Blockdit Logo (Mobile)
MVIT Research LAB : Mahidol University
•
18 เม.ย. 2022 เวลา 04:37 • การศึกษา
New Series of MViT Research on Classifying Categories of Thai Rice, Mahidol University หรือ การจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย ด้วย AI
รศ.ดร. วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์ คณะICT มหาวิทยาลัยมหิดล
อุปสรรดสำคัญในการซื้อขายและส่งออกข้าวไทย คือ ปัญหาการปลอมปนของชนิดพันธุ์ข้าว ด้วยนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI แม่นยำสูงที่ใช้ในการตรวจสอบข้าว จะช่วยในการประเมิน ราคาที่ที่ยงตรง และทำให้ได้ข้าวที่ตรงตามมาตรฐาน
รองศาสตราจารย์ ตร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์ คณะเทคโนโลยี สารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล (MUICT) ผู้ริเริ่มวิจัยใช้ AI แม่นยำสูงในการจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย
กล่าวว่าปัญหาการปลอมปนของข้าวไทย มีผลอย่างยิ่งต่อราคาขายที่ต่ำลงในตลาด ซึ่งส่งผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างมหาศาลต่อชาวนา
ไทย จริงๆ แล้วการปลอมปนของข้าวเกิดขึ้นได้ตั้งแต่การเลือกเมล็ดพันธุ์การเพาะปลูก การเก็บเกี่ยว การตัดข้าว ฯลฯ
ซึ่งการปลอมปนจะทำให้ราคาแตกต่างกัน เนื่องจากข้าวบางสายพันธุ์แม้จะเป็นข้าวเจ้าเหมือนกัน แต่จะมีราคาที่ต่างกันสูงมากลำพัง
การตัดแยกเมล็ดพันธุ์ข้าวด้วยวิธีดั้งเดิมที่ใช้มนุษย์ (Human Expert)นั้น
พบว่ามีความแม่นยำที่ขึ้นอยู่กับประสบการณ์และสถานการณ์ในแต่ละวัน ซึ่งเวลาขายข้าวที่มี้การปลอมปน จะถูกหักราคาตามสัดส่วนการปลอมปนของข้าว อย่างเช่น ข้าวสายพันธุ์ A ประมาณร้อยละ 85 ซึ่งมีการปลอมปนด้วยข้าวสายพันธุ์ B ร้อยละ 15 เวลาขายจะถูกหักราคาไปตามสัดส่วนของมูลค่าของข้าวแต่ละสายพันธุ์
ด้วยเทคโนโลยี Mask R-CNN (Mask Regional Convolutional Neuron Network) ซึ่งเป็นการใช้ AI จำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทยด้วยภาพถ่าย จะทำให้สามารถช่วยลดข้อจำกัดดังกล่าวและสามารถคำนวณสัดส่วนการปลอมปนได้อย่างแม่นยำ และเที่ยงตรงมากขึ้น
หลักการของ Mask R-CNN คือ การใช้เทคโนโลยีในประเภท Machine Learning ซึ่งเป็นการฝึกทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ว่า ข้าวไทยในแต่ละสายพันธุ์มีลักษณะอย่างไร โดยป้อนข้อมูลที่เป็นภาพถ่ายของข้าวแต่ละสายพันธุ์ที่ได้รับความอนุเคราะห์จาก ศูนย์เมล็ดพันธุ์ข้าว กรมการข้าว กระทรวงเกษตรและสหกรณ์
การดำเนินการวิจัยเริ่มต้นจากการลงพื้นที่เก็บข้อมูลบริเวณภาคตะวันออกเฉียงเหนือตอนล่าง แล้วนำเมล็ดพันธุ์ข้าวในท้องถิ่นมาฝึกกับเครื่องคอมพิวเตอร์ให้มองเห็นเช่นเดียวกับมนุษย์ ด้วยเทคโนโลยี Mask R-CNN จนมาเลือกศึกษาเพียง 5 สายพันธุ์ซึ่งประกอบด้วยข้าวเหนียว 1 สายพันธุ์ และข้าวเจ้าที่มีราคา แตกต่างกันอีก 4 สายพันธุ์ ซึ่งหนึ่งในนั้นคือ ข้าวหอมมะลิของไทยที่ มีชื่อเสียงโด่งดังไปทั่วโลก จากการเป็นที่ยอมรับในเรื่องรสชาติ และกลิ่นหอม ซึ่งประเทศไทยถือเป็นแหล่งปลูกข้าวหอมมะลิที่ดีที่สุดของโลก เนื่องจากมีสภาพภูมิประเทศและภูมื้อากาศที่เอื้อต่อการเจริญเติบโต
ผลจากการใช้เทคโนโลยี Mask R-CNN ในการจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทยนี้ พบว่ามีความแม่นยำสูงถึงร้อยละ 85 ซึ่งสูงกว่าการประเมินโดยมนุษย์กว่าร้อยละ 20 และในอนาคตอ่าจใช้ขยายผลต่อยอดคัดแยกผลิตผลทางการเกษตรเพื่อการส่งออกอื่นๆ ของไทยต่อไปได้ อาทิมังคุด ทุเรียน มะม่วง ฯลฯ
ซึ่งในการดำเนินการวิจัย ได้เปิดโอกาสให้นักศึกษาระดับปริญญา ตรี ของ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล (MUICT) ร่วมทดลองและพัฒนางานวิจัยด้วย
ปรินทร ภู่ย้อย Parintorn Pooyoi, สุชาครีย์ สว่างวงษ์ Suchakree Sawangwong, กิตตินันท์ อัคคะภิญโญ Kittinun Aukkapinyo
รองศาสตราจารย์ ตรวรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล (ICT)
ผลงานนวัตกรรมจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทยด้วย AI นี้ คว้ารางวัสสภาวิจัแห่งชาติ : รางวัลผลงานประดิษฐ์ค้นค้นประเภทรางวัลประกาศเกียรติคุณ ภายใต้ชื่อผลงาน"โปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการจำแนกเมล็ดพันธุ์ข้าวไทย โดยใช้ภาพถ่ายของเมล็ดพันธ์ข้าว ด้วยวิธีการแบบ Mask R-CNN และ TransferLearning" (Computer Program for Classifying Categories
of Thai Rice - Grain Images Using Mask R-CNN and
Transfer Learning)" ในงานวันนักประดิษฐ์ ปี2563
ผลงานวิจัยตีพิมพ์ที่ International Journal of Automation and Computing, vol. 17, no. 2, pp. 233-246, 2020. https://doi.org/10.1007/s11633-019-1207-6
http://ijac.xml-journal.net/en/article/doi/10.1007/s11633-019-1207-6

ดูเพิ่มเติมในซีรีส์

โฆษณา