top of page
Writer's pictureTanasak Pheunghua
Nov 222 min read

Quest to Solve Air Pollution: A Journey Through the Oriented Search Problem-Solving Tools

Quest to Solve Air Pollution: A Journey Through the Oriented Search Problem-Solving Tools

ความจริงเป็นการเผยแพร่เครื่องมือที่ผมพัฒนาโดย Generative AI อีก 8 ชิ้น จากตัวหลัก Function Oriented Search

และอยากเขียนให้ดูอ่านง่าย ไม่ใช่นักวิชาการนัก

ผมจึงนำกรณีใกล้ตัว PM 2.5 มาให้ AI ช่วยเขียน

และมี Link GPT อยู่ในส่วนท้าย ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการแก้ปัญหาจริงได้ครับ

เช้านี้นำมาปรับเป็นภาษาไทยครับ อ่านเพลินๆนะครับ

.....

การผจญภัยเพื่อแก้ปัญหามลพิษทางอากาศ:

การเดินทางผ่านเครื่องมือแก้ปัญหาแบบ Oriented Search

บทนำ:

กาลครั้งหนึ่ง ในเมืองที่เต็มไปด้วยผู้คน ควันจากโรงงาน และการจราจรที่วุ่นวาย ปัญหาหนึ่งเริ่มทวีความรุนแรงขึ้น นั่นคือ อากาศเริ่มหายใจได้ยากขึ้น อนุภาคเล็กๆ ที่มองไม่เห็นเรียกว่า PM 2.5 ลอยอยู่ในอากาศ ทำให้ผู้คนไอ จาม และบางครั้งถึงขั้นล้มป่วย ผู้นำเมืองต่างกังวลใจ และพวกเขาต้องการหาทางแก้ไขอย่างเร่งด่วน พวกเขาจึงเรียกทีมพิเศษของนักสืบ AI ที่มีความสามารถในการแก้ปัญหา ซึ่งเป็นที่รู้จักในนาม "ครอบครัว Oriented Search Problem-Solving"

ครอบครัวนี้มีสมาชิกอัจฉริยะ 9 คน แต่ละคนมีทักษะเฉพาะตัว และเมื่อพวกเขาร่วมมือกัน พวกเขาก็ไม่สามารถหยุดยั้งได้! วันนี้ เราจะได้พบกับพวกเขา และเรียนรู้ว่าพวกเขาร่วมมือกันอย่างไรเพื่อแก้ปัญหามลพิษทางอากาศ เตรียมตัวสำหรับการผจญภัยที่สร้างสรรค์ผ่านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และความคิดที่เฉียบแหลมกันเถอะ!

บทที่ 1: พลังแห่งจินตนาการ – Function Oriented Search (FOS)

เรื่องราวของเรานี้เริ่มต้นด้วยหัวหน้าทีม Function Oriented Search (FOS) ซึ่งไม่ได้เป็นนักแก้ปัญหาแบบทั่วไป FOS ชอบคิดอย่างสร้างสรรค์และเปิดกว้าง เมื่อทีมได้รับมอบหมายให้แก้ปัญหา PM 2.5 FOS ไม่ได้มองแค่การใช้ตัวกรองอากาศหรือหน้ากากเท่านั้น แต่กลับถามว่า "อุตสาหกรรมอื่นๆ แก้ปัญหาแบบนี้อย่างไร?"

FOS รู้ว่าเกสรดอกไม้และฝุ่นละอองมีความคล้ายคลึงกับอนุภาค PM 2.5 จึงคิดถึงวิธีที่โรงงานใช้ในการรักษาความสะอาดของอากาศ โดยปกติแล้ว โรงงานจะใช้เครื่องหมุนเพื่อแยกอนุภาคออกจากอากาศด้วยแรงหมุนที่เรียกว่า "การแยกด้วยแรงเหวี่ยง" FOS เสนอว่า "ถ้าเราสร้างอะไรบางอย่างที่คล้ายกันสำหรับทั้งเมืองได้ล่ะ?"

งานของ FOS คือการจินตนาการถึงความเป็นไปได้ และหาแรงบันดาลใจจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ไม่ว่าจะเป็นโรงงาน การเกษตร หรือแม้แต่ในอวกาศ! เมืองนี้สามารถใช้วิธีการแก้ปัญหาที่หลากหลายได้ และทีมอื่นก็พร้อมที่จะกระโดดเข้ามาช่วยเหลือ

บทที่ 2: ผู้แก้ปริศนา – Mechanism Oriented Search (MOS)

คนต่อมาคือ Mechanism Oriented Search (MOS) ผู้เชี่ยวชาญของทีมในการค้นหาว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร MOS สำรวจวิธีการที่เครื่องจักร ระบบ และธรรมชาติรับมือกับความท้าทายที่คล้ายคลึงกัน

