Oleh: Izatul Lail bin Mohd Yasar,
Pusat Pengurusan ICT, MARDI
Masihkah anda ingat ketika Perintah Kawalan Pergerakan (PKP) ketika COVID-19 lalu, terdapat sesetengah premis menggunakan kamera pengesan haba di hadapan pintu masuknya? Apabila anda melaluinya di hadapan kamera, skrin boleh menunjukkan bahawa anda mengalami simptom demam atau sebaliknya. Kamera begini ada digunakan di pintu masuk antarabangsa di lapangan terbang dan kompleks membeli belah mewah atau hospital pakar. Teknologi yang digunakan untuk mengimbas suhu badan secara pantas itu, kini bukan lagi terhad kepada aplikasi perubatan atau keselamatan bernilai tinggi. Malah, masyarakat awam boleh mendapatkannya dengan harga yang semakin kompetitif dan juga boleh membinanya secara ‘pasang sendiri (DIY) dengan kos yang rendah dan mudah untuk pelbagai kegunaan.

Apa yang pernah dianggap sebagai teknologi gred tentera atau industri yang mahal, kini mula memasuki domain awam, sebahagian besarnya didorong oleh kebangkitan perkakasan teknologi maklumat yang mampu milik, sumber terbuka dan kepintaran buatan generatif. Dengan adanya peranti seperti Raspberry Pi, ESP32 dan Arduino versi termaju yang boleh dianggap sebagai komputer bersaiz papan induk tunggal kompak, ia mempunyai keupayaan pemprosesan yang memadai untuk mengendalikan penderiaan kompleks, termasuk merekod imej daripada spektrum haba (inframerah) melalui modul penderia haba.
Walaupun kamera haba komersial (seperti jenama FLIR atau Seek Thermal) sedia ada di pasaran, kosnya sering menjadi penghalang utama. Di sinilah letaknya kelebihan utama pendekatan DIY (Do-It-Yourself). Selain daripada penjimatan kos yang ketara, nilai sebenar terletak pada fleksibiliti dan pengubahsuaian.
Sebuah sistem yang dibina sendiri boleh diprogramkan untuk menghantar notifikasi ke aplikasi Telegram atau WhatsApp sebaik sahaja suhu tidak normal dikesan. Lebih menarik, ia boleh digabungkan dengan model kecerdasan buatan (AI) untuk melakukan pengecaman corak, contohnya membezakan antara haba penceroboh manusia dan haiwan peliharaan, sebelum mencetuskan penggera kecemasan. Kemajuan teknologi ini membuka pelbagai kemungkinan aplikasi baharu yang melangkaui sekadar pengesanan demam.
Aplikasi Sedia Ada
Bayangkan keupayaan untuk “melihat” kebocoran paip air panas di dalam dinding konkrit, atau mengesan di mana udara sejuk pendingin hawa terlepas keluar, sekali gus meningkatkan kecekapan tenaga di kediaman. Dalam bidang penyelenggaraan, ia membolehkan pengesanan awal komponen elektrik yang berpotensi mengalami litar pintas. Malah, ia boleh bertindak sebagai sistem keselamatan canggih, mengesan kehadiran penceroboh dalam kegelapan penuh berdasarkan jejak haba mereka.
Kebakaran tanah gambut sering berlaku di bawah permukaan dan sukar dikesan oleh mata kasar atau satelit optik kerana asap jerebu. Dron yang dilengkapi kamera haba mampu mengesan titik panas bawah tanah ini, membolehkan tindakan pemadaman awal yang kritikal untuk mengelakkan kerugian besar tanah pertanian dan hutan penyimpan pelbagai khazanah alam semula jadi selain mengelakkan jerebu rentas sempadan.

Dalam iklim panas dan lembap, pengesanan kulat dan kelembapan adalah penting. Kamera haba mengesan kelembapan melalui penyejatan (yang menyejukkan permukaan), membolehkan pemeriksa bangunan di Malaysia menemui kebocoran paip tersembunyi atau resapan air dari bumbung tanpa perlu merosakkan dinding. Aplikasi ini tidak memerlukan integrasi dengan AI. Sebaliknya, memadai pengendali melihat imej visual secara langsung daripada skrin ketika melakukan pemeriksaan.
Ramai penggemar alam semula jadi menggunakan pengimejan haba untuk mengesan haiwan nokturnal seperti landak, kelawar, atau bahkan Orangutan di kanopi hutan, yang mustahil dilihat dengan optik biasa pada waktu malam.

