-
จากยุทธศาตร์ชาติที่ 5 ด้านการจัดการน้ำและสร้างการเติบโตบนคุณภาพชีวิตที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน ที่มีเป้าประสงค์เพื่อเพิ่ม eco-efficiency จากการใช้ทรัพยากรธรรมชาติอย่างมีคุณค่า ลดการใช้สารเคมีทางการเกษตร เพื่อลดปัญหาเรื่องการได้รับผลกระทบจากการใช้สารเคมีของเกษตรกร สารเคมีตกค้างในสินค้าเกษตรและสิ่งแวดล้อม มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องมีการวิจัยเพื่อสร้างนวัตกรรมตอบโจทย์ที่ท้าทายกับปัญหาผลกระทบจากการได้รับสารเคมีโดยตรงของเกษตรกร ความต้านทานต่อสารเคมีทางการเกษตรของแมลงและไรศัตรูพืช รวมทั้งสารเคมีทางการเกษตรตกค้างในผลิตผลทางการเกษตรและสิ่งแวดล้อม ซึ่งการนำนวัตกรรมการใช้สารสกัดจากพืชสมุนไพร มาใช้ในการกำจัดแมลงและไรศัตรูทางการเกษตร เป็นทางเลือกที่สามารถบริหารจัดการทรัพยากรธรรมชาติเพื่อใช้ในการบริหารศัตรูพืชได้อย่างอย่างยั่งยืน จากรายงานการวิจัยของผู้รับผิดชอบโครงการก่อนหน้านี้พบว่าวิธีการกลั่นด้วยวิธีการต้มพืชสมุนไพรในน้ำ จะได้น้ำมันหอมระเหยจากพืชออกมา โดยน้ำมันหอมระเหยจากพืชสมุนไพรหลายชนิดสามารถป้องกันกำจัดแมลงศัตรูพืชได้หลายชนิด เช่น เพลี้ยแป้ง เพลี้ยไฟ เพลี้ยอ่อน แมลงหวี่ขาว หรือไรศัตรูพืช การผลิตสูตรน้ำมันหอมจากพืชมาใช้ในการป้องกันกำจัดแมลงเป็นไปได้โดยง่ายหากแต่ต้องซื้อน้ำมันหอมระเหยจากบริษัทผลิตน้ำมันหอมระเหยซึ่งมีราคาแพง ไม่คุ้มกับการลงทุน ชุมชนบ้านรางยอมได้ใช้ภูมิปัญญาของชาวบ้านในการสกัดน้ำมันหอมระเหยจากพืชสมุนไพรโดยใช้หลักการต้มเหล้าหรือกลั่นเหล้าในอดีต ของเหลวหลังจากการกลั่นจะประกอบด้วยน้ำมันหอมระเหยจากพืชและน้ำผสมกัน ชาวบ้านเรียกสารนี้ว่า “ไอน้ำสมุนไพร” จากกระบวนการกลั่นที่ประกอบด้วยหม้อต้มขนาด 50 ลิตร ใช้ฟืนเป็นแหล่งพลังงาน หล่อเย็นด้วยกระทะใบบัว พัฒนามาเป็นหม้อต้มขนาด 200 ลิตร ใช้ฟืนเป็นแหล่งพลังงานที่มีการดัดแปลงเป็นเตาประหยัดพลังงาน ทำให้เกิดนวัตกรรมด้านการเกษตรที่สามารถแก้ปัญหาการระบาดของแมลงศัตรูในพืชปลูกได้อย่างยั่งยืน มีรายได้เพิ่มขึ้นจากการลดการใช้สารฆ่าแมลง ไม่เป็นอันตรายต่อเกษตรกร ผู้บริโภค และไม่มีสารพิษตกค้างในสภาพแวดล้อมอีกด้วย ขณะที่ยังมีชุมชนที่ด้อยโอกาสด้านการพัฒนาเทคโนโลยีอีกมากมายที่ยังขาดแคลนทุนทรัพย์ในการผลิต “ชุดกลั่นไอน้ำสมุนไพร” หรือขาดองค์ความรู้ด้านการผลิตที่ถูกต้อง ซึ่งหากมีการดำเนินการให้มีความเสมอภาคกันของการใช้เทคโนโลยีนี้ จะสามารถทำให้ชีวิตความเป็นอยู่ของเกษตรกรก็จะดีขึ้นตามไปด้วย
คณะวิทยาศาสตร์
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.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to develop an AI-powered system for detecting and classifying wall cracks using image processing. It identifies different crack types, assesses severity, and ensures accuracy across various image conditions. The goal is to support preventive maintenance by enabling early detection of structural issues, reducing repair costs, and improving safety.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Major medical and veterinary pests including the mosquitoes, houseflies and cockroaches pose health problems for humans and mammals and create more visual obstruction. Therefore, this research discovered a formula of essential oils and active ingredients from herbal plants that are highly effective in controlling and eliminating these insects compared to chemical insecticides, are safe for non-target organisms living in the environment, and are stable and maintain the active properties of the compounds. These formulas can be developed into environmentally friendly natural products to replace or reduce the use of chemical insecticides.