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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Mitsubishi Motors (Thailand) Co.,Ltd. This company has a zero-risk, zero-accident safety policy, and it has maintained records of all accidents that happened inside the factory in 2024.There have been 5 accidents to date, one of them was an accident that happened on the production line while the Production Engineer Assembly Department had control of it. I got this issue to be resolved as a result. by identifying issues, classifying them, and choosing solutions to address them. D using CCTV and AI cameras to identify behavior to prevent risky events from occurring by training AI with images or Equipment malfunctions, including pallets,X-Lifters, and conveyor Including designing the Concept Improvement of the software so that CCTV+AI Camera can detect it. Outcome following installation That area was accident-free after that. Avoid accidents Cut down on the losses that will happen Whether it be the costs incurred because of the accident Training new hires Resources for work or a variety of other purposes.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
In recent years, many people have shown greater interest in plant-based proteins because of their health benefits and lower impact on the environment. This study will look at the physical and chemical properties of chickpeas and red beans. It will also create a plant-based burger that tastes and feels similar to meat-based burgers while providing comparable nutrition. We will steam the ingredients and then analyze important properties such as texture, color, water activity (aW), pH, and how well they retain water and oil. Additionally, we will conduct a sensory evaluation to understand consumer preferences.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
In the world of blood donation, there are 2 types of people: those who donate blood and those who don't. Most campaigners emphasize how to persuade more people to donate blood and recruit more new blood donors. We believe that even though such focus is important, there're more critical aspects that might have been neglected, which is: for those who have already made up their minds to be blood doners, will they be successful in donating when the time comes? According to our studies, only 63 % of attempted doners are successful. Regrettably, 37 % has to go home disappointed as their bodies are not fit for the conditions required by Red Cross medical staff at blood donation centers (which include some most basic preparations such as low-fat food intake and 8-hours sleep on the night before). Our campaign, ‘Blood in Need, Buddy Indeed’, focuses on 2 aspects. Firstly, to persuade more people to donate blood. Secondly, for those who have made up their minds to donate blood, we will provide necessary support (both body and mind) so that they are fully prepared and successful in donating blood when the time comes via networks of systems, staffs and the newly designed and prototype of the application ‘Blood D’. Our campaign covers the whole ‘before/during/after’ experience of users (as blood doners). Support includes assessment of their current condition whether they are within the requirement of Red Cross Blood Bank. ‘Blood D’ will also provide relevant information on blood donating events, such as locations, and time booking. Once sign-up, the application “Blood D” will sent friendly reminder and clear infographic on how to prepare their bodies as daily notifications during the 7 days countdown. This is to ensure that the users’ blood will be ‘D’ (homophone of the Thai word ‘ดี’ which mean ‘good’ and at the same time playing on the word ‘ Buddy’) or be the ‘good blood’ that can save lives for those in need. After organizing 4 blood donation events both within and outside the KMITL. The numbers of successful blood doners have increased from 63 % to 78 % (this number is the average of 4 events, with the most successful event of 89%). The campaign has won the first runner up in national blood donation campaign competition. It is highly anticipated that once the application “Blood D” is fully launched, it will help increase the amount of blood collected up to 15% with the same numbers of existing doners.