มฟล. ประเมิน SROI งานวิจัย AI จำแนกคุณภาพมะม่วง พบลงทุน 1 บาท สร้างผลประโยชน์ 1.98 บาท มุ่งยกระดับเกษตรเชิงพาณิชย์

ส่วนบริหารงานวิจัย มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง (มฟล.) เผยผลการประเมินผลตอบแทนทางสังคมจากการลงทุน (Social Return on Investment: SROI) ของโครงการ “ระบบจำแนกคุณภาพของมะม่วงเชิงพาณิชย์ โดยการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง” ซึ่งมี ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.สุจิตรา อาวัชนานุกุล สำนักวิชาเทคโนโลยีดิจิทัลประยุกต์ เป็นหัวหน้าโครงการ และได้รับทุนสนับสนุนจากกองทุนส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (กองทุน ววน.) ประจำปีงบประมาณ 2567 ผลการประเมินพบว่า โครงการมีผลประโยชน์สุทธิรวมตามรายงาน 1,339,107 บาท มีอัตราส่วนผลประโยชน์ต่อต้นทุน (BCR/SROI) เท่ากับ 1.98 เท่า หรือทุกการลงทุน 1 บาท สร้างผลประโยชน์ที่ประเมินเป็นมูลค่าเงินได้ประมาณ 1.98 บาท โดยมีมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV) 662,107.21 บาท และอัตราผลตอบแทนภายใน (IRR) ร้อยละ 32.54 สะท้อนศักยภาพของงานวิจัยในการสร้างคุณค่าจากการลงทุนด้านวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม

โครงการวิจัยนี้มุ่งประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อพัฒนาระบบจำแนกสายพันธุ์และระดับความบริบูรณ์ของมะม่วงเชิงพาณิชย์ 3 สายพันธุ์ ได้แก่ น้ำดอกไม้สีทอง มหาชนก และ R2E2 โดยให้ความสำคัญกับการประเมินคุณภาพผลผลิตซึ่งมีความสัมพันธ์กับความเหมาะสมในการเก็บเกี่ยว คุณภาพการบริโภค อายุการเก็บรักษา และการขนส่งไปยังตลาดปลายทาง ทั้งนี้ การคัดแยกมะม่วงในรูปแบบดั้งเดิมยังต้องอาศัยประสบการณ์และความชำนาญของผู้ปฏิบัติงาน การนำเทคโนโลยีมาช่วยวิเคราะห์จึงเป็นแนวทางสำคัญในการเพิ่มข้อมูลประกอบการตัดสินใจและพัฒนากระบวนการจัดการผลผลิตให้เป็นระบบมากขึ้น

ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลอง Random Forest ที่ผ่านการปรับแต่งพารามิเตอร์สามารถจำแนกสายพันธุ์มะม่วงได้ด้วยความแม่นยำร้อยละ 99.63 ส่วนการจำแนกระดับความบริบูรณ์มีความแม่นยำสูงสุดแตกต่างกันตามสายพันธุ์ ได้แก่ มะม่วงน้ำดอกไม้สีทองร้อยละ 84.40 มะม่วงมหาชนกร้อยละ 80.00 และมะม่วง R2E2 ร้อยละ 83.33 นอกจากนี้ คณะผู้วิจัยยังได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบที่สามารถประมวลผลภาพเพื่อทำนายสายพันธุ์และระดับความบริบูรณ์ของมะม่วง พร้อมจัดทำฐานข้อมูลความรู้เกี่ยวกับสายพันธุ์และคุณภาพมะม่วง เพื่อสนับสนุนการเรียนรู้และเป็นพื้นฐานสำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในภาคการเกษตร

ผลงานวิจัยมีศักยภาพในการสร้างประโยชน์ตลอดห่วงโซ่คุณค่ามะม่วง ตั้งแต่แปลงปลูกจนถึงตลาดปลายทาง โดยเกษตรกรสามารถนำองค์ความรู้เกี่ยวกับสายพันธุ์และระดับความบริบูรณ์ไปใช้ประกอบการพิจารณาช่วงเวลาเก็บเกี่ยวและการจัดการผลผลิตให้เหมาะสมกับความต้องการของตลาด หากระบบได้รับการพัฒนาและนำไปใช้จริงอย่างเหมาะสม อาจช่วยเพิ่มความสะดวกในการประเมินคุณภาพ ลดการพึ่งพาการตัดสินใจจากประสบการณ์เพียงอย่างเดียว และสนับสนุนการวางแผนจัดการผลผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

