ระบบสมองกลฝังตัว หรือ ระบบฝังตัว (Embedded Systems) เป็นระบบคอมพิวเตอร์เฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะภายในอุปกรณ์ขนาดเล็กหรือระบบการทำงานขนาดใหญ่ แต่เดิมโดยทั่วไปนั้น ระบบฝังตัวจะอาศัยภาษาการเขียนโปรแกรมระดับต่ำ เช่น ภาษาแอสเซมบลี เนื่องจากมีประสิทธิภาพและความสามารถในการทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่มีทรัพยากรจำกัด อย่างไรก็ตาม ด้วยความสามารถที่เพิ่มขึ้นของไมโครคอนโทรลเลอร์สมัยใหม่และการเติบโตของแพลตฟอร์ม เช่น Raspberry Pi ทำให้ Python ซึ่งเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูง ได้กลายมาเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาระบบฝังตัว การเปลี่ยนแปลงนี้มีทั้งข้อดีและข้อเสียโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ภาษาขั้นสูง เช่น Python ในสภาพแวดล้อมที่ทรัพยากรจำกัด แต่อย่างไรก็ตาม Python ก็ยังเป็นทางเลือกสำคัญที่จำเป็นในการพัฒนาระบบสมองกลฝังตัวต่อไป

การพัฒนาและเติบโตขึ้นของ Python ต่อการใช้งานกับระบบฝังตัว

Python เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงที่มีความยืดหยุ่นและเป็นที่รู้จักในเรื่องความเรียบง่าย อ่านง่าย และมีไลบรารีจำนวนมาก แม้ว่าปกติจะไม่ได้เกี่ยวข้องกับระบบฝังตัว แต่มีการนำ Python มาใช้ในด้านนี้เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการพัฒนาการใช้งาน Python อย่างง่ายๆ อาทิเช่น MicroPython และ CircuitPython ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์และแพลตฟอร์มของระบบฝังตัวอื่นๆ การใช้งานเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ด Python สำหรับอุปกรณ์ที่มีหน่วยความจำและความสามารถในการประมวลผลที่จำกัด ดังเช่น ESP32, STM32 และ Raspberry Pi Pico 

ดังนั้น การใช้ Python ในระบบฝังตัวนั้นจึงมีความน่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นในการประมวลผลอย่างรวดเร็ว ความสะดวกในการใช้งาน และการบูรณาการร่วมกับระบบที่ความซับซ้อนสูง อย่างไรก็ตาม Python นั้นยังนำไปสู่ความท้าทายที่เกี่ยวข้องในด้านของประสิทธิภาพ การใช้ทรัพยากร และข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ ซึ่งทำให้บทบาทของ Python จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาระบบฝังตัวสมัยใหม่

ประโยชน์ของการใช้ Python ในระบบฝังตัว

- ความสะดวกในการใช้งานและการอ่าน (Ease of Use and Readability) Python ขึ้นชื่อในเรื่องรูปแบบการเขียนที่เรียบง่ายและเข้าใจได้ ซึ่งทำให้ทั้งผู้เริ่มต้นและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์สามารถใช้งานได้ดี อีกทั้งด้วยความสามารถในการอ่านได้ง่ายนั้น ช่วยลดโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาดจากการเขียนและทำให้ง่ายต่อการดูแลและแก้ไขโค้ด (Debugging) ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการพัฒนาระบบฝังตัว ซึ่งการแก้ไขอาจเป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์

- การสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว (Rapid Prototyping) Python ช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่จะแก้ไขมากกว่าที่จะต้องกังวลเกี่ยวกับรายละเอียดทางเทคนิคของการจัดการหน่วยความจำหรือการทำงานของระดับระบบปฏิบัติการและด้วยไลบรารีที่ครอบคลุมของ Python ช่วยให้สร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดสอบแนวคิดต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในระบบฝังตัวที่ถ้ามีการเปลี่ยนฮาร์ดแวร์อาจจะทำให้มีค่าใช้จ่ายที่สูงและใช้เวลานาน ด้วยภาษา Python นี้ นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะของแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องติดขัด ช่วยลดความซับซ้อนในการเขียนโปรแกรม

- การพัฒนาข้ามแพลตฟอร์ม (Cross-Platform Development) Python ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนและทดสอบโค้ดบนเดสก์ท็อปหรือแล็ปท็อปก่อนนำไปใช้งานในระบบฝังตัว ด้วยความสามารถข้ามแพลตฟอร์มนี้ ช่วยเพิ่มความเร็วในการพัฒนาและลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาด ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาสามารถจำลองการประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์บนพีซีแล้วนำโค้ดเดียวกันไปใช้งานกับไมโครคอนโทรลเลอร์โดยปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อย

