This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศของโลกทวีความรุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง สถานการณ์ดังกล่าวส่งผลกระทบ โดยตรงต่อภาคการเกษตร โดยเฉพาะในประเทศไทยที่มีแนวโน้มเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนน้ำและความ ผันผวนของปริมาณน้ำฝน ซึ่งส่งผลต่อทั้งปริมาณและคุณภาพของผลผลิตทางการเกษตรโดยตรง ทั้งนี้ การบริหารจัดการน้ำในภาคเกษตรกรรมของประเทศไทยยังคงเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการ เกษตรกรส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาประสบการณ์ส่วนตัวในการให้น้ำพืช ซึ่งอาจนำไปสู่การใช้น้ำที่ไม่มีประสิทธิภาพ เช่น การให้น้ำมากเกินความจำเป็นหรือน้อยเกินไปจนส่งผลกระทบต่อผลผลิต หรืออาจนำไปสู่ปัญหา เช่น การแตกใบอ่อน การร่วงของดอก และมีผลผลิตที่ไม่ได้คุณภาพ (Togneri et al., 2023) ในขณะที่ข้อมูลทาง วิชาการที่สามารถช่วยให้การบริหารจัดการน้ำมีความแม่นยำขึ้น เช่น ค่าอัตราการใช้น้ำของพืชอ้างอิง (Evapotranspiration: ETo) และค่าสัมประสิทธิ์พืช (Kc) กลับเข้าถึงได้ยาก เนื่องจากมีความซับซ้อนในการ คำนวณ อีกทั้งข้อมูลที่มีอยู่มักเป็นข้อมูลเฉลี่ยรายจังหวัดซึ่งไม่สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับ ฟาร์ม โครงการนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชอัจฉริยะ โดยอิงข้อมูลสภาพอากาศซึ่งจะช่วยแก้ไขข้อจำกัดของเกษตรกรไทยในการเข้าถึงข้อมูลที่ ถูกต้องและการบริหารจัดการน้ำที่แม่นยำ
คณะวิทยาศาสตร์
Currently, climate change and human activities are causing rapid deterioration of coral reefs worldwide. Monitoring coral health is essential for marine ecosystem conservation. This project focuses on developing an Artificial Intelligence (AI) model to classify coral health into four categories: Healthy, Bleached, Pale, and Dead using Deep Learning techniques. With pre-trained convolutional neural network (CNN) for image classification. To improve accuracy and mitigate overfitting, 5-fold Cross-Validation is employed during training, and the best-performing model is saved. The results of this project can be applied to monitor coral reef conditions and assist marine scientists in analyzing coral health more efficiently and accurately. This contributes to better conservation planning for marine ecosystems in the future.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This experiment aimed to study the suitable types of polymers for coating with chlorophyll extract and the quality of cucumber seeds after coating. The experiment was planned using a Completely Randomized Design (CRD) with four replications, consisting of five methods involving seeds coated with different types of polymers: Polyvinylpyrrolidone, Sodium Alginate, Carboxy Methyl Cellulose, and Hydroxypropyl Methylcellulose, each polymer being coated alongside chlorophyll, with uncoated seeds serving as the control method. The coating substance was prepared by extracting chlorophyll from mango leaves, then mixed with each type of polymer at a concentration of 1%, using an 8% concentration of chlorophyll extract. The properties of each coating method, such as pH and viscosity of the coating substance, were examined before coating the cucumber seeds with a rotary disk coater model RRC150 at a coating rate of 1,100 milliliters per 1 kilogram of seeds. Subsequently, the seeds were dried to reach the initial moisture level using a hot air blower, and seed quality was assessed in various aspects, including seed moisture, germination rate under laboratory conditions, germination index, and seed fluorescence under a portable ultraviolet light illuminator, as well as light emission spectrum analysis using a Spectrophotometer. The experiment found that each type of polymer could be used to form a film together with chlorophyll, which had appropriate pH and viscosity for the coating without affecting seed quality and showed fluorescence on the seed surface both under portable ultraviolet light and spectral emission analysis with a Spectrophotometer. Using HPMC as the film-forming agent with chlorophyll was the most suitable method, enhancing seed fluorescence efficiency.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This project involves the development of a plant care system for dormitories using IoT (Internet of Things). The system is implemented through programming on an ESP-32 board and controlled via sensors for automated watering. The commands are operated through smartphones, supporting both iOS and Android. It is expected that this project will make plant care in dormitories easier and more convenient.