณ์นักเรียนออกกลางคัน (school dropout) โดยใช้ข้อมูลทั้งผลการเรียน โครงสร้างพื้นฐานของโรงเรียน และทักษะความชำนาญของครู มาเป็นข้อมูลศึกษาหารูปแบบของการลาออกกลางคัน เพื่อที่จะได้ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ และแนวทางการจัดสรรงบประมาณได้ถูกต้อง ปัจจุบันมีโรงเรียนกว่า 10,000 แห่งในแคว้น เริ่มใช้โซลูชั่นนี้แล้ว

 

ตัวอย่างที่สองเป็นการใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์อัตราความสำเร็จของการผ่าตัดดวงตา โดยไมโครซอฟต์ร่วมมือกับโรงพยาบาลตา LV Prasad Eye Institute (LVPEI) ในเมืองไฮเดอราบาด ในการเก็บข้อมูลผู้ป่วยที่เป็นโรคเกี่ยวกับตา ทั้งสถานที่ที่เข้ารักษาและรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ป่วย คณะแพทย์จาก LVPEI ได้ร่วมกับไมโครซอฟต์ในการสร้างโมเดลพยากรณ์ดัชนีที่เรียกว่า “eye number” (Uncorrected Visual Acuity หรือ UCVA) ที่จะเป็นไปได้หลังการผ่าตัด โซลูชั่นนี้นอกจากจะช่วยแพทย์ให้ตัดสินใจแนะนำการผ่าตัดได้ง่ายขึ้นแล้ว ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายและความเจ็บปวดของผู้ป่วยด้วย

 

ตัวอย่างที่สาม เป็นการประยุกต์ใช้ Azure Machine Learning กับ Power BI ในด้านเกษตรกรรม ศูนย์วิจัย International Crops Research Institute for Semi-Arid Tropics (ICRISAT) ได้สร้างโซลูชั่นที่ประกอบไปด้วย mobile app สำหรับเกษตรกรและ dashboard ประจำหมู่บ้านผ่าน Power BI แอพมือถือจะใช้ข้อมูลพยากรณ์อากาศ ประวัติปริมาณน้ำฝน และปริมาณผลผลิตในอดีต แล้วส่งไปให้โปรแกรมที่ใช้อัลกอริทึม machine learning ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ “สัปดาห์” ที่ควรจะทำการเพาะหว่าน เพื่อให้ได้ผลผลิตสูงสุดสำหรับเกษตรกร

Village-Advisory-Dashboard-1200x956
ในส่วนของ dashboard ประจำหมู่บ้าน จะให้ข้อมูลสภาพแวดล้อมในหลายปัจจัยที่จะมีผลต่อผลผลิตทางการเกษตร อาทิเช่น ความอุดมสมบูรณ์ของดิน ข้อแนะนำการใช้ปุ๋ย และพยากรณ์อากาศล่วงหน้า 7 วัน นอกจากนั้นแล้ว ยังทำการส่งข้อมูลสำคัญไปให้กับมือถือของเกษตรกรผ่าน SMS เป็นภาษาท้องถิ่นด้วย

ที่มา : How Microsoft Is Making Big Impact With Machine Learning

แนวโน้มสำคัญ 6 ประการที่ผลักดันการใช้ Big Data ให้มีประโยชน์เพิ่มมากขึ้น

Six-Megatrendsถึงแม้ว่า ณ วันนี้ Big Data จะไม่ใช่เรื่องใหม่อีกต่อไปแล้ว แต่องค์กรส่วนใหญ่ ก็ยังมองเทคโนโลยี Big Data เป็นเพียงแค่ “ส่วนประกอบหนึ่ง” เท่านั้น ไม่ต่างจากเทคโนโลยี reporting หรือ Business Intelligence ในอดีตมากนัก

 

แต่แนวโน้มสำคัญ 6 อย่างนี้ จะช่วยผลักดันให้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง Big Data มีความสำคัญเพิ่มยิ่งขึ้นไปอีก

 

  • Internet of Anything (IoAT) เราคงเคยได้ยินนักวิเคราะห์พูดถึงเรื่องกระแสและความสำคัญของ IoT มาบ้างแล้ว แต่เพิ่งจะในปีนี้เองที่องค์กรต่างๆ เริ่มนำข้อมูลจาก IoT มาใช้เป็นส่วนประกอบสำคัญในด้านต่างๆ ของการทำงาน การหลอมรวมข้อมูลที่ได้จาก IoT เข้ากับข้อมูลอื่นๆ เช่น Social Media, เว็บคลิ้ก และ Server Log สร้างเป็น data products ใหม่ๆ เกิดเป็นกระแสใหม่ที่ทาง Gartner ตั้งชื่อว่า Digital Mesh

 

  • Unified Architecture – จากเดิมที่แพลตฟอร์ม Big Data เริ่มต้นที่ Batch processing แต่เมื่อพัฒนาต่อมาเรื่อยๆ ก็จะเริ่มเห็น architecture ที่เป็นหนึ่งเดียวกันมากขึ้น สามารถรองรับแอพลิเคชั่นขององค์กรได้หลากหลายมากขึ้น ตั้งแต่ batch procesing, realtime processing และ interactive and streaming บนแพลตฟอร์มเดียวกัน

 

  • Consumer 360 ความนิยมของแอพมือถือ ทำให้กิจการต่างๆ เลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องเข้าถึงผู้บริโภคในหลากหลายช่องทาง ธุรกิจและบริการใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้นนับจากนี้ นอกจากต้องสื่อสารกับลูกค้าทุกช่องทางแล้ว ยังต้องสามารถผสานข้อมูลจากช่องทางเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย

 