- Data Structure ที่ซับซ้อน และ Library ที่มีฟังก์ชันการทำงานหลากหลาย (Rich Ecosystem and Libraries) Python มีไลบรารีที่หลากหลายและเฟรมเวิร์กที่มากมาย ซึ่งหลายตัวสามารถนำไปใช้งานในระบบฝังตัวได้ ตัวอย่างเช่น การสร้างเครือข่าย (Networking) ด้วย ไลบรารี เช่น socket และ urequest ช่วยให้สามารถสื่อสารกับบริการคลาวด์หรืออุปกรณ์อื่นได้ หรือ การประมวลผลข้อมูลที่สามารถใช้ไลบรารี อย่าง numpy และ pandas (บนแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า) เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ เป็นต้น

- Python มีการใช้งานในวงกว้าง กล่าวคือ Python มีชุมชนขนาดใหญ่และมีผู้ใช้งานอยู่ตลอดเวลา ซึ่งรวมทั้งทรัพยากร บทเรียน และฟอรัมสำหรับการแก้ไขปัญหาต่างๆมากมาย อีกทั้งครือข่ายสนับสนุนนี้มีสำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาระบบฝังตัวที่ต้องเผชิญกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานร่วมกันระหว่างฮาร์ดแวร์กับซอฟต์แวร์ 

- การบูรณาการกับ IoT และบริการคลาวด์ โดย Python ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชัน IoT (Internet of Things) ซึ่งระบบฝังตัวจำเป็นต้องสื่อสารกับแพลตฟอร์มคลาวด์หรือระบบระดับสูงอื่นๆ ไลบรารีเช่น MQTT และ HTTP ทำให้ง่ายต่อการนำโปรโตคอลการสื่อสารไปใช้ได้ง่าย ส่งผลให้บูรณาการกับระบบ IoT ได้อย่างราบรื่น

ความท้าทายของการใช้ Python ในระบบฝังตัว

1. อุปสรรคด้านการใช้ภาษาในการเขียนโปรแกรมในการรันหรือคอมไพล์ (Performance of Programming Language Barrier) กล่าวคือ ถึงแม้ว่า ภาษาที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมอย่าง Python จะค่อนข้างใช้ภาษาที่ง่ายต่อการอ่านและกะทัดรัด แต่เมื่อเทียบเคียงกับภาษาโปรแกรมอย่าง ภาษา C C++ หรือ C # นั้น ภาษา Python จำเป็นต้องมีการ รัน บรรทัดต่อบรรทัดด้วยตัวแปล ซึ่งแตกต่างจาก ภาษา C ที่ โค้ดที่เขียนนั้นจะถูกแปลเป็น  Machine Code  ก่อนการรัน ส่งผลต่อความเร็วและประสิทธิภาพของการประมวลผลโดยรวม

2. อุปสรรคด้านความเร็วในการประมวลผลจากโค้ด ( Obstruction in Speed) จากสาเหตุที่การเขียนโปรแกรมของ ภาษา Python ต้องมีการ รัน บรรทัดต่อบรรทัดด้วยตัวแปลนั่นเอง จึงทำให้ใช้เวลาในการรันมากกว่า ภาษาโปรแกรมแบบอื่น

3. อุปสรรคด้านการใช้งานเรื่อง Pointers หรือตัวแปรพิเศษ หมายถึงการใช้งานตัวแปรที่ความจุตัวแปรพิเศษต่างๆ (Memory Address) โดยไม่ได้ระบุค่าของตัวแปรโดยตรง ซึ่งในการใช้งานนั้น ภาษา C ได้เปรียบในการที่จะสามารถแก้ไขและจัดการตัวแปรนั้นได้โดยตรง ซึ่งในภาษาของ Python นั้น ไม่มีรองรับการใช้งานในเรื่อง pointer

4. อุปสรรคด้านการดีบัค หรือการแก้ไขโค้ด เนื่องจากโค้ดหรือการประกาศตัวแปรของภาษา C นั้น สามารถแยกออกได้อย่างชัดเจน โดยการใช้งานฟังก์ชั่นของการย้อนกลับของตัวแปร หรือ error codes ซึ่งแตกต่างจาก ด้วยภาษา Python เมื่อเกิดการ errorจึงมีความซับซ้อนมากกว่า ซึ่งอาจจะต้องใช้ฟังก์ชั่นข้างนอกอื่นมาช่วยในการดีบัคโค้ด

5. อุปสรรคด้านการใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ Hardware ซึ่งการใช้งาน Feature  ของ Inline Assembly นั้น เพื่อที่จะเชื่อมต่อกับ Embedded System นั้น ภาษา C สามารถจัดการไดโดยตรง .ซึ่งแตกต่างจาก ภาษา Python ไม่ได้รองรับฟังก์ชั่นนี้ ต้องมีการอินพุตจาก library ข้างนอก

6. อุปสรรคเรื่องอื่นๆ  ยกตัวอย่าง เช่น ความนิยมของการใช้งานของด้าน Embedded System หรือสมองกลฝังตัวนั้น โดยปกติทั่วไป นักพัฒนาจะใช้ภาษา C เป็นหลักในการเขียนโปรแกรม ในส่วนของ Python นั้นจะเน้นหนักไปทางด้านของ Data Sciences

‍