“ม.มหิดล” ค้นพบวิธีใหม่ ระบุอัตลักษณ์ “ควาย” โดยใช้ AI จดจำและจำแนก “ลายจมูก” เป็นครั้งแรก
เมื่อไม่นานนี้ รองศาสตราจารย์ ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์ อาจารย์ประจำกลุ่มวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) มหาวิทยาลัยมหิดล และคณะวิจัย ได้ไขความลับที่น่าอัศจรรย์ของธรรมชาติที่ว่า ในขณะที่ “คน” ใช้ “ลายนิ้ว” ในการระบุอัตลักษณ์ แต่กับ “ควาย” สามารถใช้ “ลายจมูก” ในการระบุตัวตนที่แตกต่าง
“ม.มหิดล” ค้นพบวิธีใหม่ ระบุอัตลักษณ์ “ควาย” โดยใช้ AI จดจำและจำแนก “ลายจมูก” เป็นครั้งแรก
ผลงานนวัตกรรมล่าสุดของ รองศาสตราจารย์ ดร.วรพันธ์ สามารถสร้างชื่อคว้ารางวัลจากวช.ได้อีกครั้งในปีนี้ ในประเภทรางวัลผลงานวิจัย ระดับดี สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศและนิเทศศาสตร์ จากการใช้เทคนิค Machine Learning เพื่อการจดจำและระบุอัตลักษณ์ของ “กระบือปลัก” ซึ่งเป็นประเภทของควายที่พบมากที่สุดในประเทศไทย โดยเรียกชื่อสายพันธุ์ตามอุปนิสัยที่ชอบอยู่ในปลักโคลนตามท้องไร่ท้องนา
ด้วยเทคนิคการใช้ Machine Learning เพื่อการจดจำและระบุอัตลักษณ์ของกระบือปลัก โดยใช้วิธีการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ “ลายจมูก” ที่ได้รับการค้นพบโดย รองศาสตราจารย์ ดร.วรพันธ์และคณะวิจัยนี้ นอกจากจะไม่ทำให้สัตว์เจ็บแล้ว ยังสามารถพัฒนาต่อยอดโดยใช้เป็นแพลตฟอร์มในการจดจำและระบุอัตลักษณ์ของสัตว์เศรษฐกิจประเภทอื่น ๆ ต่อไปได้อีกในอนาคต
สำหรับสมาชิกคนอื่น ๆ ในคณะวิจัยที่บุกเบิกวิธีระบุอัตลักษณ์ควายด้วยลายจมูกนี้ ยังประกอบด้วย
- นายสัตวแพทย์อุดม เจือจันทร์ ผู้อำนวยการศูนย์วิจัยและพัฒนาการสัตวแพทย์ภาคตะวันออกเฉียงเหนือตอนล่างกรมปศุสัตว์
- รองศาสตราจารย์ ดร. นายสัตวแพทย์อนุวัตน์ วิรัชสุดากุล คณะสัตวแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล
- นายสัตวแพทย์อภิชาติ ภะวัง
- นายสัตวแพทย์บพิธ ปุยะติ
- นายสัตวแพทย์สุรพงษ์ เสนาใหญ่
- สัตวแพทย์หญิงธีราภรณ์ พรหมภักดี
- สัตวแพทย์หญิงสุนิสา กินาวงศ์
ในประวัติศาสตร์ปศุสัตว์โลกที่ผ่านมา มีความพยายามด้วยวิธีการต่าง ๆ นานาที่จะจำแนก และระบุอัตลักษณ์ของปศุสัตว์ ไม่ว่าจะเป็นวิธีการดั้งเดิมที่ใช้เหล็กเผาไฟจนร้อนแล้วนาบลงบนตัวสัตว์ การเจาะหูติดเบอร์ มาจนถึงวิธีการฝังไมโครชิพ
วิธีเหล่านี้ล้วนเป็นการทรมานสัตว์ ทำให้สัตว์ต้องได้รับความเจ็บปวด จากมากมาหาน้อย แม้วิธีการฝังไมโครชิพจะเป็นวิธีล่าสุดที่ทำให้สัตว์เจ็บน้อยที่สุด แต่กลับพบอุปสรรค ขาดความคล่องตัวจากการที่จะต้องอาศัยฮาร์ดแวร์ในการอ่านข้อมูล
- 3
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
