• เวียดนามลุ้นเส้นทางพายุไต้ฝุ่นโคโตะหลังทวีกำลังแรงขึ้นนอกชายฝั่งภาคกลาง ความเร็วลมพุ่งกว่า 133 กม./ชม. ทิศทางผันผวนคาดยาก ทำให้กังวลว่าพายุอาจพัดขึ้นฝั่งซ้ำพื้นที่ภาคกลางตอนใต้ที่เพิ่งเจอภัยพิบัติหนัก รัฐบาลสั่งทุกหน่วยพร้อมรับมือสูงสุด
    .
    อ่านต่อ… https://news1live.com/detail/9680000113820
    .
    #พายุโคโตะ #เวียดนาม #ภัยพิบัติ #ทะเลจีนใต้ #สภาพอากาศรุนแรง #News1live #News1
    เวียดนามลุ้นเส้นทางพายุไต้ฝุ่นโคโตะหลังทวีกำลังแรงขึ้นนอกชายฝั่งภาคกลาง ความเร็วลมพุ่งกว่า 133 กม./ชม. ทิศทางผันผวนคาดยาก ทำให้กังวลว่าพายุอาจพัดขึ้นฝั่งซ้ำพื้นที่ภาคกลางตอนใต้ที่เพิ่งเจอภัยพิบัติหนัก รัฐบาลสั่งทุกหน่วยพร้อมรับมือสูงสุด . อ่านต่อ… https://news1live.com/detail/9680000113820 . #พายุโคโตะ #เวียดนาม #ภัยพิบัติ #ทะเลจีนใต้ #สภาพอากาศรุนแรง #News1live #News1
    Like
    1
    0 Comments 0 Shares 103 Views 0 Reviews
  • “แผงโซลาร์เซลล์อายุยืนกว่าที่คิด! งานวิจัยใหม่เผยอายุการใช้งานทะลุ 30 ปี”

    หากคุณกำลังลังเลว่าจะติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ดีหรือไม่ หนึ่งในคำถามสำคัญคือ “มันจะอยู่ได้นานแค่ไหน?” ล่าสุดมีงานวิจัยจากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ที่อาจเปลี่ยนความคิดคุณไปเลย เพราะผลการศึกษาพบว่า แผงโซลาร์เซลล์สามารถใช้งานได้ยาวนานกว่าที่อุตสาหกรรมเคยประเมินไว้มาก

    งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร EES Solar โดยติดตามประสิทธิภาพของแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบในพื้นที่ต่างกันทั่วสวิตเซอร์แลนด์เป็นเวลากว่า 30 ปี พบว่าอัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี ซึ่งต่ำกว่าค่าประมาณเดิมที่อยู่ระหว่าง 0.75%-1% ต่อปีอย่างมาก นั่นหมายความว่าแผงส่วนใหญ่ยังคงรักษาประสิทธิภาพได้มากกว่า 80% แม้ผ่านไป 3 ทศวรรษ

    ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่ออายุการใช้งานไม่ใช่แค่สภาพแวดล้อม แต่คือคุณภาพวัสดุที่ใช้ผลิต หรือที่เรียกว่า BOM (Bill of Materials) โดยแผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงแม้จะมีต้นทุนติดตั้งสูง แต่กลับให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าในระยะยาว

    อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังเตือนว่าแผงรุ่นใหม่ในตลาดปัจจุบันอาจไม่ได้ใช้วัสดุคุณภาพสูงเท่าเดิม เพราะผู้ผลิตเน้นลดต้นทุนมากกว่าความทนทาน และยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอที่จะประเมินอายุการใช้งานของแผงรุ่นใหม่เหล่านี้

    ผลการศึกษาจากสวิตเซอร์แลนด์
    ติดตามแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบนานกว่า 30 ปี
    อัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี
    แผงยังคงประสิทธิภาพมากกว่า 80% หลังใช้งาน 30-35 ปี

    ปัจจัยที่ส่งผลต่ออายุการใช้งาน
    แผงในพื้นที่สูงเสื่อมช้ากว่าพื้นที่ต่ำ เพราะความเครียดจากความร้อนน้อยกว่า
    คุณภาพวัสดุ (BOM) เป็นตัวแปรสำคัญที่สุด
    แผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงมีอายุการใช้งานยาวนานกว่า

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    BOM คือรายการวัสดุทั้งหมดที่ใช้ในการผลิตสินค้า
    แผงโซลาร์เซลล์ทั่วไปมีอายุการรับประกันประมาณ 25 ปี
    การเสื่อมสภาพของแผงเกิดจากความร้อน, รังสี UV, ความชื้น และแรงดันไฟฟ้า

    คำเตือนจากงานวิจัย
    แผงรุ่นใหม่อาจมีอายุการใช้งานสั้นกว่ารุ่นเก่า เพราะเน้นลดต้นทุน
    ยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอสำหรับแผงรุ่นใหม่
    ปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศรุนแรงหรือเศษวัสดุตกใส่ อาจทำให้แผงเสียหายก่อนเวลา
    ไม่สามารถให้คำตอบชัดเจนว่าแผงรุ่นใหม่จะอยู่ได้นานแค่ไหน

    https://www.slashgear.com/1989112/solar-panel-lifespan-longer-new-study/
    🌞 “แผงโซลาร์เซลล์อายุยืนกว่าที่คิด! งานวิจัยใหม่เผยอายุการใช้งานทะลุ 30 ปี” หากคุณกำลังลังเลว่าจะติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ดีหรือไม่ หนึ่งในคำถามสำคัญคือ “มันจะอยู่ได้นานแค่ไหน?” ล่าสุดมีงานวิจัยจากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ที่อาจเปลี่ยนความคิดคุณไปเลย เพราะผลการศึกษาพบว่า แผงโซลาร์เซลล์สามารถใช้งานได้ยาวนานกว่าที่อุตสาหกรรมเคยประเมินไว้มาก งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร EES Solar โดยติดตามประสิทธิภาพของแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบในพื้นที่ต่างกันทั่วสวิตเซอร์แลนด์เป็นเวลากว่า 30 ปี พบว่าอัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี ซึ่งต่ำกว่าค่าประมาณเดิมที่อยู่ระหว่าง 0.75%-1% ต่อปีอย่างมาก นั่นหมายความว่าแผงส่วนใหญ่ยังคงรักษาประสิทธิภาพได้มากกว่า 80% แม้ผ่านไป 3 ทศวรรษ ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่ออายุการใช้งานไม่ใช่แค่สภาพแวดล้อม แต่คือคุณภาพวัสดุที่ใช้ผลิต หรือที่เรียกว่า BOM (Bill of Materials) โดยแผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงแม้จะมีต้นทุนติดตั้งสูง แต่กลับให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าในระยะยาว อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังเตือนว่าแผงรุ่นใหม่ในตลาดปัจจุบันอาจไม่ได้ใช้วัสดุคุณภาพสูงเท่าเดิม เพราะผู้ผลิตเน้นลดต้นทุนมากกว่าความทนทาน และยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอที่จะประเมินอายุการใช้งานของแผงรุ่นใหม่เหล่านี้ ✅ ผลการศึกษาจากสวิตเซอร์แลนด์ ➡️ ติดตามแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบนานกว่า 30 ปี ➡️ อัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี ➡️ แผงยังคงประสิทธิภาพมากกว่า 80% หลังใช้งาน 30-35 ปี ✅ ปัจจัยที่ส่งผลต่ออายุการใช้งาน ➡️ แผงในพื้นที่สูงเสื่อมช้ากว่าพื้นที่ต่ำ เพราะความเครียดจากความร้อนน้อยกว่า ➡️ คุณภาพวัสดุ (BOM) เป็นตัวแปรสำคัญที่สุด ➡️ แผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงมีอายุการใช้งานยาวนานกว่า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ BOM คือรายการวัสดุทั้งหมดที่ใช้ในการผลิตสินค้า ➡️ แผงโซลาร์เซลล์ทั่วไปมีอายุการรับประกันประมาณ 25 ปี ➡️ การเสื่อมสภาพของแผงเกิดจากความร้อน, รังสี UV, ความชื้น และแรงดันไฟฟ้า ‼️ คำเตือนจากงานวิจัย ⛔ แผงรุ่นใหม่อาจมีอายุการใช้งานสั้นกว่ารุ่นเก่า เพราะเน้นลดต้นทุน ⛔ ยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอสำหรับแผงรุ่นใหม่ ⛔ ปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศรุนแรงหรือเศษวัสดุตกใส่ อาจทำให้แผงเสียหายก่อนเวลา ⛔ ไม่สามารถให้คำตอบชัดเจนว่าแผงรุ่นใหม่จะอยู่ได้นานแค่ไหน https://www.slashgear.com/1989112/solar-panel-lifespan-longer-new-study/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    New Study Suggests Solar Panels Could Last Even Longer Than We Thought - SlashGear
    The latest research from Switzerland show that high-quality solar panels constructed in the 1980s and 1990s are still performing well today.
    0 Comments 0 Shares 194 Views 0 Reviews
  • AI (Artificial Intelligence) มีบทบาทสำคัญในการพยากรณ์อากาศของโลก โดยช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ ซึ่งมีกระบวนการหลักๆ ดังนี้:

