ในปัจจุบัน การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligent หรือ AI) ในภาคการเกษตรได้ส่งผลเชิงบวกอย่างมาก ซึ่งการนำ AI เข้ามาช่วยเสริมกระบวนการผลิตและควบคุมคุณภาพผลผลิต เป็นต้น ทำให้การเกษตรได้เพิ่มประสิทธิภาพของผลผลิตได้มากขึ้นและความเสี่ยงของคุณภาพผลผลิตลดลง รศ. ดร.ชมทิพ พรพนมชัย อาจารย์ประจำกลุ่มวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารมหาวิทยาลัยมหิดล (ICT Mahidol) ได้เห็นถึงโอกาสในการนำ AI เข้ามาช่วยบริหารจัดการด้านการเกษตรเช่นเดียวกัน จึงได้เริ่มต้นศึกษา “ความหวาน” ของหนึ่งในผลผลิตทางการเกษตรที่ได้รับความนิยมในปัจจุบันอย่าง “ทุเรียน” เพื่อทำให้รสชาติความอร่อยของผลไม้จับต้องได้มากยิ่งขึ้น
Image based durian (Durie azomethines Linn) sweetness measurement by ResNet50 เป็นงานวิจัยของ รศ. ดร.ชมทิพ พรพนมชัย ที่ศึกษาเกี่ยวกับการวัดความหวานของทุเรียนพันธุ์หมอนทอง โดยมีจุดเริ่มต้นคือต้องการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถบอกได้ว่าผลไม้แต่ละชนิดมีรสชาติเป็นอย่างไร อร่อยหรือไม่ เพราะคำว่าอร่อยของแต่ละคนนั้นแตกต่างกัน โดยก่อนหน้านี้ รศ. ดร.ชมทิพ พรพนมชัย เคยศึกษาเกี่ยวกับการระบุรสชาติในผลไม้มาก่อน ซึ่งเลือกศึกษาจากผลไม้เศรษฐกิจของประเทศ อาทิ ส้มสายน้ำผึ้ง แอปเปิ้ล กล้วยหอมทอง โดยการคั้นน้ำจากผลไม้นั้นๆ แล้วนำมาวัดความหวานด้วยเครื่อง Refractometer ซึ่งเป็นอุปกรณ์สำหรับวัดปริมาณน้ำตาลในของเหลว ดังนั้น การศึกษาครั้งนี้ จึงเลือกศึกษาเกี่ยวกับพืชเศรษฐกิจอีกชนิดของประเทศไทยอย่าง “ทุเรียน” โดยอนุมานว่าถ้าทุเรียนหวานมาก ก็ยิ่งอร่อยมาก
การศึกษาเริ่มต้นจากการถ่ายภาพ 360 องศาของทุเรียนแต่ละพู ด้วยกล้องโทรศัพท์มือถือ โดยจะได้รูปจากทุกมุมของทุเรียนออกมา จากนั้นจะแปลงภาพถ่ายวิดีทัศน์เป็นภาพถ่ายปกติเป็นรูปๆ และนำภาพเข้าสู่คอมพิวเตอร์ซึ่งจับคู่ความความหวานของผลไม้ในแต่ละรูปกับผลพูทุเรียนที่ด้วยเครื่อง Refractometer เมื่อได้ผลลัพธ์ออกมา รศ.ดร. ชมทิพ พรพนมชัย จะสอนให้คอมพิวเตอร์รู้จักและสามารถจำได้ว่าภาพผลไม้ที่มีสี RGB (Red-Green-Blue) จะมีความหวานประมาณเท่าไร ผ่านกระบวนการ Image Processing และองค์ความรู้ของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Convolutional Neural Network: CNN) อย่าง “ResNet50” ในการวิเคราะห์จำแนกและประมวลผลภาพถ่าย ซึ่งหลังเสร็จสิ้นกระบวนการ คอมพิวเตอร์จะรู้จักค่าความหวานของผลไม้จากสีของภาพ และข้อมูลจะถูกบันทึกไว้เป็นฐานข้อมูล (Database) ที่มีขนาดใหญ่ เพื่อให้ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถสืบค้นความหวานของทุเรียนจากภาพถ่ายเพียงภาพเดียวได้ โดยมีความถูกต้อง/แม่นยำอยู่ที่ 90%
ทั้งนี้ หน่วยวัดความหวานของ Refractometer จะมีหน่วยเป็น °Brix ซึ่งยิ่งค่า °Brix สูง จะหมายถึงผลไม้นั้นมีค่าความหวานมาก เช่น ส้มเขียวหวานของไทย มีความหวานประมาณ 10-18 °Brix โดยทุเรียนที่ใช้ในการศึกษามีค่าความหวานมากถึง 20-30 °Brix
ในระหว่างการศึกษาผลงานนี้ รศ. ดร.ชมทิพ พรพนมชัย ได้เล่าถึงปัญหาและความท้าทายที่พบระหว่างทำการวิจัย 2 ประเด็น ได้แก่ ต้นทุนที่ใช้สำหรับการทดลองมีราคาที่สูง โดยวัตถุดิบที่ใช้ในการทดลองครั้งนี้ ได้แก่ทุเรียนหมอนทอง 4 ลูก แบ่งออกเป็น 17 พู สำหรับถ่ายภาพในการศึกษา และการคั้นเฉพาะน้ำทุเรียนมาวัดความหวานด้วย Refractometer ทำได้ลำบาก เพราะเนื้อทุเรียนคั้นเฉพาะน้ำออกมาได้ยาก
สุดท้ายนี้ รศ. ดร.ชมทิพ พรพนมชัย ได้พูดถึงการต่อยอดผลงานการศึกษาครั้งนี้ในอนาคต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มของผู้ประกอบอาชีพเกษตรกร
“จุดหนึ่งที่เราตระหนักเวลาเราทำการวิจัยคือ เราต้องคิดว่าอุปกรณ์ที่เรากำลังพัฒนาและจะต่อยอดนำไปให้เกษตรกรได้ใช้ จะต้องมีต้นทุนที่ไม่สูง และสามารถหาซื้ออุปกรณ์ได้ง่าย งานวิจัยนี้ใช้กล้องมือสำหรับถ่ายภาพ และแลปทอปสำหรับติดตั้งโปรแกรมสอนให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากภาพได้ ซึ่งเกษตรกรสามารถทำตามได้ไม่ยากเมื่อเรานำองค์ความรู้นี้ไปถ่ายทอดกับเขา และหากนำผลงานนี้ไปต่อยอดในอนาคต วัตถุดิบที่ใช้ในงานวิจัย ควรจะเป็นผลไม้ที่สามารถเพาะปลูกได้ในเมืองไทย และมีมูลค่าทางการตลาดสูง เช่น ทุเรียนพันธุ์หมอนทอง กล้วยหอมทอง มะม่วงพันธุ์น้ำดอกไม้ ฯลฯ”
ดาวน์โหลดผลงานตีพิมพ์เรื่อง “Image based durian (Durie azomethines Linn) sweetness measurement by ResNet50” ได้ที่
>>> https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/easr/article/view/254034