KIVU: ระบบอัจฉริยะช่วยเกษตรกรเลี้ยงปลาทะเลสาบวิกตอเรีย
ทีมงานนักพัฒนา 5 คนสร้าง KIVU แพลตฟอร์มวิเคราะห์น้ำและสิ่งแวดล้อมทางน้ำสำหรับเกษตรกรผู้เลี้ยงปลาในกระชังรอบทะเลสาบวิกตอเรีย
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- KIVU เป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลทางน้ำสำหรับเกษตรกรผู้เลี้ยงปลาในกระชัง 5 คนพัฒนาขึ้น
- ระบบใช้ภาษา Go 1.22 คู่กับ PostgreSQL 15 และ PostGIS 3.3 ในการประมวลผลข้อมูล
- เครื่องมือประเมินความเสี่ยงเน้นความโปร่งใสแบบ Rule-based เพื่อให้เกษตรกรเข้าใจง่าย
- รองรับข้อมูลจากดาวเทียม Copernicus และระบบแจ้งเตือนผ่าน SMS สำหรับเกษตรกร
การเลี้ยงปลาในกระชังรอบทะเลสาบวิกตอเรีย ซึ่งครอบคลุมพื้นที่ประเทศเคนยา ยูกันดา และแทนซาเนีย กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงรอบด้าน โดยเฉพาะปริมาณออกซิเจนที่ละลายในน้ำอาจลดลงต่ำกว่า 3 มิลลิกรัมต่อลิตรโดยไม่มีสัญญาณเตือนล่วงหน้า รวมถึงอุณหภูมิที่สูงขึ้นและปรากฏการณ์สาหร่ายสะพรั่งที่สร้างความเครียดให้กับปลา
เกษตรกรส่วนใหญ่ยังคงต้องพึ่งพาประสบการณ์ การสังเกตด้วยตาเปล่า และการโทรศัพท์สอบถามกันในยามวิกาล ทีมงานนักพัฒนา 5 คนจึงได้รวมตัวกันสร้าง KIVU ขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหานี้ โดยทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างสมาร์ทโฟนของเกษตรกรกับสภาพแวดล้อมในทะเลสาบ เพื่อส่งมอบข้อมูลโทรมาตรแบบเรียลไทม์และระบบประเมินความเสี่ยง
ระบบของ KIVU ถูกออกแบบให้ทำงานผ่านส่วนประกอบหลักหลายส่วน โดยใช้ภาษา Go 1.22 ร่วมกับเฟรมเวิร์ก Gin และ sqlx ในส่วนของแบ็กเอนด์ ด้านฐานข้อมูลเลือกใช้ PostgreSQL 15 ผสานกับ PostGIS 3.3 สำหรับจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ พร้อมระบบยืนยันตัวตนด้วย JWT และ bcrypt เพื่อความสะดวกในการใช้งานผ่านมือถือของเกษตรกร
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ในส่วนของเครื่องมือประเมินความเสี่ยง ทีมพัฒนาจงใจเลือกใช้ระบบแบบ Rule-based ที่มีความโปร่งใสและอธิบายเหตุผลได้ แทนที่จะเป็นกล่องดำ (Black-box) เพื่อให้เกษตรกรสามารถเข้าใจได้ทันทีว่าเหตุใดระบบจึงแจ้งเตือนความผิดปกติเมื่อมีการส่งข้อมูลการวัดค่าใหม่เข้ามาในระบบ
"เกษตรกรจำเป็นต้องเข้าใจว่าเหตุใดการแจ้งเตือนจึงถูกส่งออกมา เนื่องจากพวกเขาต้องฝากชีวิตสัตว์เลี้ยงไว้กับระบบนี้"
ทีมพัฒนา KIVUสำหรับการจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ PostGIS เข้ามามีบทบาทสำคัญในการจัดเก็บตำแหน่งกระชังปลาเป็นจุด (Point) และเขตในทะเลสาบเป็นรูปหลายเหลี่ยม (Polygon) พร้อมใช้ดัชนี GiST ในการคำนวณระยะทางและความเหมาะสมในการขยายพื้นที่ โดยมีข้อมูลจำลองรอบพื้นที่ Homa Bay, Mbita Channel และ Rusinga Island
การเลือกใช้สถาปัตยกรรมแบบ Go binary ตัวเดียวที่ทำหน้าที่เสิร์ฟทั้ง REST API และหน้าเว็บฟรอนต์เอนด์แบบ Static ในตัวเดียวกัน ถือเป็นแนวทางปฏิบัติที่ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการระบบเดโมและการแข่งขันแฮกกาธอนได้อย่างยอดเยี่ยม ขณะเดียวกันการใช้ PostGIS ตั้งแต่วันแรกก็ช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาความผิดพลาดจากการเก็บพิกัดละติจูดลองจิจูดแบบเดิมๆ
ในอนาคตทีมงานมีแผนพัฒนาต่อยอดด้วยการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์ IoT ของจริง ยกระดับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพิ่มระบบ SMS หลายภาษาหรือ USSD เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายในพื้นที่ห่างไกล รวมถึงการพัฒนาแอปพลิเคชัน Progressive Web App ที่เน้นการใช้งานบนมือถือเป็นหลัก
ที่มา:
Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น