สวัสดีค่ะทุกท่าน^^ จากช่วงนี้ที่หลายวงการ (ที่ไม่เฉพาะแต่ในวงการวิจัย) เริ่มพูดถึงเรื่องของการ “รื้อระบบเกษตรไทย” วันนี้นิกเลยจะพาทุกท่านมาเกาะติดประเด็นนี้กันค่ะ ซึ่งเมื่อพูดถึงเกษตรกรรมเราอาจนึกถึงภาพการทำฟาร์มแบบดั้งเดิม แต่ในยุคนี้ AI หรือปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้ามาเปลี่ยนโฉมหน้าไร่นาแบบที่เราคุ้นเคยให้กลายเป็น Smart Farming ในรูปแบบ AI in Agriculture เต็มตัวค่ะ
ตั้งแต่การใช้โดรนพ่นยา ไปจนถึงการใช้หุ่นยนต์เก็บเกี่ยว ซึ่งเทคโนโลยีหลักที่อยู่เบื้องหลังความอัจฉริยะเหล่านี้ก็คือ Computer Vision (CV) หรือมีชื่อเก๋ๆ ในภาษาไทยว่า “คอมพิวเตอร์วิทัศน์” ซึ่งจะเป็นการประมวลผลภาพเพื่อให้ AI มีความเข้าใจในภาพ/วิดีโอ สามารถรับรู้ และแยกแยะประเภทของรูปภาพได้ (ใกล้เคียงการรับรู้ของตามนุษย์) และเข้าใจพืชผลได้เหมือนกับตาคนเรานั่นเองค่ะ
ในบทความนี้ นิกจะพาทุกคนไปส่องภาพรวมของ AI ในวงการเกษตรโลกผ่านบทความวิจัยรีวิวปี 2025-2026 พร้อมเจาะลึกกรณีศึกษาตัวอย่างในงานวิจัยจริงที่มีการใช้ AI แยกสายพันธุ์มะม่วงที่พิสูจน์แล้วว่าทำได้จริง แม้แต่ในพื้นที่ที่มีข้อจำกัดค่ะ 😊
ภาพใหญ่: AI กับความท้าทายในระดับนโยบาย
ก่อนที่เราจะไปดูเรื่องของการใช้งาน AI ในภาคการเกษตร (AI in Agriculture) เราต้องเข้าใจก่อนว่าการนำ AI มาใช้ในฟาร์มไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยีอย่างเดียวค่ะ ซึ่งจากบทความวิจัยเรื่อง “Artificial intelligence in agriculture: ethics, impact possibilities, and pathways for policy” 🌍 ได้ชี้ให้เห็นประเด็นที่น่าสนใจว่า:
- ช่องว่างทางดิจิทัล (Digital Divide): ในขณะที่ประเทศพัฒนาแล้วใช้รถแทรกเตอร์ไร้คนขับ แต่เกษตรกรรายย่อยในประเทศกำลังพัฒนายังเข้าถึงเทคโนโลยีได้ยาก
- จริยธรรมและความเป็นส่วนตัว: ข้อมูลฟาร์มหรือไร่นานั้นๆ เป็นของใคร และ AI จะมาแย่งงานแรงงานท้องถิ่นหรือไม่ เป็นโจทย์ที่ภาครัฐจะต้องพิจารณาอย่างถี่ถ้วน
- ความยั่งยืน (SDGs): AI ไม่ได้มาเพื่อเพิ่มกำไรอย่างเดียว แต่ยังช่วยลดการใช้สารเคมี ประหยัดน้ำ และช่วยแก้ปัญหาความหิวโหยของโลกได้ด้วยค่ะ
Case Study: การใช้ AI แยกสายพันธุ์มะม่วง (Practical data)
จากภาพกว้างระดับนโยบาย นิกจะชวนทุกท่านมาดูในเรื่องของการลงมือทำจริงในระดับแปลงเกษตรกันบ้างค่ะ กับงานวิจัย Advancing mango leaf variant identification with a robust multi-layer perceptron model ที่ทีมนักวิจัยได้ใช้ AI (Multi-layer perceptron) เพื่อช่วยเกษตรกรผู้ปลูกมะม่วง จาก Research Objective ที่ว่า
