Samut Sakhon is Thailand’s core white shrimp production area. The region is chronically exposed to heavy rainfall during the wet season, salinity fluctuations, algal blooms, and water quality deterioration—conditions that frequently trigger serious diseases such as AHPND, EMS, and WSSV, undermining industry stability.

สมุทรสาครเป็นพื้นที่ผลิตกุ้งขาวหลักของไทย เผชิญฝนหนักในฤดูฝน ความเค็มผันผวน สาหร่ายบลูม และคุณภาพน้ำเสื่อม ซึ่งมักกระตุ้นโรคหนักอย่าง AHPND, EMS และ WSSV จนกระทบเสถียรภาพอุตสาหกรรม

This project deploys an edge IoT monitoring system and a federated learning AI platform across shrimp farms. Multi-parameter water quality sensors and edge computing nodes are installed in ponds, ensuring that all raw farming data remains stored locally and forms a closed-loop on-farm system, protecting farmer data security at the source.

โครงการนี้ติดตั้งระบบมอนิเตอร์ IoT แบบเอจและแพลตฟอร์ม AI สหพันธ์ตามฟาร์มกุ้ง เซ็นเซอร์คุณภาพน้ำหลายพารามิเตอร์และโหนดคำนวณถูกติดตั้งในบ่อ ข้อมูลดิบทั้งหมดถูกเก็บในพื้นที่และเป็นวงปิดที่ฟาร์ม เพื่อปกป้องความปลอดภัยของข้อมูลเกษตรกรตั้งแต่ต้นทาง

The system is deeply integrated with Thailand’s THEOS-2 satellite remote sensing data and offshore marine buoy climate data. Through AI time-series prediction models, it delivers 72-hour refined environmental forecasting, enabling early identification of heavy rainfall, salinity shocks, water quality degradation, and disease outbreak risk. Mobile early warnings are pushed to farmers in real time, while smart linkage controls activate pond-side equipment for automatic regulation.

ระบบเชื่อมข้อมูลดาวเทียม THEOS-2 และทุ่นภูมิอากาศทะเลนอกชายฝั่ง ด้วยโมเดลพยากรณ์อนุกรมเวลา ให้พยากรณ์สิ่งแวดล้อมละเอียด 72 ชั่วโมง ชี้ความเสี่ยงฝนหนัก ช็อกความเค็ม คุณภาพน้ำเสื่อม และโอกาสโรคระบาด ส่งเตือนไปมือถือแบบเรียลไทม์ และสั่งอุปกรณ์ข้างบ่อให้ปรับอัตโนมัติ

The project also establishes standardized digital demonstration farms, helping producers meet GAP requirements and facilitating access to export-standard certification.

โครงการยังสร้างฟาร์มสาธิตดิจิทัลมาตรฐาน ช่วยผู้ผลิตเข้าสู่ข้อกำหนด GAP และเส้นทางรับรองส่งออก

Enterprise vision. วิสัยทัศน์องค์กร. We aim to set a new industry standard for climate adaptation, proactive risk management, and digital farming in Thailand’s shrimp sector. By combining AI climate and water quality prediction technology, we will transform traditional empirical farming into precision data-driven aquaculture. Through benchmark demonstration, we will drive regional standardization, high-quality production, and export compliance, strengthening Thailand’s position in the global premium shrimp supply chain. เรามุ่งตั้งมาตรฐานใหม่ด้านการปรับตัวต่อภูมิอากาศ การจัดการความเสี่ยงล่วงหน้า และการเลี้ยงแบบดิจิทัลในอุตสาหกรรมกุ้งไทย ด้วยเทคโนโลยีพยากรณ์ภูมิอากาศและคุณภาพน้ำ จะเปลี่ยนการเลี้ยงตามประสบการณ์เป็นการเลี้ยงด้วยข้อมูลแม่นยำ

Partnership fit. รูปแบบความร่วมมือที่เหมาะ. Public–private pilot + company-run demonstration + farm enablement นำร่องภาครัฐร่วมเอกชน + สาธิตโดยบริษัท + เสริมพลังฟาร์ม

A large number of small-scale independent farmers in southern Thailand operate scattered farms with limited individual datasets, making it impossible to train high-precision AI models independently. The barriers to digital transformation remain high and deployment is challenging. Centered on local aquaculture cooperatives, this project establishes a regional edge computing hub to build a distributed smart aquaculture ecosystem.

