KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Improvement and Technical production of hot pepper (C. chinense) for high yield and high pungency

Improvement and Technical production of hot pepper (C. chinense) for high yield and high pungency

Abstract

Capsicum chinense is a high-potential economic crop in the food and pharmaceutical industries due to its role as a primary source of capsaicin, a bioactive compound with significant physiological effects. However, capsaicin levels and fruit quality will be influenced by genetic factors, environmental conditions, and genetic-by-environment (G×E) interactions, leading to variability in capsaicin biosynthesis. This study will aim to analyze the impact of different environmental conditions on the growth, fruit quality, and capsaicin content of C. chinense ‘Scotch Bonnet’. The field experiments will be conducted at the demonstration plots of the Faculty of Agricultural Technology, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang, during two growing seasons: July–October (rainy season) and December–April (dry season). Four condition environments will be evaluated, and environmental parameters such as temperature, relative humidity, and light quality will be monitored to assess their effects on plant physiology and capsaicin biosynthesis. Additionally, an F1 hybrid breeding program will be established using six parental lines through a Half-diallel mating design, generating 15 hybrid combinations. The general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA) will be assessed to identify promising hybrid combinations with high and stable capsaicin content and yield. The findings from this study will be expected to provide valuable insights into optimizing cultivation conditions for high-pungency chili production and supporting the development of F1 hybrid seeds with commercial viability and consistent capsaicin levels.

Objective

พริก (Capsicum spp.) เป็นพืชเศรษฐกิจที่มีความสำคัญในอุตสาหกรรมอาหารและยา เนื่องจากเป็นแหล่งของสารแคปไซซิน ซึ่งมีฤทธิ์ทางชีวภาพที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ทางเภสัชกรรมได้ พริกที่มีความเผ็ดร้อนสูง เช่น C. chinense เป็นแหล่งแคปไซซินที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม ระดับความเผ็ดในพริกเผ็ดสูงเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการผลิตเชิงพาณิชย์ ซึ่งสามารถแก้ไขได้โดยการพัฒนาเมล็ดพันธุ์ลูกผสม (F1) เนื่องจากพืชลูกผสมมักมีลักษณะทางสัณฐานวิทยาและสรีรวิทยาที่สม่ำเสมอ รวมถึงให้ผลผลิตที่สูงกว่าพันธุ์พื้นเมือง ดังนั้น การพัฒนาเมล็ดพันธุ์ลูกผสมของพริกเผ็ดสูงจึงเป็นเทคนิคในการเพิ่มผลผลิตและปริมาณแคปไซซินสำหรับอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม ปัจจัยสภาพแวดล้อม อุณหภูมิและความเข้มแสง ส่งผลโดยตรงต่อการเจริญเติบโตและการผลิตแคปไซซินของพริก โดยช่วงอุณหภูมิที่เหมาะสมสำหรับการเจริญเติบโตอยู่ระหว่าง 20–25°C และระดับความเข้มแสงที่เหมาะสมอยู่ที่ระดับที่สามารถกระตุ้นการสังเคราะห์แสงได้สูงสุด โดยการปลูกพริกในแปลงเปิด (Open field) เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมเนื่องจากมีต้นทุนต่ำและใช้ทรัพยากรธรรมชาติได้อย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตาม พริกที่ปลูกกลางแจ้งมักเผชิญกับปัจจัยแวดล้อมที่อุปสรรค เช่น อุณหภูมิสูง ความเข้มแสงที่มากเกินไป ปริมาณน้ำฝน และการเข้าทำลายของศัตรูพืชและเชื้อโรค ซึ่งมีผลกระทบต่ออัตราการติดผลและการสะสมแคปไซซิน ในปัจจุบัน เทคโนโลยีการเกษตรได้มีการพัฒนาโรงเรือนเพื่อช่วยควบคุมปัจจัยแวดล้อมที่ส่งผลต่อการเจริญเติบโตของพืช ซึ่งสามารถจำแนกออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่ โรงเรือนตาข่าย (Net house) ซึ่งช่วยลดความเข้มแสงและป้องกันแมลงศัตรูพืช อุโมงค์ (Greenhouse) ที่สามารถควบคุมอุณหภูมิและความชื้นได้บางส่วน และเรือนกระจกควบคุมเต็มรูปแบบ (Controlled-environment greenhouse) ที่สามารถควบคุมสภาพแวดล้อมทั้งหมด เช่น อุณหภูมิ ความชื้น และความเข้มแสง โรงเรือนเหล่านี้สามารถลดผลกระทบจากปัจจัยแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม เช่น ฝนตกหนักในช่วงฤดูฝนและความเข้มแสงที่มากเกินไป ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคต่อการเจริญเติบโตของพืช นอกจากนี้ การควบคุมปัจจัยแวดล้อมภายในโรงเรือนยังช่วยเพิ่มผลผลิตของพริกและปรับปรุงคุณภาพของผลผลิตให้มีความสม่ำเสมอมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดเกี่ยวกับต้นทุนและเทคโนโลยีที่ต้องใช้ในการบริหารจัดการ ซึ่งเป็นที่ทราบกันดีว่า การผลิตแคปไซซินได้รับอิทธิพลจากพันธุกรรม สภาพแวดล้อม และปฏิสัมพันธ์ระหว่างพันธุกรรมกับสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ พริก C. annuum ซึ่งมีระดับความเผ็ดต่ำกว่าสายพันธุ์อื่น ไม่สามารถผลิตแคปไซซินในปริมาณที่สูงเพียงพอสำหรับการใช้งานในระดับอุตสาหกรรมได้ ส่งผลให้พริกในกลุ่ม C. chinense เป็นทางเลือกที่มีศักยภาพมากกว่าในการผลิตสารออกฤทธิ์ทางชีวภาพสำหรับอุตสาหกรรมอาหารและยา แม้ว่าการปลูกพริกกลางแจ้งจะเป็นแนวทางที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่ข้อจำกัดด้านปัจจัยแวดล้อม เช่น อุณหภูมิที่สูงเกินไปและความไม่แน่นอนของปริมาณน้ำฝน อาจส่งผลให้ผลผลิตลดลง ในขณะที่การปลูกในโรงเรือนสามารถควบคุมสภาพแวดล้อมให้เหมาะสมกับการผลิตพริกที่มีคุณภาพสูง อย่างไรก็ตาม การศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับสภาพการปลูกที่เหมาะสมสำหรับพริกเผ็ดสูงในกลุ่ม C. chinense ยังคงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้สามารถเพิ่มผลผลิตและปริมาณแคปไซซินสูง

