เทคโนโลยี AI ผสานข้อมูลจากดาวเทียม ปฏิวัติการตรวจจับโรคอ้อย
เครื่องมือล้ำสมัยที่พัฒนาโดยนักวิจัยมหาวิทยาลัย เจมส์ คุก ในการใช้ปัญญาประดิษฐ์และภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อช่วยเกษตรกรต่อสู้กับโรคอ้อยร้ายแรง เครื่องมือนี้ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้งานจริงแล้วในเขตเฮอร์เบิร์ต ริเวอร์ ทางตอนเหนือของเมืองทาวน์สวิลล์
อีธาน วอร์เทอร์ส เจ้าหน้าที่วิจัยของ JCU มอสตาฟา ราฮิมิ อัซกาดี รองศาสตราจารย์สาขาวิศวกรรมไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ และดร. คาร์ลา เอเวลส์ อาจารย์อาวุโสด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับปริญญาโท จะใช้ทุนสนับสนุนจากโครงการ Economic Accelerator ของออสเตรเลีย เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีต้นแบบให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นในอีกหนึ่งปีข้างหน้า
อีธาน วอร์เทอร์ส
เจ้าหน้าที่วิจัยของ JCU
มอสตาฟา ราฮิมิ อัซกาดี
รองศาสตราจารย์สาขาวิศวกรรมไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์
รองศาสตราจารย์อัซกาดีเผย “แนวคิดเริ่มแรกคือการนำข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมมาใช้ร่วมกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องมือ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและตรวจจับโรคและความผิดปกติในอ้อย”
“โครงการนี้เป็นความร่วมมือเพื่อผลักดันเทคโนโลยีที่น่าสนใจนี้ให้ก้าวข้ามขั้นตอนแรกเริ่มที่อีธานได้พัฒนาขึ้น และนำไปสู่ภาคอุตสาหกรรม”
โครงการนี้พัฒนาต่อยอดจากวิทยานิพนธ์เกียรตินิยมของนายวอร์เทอร์สในปี 2565 เขาและอาจารย์ที่ปรึกษา ได้แก่ รองศาสตราจารย์อัซกาดีและ ดร. เอเวลส์ ได้ร่วมมือกับบริษัท Herbert Cane Productivity Services Limited (HCPSL) ในเมืองอิงแฮม เพื่อพัฒนาเครื่องมือที่สามารถตรวจจับโรคตออ้อยแคระแกร็น (RSD) ในไร่อ้อย 72 แห่งในเขตเฮอร์เบิร์ต ริเวอร์
นายวอร์เทอร์สอธิบายว่า “โรคตออ้อยแคระแกร็นเป็นปัญหาใหญ่ไม่เพียงแต่สำหรับ HCPSL เท่านั้น แต่ยังเป็นปัญหาสำหรับชุมชนอุตสาหกรรมน้ำตาลทั่วโลก เนื่องจากโรคนี้ไม่มีอาการที่มองเห็นได้ แต่ส่งผลต่อการลำเลียงน้ำภายในลำต้น ทำให้ผลผลิตอ้อยลดลงได้มากถึง 60%”
“เราค้นพบว่าสามารถใช้ภาพถ่ายดาวเทียมหลายช่วงคลื่นอินฟราเรดใกล้และอินฟราเรดช่วงสั้นของสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้า เพื่อบ่งชี้ปริมาณน้ำในพืช จะช่วยระบุว่าอ้อยกำลังติดโรคหรือไม่ จากนั้นเราได้ป้อนข้อมูลเข้าเครื่องมือให้ระบุโรคจากภาพถ่ายดาวเทียมเหล่านั้น”
รองศาสตราจารย์อัซกาดีกล่าวว่า การตรวจพบโรคหรือความผิดปกติของอ้อยในระยะเริ่มต้นจะช่วยให้เกษตรกรประหยัดเงินได้มากมาย เนื่องจากพวกเขาสามารถดำเนินการเพื่อลดความสูญเสียของผลผลิตได้
“ในกรณีเลวร้ายที่สุดของโรคตออ้อยแคระแกร็นที่สูญเสียผลผลิตถึง 60% หมายความว่าเกษตรกรจะสูญเสียรายได้ประจำปีไปประมาณ 60% หากพิจารณาจากปริมาณน้ำตาลที่ได้จากอ้อยทั้งหมด”
“ดังนั้นหากสามารถตรวจพบโรคเหล่านี้ได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น จะสามารถป้องกันการแพร่ระบาดของโรคและเพิ่มผลผลิตได้”
ทีมงานจะร่วมมือกับเกษตรกรในเขตเบอร์เดคินและทัลลี รวมถึงผู้เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมอื่น ๆ ที่สนใจนำเครื่องมือที่ทันสมัยนี้ไปใช้งาน โดยปัจจุบันสามารถวิเคราะห์พันธุ์อ้อยได้ 5 ชนิด
นายวอร์เทอร์สกล่าวว่า “แม้ว่าโครงการนี้จะมุ่งเน้นไปที่การตรวจจับโรคตออ้อยแคระแกร็นเป็นหลัก แต่เรากำลังขยายขอบเขตการใช้งานเทคโนโลยีนี้ไปสู่การตรวจจับโรคอื่น ๆ เพื่อให้เป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริงในปัจจุบัน”
“เราทราบดีว่าโรคที่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมอ้อยนั้นไม่ได้มีเพียงโรคเดียว และในอนาคตหวังจะพัฒนาเครื่องมือนี้ให้สามารถวิเคราะห์พันธุ์อ้อยได้หลากหลายขึ้น รวมถึงพิจารณาปัจจัยอื่น ๆ ที่มีผลต่อผลผลิต เช่น สภาพอากาศและชนิดของดิน”
“ในช่วงสองปีที่ผ่านมา เราได้ร่วมมือกับภาคอุตสาหกรรม สร้างความเชื่อมั่น และรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม เชื่อว่าในอนาคตจะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น”
“การทำเช่นนี้จะทำให้สามารถสร้างแบบจำลอง AI ที่ครอบคลุมและซับซ้อนมากขึ้น เพื่อนำไปใช้ในพื้นที่ปลูกอ้อยทั่วรัฐควีนส์แลนด์ ในอนาคตอาจขยายไปยังพื้นที่ปลูกอ้อยทั่วโลก”
