{:th}Medical Modeling and Simulation to Develop a Stochastic Cellular Automaton Model: Effects of Cell – Mediated Immunity to Eradicate HIV – 1 Infection{:}{:en}Medical Modeling and Simulation to Develop a Stochastic Cellular Automaton Model: Effects of Cell – Mediated Immunity to Eradicate HIV – 1 Infection{:}
October 24, 2019
{:th}คุณภาพของภาพจากอุปกรณ์เชื่อมต่อกล้องส่องจมูก กับโทรศัพท์เคลื่อนที่แบบใหม่ เมื่อเทียบกับอุปกรณ์เชื่อมต่อกล้องส่องจมูกแบบดั้งเดิม{:}{:en}Quality of Images Obtain from a Novel Smartphone – based Nasal Endoscope Recorder and Conventional Nasal Endoscope Recorder{:}
October 24, 2019

{:th}การพัฒนาแบบจำลองเซลลูลาร์ ออโตมาตา เพื่อศึกษาอัตราการเจริญเติบโตของต้นข้าว และทำนายผลผลิตข้าว ในแปลงนาที่เพาะปลูกด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต สำหรับข้าวขาวดอกมะลิ 105{:}{:en}Development of Stochastic Cellular Automata for Investigation of Rice’s Growth Rate and Yield Prediction in System of Rice Intensification for Khao Dawk Mali 105 Rice Line{:}

{:th}

การพัฒนาแบบจำลองเซลลูลาร์ ออโตมาตา เพื่อศึกษาอัตราการเจริญเติบโตของต้นข้าว และทำนายผลผลิตข้าว ในแปลงนาที่เพาะปลูกด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต สำหรับข้าวขาวดอกมะลิ 105

สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยมหิดล

ผลงานวิจัย:

การพัฒนาแบบจำลองเซลลูลาร์ ออโตมาตา เพื่อศึกษาอัตราการเจริญเติบโตของต้นข้าว และทำนายผลผลิตข้าว ในแปลงนาที่เพาะปลูกด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต สำหรับข้าวขาวดอกมะลิ 105

ผู้วิจัย:

ดร.มนต์อมร ปรีชารัตน์

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจากสภาวะโลกร้อนในปัจจุบัน ส่งผลต่อการก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อกิจกรรมทางการเกษตรในหลายมิติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการผลิตในระดับไร่นา ระบบทางการเกษตรที่หลากหลาย ต้องพบกับความเสี่ยงทั้งภายในระบบการผลิต ระบบตลาด และระบบองค์กร ซึ่งความเสี่ยงของระบบทั้งหมดนี้ เนื่องมาจากผลลัพธ์ที่ไม่เป็นไปตามเป้าหมาย หรือวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ตั้งแต่ตอนต้น โดยส่วนใหญ่ปัจจัยเสี่ยงดังกล่าวมาจากการขาดแคลนทรัพยากรน้ำ และ/หรือการขาดกระบวนการบริหารจัดการที่มีประสิทธิภาพ สอดคล้องกับกระบวนการผลิตที่เหมาะสม โครงการวิจัยนี้ คณะผู้วิจัยจึงพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่อาศัยทฤษฎีเซลลูลาร์ ออโตมาตา เป็นฐาน เพื่อใช้ในการศึกษาอัตราการเจริญเติบโตของต้นข้าวในเชิงพื้นที่ และพยากรณ์ปริมาณผลผลิตข้าวในระดับแปลงนา ที่ทำการเพาะปลูกด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต และพัฒนาโปรแกรมให้คำแนะนำการปลูกข้า วด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต สำหรับแต่ละพื้นที่เพาะปลูก โดยการศึกษาในเบื้องต้นนี้ จะมุ่งประเด็นไปที่พันธุ์ข้าวขาวดอกมะลิ 105 เป็นหลัก เนื่องจากเป็นพันธุ์ข้าวที่นิยมปลูกกันมากที่สุด และเป็นพันธุ์ข้าวเศรษฐกิจที่มีมูลค่าการส่งออกมากที่สุดของประเทศไทย

การเผยแพร่ผลงาน:
• Precharattana M, Kajonphol T. A stochastic cellular automata model for rice tillering in the system of rice intensification. InJournal of Physics: Conference Series 2018 Jul (Vol. 1053, No. 1, p. 012104). IOP Publishing.
• Kajonphol T, Seetaput N, Precharattana M, Sangsiri C. Correlation and multiple regression model for economic traits of local rice (Oryza sativa L.) in upland rice system. InApplied mechanics and materials 2018 (Vol. 879, pp. 71-77). Trans Tech Publications.

การติดต่อ:
ดร.มนต์อมร ปรีชารัตน์
สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยมหิดล

{:}{:en}

Development of Stochastic Cellular Automata for Investigation of Rice’s Growth Rate and Yield Prediction in System of Rice Intensification for Khao Dawk Mali 105 Rice Line

Institute for Innovative Learning, Mahidol University

Research Title:

Development of Stochastic Cellular Automata for Investigation of Rice’s Growth Rate and Yield Prediction in System of Rice Intensification for Khao Dawk Mali 105 Rice Line

Researcher:

Dr.Monamorn Precharattana

Closing the yield gap of rice production is urgently needed to improve food security in the ever-expanding world population. We propose a stochastic cellular automata (CA) model to describe spatial dynamics of rice growth under the system of rice intensification (SRI) to identify best planting practice. We expected that our CA model can be used to describe the dynamics of rice growth, which may be a predictive feature of rice yield in future.

Publishing:
• Precharattana M, Kajonphol T. A stochastic cellular automata model for rice tillering in the system of rice intensification. InJournal of Physics: Conference Series 2018 Jul (Vol. 1053, No. 1, p. 012104). IOP Publishing.
• Kajonphol T, Seetaput N, Precharattana M, Sangsiri C. Correlation and multiple regression model for economic traits of local rice (Oryza sativa L.) in upland rice system. InApplied mechanics and materials 2018 (Vol. 879, pp. 71-77). Trans Tech Publications.

Key Contact Person:
Dr.Monamorn Precharattana
Institute for Innovative Learning, Mahidol University

{:}