Potensi Aplikasi
Dengan kemajuan teknologi AI dan IoT, pada masa hadapan, penderia haba tidak sekadar menghantar data suhu, tetapi akan memprosesnya secara dalaman untuk mengenal pasti objek kemudian melakukan tindakan terus tanpa melibatkan manusia membuat keputusan.
Contohnya, bagi aplikasi pemantauan kebakaran tanah gambut, Integrasi dengan sistem IoT dan AI di hutan simpan seperti di Hutan Simpan Raja Musa membolehkan pemantauan berterusan risiko kebakaran. Imej haba boleh dianalisa terus oleh AI, kemudian sistem IoT boleh menghantar mesej amaran awal kebakaran kepada pasukan bomba agar mereka boleh bertindak segera sebelum ia merebak lebih luas.
Pemantauan suhu kabel elektrik menggunakan analisa AI dan integrasi sistem IoT pula membolehkan sistem menganalisa dan menjangka kemungkin kabel elektrik yang dipantau dalam keadaan kritikal lalu bertindak terus memutuskan bekalan kuasa elektrik, menyambung sumber tenaga alternatif dan memberi mesej amaran kepada pasukan penyelenggara kabel elektrik.
Sistem pemantauan keselamatan daripada pencerobohan bangunan pula jika diintegrasi antara pengimejan haba, AI dan IoT, sistem boleh melakukan tindakan menghidupkan penggera sebaik sahaja mengesan manusia asing di kawasan larangan yang gelap. Andai integrasi dengan sistem robotik dilakukan, penceroboh berkenaan boleh ditahan terus menggunakan kebolehan menggerak sistem penahanan tepat kepada sasaran penceroboh.
Pemantauan imej daripada kamera litar tertutup atau CCTV yang diperkasa dengan pengimejan haba, AI dan IoT pula boleh menjadi sistem pencegah buli dan pergaduhan komprehensif di kawasan asrama-asrama pelajar. Di kawasan gelap, pengimejan haba membantu menambah ketepatan pengesanan olah gerak para pelajar di samping imej visual daripada CCTV. Analisa AI akan mengenal pasti olah gerak dan suara yang boleh mencetuskan buli atau pergaduhan. Apabila ia dikenalpasti, sistem IoT akan menghidupkan amaran awal kepada para pelajar, warden asrama, balai polis berhampiran dan pihak wakil ibu bapa pelajar.

Isu dan Cabaran
Walaupun potensi pengimejan haba DIY sangat luas, pembangunannya tidak terlepas daripada kekangan teknikal dan etika yang perlu ditangani secara berhati-hati.
Penderia haba mampu milik seperti siri MLX90640 biasanya mempunyai resolusi rendah, contohnya hanya sekecil 32 x 24 piksel sahaja. Berbanding kamera visual yang mempunyai jutaan piksel, imej haba DIY kelihatan kabur dan berkotak-kotak. Walaupun teknik interpolasi data dan algoritma ‘super-resolution’ melalui AI boleh digunakan untuk melicinkan bentuk kekotak dalam imej haba, ketepatan suhu mutlak pada setiap titik masih sukar dicapai berbanding peranti gred industri yang berharga puluhan ribu ringgit.

Satu cabaran besar dalam sains haba pula ialah sifat bahan yang berbeza dalam memancarkan haba. Sebagai contoh, logam berkilat mungkin memancarkan suhu persekitaran yang terpantul padanya dan bukannya suhu sebenar logam tersebut. Tanpa penentukuran atau kalibrasi yang betul, sistem DIY mungkin memberikan bacaan yang mengelirukan, terutamanya dalam aplikasi kritikal seperti pengesanan litar pintas atau diagnostik perubatan.
Keupayaan untuk melihat dalam gelap dan mengesan haba manusia menimbulkan persoalan etika yang serius, contohnya adakah penggunaan kamera haba di asrama atau kawasan awam tidak melanggar privasi individu. Walaupun ia tidak merakam wajah dengan jelas seperti CCTV biasa, maklumat profil haba masih boleh dianggap sensitif. Kerangka perundangan dan garis panduan etika penggunaan penderia haba dalam ruang persendirian perlu diperkukuh seiring dengan kepesatan teknikalnya.
Ironinya, pengawal mikro seperti Raspberry Pi sendiri menghasilkan haba semasa beroperasi. Haba daripada pemproses ini boleh meresap ke modul penderia dan mengganggu bacaan suhu persekitaran, satu fenomena yang dikenali sebagai seretan haba atau ‘thermal drift’. Pembangun sistem DIY perlu bijak merancang reka bentuk perumah ‘casing’ dan sistem penyejukan untuk memastikan haba peranti tidak mencemari data yang direkodkan.
Evolusi pengimejan haba daripada peralatan khusus ketenteraan kepada projek DIY berasaskan Raspberry Pi dan AI menandakan satu lagi anjakan dalam perluasan aplikasi teknologi. Kita kini berada di ambang era di mana deria keenam iaitu keupayaan melihat spektrum haba boleh dimiliki oleh sesiapa sahaja dengan kos yang minima.
Namun, teknologi ini hanyalah sebuah alat. Keberkesanannya tidak bergantung kepada kecanggihan algoritma AI atau kepantasan pemproses Raspberry Pi semata-mata, tetapi kepada kebijaksanaan manusia dalam menterjemah data haba tersebut kepada tindakan yang bermakna. Sama ada ia digunakan untuk menyelamatkan khazanah alam daripada kebakaran hutan, meningkatkan keselamatan pelajar, atau memastikan kecekapan tenaga di rumah, pengimejan haba DIY menawarkan perspektif baru dalam cara kita berinteraksi dengan dunia fizikal.
Langkah seterusnya bukan lagi sekadar membina sistem yang mampu merakam haba, tetapi memastikan integrasi antara manusia, perkakasan, dan kecerdasan buatan ini berlaku secara beretika dan bermanfaat demi kesejahteraan sejagat.