การแยกสายพันธุ์มะม่วง 🥭🤖 จาก “ใบ” นั้นยากมากสำหรับคนทั่วไป แต่ถ้าเรารู้สายพันธุ์ได้เร็วตั้งแต่อยู่ในเรือนเพาะชำ เราก็จะสามารถจัดการดูแลและป้องกันโรคได้ตรงจุดมากขึ้นค่ะ
ป.ล. ที่นิกเลือกมะม่วงมา เพราะสำหรับประเทศไทยมะม่วงนี่เป็นผลไม้ที่มีการปลูกในวงกว้าง แม้ในภาคครัวเรือนค่ะ^^
โมเดล AI แบบ Lightweight: WaveVisionNet
โดยนักวิจัยทีมนี้ไม่ได้ใช้ AI model ทั่วไปที่หนักคอมพิวเตอร์ แต่ทีมวิจัยนี้ได้พัฒนาโมเดลที่ชื่อว่า WaveVisionNet ขึ้นมาซึ่งเป็นโมเดลแบบ Lightweight (น้ำหนักเบา) ซึ่งมีจุดเด่นตั้งแต่เรื่องของ Dataset และการพัฒนาโมเดลดังนี้:
- MangoFolioBD Dataset: ใช้ข้อมูลภาพใบมะม่วงกว่า 16,646 ภาพ จาก 26 สายพันธุ์ เพื่อให้ Training AI Model สร้างเป็น AI Agriculture จากข้อมูลจริงๆ ในท้องถิ่น
- ความสามารถในการทนต่อสัญญาณรบกวน (Noise): เนื่องจากในฟาร์มจริงๆ มักจะมีฝุ่น แสงจ้า หรือคราบสกปรกบนใบไม้ ซึ่งโมเดลส่วนใหญ่มักจะเอ๋อค่ะ เมื่อเจอสิ่งเหล่านี้ แต่ WaveVisionNet ถูก Train มาให้สามารถทำงานได้แม้ในสภาวะที่มี Noise เหล่านี้ โดยยังรักษาความแม่นยำได้สูงถึง 95.21% แม้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นใจค่ะ
เชื่อมโยงข้อมูล: ลองวิเคราะห์เชิงนโยบายไปพร้อมๆ กันนะคะ^^
หลังจากที่เราได้เห็นรายละเอียดจากในทั้ง 2 Sections นั่นคือในภาพนโยบาย และในทางปฏิบัติแล้ว นิกอยากจะมาชวนทุกท่านคิดกันต่อค่ะว่า จาก Pathways หรือแนวทางที่เราเห็นมา จะสามารถนำมาประยุกต์กับบริบทองค์รวมในสภาวการณ์ปัจจุบันของเราอย่างไรได้บ้าง และมีสิ่งที่ต้อง Concern อะไรบ้าง มีโอกาสอะไรบ้างสำหรับภาคการเกษตร:
- แก้ปัญหาความเหลื่อมล้ำ: การที่มีการพัฒนา AI Agriculture Model แบบน้ำหนักเบา (Lightweight) ขึ้นมาสำเร็จหมายความว่าเกษตรกรไม่จำเป็นต้องมี Super Computer หรืออุปกรณ์ล้ำๆ ราคาแพง แต่เพียงแค่มีสมาร์ทโฟนหรืออุปกรณ์ IoT ราคาประหยัดก็สามารถใช้งาน AI ในสวน/ไร่/ฟาร์ม ของตัวเองได้แล้ว ซึ่งสิ่งนี้เองจะช่วยแก้ปัญหาในเรื่องของ ความเหลื่อมล้ำให้ทุกภาคส่วนสามารถใช้งานเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มผลผลิตได้เช่นเดียวกัน (หรืออย่างน้อยก็คล้ายคลึงกันค่ะ) เป็นการเพิ่มโอกาสที่สำคัญให้เกษตรกรโดยรวม