  • Machine Learning, Data Science และ Predictive Analytics – เมื่อองค์กรส่วนใหญ่ เริ่มมีความสามารถในการจัดเก็บและจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ขั้นต่อไปคือการนำข้อมูลเหล่านั้นมาแก้ปัญหาเชิงธุรกิจ และนำผลลัพธ์เหล่านั้นย้อนกลับไปปรับปรุงกระบวนการทำงานในระดับปฏิบัติการต่อไป

 

  • Visualization เมื่อข้อมูลมีจำนวนเพิ่มมากขึ้น ความสามารถด้าน data visualization จึงกลายมาเป็นองค์ประกอบบสำคัญเพื่อสื่อสารสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเหล่านั้น พัฒนาการของเครื่องมืออย่าง intelligence dashboard และ scorecard นอกจากจะส่งผลให้ Big Data ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นแล้ว ยังทำให้แนวทางการใช้งานข้อมูลเปลี่ยนไปด้วย

 

  • DevOps เมื่อแพลตฟอร์ม Big Data มีบทบาทในองค์กรเพิ่มมากขึ้น แนวทางการพัฒนาและสนับสนุนระบบงานก็ต้องเปลี่ยนแปลงไปด้วย DevOps เป็นแนวทางที่ประสบความสำเร็จในการปรับเปลี่ยนระบบงาน ให้ยืดหยุ่นและรองรับความเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว เริ่มมีองค์กรจาก Fortune 1000 หลายแห่งในหลายอุตสาหกรรมอย่างภาคการผลิต บริการทางการเงิน และสาธารณสุข ที่นำ DevOps มาใช้มากขึ้น

 

แนวโน้มเหล่านี้ กำลังทำให้เกิดปรากฎการณ์ที่เรียกว่า Big Data Analytics is everywhere ไม่ใช่เฉพาะในด้านการสนับสนุนการตัดสินใจในองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้น แต่กำลังเข้ามามีส่วนร่วมในชีวิตประจำวันของเราทุกคน

เรียบเรียงจาก Six (Mega)Trends for Deriving Massive Value from Big Data

ตัวอย่างการปฏิวัติ Personal Healthcare ด้วยเทคโนโลยีข้อมูล

shutterstock_175646576หนึ่งในวงการที่คาดว่าจะถูกปฏิวัติอย่างขนานใหญ่จากเทคโนโลยีในยุคปฏิวัติอุตสาหกรรม 4.0 ก็คือด้านการดูแลสุขภาพ  ต้นทุนการดูแลสุขภาพจากภาครัฐสูงขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่หลายประเทศรวมถึงไทยก็เข้าสู่สังคมผู้สูงอายุเต็มตัวแล้ว แนวทางการให้บริการด้านสุขภาพจึงจำเป็นต้องปรับตัวอย่างขนานใหญ่

เราเห็นแนวคิดเรื่อง personalized healthcare กันมาพอสมควรแล้ว แต่วันนี้เริ่มมีตัวอย่างการใช้งานจริงมาให้เห็นแล้ว

ไมโครซอฟต์ร่วมมือกับศูนย์สุขภาพ Dartmouth Hitchcock ใน New Hampshire นำเทคโนโลยีหลายอย่างมาใช้ร่วมกันเพื่อสร้างบริการการดูแลสุขภาพที่เฉพาะตัวบุคคลมากยิ่งขึ้น เรียกว่าโครงการ ImagineCare  โดยใช้เทคโนโลยีอาทิเช่น

 

  • Dynamics CRM ใช้เก็บข้อมูลการปฏิสัมพันธ์ระหว่างแพทย์และผู้ป่วย
  • Cortana Intelligence Suite ใช้เพื่อวิเคราะห์และเรียกค้นข้อมูลโดยผู้ให้บริการ
  • Azure Machine Learning เพื่อทำการพยากรณ์โอกาสที่อาจเกิดอันตรายด้านสุขภาพได้
  • Power BI ใช้สร้าง Patient Dashboard ที่ทั้งแพทย์ ศูนย์บริการ และผู้ป่วยสามารถเข้าถึงได้ และรับรู้ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป
  • อุปกรณ์ตรวจวัดด้านสุขภาพที่ใช้ในบ้าน เช่น เครื่องชั่วน้ำหนัก ความดัน และเลือด สามารถวัดผลและส่งข้อมูลกลับไปที่ศูนย์ได้ทันที
  • ศูนย์บริการที่ทำงาน 24 ชม. คอยติดตามสุขภาพผู้ป่วย และแจ้งเตือนเมื่อเกิดความเสี่ยงขึ้น
  • Wearable Devices ใช้ส่ง alert จากศูนย์บริการสู่ผู้ป่วยและผู้ดูแล

ตัวอย่าง Patient Dashboard

imaginecare

การทำงานร่วมกันของเทคโนโลยีหลายๆ ส่วน เชื่อว่าจะสามารถส่งผลให้การดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น และลดต้นทุนค่าใช้จ่ายโดยรวมลงได้

Dartmouth-Hitchcock revolutionizes the U.S. healthcare system

https://youtu.be/-wVeHZNn8aU

ความเชื่อผิดๆ เกี่ยวกับข้อมูลสำหรับ Business Intelligence

สมมติฐานบางข้อ ที่ผู้บริหาร IT หลายท่านอาจจะกำลังใช้อยู่โดยไม่รู้ตัว อาจส่งผลต่อความสำเร็จในการนำ Business Intelligence มาใช้ในองค์กรของท่านได้

Read more

ทำความรู้จักกับ Business Analytic แบบต่างๆ

Business Analytic เป็นคำกว้างๆ ที่มีความหมายเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ เข้ามาทำการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการดำเนินธุรกิจ

Business Analytic สามารถแบ่งได้เป็น 3 แบบคือ

Read more