การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตรวจสอบภาวะการขาดสารอาหารของกัญชาเเละกัญชงโดยดูจากลักษณะความผิดปกติของใบ

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

ธนพนธ์ ไม่เสื่อมสุข

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

กอบชัย ดวงรัตนเลิศ

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนสวนกุหลาบวิทยาลัย

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2564

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

กัญชา(Cannabis indica)เเละกัญชง(Cannabis sativa)เป็นพืชที่เป็นยาเสพติดประเภทที่ 5 เเต่ปัจจุบันสามารถปลูก

ได้อย่างถูกกฏหมายเเล้ว อย่างไรก็ตามกัญชาเเละกัญชงมีประโยชน์มากมาย

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเเพทย์ ซึ่งหมายความว่ามีเเนวโน้มที่พืชชนิดนี้จะมี

อัตราการปลูกที่มากขึ้น โดยในการปลูก เกษตรกรควรจะคำนึงถึงปัญหาที่อาจส่งผลกระทบต่อคุณภาพพืช

นั่นคือ ภาวะการขาดสารอาหาร โดยปัญหานี้สามารถสังเกตได้จาก

ลักษณะความผิดปกติของใบ ซึ่งเกษตรกรส่วนใหญ่เชื่อว่าน่าจะมีความรู้ในด้านนี้ไม่มาก เเละการ

ใช้สายตาโดยตรงอาจจะมีประสิทธิภาพไม่มากพอเนื่องจากมนุษย์มีขีดจำกัดในด้านของการทำงาน

การตรวจสอบภาวะการขาดสารอาหารอาจจะถูกพัฒนาให้ดีขึ้น

หากมีการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นำมาปรับใช้ โดยจะนำชุดข้อมูลนำเข้าซึ่งเป็นรูปภาพ

จากอินเทอร์เน็ต เเต่ด้วยความที่รูปภาพนั้นหาได้ยากโดยเฉพาะภาพกัญชาเเละกัญชงที่มี

ภาวะการขาดสารอาหาร จึงมีการนำเทคนิคต่างๆมาปรับใช้ในโมเดลอย่างเช่น

Few-shot Learning, Metric Learning, เเละ K Nearest Neighbour

และจากการทดลองเบื้องต้นโดยใช้ VGG16 เป็น Encoder พบว่าโมเดล

มีค่า Area Under Curve(AUC) มากถึง 64.5%

โมเดลจะถูกนำไปพัฒนาต่อจนกลายเป็นเเอพลิเคชั่น

มือถือ (Mobile Application) เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งเเอพลิเคชั่นจะนำภาพถ่ายใบกัญชาหรือกัญชงมาประมวล

ผลภาวะการขาดสารอาหารที่อาจเกิดขึ้นได้เเละเเนะนำเเนวทางในการเเก้ไขกับปัญหาเหล่านี้อีกด้วย

ซึ่งนวัตกรรมนี้อาจจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบภาวะการขาดสารอาหารของพืช

ทำให้เกษตรกรสามารถเเก้ปัญหาเหล่านี้ได้รวดเร็วมากขึ้น จึงอาจจะก่อให้ผลิตภัณฑ์

ใหม่ๆ จากกัญชาเเละกัญชงที่อาจจะเป็นประโยชน์ต่อมนุษย์ได้โดย

เฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเเพทย์