2016年7月4日

LASS的下一步:從環境感測到環境教育

作者/陳伶志(目前任職於中央研究院資訊所副研究員,主要研究領域為網路感測系統與參與式城市感測系統,致力於結合理論與實務,讓學術研究成果能解決現實生活的問題。)、謝欣紘(目前任職於中央研究院資訊所研究助理,平時主要工作是在分析資料,喜歡學任何新鮮有趣的東西,並熱衷參與各種社群活動。)

LASS(Location Aware Sensing System)是一個社群,以開源公益非營利的形式,設計與實現環境感測系統,藉由網路鄉民大家合力,以公民科學的型態,進行環境感測等相關的活動,希望能對周圍的環境,給出具體的幫助。

LASS(Location Aware Sensing System)是一個網路上的開源公益環境感測系統社團,秉持著開放硬體、軟體、資料以及心胸。一開始的初衷是由於伴隨大陸冷起團而南下的PM2.5,隨著人民對於空氣品質的關心日漸萌芽而起,不到一年的時間,LASS已見證臺灣自造者運動的蓬勃發展,從幾個人聚在一起的草創時期到如今已累計超過2000名的成員,從簡單的創意發想演變到如今遍及全臺超過150個感測點,從單純的網路社團發展到全球第一個針對 PM2.5的智慧城市系統,LASS至今仍不斷地迅速發展,在各大自造者聚會推廣,也在國際環境會議與其他國家的環境研究學者進行交流,目前我們已成功部署臺北的PM2.5智慧城市系統,並預計在今年內推廣至全臺各大都市,即將成為一個全民參與的公民科學範例。

LASS的最大特色便是開放系統、程式碼與資料。開放系統與程式碼是促成整體系統發展與規模的主因,透過非營利的方式將我們的程式碼與系統開源,不僅能讓更多對於相同議題感興趣的一般民眾能夠自行DIY,也讓有技術背景的人,能夠一起來共同維護、更新LASS的系統、程式。而開放資料的效應,則更隨著LASS參與感測的站點增加與時間累積,已醞釀出充沛的能量,成為下一波 LASS發展的重點。在資料流通快速的現代,大數據的分析格外的重要,目前的資料視覺化,不外乎是即時測量的數據,及長時間測量得到的汙染分布、累積圖,掌握的訊息越多,就越有可能找出藏在數字裡面的寶藏,現在已能從不同地區其PM2.5變化時間軸得知風向的關係。若能夠結合更多的訊息,像是氣象的資料,未來我們甚至能拿現有的資料來做一個污染預測的系統。

另一個LASS的特色,就是感測器的成本、性能和它的體積,為了能夠讓更多人了解並參與,成本自然控制在一般大眾可以接受的範圍,且其不佔空間體積小的優點,大部分的家戶都有能力可以建構自己的感測站,而這也是我們所希望的,透過喚醒更多人的關心,集合眾人的力量來一起進行環境的感測。雖然我們的感測器成本低、體積小,但在經過實驗測試的比對下,其PM2.5準確度方面可不輸專業儀器的等級,因此我們才有辦法在短時間之內,將全臺感測點擴增150個,藉由長時間收集的大量資料,以及聯合政府官方感測資料與其他民間姊妹計畫的感測資料,LASS不但成為臺灣本土PM2.5感測資料的最大集中站,更藉由開放資料的架構,讓民眾得以從資料觀察中發現問題、形成假設、測試假設,並進行大量資料的分析驗證,從而獲得結論與發展新的問題,實踐大膽假設、小心求證的科學真諦。......【更詳細的內容請見科學月刊第559期】

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