สำหรับผู้รวบรวมผลผลิตและผู้ประกอบการคัดบรรจุ ระบบจำแนกคุณภาพมะม่วงมีโอกาสช่วยสนับสนุนการคัดแยกผลผลิตตามสายพันธุ์และระดับความบริบูรณ์ ทำให้มีข้อมูลประกอบการจัดกลุ่มสินค้าและวางแผนการจัดการผลผลิตได้อย่างเป็นระบบยิ่งขึ้น ในระยะต่อไป หากสามารถเชื่อมโยงระบบเข้ากับกระบวนการทำงานจริงได้ อาจช่วยลดความคลาดเคลื่อนจากการประเมินด้วยสายตา เพิ่มความสม่ำเสมอของการคัดแยก และช่วยให้การบริหารจัดการผลผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งนี้ ผลประโยชน์ด้านการลดต้นทุนและเวลาในการทำงานยังจำเป็นต้องได้รับการติดตามและตรวจสอบจากการใช้งานจริง

ในด้านผู้ส่งออก เทคโนโลยีดังกล่าวมีศักยภาพในการสนับสนุนการคัดเลือกมะม่วงให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดปลายทาง โดยเฉพาะการพิจารณาระดับความบริบูรณ์ให้เหมาะสมกับการขนส่งและระยะเวลาวางจำหน่าย หากมีการพัฒนาแบบจำลองให้มีความแม่นยำและเหมาะสมกับสภาพการใช้งานจริง จะเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มข้อมูลประกอบการควบคุมคุณภาพ ลดความเสี่ยงจากการเลือกผลผลิตที่มีระดับความบริบูรณ์ไม่เหมาะสม และสนับสนุนการรักษาคุณภาพสินค้าในกระบวนการตลาด อย่างไรก็ตาม ประโยชน์ด้านการลดความเสียหายและการเพิ่มมูลค่าการส่งออกยังต้องมีข้อมูลยืนยันก่อนสรุปเป็นผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง

อีกหนึ่งประโยชน์สำคัญคือการสร้างแหล่งเรียนรู้ด้านเทคโนโลยีการเกษตรผ่านเว็บแอปพลิเคชันและฐานข้อมูลความรู้ ซึ่งสามารถใช้เป็นสื่อประกอบการเรียนรู้ของนักศึกษา นักวิจัย และผู้สนใจด้านเทคโนโลยีดิจิทัลและการเกษตร ช่วยให้เห็นตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning กับปัญหาจริงในภาคการผลิต และเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลภาพ และการพัฒนาระบบอัจฉริยะที่ตอบโจทย์ภาคเกษตรในอนาคต

นอกจากนี้ ผลงานยังเปิดโอกาสให้เกิดการต่อยอดความร่วมมือระหว่างนักวิจัย เกษตรกร ผู้ประกอบการ และหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อร่วมกันพัฒนาระบบให้ตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้มากขึ้น ทั้งในด้านความแม่นยำของแบบจำลอง การรองรับสายพันธุ์มะม่วงที่หลากหลาย การใช้งานที่สะดวก และการประยุกต์ใช้กับกระบวนการคัดแยกผลผลิตเชิงพาณิชย์ หากสามารถพัฒนาต่อยอดได้อย่างเหมาะสม งานวิจัยนี้อาจเป็นพื้นฐานสำหรับการขยายการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลไปยังผลผลิตทางการเกษตรชนิดอื่น ๆ ในอนาคต

ผลการประเมิน SROI จึงไม่เพียงเป็นข้อมูลแสดงความคุ้มค่าของการลงทุนด้านการวิจัย แต่ยังช่วยให้เห็นแนวทางการพัฒนาผลงานจากต้นแบบทางเทคโนโลยีไปสู่การใช้ประโยชน์จริง โดยมหาวิทยาลัยสามารถนำผลการประเมินไปใช้ประกอบการวางแผนสนับสนุนการวิจัยต่อยอด การติดตามผลลัพธ์ และการสร้างความร่วมมือกับภาคการเกษตรและภาคธุรกิจ เพื่อเพิ่มโอกาสในการนำองค์ความรู้ไปสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจและสังคมอย่างยั่งยืน

ทั้งนี้ ตัวเลข SROI ที่รายงานเป็นผลการประเมินภายใต้ขอบเขต ข้อมูล และสมมติฐานที่กำหนดไว้ ส่วนประโยชน์ด้านการลดต้นทุน การเพิ่มคุณภาพผลผลิต การลดความเสียหาย และการเพิ่มรายได้ของเกษตรกรหรือผู้ประกอบการ จำเป็นต้องมีหลักฐานจากการนำระบบไปใช้จริงเพิ่มเติม เพื่อยืนยันผลลัพธ์และประเมินมูลค่าทางสังคมได้อย่างเหมาะสม

#มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง #MFU #SROI #AI #MachineLearning #เกษตรอัจฉริยะ #วิจัยและนวัตกรรม #กองทุนววน.