    ### 1. **การเก็บข้อมูล**
    AI ใช้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น:
    - **ดาวเทียม**: ให้ข้อมูลภาพถ่ายและข้อมูลสภาพอากาศจากอวกาศ
    - **สถานีตรวจอากาศ**: วัดอุณหภูมิ, ความชื้น, ความกดอากาศ, และลม
    - **เรดาร์**: ติดตามฝนและพายุ
    - **เซ็นเซอร์อื่นๆ**: เช่น เครื่องบิน, เรือ, และอุปกรณ์ IoT

    ### 2. **การประมวลผลข้อมูล**
    AI ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วด้วยเทคนิคเช่น:
    - **Machine Learning (ML)**: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์และแนวโน้ม
    - **Deep Learning (DL)**: ใช้ Neural Networks ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ภาพจากดาวเทียม

    ### 3. **การสร้างแบบจำลอง**
    AI ช่วยสร้างและปรับปรุงแบบจำลองสภาพอากาศโดย:
    - **การพยากรณ์ระยะสั้น**: คาดการณ์สภาพอากาศในชั่วโมงหรือวันถัดไป
    - **การพยากรณ์ระยะยาว**: คาดการณ์สภาพอากาศในสัปดาห์หรือเดือนถัดไป
    - **การคาดการณ์สภาพอากาศรุนแรง**: เช่น พายุ, น้ำท่วม, และคลื่นความร้อน

    ### 4. **การปรับปรุงความแม่นยำ**
    AI ช่วยปรับปรุงความแม่นยำโดย:
    - **การเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต**: เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์
    - **การปรับแบบจำลองแบบเรียลไทม์**: ด้วยข้อมูลล่าสุด

    ### 5. **การใช้งานจริง**
    AI ถูกใช้ในหลายด้าน เช่น:
    - **การเตือนภัยล่วงหน้า**: เตือนภัยธรรมชาติล่วงหน้า
    - **การเกษตร**: ช่วยเกษตรกรวางแผนการเพาะปลูก
    - **การขนส่ง**: ช่วยการบินและการเดินเรือ
    - **การจัดการทรัพยากรน้ำ**: จัดการน้ำในเขื่อนและแม่น้ำ

    ### 6. **ตัวอย่างการใช้ AI ในพยากรณ์อากาศ**
    - **IBM's GRAF**: ใช้ AI เพื่อพยากรณ์อากาศทั่วโลกทุกชั่วโมง
    - **Google's MetNet**: ใช้ Deep Learning เพื่อพยากรณ์ฝนในระยะสั้น
    - **The Weather Company**: ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการพยากรณ์อากาศ

