ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศไทยที่ได้รับผลกระทบจากโรคทางใบ เช่น โรคใบสนิม ใบไหม้ และใบจุด ซึ่งส่งผลให้คุณภาพผลผลิตลดลงและเพิ่มต้นทุนการจัดการ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สำหรับตรวจคัดกรองโรคใบทุเรียน โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกชนิดของรอยโรคในใบทุเรียน
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศไทยที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงและเป็นที่ต้องการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การแพร่ระบาดของโรคทางใบ เช่น โรคใบสนิม โรคใบไหม้ และโรคใบจุด ซึ่งส่งผลต่อการเจริญเติบโตและสุขภาพของต้นโดยรวม ทำให้ผลผลิตลดลงหรือผลทุเรียนอาจมีขนาดเล็กและคุณภาพต่ำ ปัจจุบันเกษตรกรยังคงประสบปัญหาในการวินิจฉัยโรค เนื่องจากอาการของโรคมีความคล้ายคลึงกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การรักษาที่ผิดพลาด อีกทั้งข้อจำกัดในการเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญยังทำให้การควบคุมโรคขาดประสิทธิภาพ การพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สำหรับตรวจคัดกรองโรคจากใบทุเรียน พร้อมระบุวิธีการดูแลรักษาจึงเป็นทางออกที่สำคัญ เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้เกษตรกรสามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนหรือต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญโดยตรง อีกทั้งยังให้คำแนะนำในการรักษาและป้องกันที่เหมาะสม ลดความผิดพลาดในการจัดการโรค และเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลสวนทุเรียน นวัตกรรมนี้จะช่วยส่งเสริมการผลิตที่ยั่งยืน ลดต้นทุน และเพิ่มผลผลิตให้กับเกษตรกรไทยในระยะยาว
คณะศิลปศาสตร์
เจลลี่ลูกชกที่ผลิตจากผลไม้ท้องถิ่นของจังหวัดพังงา โดยใช้ความหวานจากหญ้าหวานแทนน้ำตาล ถือเป็นผลิตภัณฑ์แปรรูปที่มีมูลค่าเพิ่มจากทรัพยากรท้องถิ่น ช่วยตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคที่ใส่ใจสุขภาพและต้องการลดการบริโภคน้ำตาล นอกจากนี้ ยังเป็นผลิตภัณฑ์ที่ยั่งยืน เนื่องจากใช้วัตถุดิบในท้องถิ่น และมีศักยภาพในการเป็นของฝากที่เป็นเอกลักษณ์ของจังหวัดพังงา ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการเกษตรในท้องถิ่นและกระตุ้นเศรษฐกิจของภูมิภาค"
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาระบบอ่านป้ายทะเบียนรถยนต์แบบอัตโนมัติ ซึ่งรองรับทั้งป้ายทะเบียนรูปแบบปกติและพิเศษของประเทศไทย โดยใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการอ่านป้ายทะเบียน ระบบนี้สามารถรองรับข้อมูลได้ทั้งภาพนิ่งและวิดีโอ ผู้ใช้สามารถลงทะเบียนและชำระค่าบริการแบบ Subscription เพื่อนำส่งข้อมูลให้ระบบประมวลผลผ่าน RESTful API, WebSocket, และกล้อง IP ที่ลงทะเบียนกับระบบ
คณะวิทยาศาสตร์
การดำเนินการวิจัยนี้จะเริ่มจากการทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเพื่อศึกษาเทคโนโลยีและวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันสำหรับการรู้จำท่าทางมือและการประยุกต์ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โดรน หุ่นยนต์ หรือการเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น จากนั้นจะทำการออกแบบและพัฒนาระบบการรู้จำท่าทางมือโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลภาพ โดยเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสมกับการควบคุมแบบเรียลไทม์ ระบบที่พัฒนาขึ้นจะถูกทดสอบและปรับปรุงโดยใช้สถานการณ์จำลองต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface) ที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม รวมถึงการทำวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงและพัฒนาระบบให้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง ในท้ายที่สุด ผลการวิจัยนี้จะนำไปสู่การพัฒนาต้นแบบระบบควบคุมด้วยการรู้จำท่าทางมือที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในอุตสาหกรรมและการบันเทิง อันจะนำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในอนาคต