Kidbright Playground
โรงเรียนวัดป่าประดู่
Data Science หรือ วิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ ศาสตร์แห่งการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ เมื่อใคร ๆ ก็กล่าวถึงประโยชน์ของข้อมูล แต่กระบวนการนำข้อมูลมาทำให้เกิดประโยชน์นั้น ‘ไม่ง่าย’ ด้วยข้อมูลในโลกดิจิทัลที่มีมากมายและหลากหลายรูปแบบ โดยทักษะดังกล่าวถูกบรรจุอยู่ในรายวิชาวิทยาการคำนวณในระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 อีกด้วย
โครงการ Data Science at School with KidBright เกิดขึ้นจากการต่อยอดและบูรณาการงานวิจัยและพัฒนาของเนคเทค สวทช. เพื่อตอบโจทย์ด้านการศึกษาโดยเฉพาะ เป็นหนึ่งช่องทางการเริ่มต้นเรียนรู้เรื่องราวของ Data Science จากการเล่นกับข้อมูล โดยเริ่มต้นด้วยข้อมูลด้านสภาพอากาศ
Data Science at School with KidBright ประกอบด้วย 3 ส่วน ได้แก่ UtuNoi Station, UtuNoi Watch และ UtuNoi PLAYGROUND ดังนี้
1) UtuNoi Station
สถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยที่ควบคุมโดย KidBright บอร์ดสมองกลฝังตัวเพื่อการเรียนรู้ Coding ที่มีศักยภาพในการเก็บข้อมูลจากเซนเซอร์และส่งข้อมูลขึ้นสู่คลาวด์
Real-time Data Platform ทำหน้าที่รับข้อมูลจากสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยกว่า 400 สถานีทั่วประเทศมาประมวลผลเบื้องต้น (pre-processing) เพื่อการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ต่อไป เช่น การประมวลผลข้อมูลสถิติรายวัน ไม่ว่าจะเป็น ค่าต่ำสุด สูงสุด ค่าเฉลี่ย รวมถึงการจัดทำข้อมูลให้อยู่ในกรอบเวลา (time frame) ที่เหมาะสม โดยมี BigStream หรือ แพลตฟอร์มสําหรับการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ เป็นฟันเฟืองหลักร่วมกับเครื่องมืออื่น ๆ ไม่ว่าจะเป็น Python และ InfluxDB เป็นต้น
2) UtuNoi Watch
เมื่อเราได้ข้อมูลสภาพอากาศจากสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อย (UtuNoi Station) และผ่านการจัดการข้อมูลเบื้องต้นจาก Real-time Data Platform แล้ว ข้อมูลเหล่านั้นจะถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อแสดงผลใน UtuNoi Watch เว็บแอปพลิเคชันสำหรับติดตามข้อมูลสภาพอากาศจากสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อย
UtuNoi Watch จะทำการประมวลผลเลือกแสดงข้อมูลของสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยในระยะ 10 กิโลเมตรจากพิกัดของผู้ใช้ หากมีมากกว่า 1 สถานี UtuNoi Watch จะเลือกสถานีที่ข้อมูลเป็นปัจจุบันมากที่สุด โดยสามารถแสดงข้อมูล 7 วันย้อนหลังได้ และตั้งค่า favourite สถานีที่สนใจได้อีกด้วย โดยสามารถเข้าใช้งานได้ทั้งคอมพิวเตอร์และสมาร์ตโฟน
“UtuNoi Watch ช่วยให้นักเรียนทราบว่าติดตั้งสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยได้สำเร็จหรือไม่ เมื่อนักเรียนเห็นข้อมูลแล้ว ทีมวิจัยจึงคิดว่านักเรียนควรจะได้ทดลองเล่นกับข้อมูลเพราะการเรียนรู้ไม่มีที่สิ้นสุด”
3) UtuNoi PLAYGROUND
UtuNoi PLAYGROUND สนามเด็กเล่นที่ไม่มีเครื่องเล่น แต่เปิดโอกาสให้เด็ก ๆ ได้ลองเล่นกับข้อมูลเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้ Data Science บนพื้นฐานของข้อมูลจากสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยทั่วประเทศ ผ่านเว็บแอปพลิเคชัน UtuNoi PLAYGROUND ที่มีกระบวนการสอดคล้องกับรายวิชาวิทยาการคำนวณ ระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 ดังนี้
● กำหนดโจทย์ : กำหนดโจทย์ตามความสนใจ อยากลองเล่นกับข้อมูลอะไรบนพื้นฐานของข้อมูลจากสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อย เช่น แนวโน้มของอุณหภูมิแต่ละภูมิภาคสัมพันธ์กันอย่างไร
● รวบรวมข้อมูล : เมื่อผู้ใช้งานเลือกสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยที่สนใจ UtuNoi PLAYGROUND จะดึงข้อมูลมาจาก Real-time Data Platform มานำเสนอตามรูปแบบที่ต้องการ เช่น ตาราง กราฟ หรือไทม์ไลน์ โดยสามารถเลือกช่วงเวลาของข้อมูลได้ และ ส่งออกข้อมูลไปใช้ได้
● จัดเตรียมข้อมูล : ข้อมูลจากสถานีวัดสภาพอากาศอุตุน้อยเป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบและโครงสร้างเดียวกันสามารถนำไปใช้งานได้ทันที
● สำรวจข้อมูล : สนับสนุนการสำรวจข้อมูลทั้งในรูปแบบตาราง กราฟ รวมถึงการสำรวจเชิงพื้นที่ หรือ การแสดงข้อมูลบนแผนที่ เพื่อดูความสัมพันธ์ แนวโน้ม สถิติ และไทม์ไลน์ของข้อมูลเปรียบเทียบแต่ละสถานี
● วิเคราะห์ข้อมูล : สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งเชิงพรรณา การวิเคราะห์เชิงทำนาย และการวิเคราะห์เชิงแนะนำ
แหล่งข้อมูล : https://www.nectec.or.th/news/news-article/utunoi-playground-article.html
ดูข้อมูลแบบตาราง กราฟ อุตุน้อย Playground : https://playground.kid-bright.org/
ดูข้อมูลผ่านสมาร์ทโฟน อุตุน้อย Watch : https://watch.kid-bright.org/
*** ต้องสมัครลงทะเบียน จึงจะเรียกดูและใช้ข้อมูลได้
เทคโนโลยี LoRa
LoRa หมายถึง โปรโตคอลการเชื่อมต่อเฉพาะในส่วนของ Link ในขณะที่ LoRaWAN จะหมายถึง การเชื่อมต่อในสักษณะของการเป็นโครงข่าย LoRa ถือเป็นเทคโนโลยีหนึ่งที่เหมาะสำหรับการใช้งาน IOT เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีการสื่อสารแบบไร้สาย ซึ่งมีจุดเด่นการสื่อสารได้ระยะทางไกล แต่ใช้พลังงานต่ำ ราคาประหยัด ถ้าเปรียบเทียบระยะการเชื่อมต่อจากที่เคยคุ้นเคยกัน และมีการใช้งานแพร่หลายในปัจจุบัน