    ### 7. **ความท้าทาย**
    - **ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์**: ข้อมูลอาจขาดหายหรือไม่ถูกต้อง
    - **ความซับซ้อนของสภาพอากาศ**: สภาพอากาศมีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงเร็ว
    - **การคำนวณที่ต้องการทรัพยากรสูง**: ต้องการพลังการคำนวณมาก

    ### สรุป
    AI ช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการพยากรณ์อากาศ โดยใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งและเทคนิคต่างๆ เพื่อคาดการณ์สภาพอากาศได้ดีขึ้น ซึ่งมีประโยชน์ต่อหลายภาคส่วน เช่น การเกษตร, การขนส่ง, และการจัดการภัยพิบัติ
    AI (Artificial Intelligence) มีบทบาทสำคัญในการพยากรณ์อากาศของโลก โดยช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ ซึ่งมีกระบวนการหลักๆ ดังนี้: ### 1. **การเก็บข้อมูล** AI ใช้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น: - **ดาวเทียม**: ให้ข้อมูลภาพถ่ายและข้อมูลสภาพอากาศจากอวกาศ - **สถานีตรวจอากาศ**: วัดอุณหภูมิ, ความชื้น, ความกดอากาศ, และลม - **เรดาร์**: ติดตามฝนและพายุ - **เซ็นเซอร์อื่นๆ**: เช่น เครื่องบิน, เรือ, และอุปกรณ์ IoT ### 2. **การประมวลผลข้อมูล** AI ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วด้วยเทคนิคเช่น: - **Machine Learning (ML)**: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์และแนวโน้ม - **Deep Learning (DL)**: ใช้ Neural Networks ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ภาพจากดาวเทียม ### 3. **การสร้างแบบจำลอง** AI ช่วยสร้างและปรับปรุงแบบจำลองสภาพอากาศโดย: - **การพยากรณ์ระยะสั้น**: คาดการณ์สภาพอากาศในชั่วโมงหรือวันถัดไป - **การพยากรณ์ระยะยาว**: คาดการณ์สภาพอากาศในสัปดาห์หรือเดือนถัดไป - **การคาดการณ์สภาพอากาศรุนแรง**: เช่น พายุ, น้ำท่วม, และคลื่นความร้อน ### 4. **การปรับปรุงความแม่นยำ** AI ช่วยปรับปรุงความแม่นยำโดย: - **การเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต**: เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ - **การปรับแบบจำลองแบบเรียลไทม์**: ด้วยข้อมูลล่าสุด ### 5. **การใช้งานจริง** AI ถูกใช้ในหลายด้าน เช่น: - **การเตือนภัยล่วงหน้า**: เตือนภัยธรรมชาติล่วงหน้า - **การเกษตร**: ช่วยเกษตรกรวางแผนการเพาะปลูก - **การขนส่ง**: ช่วยการบินและการเดินเรือ - **การจัดการทรัพยากรน้ำ**: จัดการน้ำในเขื่อนและแม่น้ำ ### 6. **ตัวอย่างการใช้ AI ในพยากรณ์อากาศ** - **IBM's GRAF**: ใช้ AI เพื่อพยากรณ์อากาศทั่วโลกทุกชั่วโมง - **Google's MetNet**: ใช้ Deep Learning เพื่อพยากรณ์ฝนในระยะสั้น - **The Weather Company**: ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการพยากรณ์อากาศ ### 7. **ความท้าทาย** - **ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์**: ข้อมูลอาจขาดหายหรือไม่ถูกต้อง - **ความซับซ้อนของสภาพอากาศ**: สภาพอากาศมีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงเร็ว - **การคำนวณที่ต้องการทรัพยากรสูง**: ต้องการพลังการคำนวณมาก ### สรุป AI ช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการพยากรณ์อากาศ โดยใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งและเทคนิคต่างๆ เพื่อคาดการณ์สภาพอากาศได้ดีขึ้น ซึ่งมีประโยชน์ต่อหลายภาคส่วน เช่น การเกษตร, การขนส่ง, และการจัดการภัยพิบัติ
    0 Comments 0 Shares 882 Views 0 Reviews