"เมื่อฉันคิดถึงมลพิษทางอากาศ ฉันนึกถึงการที่เราจำเป็นต้องจับอนุภาคเหล่านั้นในอากาศ เหมือนกับการแก้ปริศนา" MOS กล่าว ดังนั้น MOS จึงศึกษาวิธีการที่อุตสาหกรรมอื่นๆ ใช้ในการจัดการกับอนุภาคขนาดเล็ก เช่น เครื่องดูดฝุ่นที่จับฝุ่น หรือวิธีที่เหงือกปลากรองน้ำ MOS แนะนำว่าเมืองนี้สามารถใช้ระบบการกรองอากาศขนาดใหญ่ที่เลียนแบบการทำงานของเหงือกปลาเพื่อกรองอนุภาค PM 2.5 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทที่ 3: ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อจำกัด – Constraint-Oriented Search (COS)

จากนั้นทีมก็หันไปหา Constraint-Oriented Search (COS) ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญในการค้นหาว่าข้อจำกัดใดที่ทำให้การแก้ปัญหายากขึ้น "มาดูกันอย่างใกล้ชิด" COS กล่าว "อะไรที่ทำให้เรายังแก้ปัญหานี้ไม่ได้?"

COS ระบุข้อจำกัดหลายประการ เช่น ต้นทุนในการติดตั้งระบบกรองอากาศทั่วเมือง พลังงานที่ต้องใช้ในการดำเนินการ และพื้นที่ที่จำกัดในเขตเมืองที่แออัด แทนที่จะยอมแพ้ COS แนะนำให้เรียนรู้จากตึกระฟ้า ซึ่งใช้พื้นที่ในการก่อสร้างแบบซ้อนกันเพื่อประหยัดพื้นที่ ด้วยการคิดในแนวดิ่งแทนที่จะคิดในแนวนอน COS เสนอให้ติดตั้งตัวกรองในโครงสร้างที่สูงและแคบทั่วเมือง เพื่อประหยัดพื้นที่และลดต้นทุน

บทที่ 4: วิทยาศาสตร์เบื้องหลังทั้งหมด – Principle-Oriented Search (POS)

จากนั้นเข้าสู่ Principle-Oriented Search (POS) นักวิทยาศาสตร์ของทีม POS ถามคำถามง่ายๆ แต่สำคัญว่า "หลักการทางวิทยาศาสตร์ใดที่สามารถช่วยเราได้ที่นี่?"

POS รู้ว่าปัญหาหลักอย่างหนึ่งกับอนุภาค PM 2.5 คือมันมีขนาดเล็กและเบา ทำให้จับได้ยาก แต่ POS ก็รู้ด้วยว่าหลักการของการดึงดูดด้วยไฟฟ้าสถิต ซึ่งเป็นวิธีที่อนุภาคที่มีประจุตรงข้ามติดกัน อาจมีประโยชน์ POS ดูว่าวิธีนี้ทำงานในเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น เครื่องพิมพ์และเครื่องฟอกอากาศอย่างไร และเสนอให้ใช้แผ่นที่มีประจุเพื่อดึงดูดและดักจับอนุภาค PM 2.5 จากอากาศ

POS นำแนวคิดทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นนามธรรมมาทำให้เป็นจริง ตอนนี้ทีมมีวิธีในการดักจับ PM 2.5 ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้วิทยาศาสตร์ไฟฟ้า!

บทที่ 5: คิดนอกกรอบ – Cross-Domain Mechanism Integration Expertise (CDMI)

เครื่องมือถัดไปคือ Cross-Domain Mechanism Integration (CDMI) ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญในการยืมแนวคิดจากหลากหลายสาขา CDMI ไม่สนใจว่าโซลูชันจะมาจากการเกษตร เทคโนโลยีอวกาศ หรือชีววิทยา "มาหายืมแนวคิดจากทุกที่กันเถอะ!" CDMI กล่าว

เพื่อแก้ปัญหามลพิษทางอากาศ CDMI รวมแนวคิดจากหลายๆ แห่งเข้าด้วยกัน CDMI ดูที่กังหันลมและวิธีที่มันจับกระแสลม และเสนอให้ติดตั้งตัวกรองอากาศในพื้นที่ที่มีลมแรง นอกจากนี้ยังยืมแนวคิดจากผึ้ง ซึ่งเก่งในการจับอนุภาคเล็กๆ ของเกสรดอกไม้บนขนของพวกมัน CDMI คิดว่าเราสามารถสร้างพื้นผิวที่เหนียวคล้ายๆ กันเพื่อดักจับ PM 2.5 ในเมืองได้!

