โดยปกติประเทศไทยผลิตกระแสไฟฟ้าโดยพลังงานน้ำจากเขื่อน และพลังงานไอน้ำซึ่งใช้น้ำมัน แก๊ส หรือ ถ่านหินเป็นเชื้อเพลิงในการสร้างพลังงานไอน้ำไปหมุนไดนาโมเพื่อเกิดกระแส ไฟฟ้า ดังนั้นการเพิ่มปริมาณกระแสไฟฟ้าเพื่อให้เพียงพอต่อความต้องการ ก็เท่ากับเป็นการเพิ่มระดับคาร์บอนไดออกไซด์ หรือมีเทน ให้สูงขึ้น ในปัจจุบันสูงเกิน 300 ppm คาร์บอนไดออกไซด์ที่เกิดจากการเผาเชื้อเพลิงจะกักเก็บความร้อนบางส่วนไว้ใน โลก ไม่ให้สะท้อนกลับสู่บรรยากาศทั้งหมด ซึ่งทำให้โลกร้อนอุ่นขึ้นคล้ายกับหลักการเรือนกระจก ปรากฏการณ์เรือนกระจกนี้ทำให้เกิดวิกฤตภาวะโลกร้อน ซึ่งเป็นปัญหาของทุกคนที่อาศัยอยู่บนโลกใบนี้ องค์กรต่างๆ แม้แต่เนคเทค เอ็มเทค กระทรวงพลังงาน หันมาให้ความสนใจประกาศเป็นนโยบายขององค์กรในการอนุรักษ์พลังงาน เนื่องด้วยในปัจจุบันคอมพิวเตอร์เป็นสิ่งจำเป็นกับการดำเนินงานของทุกองค์กร ทำให้จำนวนคอมพิวเตอร์ที่มีการใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เมื่อมีการใช้งานคอมพิวเตอร์เป็นจำนวนมาก โอกาสที่คอมพิวเตอร์จะถูกเปิดทิ้งไว้โดยไม่มีผู้ใช้งาน ในช่วงพักกลางวัน ช่วงที่มีการประชุม หรือสัมมนา ก็ย่อมมีมากขึ้น หากรวมทุกเครื่องที่เปิดทิ้งไว้ในแต่ละวัน นานเป็นปีจะเป็นปริมาณพลังงานมหาศาลที่สูญเสียไปโดยเปล่าประโยชน์

แนวทางการแก้ปัญหา

ในการจัดการพลังงานที่สูญเสียไปกับคอมพิวเตอร์ที่ถูก เปิดทิ้งไว้ ในช่วงที่ไม่มีผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นช่วงทานข้าว ประชุม สัมมนา จะช่วยลดการใช้พลังงานอย่างฟุ่มเฟือย เพิ่มอายุการใช้งานของคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ต่างๆ การพัฒนางานวิจัยให้คอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะ หรือ แลปท็อป มีระบบการเรียนรู้พฤติกรรมของผู้ใช้ โดยศึกษาจากข้อมูลการเคลื่อนไหวของคีย์บอร์ด และเมาส์ โปรแกรมที่เปิดใช้งานอยู่ ข้อมูล network traffic ข้อมูลการใช้งานซีพียู ข้อมูลทั้งหมดจะถูกนำมาใช้ให้คอมพิวเตอร์ได้มีการเรียนรู้ โดยใช้ Machine learning ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถตัดสินใจได้ว่าสถานะใดที่คอมพิวเตอร์ควรเลือกโหมด ประหยัดพลังงาน ซึ่งอาจจะเป็นโหมด sleep, hibernate standby หรือ shut down ตามแต่สถานการณ์ โดยอาศัยข้อมูลที่ได้เรียนรู้จากพฤติกรรมในอดีตของผู้ใช้งานแต่ละคน หากผู้ใช้งานมีพฤติกรรมการใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ และพักการใช้งาน ในลักษณะเดียวกันเป็นประจำทุกวัน จะทำให้ระบบนี้สามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ซึ่งก็เท่ากับว่าปริมาณพลังงานที่สูญเสียไปก็ลดลงมากขึ้นเช่นกัน

วัตถุ ประสงค์ของโครงการ

พัฒนา โปรแกรมสำหรับระบบปฏิบัติการวินโดว์ สำหรับทำหน้าที่ปรับระบบการประหยัดพลังงานให้เหมาะกับลักษณะการใช้งานปกติ ของผู้ใช้อย่างอัตโนมัติ

บท คัดย่อ

ระบบ เรียนรู้การจัดการพลังงานอัตโนมัติ จะอาศัย machine learning มาช่วยในการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ โดยศึกษาจากข้อมูลการเคลื่อนไหวของคีย์บอร์ด และเมาส์ โปรแกรมที่เปิดใช้งานอยู่ ข้อมูล network traffic ข้อมูลการใช้งานซีพียู ข้อมูลทั้งหมดจะถูกนำมาใช้ให้คอมพิวเตอร์ได้มีการเรียนรู้ โดยใช้ Machine learning (Hidden Markov Model) ช่วยให้คอมพิวเตอร์ตัดสินใจได้ว่าสถานะใดที่คอมพิวเตอร์ควรเลือกโหมดประหยัด พลังงาน ซึ่งอาจจะเป็นโหมด sleep, hibernate standby หรือ shut down ตามแต่สถานการณ์ โดยอาศัยข้อมูลที่ได้เรียนรู้จากในอดีต

ระยะ เวลาดำเนินโครงการ : 1 กรกฎาคม พ.ศ.2554 ถึง 5 มีนาคม พ.ศ.2555

คณะผู้ วิจัย
หัวหน้าโครงการ :     นางสาวรุ่งกานต์ ศิริเจริญไชย
ผู้ร่วมวิจัย :     นายเปรมนาถ ดูเบ, นายสรรพฤทธิ์ มฤคทัต