Internet of Thing (IoT) ถือเป็นส่วนหนึ่งในการส่งเสริมภาคอุตสาหกรรม ภาคเกษตรกรรม โดยอาศัยการเชื่อมต่อสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่างเครื่องจักร (Machine) มนุษย์ (Human) และข้อมูล (Data) เพื่อให้กระบวนการผลิตมีประสิทธิภาพ และต้องการลดความผิดพลาดให้น้อยที่สุด เราจึงต้องสร้างระบบสื่อสารเพื่อส่งข้อมูลจากเครื่องจักรมาวิเคราะห์ถึงสถานะการผลิต จำนวนชิ้นงานที่ผลิตได้ รวมถึงสถานะความผิดพลาดของเครื่องจักร ซึ่งวิธีการที่นิยมมากที่สุดคือ การใช้อุปกรณ์ Smart Device ที่มีความสามารถในการเชื่อมต่อกับเครื่องจักรและดึงข้อมูลที่ได้ส่งผ่านระบบไร้สายไปยังเครื่องแม่ข่าย (Server) ซึ่งเทคโนโลยีการสื่อสารไร้สาย Wifi ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย แต่ก็ยังมีขีดจำกัดเรื่องของระยะทางและไวต่อสัญญาณรบกวน จึงเป็นเหตุผลที่ทำให้มนุษย์คิดค้นและหาวิธีสื่อสารรูปแบบใหม่ๆ หนึ่งในวิธีการสื่อสารที่กำลังได้รับความนิยมเป็นอย่างมากคือ เทคโนโลยีสัญญาณการสื่อสาร LoRa ซึ่งถูกคิดค้นและเป็นลิขสิทธิ์ของบริษัท Semtech หากเปรียบเทียบเทคโนโลยี WiFi ,Bluetooth และ LoRa สิ่งที่แตกต่างกันชัดเจนมากคือเรื่องของระยะทางในการสื่อสาร
1. LoRa คืออะไร
LoRa ย่อมาจากคำว่า Long Range ถือเป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อรองรับการสื่อสารในช่วงคลื่นความถี่ไม่เกิน 1 GHz ถูกพัฒนาขึ้นครั้งแรกในปี 1940 เพื่อใช้ในการทหาร เนื่องจากรับส่งข้อมูลได้ในระยะไกล และป้องกันสัญญาณรบกวนได้ดี (Interference Robustness) จึงมีการริเริ่มนำเทคโนโลยี LoRa มาประยุกต์ใช้ในระบบ Iot เพิ่มมากขึ้น สื่อสารทางไกลระยะ 15 – 20 กิโลเมตร มีช่องรับสัญญาณนับล้านมีอายุการใช้งานแบตเตอรี่ยาวนาน มากถึง 10 ปี
ช่วงความถี่ที่ใช้งานได้
ไทย 920 – 925 MHz
ยุโรป 867 – 869 MHz
อเมริกาเหนือ 902 – 928 MHz
จีน 470 – 510 MHz
เกาหลี 920 – 925 MHz
ญี่ปุ่น 920 – 925 MHz
อินเดีย 865 – 870 MHz
การนำเทคโนโลยี LoRa มาใช้งานจำเป็นต้องคำนึงถึงเขตโซนหรือประเทศ เนื่องจากมีข้อกำหนดให้แต่ละประเทศสามารถใช้งานอุปกรณ์ LoRa ตามความถี่ที่ได้ระบุไว้ ดังแสดงในตารางที่1 สำหรับประเทศไทยถูกระบุไว้ที่ความถี่ช่วง 920 – 925 MHz ซึ่งถือเป็นความถี่ที่ไม่ต้องมีใบอนุญาต (unlicensed) โดยมีกำลังส่ง (EIRP) ไม่เกิน 20 dBm (น้อยกว่าหรือเท่ากับ 100 มิลลิวัตต์)
2. ส่วนประกอบของ LoRa Protocol Stack
โปรโตคอล LoRa แบ่ง layer ออกได้เป็น 2 layer หลัก ได้แก่ ส่วนของ Physical layer(PHY) และ MAC layer การสื่อสารใน physical layer (PHY) [2] ของLora รองรับการส่งระยะไกล ใช้พลังงานต่ำ โดยสามารถส่งข้อมูลที่ความเร็วสูงสุดที่ 50 Kbps เพื่อการใช้งานที่เหมาะสม เราสามารถปรับพารามิเตอร์ในส่วนของ physical layer เพื่อให้ได้อัตราเร็วของการส่งข้อมูล (Data Rate) และค่าความไวต่อการรับสัญญาณให้เหมาะสมด้วยการปรับค่าแบนวิดท์ (BW), สเปรดแฟกเตอร์ (Spreading Factor : SF)[SF]
