เกษตรกรโลกยุคใหม่ “เก่งอุปกรณ์” พึ่งพาเทคโนโลยีอย่างเดียวอาจไม่พอ จะต้อง “ขยันปฏิบัติ” ลงมือทำด้วยตัวเอง
รองศาสตราจารย์ ดร.ชมทิพ พรพนาชัย อาจารย์ประจำกลุ่มวิทยากรคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล ได้เปิดเผยถึงผลงานในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาที่ทุ่มเทให้กับงานวิจัยเพื่อการทำหน้าที่ “ปัญญาของแผ่นดิน” ตามปณิธานของมหาวิทยาลัยมหิดล บ่มเพาะนักศึกษา และถ่ายทอดเทคโนโลยีการเกษตร ให้แก่เกษตรกรชาวนาและชาวสวนของไทย
สร้างสรรค์นวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligent หรือ AI) ด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลภาพ (Image Processing) กับ 2 ระบบหลัก คือ 1.ระบบการตรวจสอบการงอกของเมล็ดพืช และ 2.ระบบการตรวจสอบความหวานผลไม้
1.ระบบการตรวจสอบการงอกของเมล็ดพืช
ด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลด้วยภาพ ที่อาศัยการทดลองจริง และติดตามผลเพื่อบันทึกภาพลงในฐานข้อมูลนับหมื่นภาพได้ช่วยเหลือเกษตรกรชาวนาและชาวสวนของไทยให้ปลูกพืชได้ผลดี และมีคุณภาพด้วยระบบการประมวลผลภาพ และกล้องถ่ายภาพของโทรศัพท์มือถือ ซึ่งเป็นอุปกรณ์พื้นฐานที่เกษตรกรสามารถจัดหาได้
โปรแกรมที่ได้สร้างสรรค์ขึ้นเพื่อใช้ในการตรวจสอบการงอกเมล็ดพืชเศรษฐกิจ 3 ชนิด ได้แก่ ข้าว พริก และมะละกอ ด้วยคุณลักษณะของภาพ 3 คุณลักษณะ คือ สี พื้นผิว และ รูปร่าง ที่สามารถใช้ทำนายการงอก เจริญเติบโตของเมล็ดพันธุ์พืชได้
โดยเริ่มจากการสร้างฐานข้อมูลการงอกของเมล็ดพืชแต่ละชนิด เริ่มด้วยการถ่ายภาพเมล็ดพืชและนำเมล็ดพืชไปปลูกจนงอกเป็นต้นอ่อน และสอนระบบการประมวลผลภาพว่าคุณลักษณะใดของเมล็ดพืชที่ปลูกขึ้น และคุณลักษณะใดของเมล็ดพืชที่ปลูกไม่ขึ้น
ระบบการทำนายการงอกของเมล็ดพืชได้ทำการทดลองกับพันธุ์ข้าว “หอมปทุม” จำนวนกว่า 20,000 ภาพ
เมล็ดพันธุ์พริก และมะลอกอใช้ชนิดละ 5,000 ภาพ โดยมีนักศึกษาระดับปริญญาตรี ปริญญาโท และปริญญาเอกของคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล เป็นผู้ร่วมในการทำวิจัย
ระบบที่พัฒนาขึ้นมีความถูกต้องแม่นยำกว่าร้อยละ 90
ตัวอย่างเมล็ดพันธุ์ข้าวที่ดี ที่ปลูกขึ้น จะอยู่ในเฉดสีทอง ในขณะที่หากมีสีปนดำหมายถึงเป็นเมล็ดพันธุ์ที่มีเชื้อรา นอกจากนี้หากเมล็ดพันธุ์ข้าวมีรูปร่างลีบไม่สมบูรณ์ หรือแตกหักจะไม่สามารถนำไปปลูกได้ เป็นต้น
ข้อจำกัดของนวัตกรรมที่อาจต้องพัฒนาเพิ่ม ได้แก่ การสามารถใช้ตรวจสอบได้เพียงเมล็ดพันธุ์พืชที่ค่อนข้างใหญ่ ยังไม่สามารถใช้ตรวจสอบกับเมล็ดพันธุ์พืชที่เล็กมาก เช่น เมล็ดกะเพรา เป็นต้น
2.ระบบการตรวจสอบความหวานผลไม้
นอกจากนี้ด้วยหลักการเดียวกันสามารถใช้ตรวจสอบความหวานของผลไม้เศรษฐกิจจำนวนมาก เช่น ทุเรียน แอปเปิ้ล กล้วยหอม และสับปะรด ฯลฯ ซึ่งจะช่วยอำนวยความสะดวกได้ทั้งชาวสวน และผู้ซื้อผลไม้ สามารถตกลงราคาซื้อขายผลไม้ โดยไม่ต้องปอกผลไม้มาชิม ซึ่งจะทำความเสียหายกับผลไม้ที่จะซื้อขาย
การสร้างฐานข้อมูลระบบการวัดความหวานของผลไม้ ผู้วิจัยได้สอนระบบ AI ด้วยการถ่ายภาพผลไม้ควบคู่กับความหวานของผลไม้ โดยการวัดความหวานของผลไม้ด้วยกล้อง Refractometer
โดย รองศาสตราจารย์ ดร.ชมทิพ พรพนาชัย ได้ฝากเคล็ดลับทิ้งท้าย 2 เรื่อง เคล็ดลับแรกสำหรับการเพาะมะลอกอจากเมล็ดให้ได้ผลดี ควรขูดและล้างเมือกใสที่ห่อหุ้มเมล็ดพันธุ์มะละกอออกก่อนลงปลูก และอีกเคล็ดลับ ได้แก่ การเลือกทุเรียนพันธุ์หมอนทอง หากมีสีเหลืองทองจะให้รสหวานกว่าสีอ่อน โดยควรเลือกซื้อหลังการเก็บเกี่ยวภายใน 10 วัน
ติดตามข่าวสารที่น่าสนใจจากมหาวิทยาลัยมหิดลได้ที่ www.mahidol.ac.th
ภาพจาก คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
สัมภาษณ์ และเขียนข่าวโดย ฐิตินวตาร ดิถีการุณ นักประชาสัมพันธ์ (ชำนาญการ) งานสื่อสารองค์กร กองบริหารงานทั่วไป สำนักงานอธิการบดี มหาวิทยาลัยมหิดล โทร. 0-2849-6210
About Author