บทที่ 6: แยกปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ – Mechanism Function Decomposition (MFD)

จากนั้น Mechanism Function Decomposition (MFD) ผู้เชี่ยวชาญในการแยกปัญหาใหญ่ๆ ออกเป็นชิ้นส่วนที่เล็กลงและจัดการได้ง่ายขึ้นก็เข้ามา MFD กล่าวว่า "ลองแยกปัญหานี้ออกมาดูสิว่าแต่ละส่วนต้องการอะไร"

MFD แบ่งปัญหา PM 2.5 ออกเป็นส่วนต่างๆ ได้แก่ การดักจับอนุภาค การกำจัดอนุภาค และการป้องกันไม่ให้เกิดมลพิษใหม่ แต่ละขั้นตอนเหล่านี้ต้องการวิธีแก้ไขที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ในส่วนหนึ่งของเมืองสามารถมุ่งเน้นไปที่การดักจับอนุภาคโดยใช้เสาไฟถนนที่ติดตั้งตัวกรอง ขณะที่อีกส่วนหนึ่งสามารถมุ่งเน้นไปที่การปลูกต้นไม้ที่สามารถฟอกอากาศตามธรรมชาติ

ด้วยการแยกปัญหาออก MFD ทำให้เราเห็นได้ง่ายขึ้นว่าชิ้นส่วนแต่ละชิ้นสามารถแก้ไขได้อย่างไร ทีละขั้นตอน

บทที่ 7: การผสมผสานแนวคิด – Mechanism Hybridization (MH)

จากนั้น Mechanism Hybridization (MH) ผู้เชี่ยวชาญในการผสมผสานแนวคิดต่างๆ เพื่อสร้างสิ่งใหม่ก็เข้ามา "จะเป็นอย่างไรถ้าเรานำแนวคิดสองหรือสามอย่างมารวมกัน?" MH เสนอ

MH คิดว่าจะเป็นความคิดที่ดีหากเราผสมผสานพลังงานแสงอาทิตย์เข้ากับระบบกรองอากาศ โดยใช้แผงโซลาร์เซลล์ในการจ่ายพลังงานให้กับตัวกรอง ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องใช้ไฟฟ้าเพิ่มเติม MH ยังเสนอให้ใช้ระบบเดียวกันนี้ในการตรวจสอบคุณภาพอากาศแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะให้ข้อมูลทันทีแก่ศูนย์ควบคุมมลพิษของเมือง

ด้วยการผสมผสานแนวคิดเหล่านี้ MH ช่วยสร้างโซลูชันที่ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพ แต่ยังยั่งยืนและง่ายต่อการดูแลรักษาอีกด้วย

บทที่ 8: เรียนรู้จากธรรมชาติ – Environmental Mechanism Alignment Expertise

ต่อมาเราพบกับ Environmental Mechanism Alignment Expertise ซึ่งมีความสัมพันธ์พิเศษกับธรรมชาติ เครื่องมือนี้ศึกษาวิธีที่ระบบธรรมชาติเหล่านี้แก้ปัญหา และช่วยให้เราทำเช่นเดียวกัน

"ถ้าเราใช้ธรรมชาติเพื่อทำความสะอาดอากาศล่ะ?" มันถาม ต้นไม้ เช่น ต้นไม้และมอส จะฟอกอากาศตามธรรมชาติ แล้วทำไมเราไม่ใช้มันล่ะ? Environmental Mechanism Alignment เสนอให้ติดตั้ง "กำแพงสีเขียว" รอบเมือง ซึ่งเป็นสวนแนวตั้งที่เต็มไปด้วยพืชฟอกอากาศ กำแพงสีเขียวเหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นเสมือนปอดของเมือง ฟอกอากาศในแบบที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

บทที่ 9: รวบรวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน – Function Decomposition and Synthesis Tool

ในที่สุด Function Decomposition and Synthesis Tool (FDST) ก็นำทุกอย่างมารวมกัน FDST นำแนวคิดทั้งหมด ตั้งแต่การแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ของ FOS ไปจนถึงการออกแบบการผสมผสานของ MH และสังเคราะห์มันเป็นโซลูชันที่สมบูรณ์

FDST ออกแบบแผนที่ซึ่งแต่ละส่วนของเมืองจะใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกัน เช่น ตึกสูงที่มีตัวกรองแนวตั้ง กำแพงสีเขียว เครื่องฟอกอากาศแบบไฟฟ้าสถิต และกังหันลมเพื่อดักจับมลพิษ เป็นเหมือนการสร้างปริศนา โดยที่เครื่องมือแต่ละชิ้นมีส่วนช่วยเหลือ

บทสรุป: เมืองที่หายใจได้อีกครั้ง

และแล้ว ด้วยความร่วมมือของครอบครัว Oriented Search Problem-Solving เมืองนี้ก็มีทางออก อากาศสะอาดขึ้น ผู้คนสามารถหายใจได้อย่างสะดวก และปัญหา PM 2.5 ก็ถูกควบคุมไว้ได้ เครื่องมือแต่ละชิ้นมีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหานี้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเมื่อคุณผสมผสานความคิดสร้างสรรค์ วิทยาศาสตร์ และธรรมชาติเข้าด้วยกัน ไม่มีปัญหาใดใหญ่เกินไป

...

* วัตถุประสงค์ของผมคือการทำให้เครื่องมือแก้ปัญหานวัตกรรมมีความสร้างสรรค์มากขึ้น ง่ายขึ้น และสนุกยิ่งขึ้น! เรื่องราวนี้ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับวิศวกรรุ่นใหม่ที่พร้อมจะสำรวจโลกแห่งนวัตกรรมด้วยรอยยิ้ม ขอให้สนุกและอย่าลืมค้นพบ GPTs สุดมหัศจรรย์ทั้งหมดใน GPT Store!

bottom of page