โดยค่า Spreading Factor สามารถตั้งค่าได้ตั้งแต่ SF7-SF12 ซึ่งหากเราต้องการใช้งานด้วย Bandwidth ที่สูงจะต้องตั้งค่าเป็น SF7 ซึ่งจะทำให้ระยะทางของการส่งข้อมูลต่ำ แต่อัตราการส่งข้อมูลสูง (Bit rate) แต่ถ้าเราต้องการให้การส่งข้อมูลได้ระยะทางที่ไกลก็จะต้องตั้งค่าเป็น SF12 ซึ่งจะส่งผลต่ออัตราการส่งข้อมูลน้อยที่สุด แต่ได้ระยะทางไกลที่สุด โดยการตั้งค่าพารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับความต้องการของผู้ออกแบบระบบ
3. องค์ประกอบของ LoRaWAN เน็ตเวอร์ก[5]
LoRaWAN ประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก ได้แก่ อุปกรณ์ (End-devices) , เกตเวย์ (Gateway) และเน็ตเวิร์คเซิร์ฟเวอร์ (Network Server)
อุปกรณ์ (End-device) เป็นอุปกรณ์พลังงานต่ำที่สื่อสารไปยังเกตเวย์ โดยไม่เจาะจงเกตเวย์ใดเกตเวย์หนึ่งโดยเฉพาะ (กรณีเกตเวย์มีมากกว่า 1 ตัว)
เกตเวย์ (Gateway) ทำหน้าที่รับแพ็กเก็ตจากอุปกรณ์ LoRa (End-devices) เพื่อส่งต่อไปยัง (Network Server)
เน็ตเวิร์คเซิร์ฟเวอร์ (Network Server) ทำหน้าที่กำจัดแพ็กเก็ตที่ซ้ำและส่งแพ็กเก็ตกลับไปยังอุปกรณ์ปลายทางเพื่อรองรับการใช้งานที่แตกต่างกัน
อุปกรณ์ใน LoRaWAN แบ่งออกเป็น 3 คลาส[6] ได้แก่ class A, class B, class C โดยในแต่ละคลาสจะมีลักษณะการทำงานที่แตกต่างกัน ดังนี้
Class A จะเป็นการสื่อสารแบบสองทาง (Bi-directional) โดยการสื่อสาร uplink ในแต่ละครั้ง จะตามด้วยการสื่อสาร downlink ในช่วงเวลาสั้นๆอีก 2 ครั้ง การสื่อสาร downlink ในรอบถัดไปต้องรอ uplink ทำงานอีกครั้ง ซึ่งทำให้การทำงานของ Class A ใช้พลังงานในการทำงานน้อยที่สุด
Class B เป็นการสื่อสารแบบสองทาง (Bi-directional) พร้อมการใช้ (Beacon) จากเกตเวย์เพื่อให้ Network server ทราบว่าเวลาใดที่อุปกรณ์ End-Device พร้อมที่จะรับข้อมูล ซึ่งอุปกรณ์ End-device จะเปิดช่วงเวลาของการรับข้อมูล (Receive Window) ตามเวลาที่กำหนด
Class C เป็นการสื่อสารแบบสองทาง (Bi-directional) จะใช้วิธีกำหนดช่วงเวลารับข้อมูลแบบต่อเนื่อง (Continuous) ทำให้อุปกรณ์ปลายทาง End-device อยู่ในสภาวะทำงานอยู่ตลอดเวลา จึงทำให้ใช้พลังงานมากที่สุด
เทคโนโลยีการสื่อสารแบบ LoRa ถือเป็นเทคโนโลยีทางด้าน IoT ที่สามารถรับและส่งข้อมูลได้ระยะไกลและใช้พลังงานต่ำ อีกทั้งยังสามารถทนต่อการรบกวนจากสัญญาณภายนอกได้ดี แต่การจะนำเทคโนโลยี LoRa มาใช้งานนั้นจำเป็นต้องพิจารณาถึง ความถี่ของสัญญาณ ซึ่งในไทยจะใช้ 920-925 MHz และควรมีกำลังส่งที่ต่ำกว่า 100 mW เพื่อให้รองรับกับมาตรฐานที่ กสทช ได้กำหนดไว้ การรับส่งข้อมูลผ่าน LoRaWan จะมีอยู่ 3 คลาส คือ A,B และ C หากต้องการให้อุปกรณ์รับส่งข้อมูลแล้วใช้พลังงานต่ำควรเลือกใช้ Class A แต่ถ้าต้องการความต่อเนื่องของข้อมูลควรเลือกใช้เป็น Class C ซึ่งกินพลังงานมากที่สุดเมื่อเทียบกับ Class A และ Class B และสุดท้ายแล้วการจะนำเทคโนโลยี LoRa ไปประยุกต์ใช้งาน ผู้ใช้จำเป็นต้องรู้หลักการทำงานของ LoRa เป็นอย่างดีเพื่อเป็นแนวทางในการเลือกใช้อุปกรณ์ที่เหมาะสมกับการประยุกต์ใช้งาน
