การพัฒนาแบบจำลองเซลลูลาร์ ออโตมาตา เพื่อศึกษาอัตราการเจริญเติบโตของต้นข้าว และทำนายผลผลิตข้าว ในแปลงนาที่เพาะปลูกด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต สำหรับข้าวขาวดอกมะลิ 105
สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยมหิดล
ผลงานวิจัยเด่น
Medical Modeling and Simulation to Develop a Stochastic Cellular Automaton Model: Effects of Cell – Mediated Immunity to Eradicate HIV – 1 Infection
August 26, 2019
คุณภาพของภาพจากอุปกรณ์เชื่อมต่อกล้องส่องจมูก กับโทรศัพท์เคลื่อนที่แบบใหม่ เมื่อเทียบกับอุปกรณ์เชื่อมต่อกล้องส่องจมูกแบบดั้งเดิม
August 27, 2019การพัฒนาแบบจำลองเซลลูลาร์ ออโตมาตา เพื่อศึกษาอัตราการเจริญเติบโตของต้นข้าว และทำนายผลผลิตข้าว ในแปลงนาที่เพาะปลูกด้วยระบบการเพิ่มผลผลิต สำหรับข้าวขาวดอกมะลิ 105
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