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
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This black rice yogurt combines Trio Probiotic popping pearls and healthy rice cereal, rich in anthocyanins that help slow down bodily aging. It contains 3 types of probiotics to support gut balance and enhance digestive efficiency. This zero-waste product repurposes rice residue from the production process into nutritious cereal, offering a delicious and health-packed experience in one cup.
คณะบริหารธุรกิจ
BrushXchange is a toothbrush brand dedicated to reducing plastic waste in Thailand by offering toothbrushes made from recycled plastic with replaceable bristles. These products help minimize waste generated by traditional toothbrushes. The design is modern and user-friendly, emphasizing durability, comfort, and affordability, making it appropriate for health-conscious and environmentally aware consumers. The brand aims to drive change in the oral care industry by providing high-quality products at accessible prices. Its marketing strategy focuses on using social media platforms like Instagram and TikTok and collaborating with organizations that promote sustainability. The product is distributed through retail stores such as Lotus’s and Tops. BrushXchange also prioritizes environmental responsibility by using recycled paper packaging and organizing sustainability campaigns. The brand's long-term goal is to become a widely recognized brand image in the eco-friendly toothbrush market in Thailand while encouraging sustainable living habits within society.
คณะวิทยาศาสตร์
Sugar production from sugarcane is a complex process that requires precise control. One of the major issues is sugar loss, which can result from various factors, particularly "burnt cane," before being sent to the mill. This affects the quality of the sugarcane and the efficiency of sugar extraction, along with the performance of the machinery and the properties of the cane, which impact the amount of sugar extracted. This study aims to analyze the factors that influence sugar loss in the sugar production process, using quantitative data from a sugar factory. Nine variables were examined, including mechanical efficiency, machine downtime per day, cane waiting time per day, sand content in cane juice, pol extraction efficiency, overall working time efficiency, cane juice purity, cane sugar content (C.C.S.), and burnt cane. The data were analyzed using correlation analysis to examine relationships between variables and regression modeling to predict sugar loss. The results showed that mechanical efficiency, cane sugar content, and the amount of sand or impurities in the cane juice were significantly correlated with sugar loss. Mechanical efficiency had a direct relationship with the amount of cane milled, which improved sugar production. On the other hand, burnt cane, or cane that was burnt before harvesting, resulted in reduced sugar extraction and impacted the quality of the sugar. Therefore, reducing sugar loss in the production process can be achieved by improving machine efficiency, reducing impurities in cane juice, and managing burnt cane, which will improve sugar production efficiency in the future.