- ความแม่นยำที่เชื่อถือได้: หากเราดูในเรื่องของ Trend ในการวิจัย จะเห็นว่าในช่วงปีหลังๆ มานี้ ได้มีการทดสอบกับสภาพแวดล้อมจริงที่มี “Noise” ซึ่งสิ่งนี้ทั้งตอบโจทย์ AI Ethics เรื่องความรับผิดชอบ (Accountability) ที่ลดความผิดพลาด และผลเสียหายที่เกิดจากการที่ AI ทำนายหรือให้ผลลัพธ์ที่ผิด
แถมค่ะ 🎁: ถ้าอยากลองสร้าง AI in Agriculture ควรเริ่มอย่างไร
ถ้าทุกท่านอ่านจบแล้วมี Idea อยากจะลองสร้าง AI เพื่อใช้ในสวนหลังบ้าน นิกสรุป Step ง่ายๆ มาฝากดังนี้ค่ะ:
- Dataset: เหมือนที่ทีมวิจัยทำ MangoFolioBD ค่ะ เราต้องเริ่มจากการถ่ายรูปสิ่งที่เราสนใจ (เช่น ใบไม้ที่เป็นโรค vs ใบปกติ) ให้ได้จำนวนมากพอ
- ลองใช้เครื่องมือ No-Code/Low-Code: สำหรับมือใหม่ นิกแนะนำลองใช้ Google Teachable Machine หรือ Roboflow ค่ะ แค่อัพโหลดรูปเข้าไป และติด Tag Training Data ในนั้น แล้วระบบจะช่วยเทรนโมเดลจำแนกภาพให้เราผ่าน Browser
- คิดถึงสภาพจริง: อย่าลืมถ่ายรูปในหลายๆ สภาพแสง ทั้งตอนเช้า ตอนเที่ยง หรือตอนที่มีเงาตกกระทบ เพื่อให้ AI Model ของเราไม่อ่อนไหวต่อ Noise ต่างๆ เช่นเดียวกันกับ WaveVisionNet ค่ะ^^ รวมถึงการคิดถึงโจทย์อื่นๆ เช่น การตรวจจับโรคพืช การพยากรณ์ผลผลิต หรือการวิเคราะห์แร่ธาตุในดิน
Last but not Least..
นิกเชื่อว่าในปัจจุบันโลกของ AI Agriculture ไม่ได้หยุดอยู่แค่ในห้องแล็บอีกแล้วค่ะ เพราะเริ่มมีการนำ AI มาใช้อย่างเข้าใจจริยธรรม และเหมาะสมกับบริบทพื้นที่ในวงกว้าง ซึ่งสิ่งเหล่านี้เองจะช่วยให้เกษตรกรไทยและทั่วโลกก้าวข้ามขีดจำกัดเดิมๆ ได้อย่างยั่งยืน และนิกหวังเป็นอย่างยิ่งว่าบทความนี้จะช่วยให้ทุกท่านเห็นถึงความเป็นไปได้ และโอกาสเพื่อพร้อมที่จะก้าวไปสู่การใช้งาน AI อย่างยั่งยืนในทุกภาคส่วน (รวมถึงระดับนโยบายด้วยนะคะ) 🤗🌱
References:
- Abiodun Olusola Omotayo, et al. Artificial intelligence in agriculture: ethics, impact possibilities, and pathways for policy.Computers and Electronics in Agriculture,Vol. 239, Part A, (2025).
- Verma, P.R., Pantola, D. & Singh, N.P. Architectural and Performance Analysis of Static and Dynamic Neural Networks in Plant Disease Detection. Arch Computat Methods Eng (2026).
- Fahim-Ul-Islam, M., Chakrabarty, A., Rahman, R. et al. Advancing mango leaf variant identification with a robust multi-layer perceptron model. Sci Rep 14, 27406 (2024).
- ปณยา สุดตา, PhD. (2023) Computer Vision AI: ช่วยจัดการผู้ใช้รถไฟ เพิ่มยอดขายร้านค้าในสถานี. การตลาดวันละตอน https://everydaymarketing.co/