เกษตรกรรายย่อยภาคใต้กระจัดกระจาย ชุดข้อมูลแต่ละแปลงน้อยเกินไปที่จะฝึกโมเดลความแม่นยำสูงเอง อุปสรรคการเปลี่ยนสู่ดิจิทัลสูง โครงการนี้ใช้สหกรณ์เป็นแกน สร้างฮับคำนวณระดับพื้นที่

All water quality, feeding and production data from farmers is encrypted and stored locally. Raw data is not leaked or uploaded externally, to safeguard core commercial privacy such as feed formulas and production costs. Each aquaculture unit only uploads desensitized model parameters. Regional model iteration is completed via secure aggregation algorithms and integrated into the national AI training framework. Regional farmers can freely access optimized localized intelligent prediction models and enjoy state-level digital aquaculture technologies at low cost. The whole system fully complies with Thailand’s PDPA (Personal Data Protection Act).

ข้อมูลคุณภาพน้ำ การให้อาหาร และการผลิตถูกเข้ารหัสเก็บในพื้นที่ ไม่รั่วและไม่อัปโหลดข้อมูลดิบ เพื่อปกป้องสูตรอาหารและต้นทุน แต่ละหน่วยส่งเฉพาะพารามิเตอร์ที่ลดความละเอียด การวนโมเดลภูมิภาคทำด้วยอัลกอริทึมรวมที่ปลอดภัย และเชื่อมโครงฝึกระดับชาติ เกษตรกรในพื้นที่ใช้โมเดลพยากรณ์ท้องถิ่นที่ปรับปรุงแล้วได้โดยต้นทุนต่ำ ทั้งระบบสอดคล้อง PDPA

Enterprise vision. วิสัยทัศน์องค์กร. We aim to build digital infrastructure for Thailand’s aquaculture industry featuring secure governance, data sharing, and inclusive benefits. With federated learning and a zero-trust security architecture, we unlock industry-wide data value while upholding farmers’ data sovereignty and commercial privacy. เรามุ่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำไทย ที่กำกับอย่างปลอดภัย แบ่งปันข้อมูล และเกื้อกูลทุกฝ่าย

Partnership fit. รูปแบบความร่วมมือที่เหมาะ. Farm and cooperative enablement first, with a public data-security pilot เสริมพลังเกษตรกรและสหกรณ์เป็นหลัก พร้อมนำร่องความปลอดภัยข้อมูลภาครัฐ

Northern Thailand is dominated by smallholder inland farms with limited capital for equipment investment. High-end smart aquaculture technologies have long faced deployment barriers, creating an imbalance in digital adoption between northern and southern aquaculture regions. This project delivers a lightweight, low-cost and easy-to-implement inclusive AI aquaculture solution. Built on affordable IoT sensors and streamlined edge AI algorithms, it focuses on high-risk freshwater farming scenarios, accurately predicting hazards such as overnight dissolved oxygen collapse and abrupt water quality shifts. It links pond equipment for automatic regulation to prevent massive aquaculture losses.

ภาคเหนือเป็นฟาร์มรายย่อยในแผ่นดิน งบอุปกรณ์จำกัด เทคโนโลยีอัจฉริยะระดับสูงเข้าถึงยาก ทำให้ดิจิทัลเหนือ–ใต้ไม่สมดุล โครงการนี้ส่งชุด AI ที่เบา ต้นทุนต่ำ และลงง่าย เน้นความเสี่ยงน้ำจืด เช่น ออกซิเจนละลายตกตอนกลางคืน และเชื่อมอุปกรณ์บ่อเพื่อป้องกันความเสียหายวงกว้าง

Farmers may voluntarily connect to the national federated learning network and freely access mature national AI aquaculture models. Only desensitized parameters are uploaded while raw data remains local. Leveraging government special subsidy programs, the project further cuts digital transformation costs for farmers and broadens adoption of smart aquaculture technologies.

เกษตรกรอาจเข้าร่วมเครือข่ายสหพันธ์ระดับชาติได้โดยสมัครใจ และใช้โมเดลที่ฝึกแล้วโดยอัปโหลดเฉพาะพารามิเตอร์ ข้อมูลดิบอยู่ที่ฟาร์ม นโยบายอุดหนุนภาครัฐช่วยลดต้นทุนการปรับสู่ดิจิทัล

Enterprise vision. วิสัยทัศน์องค์กร. Guided by technological inclusion, digital shared prosperity, and all-region upgrading, we promote balanced digital development across Thailand’s aquaculture sector. The lightweight solution removes equipment, geographic, and cost barriers so inland smallholders can access national digital innovations. ด้วยหลักการเทคโนโลยีเพื่อทุกคน ความมั่งคั่งร่วมทางดิจิทัล และการยกระดับทั้งภูมิภาค เราผลักดันการพัฒนาดิจิทัลที่สมดุลทั่วการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำไทย

Partnership fit. รูปแบบความร่วมมือที่เหมาะ. Broad farm enablement เสริมพลังเกษตรกรวงกว้าง