Other Innovations

Stirling Engine System for Green Energy

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Stirling Engine System for Green Energy

Stirling engine is the external heated engine that heat is sup-plied externally to the heater part of the engine. Thus, Stirling cycle engine can be employed with various sources of renewable energy such as biomass, biofuel, solar energy, geothermal energy, recovery heat, and waste. The integration of gasifier, burner, and heat engine as a power system offers more fuel choices of each local area with potential resources resulting independent from shortage and cost fluctuation of fossil fuel. This research aims to investigate the integration of the Stirling engine with a wood pellet gasifier for electric power generation. Biomass can be controlled to have continuously combustion with ultra-low toxic emission. Stirling engine, therefore, is a promising alternative in small-scale-electricity production. Even though many biomass-powered Stirling engines were successfully constructed and marketed but these engines and the use of biomass resources as fuel for power generation are quite new concepts in some developing countries. Especially, the capital cost of this engine is high and unaffordable for installation compared to other power systems. Therefore, this research aims to the study attractive and feasibility of the compact Stirling engine with green energy.

Read more
A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

คณะวิทยาศาสตร์

A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.

Read more
Smart Agricultural Rail Robotics System

วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง

Smart Agricultural Rail Robotics System

Smart Agriculture has rapidly developed in recent years, particularly with the integration of robotics and automation technologies to improve production efficiency and reduce costs, thereby enhancing the quality of current agricultural practices. A key innovation in this area is the rail-based robotic arm, designed to enhance work efficiency using a rail system with high precision and effectiveness. The application of this robotic arm covers various processes, such as planting, sorting, maintenance, harvesting, and resource management, allowing continuous operation and reducing human labor in repetitive and high-risk tasks. Studies have shown that the use of rail-based robotic arms in agriculture can significantly improve work efficiency, reduce production costs, and effectively mitigate environmental impact. By using robots in agricultural processes, it is possible to reduce contamination, lower the risk of crop damage, and make agriculture more sustainable. Additionally, it can increase accuracy in operations on limited spaces or farms with diverse crops. From these findings, it can be concluded that adopting rail-based robotic arm technology in agriculture not only enhances long-term production efficiency but also promotes sustainable agriculture and maximizes resource use, meeting future agricultural demands

Read more