ในยุคปัจจุบันเทคโนโลยีได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว พร้อมกับการเพิ่มขึ้นของข้อมูลในปริมาณมหาศาล เมื่อมีการติดตั้งอุปกรณ์เซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น เซ็นเซอร์ตรวจจับอุณหภูมิ เซ็นเซอร์ตรวจจับความชื้น หรือเซ็นเซอร์ประเภทอื่นๆ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์เหล่านี้จะถูกเก็บรวบรวมและนำมาวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความแม่นยำ ถูกต้อง และสามารถตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ข้อมูลเหล่านี้ยังสามารถนำเสนอหรือเผยแพร่ผ่านช่องทางอื่นๆ ได้อีกด้วย

ดังนั้น การรวมข้อมูลจากหลายๆ เซ็นเซอร์ เพื่อใช้งานในระบบสมาร์ท IoT จึงเป็นเทคโนโลยีที่น่าสนใจและมีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน อีกทั้งยังมีการศึกษาและวิจัยอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยี Multi-Sensor Fusion ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเต็มศักยภาพมากที่สุด

คุณลักษณะของข้อมูลจากเซ็นเซอร์ (Characteristic of IoT Sensor Data)

ข้อมูลที่ได้รับจากเซ็นเซอร์จะเป็นข้อมูลดิบที่ถูกเก็บจากสถานการณ์ ณ ช่วงเวลานั้นที่เซ็นเซอร์สามารถตรวจจับหรือวัดค่าได้ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกรวบรวมและนำมาวิเคราะห์ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความแม่นยำและสามารถนำไปแสดงผลได้ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์มีหลากหลายลักษณะตามรูปแบบของการรับส่งข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลเชื่อมโยงกันในเครือข่าย ซึ่งสามารถเก็บบันทึกและนำมาใช้ได้ตลอดเวลา ดังนั้น จำเป็นต้องแยกแยะข้อมูลที่ได้รับออกเป็นประเภทต่างๆ ดังนี้:

- ข้อมูลลักษณะที่มีข้อจำกัดทางเทคนิค (Technical Constraints): ข้อมูลที่มาจากข้อจำกัดทางเทคนิค เช่น ขนาดของเซ็นเซอร์ที่จำกัดแบตเตอรี่ ความสามารถของเครือข่าย ความจุของการเก็บข้อมูล หรือความสามารถในการประมวลผล หากเซ็นเซอร์เสียหาย ข้อมูลอาจสูญหายหรือเกิดความผิดพลาดได้ทันที

- ข้อมูลที่มีการประมวลผลแบบเรียลไทม์ (Real-Time Processing): ข้อมูลที่ได้จากการเชื่อมโยงเซ็นเซอร์ในเครือข่ายจะสามารถส่งถ่ายและอัพเดทข้อมูลได้รวดเร็วและมีคุณภาพทันที

- ข้อมูลที่มีปริมาณมาก (Scalability): เนื่องจากข้อมูลมาจากการเชื่อมต่อในเครือข่าย ทำให้มีการไหลของข้อมูลที่มีปริมาณมาก จึงจำเป็นต้องเลือกข้อมูลที่สำคัญและเกี่ยวข้อง

- ข้อมูลที่มีรูปแบบการแสดงผลเป็นสัญลักษณ์ (Data Representation): ข้อมูลอาจถูกแสดงในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อมูลในรูปแบบไบนารี (Binary), บูลีน (Boolean), หรือตัวเลข เป็นต้น

- ข้อมูลที่มีความแตกต่างที่มาจากความหลากหลายของเซ็นเซอร์ ( Heterogeneity) : ข้อมูลที่มาจากเซ็นเซอร์ที่มีลักษณะหรือโครงสร้างที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบหรือโครงสร้างของรูปแบบชุดข้อมูล (Structured Data Set)  หรือข้อมูลจากรูปแบบการจัดเรียงของข้อมูลที่มจากเครือข่าย (Real-Time Data-Generating Information Networks) 

การประมวลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่างๆ (Sensor Data Processing)

- การจัดการข้อมูลที่ไม่ต้องการออก (Denoising) 

- การทดแทนข้อมูลที่หายไป (Missing Data Imputation) 

- การตรวจจับข้อมูลที่มีค่าผิดปกติ (Data Outlier Detection)

- การรวมข้อมูลชนิดเดียวกันให้เป็นข้อมูลเดียว (Data Aggregation)

- การหลอมรวมข้อมูลที่มีความหลากหลายมารวมกัน เพื่อสร้างข้อมูลใหม่หรือข้อมูลตัวแทน (Data Fusion)

วิธีการนำข้อมูลจากหลายเซ็นเซอร์มารวมกันเพื่อให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้น

Bayesian Method ใช้หลักการของความน่าจะเป็นและการกระจายตัวข้อมูล (Probability Distribution) เพื่อหาความเป็นไปได้ของข้อมูลที่รู้ เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่ยังไม่ได้รับการวิเคราะห์

Kalman Filter Method ใช้การคาดคะเนจากกระบวนการทางคณิตศาสตร์ เช่น สมการทางคณิตศาสตร์ที่เปรียบเทียบข้อมูลอินพุตกับเวลาและพารามิเตอร์อื่นๆ เพื่อให้ได้ค่าที่มีความแม่นยำและถูกต้องมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)  

หลักจากคัดแยก จำแนกข้อมูลต่างๆ แล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ โดยอาจใช้โมเดลต่างๆ เช่น Machine Learning, Deep Learning  และ Neural Network ในการประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ในระบบ IoT

ประโยชน์และการนำไปใช้ของข้อมูล

- รวบรวมข้อมูลจากหลายเซ็นเซอร์ เช่น ข้อมูลจากเรือ การบิน โรงงาน หรือข้อมูลจากคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า และสัญญาณทางไฟฟ้า อิเล็กทรอนิกส์ เพื่อวิเคราะห์หาข้อผิดพลาดของระบบต่างๆ หรือการซ่อมบำรุงที่มีประโยชน์

- วิเคราะห์ในทางการแพทย์ โดยการใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์อุณหภูมิ การเอกซเรย์ หรือเซ็นเซอร์อื่นๆ ผ่าน IoT เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรค เช่น การหาสัญญาณของเนื้องอกหรือความผิดปกติอื่นๆ

- วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ เช่น พายุ หรืออุบัติภัย ผ่านการสะสมข้อมูลจาก IoT

- ใช้งานทางทหาร โดยการนำข้อมูลจากหลายเซ็นเซอร์มาประยุกต์ใช้งานผ่าน IoT ในสภาพแวดล้อมต่างๆ ทั้งทางอากาศ บก และน้ำ เช่น ค่าสัญญาณคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า หรือสัญญาณอะคูลสติก

‍