แนวโน้มการวิจัยและการประยุกต์ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในงานวิศวกรรมทรัพยากรน้ำ ในบริบทของประเทศไทย

บทคัดย่อ

การพัฒนาแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) เช่น GPT ของ OpenAI ได้เปลี่ยนแปลงหลากหลายสาขาด้วยความสามารถในการทำนายและวิเคราะห์ที่ก้าวหน้า ในการจัดการทรัพยากรน้ำ โดยเฉพาะในบริบทของประเทศไทย LLMs เป็นโอกาสสำคัญในการปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ การจัดสรรทรัพยากร และการเตรียมพร้อมรับมือกับภัยพิบัติ บทความนี้สำรวจแนวโน้มการวิจัยปัจจุบันเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ LLM ในการพยากรณ์ทรัพยากรน้ำ และวิเคราะห์วิธีการปรับใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อแก้ไขปัญหาทรัพยากรน้ำของประเทศไทย โดยเน้นถึงวิธีการที่สำคัญ ประโยชน์ และความท้าทาย พร้อมทั้งเสนอแนวทางปฏิบัติเพื่อผสาน LLMs เข้ากับระบบการจัดการน้ำของประเทศไทยอย่างมีประสิทธิภาพ โดยรวบรวมข้อมูลจากคำค้นหาจาก ChatGPT ฐานข้อมูล SciSpace และ CrossRef จำนวนมากกว่า 5000 บทความ การวิเคราะห์ข้อมูลจากจำนวนบทความที่ได้รับการตีพิมพ์ และความถี่การใช้คำสำคัญด้วยโปรแกรม VOSViewer และจำแนกบทความด้านทรัพยากรน้ำในระดับทวีป รวมถึงแสดงบริบทของประเทศไทย เทียบกับระดับอาเซียนและระดับทวีป ผลการศึกษาพบว่า ความสนใจในด้านวิศวกรรมทรัพยากรน้ำยังคงได้รับความสนใจในเนื้อหาร่วมกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ โดยประเทศไทยมีความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างมากเช่นกันอย่างไรก็ตาม แนวโน้มในปัจจุบันบทความด้าน AI และ Machine Learning ในด้านวิศวกรรมทรัพยากรน้ำเติบโตอย่างก้าวกระโดด จึงสามารถสรุปได้ว่า ในอนาคตจะมีบทความที่มีความเกี่ยวข้องด้าน AI วิศวกรรมทรัพยากรน้ำ และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเพิ่มขึ้น