ทั้งชาและไวน์เป็นผลิตภัณฑ์ที่ขายกลิ่นและรสชาติซึ่งเกิดจากโมเลกุลหอมระเหย (Aroma Molecules) ที่สะสมขึ้นในต้นพืชในระหว่างเพาะปลูก (Pre-Harvest) และเกิดในระหว่างกระบวนการหลังเก็บเกี่ยว (Post-Harvest) เช่นในกรณีของชาอาจเกิดขึ้นในช่วงการหมัก ถ้าเป็นไวน์ก็เกิดขึ้นในช่วงของการบ่ม เป็นต้น กระบวนการหลังการเก็บเกี่ยวนี้สามารถควบคุมให้เป็นมาตรฐานได้ แต่กระบวนการระหว่างการเพาะปลูกอย่างเช่น แสงแดดที่ได้รับ อุณหภูมิ ความชื้น น้ำที่พืชได้รับ เป็นต้น เป็นปัจจัยที่ยากจะควบคุม และจนถึงปัจจุบันก็มีคนศึกษากันน้อยมากว่าปัจจัยเหล่านี้มีผลต่อกลิ่นและรสชาติของผลิตภัณฑ์เหล่านี้อย่างไร
ราคาของผลผลิตชาและไวน์ขึ้นกับความพึงพอใจของผู้ซื้อกับกลิ่น/รสชาติที่ออกมา กลิ่นและรสที่มนุษย์สัมผัสได้สามารถบอกในเชิงคุณภาพเท่านั้น เช่น หอม นุ่มนวล สดชื่น โดยกลิ่นประกอบจากไอโมเลกุลหอมระเหยจำนวนมาก ซึ่งสัดส่วนของไอหอมระเหยเหล่านั้นขึ้นกับชนิด และจำนวนโมเลกุลหอมระเหยที่อยู่ในใบชาหรือน้ำไวน์ ดังนั้น คณะวิจัยของศูนย์นาโนเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยมหิดล ร่วมกับ NECTEC, MTEC และ TMEC จึงได้ประดิษฐ์จมูกอิเล็กทรอนิกส์ หรือ Electronic Nose ซึ่งมีหลักการทำงานคล้ายๆ กับจมูกมนุษย์ โดยนำจมูกอิเล็กทรอนิกส์มาสอนว่า ชา/ไวน์ตัวไหนมีกลิ่นที่ดี ชา/ไวน์ตัวไหนมีกลิ่นที่ไม่พึงพอใจ แล้วให้อุปกรณ์จดจำแทนเรา เนื่องจากสามารถกำหนดมาตรฐานได้ชัดเจนกว่าจมูกมนุษย์ ทั้งนี้สำหรับ GranMonte Smart Vineyard นั้นก็จะมีการนำ ต้นแบบภาคสนามของ Electronic Nose ออกไปใช้งานจริงในไร่ GranMonte ด้วย
เมื่อจมูกอิเล็กทรอนิกส์สามารถกำหนดเกณฑ์ที่บอกว่าชา/ไวน์แบบไหนมีคุณภาพกลิ่นดีแล้ว เราสามารถนำเกณฑ์เหล่านั้นไปชี้ว่าปัจจัยแวดล้อมอย่างไรที่จะนำมาสู่กลิ่นแบบนั้น เช่น การหมักที่เวลาแตกต่างกัน นำมาสู่กลิ่นที่แตกต่างกันมากน้อยอย่างไร และสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนไปมีผลต่อกลิ่นของชา/ไวน์มากน้อยเพียงใด ทั้งนี้สามารถนำข้อมูลจากดาวเทียม ข้อมูลดิน ข้อมูลน้ำ มาประมวลผลคุณภาพชา/ไวน์ ที่ได้รับสภาพเหล่านั้นต่างพื้นที่กัน โดยข้อมูลจากดาวเทียมเป็นเพียงข้อมูลบอกค่าเฉลี่ยทั่วไป ในขณะที่ข้อมูลของสภาพล้อมรอบแบบ Microclimate สามารถเก็บได้แบบเรียลไทม์โดยอาศัย Ambient Sensor Technology ซึ่งจะทำให้ทราบว่าสภาพของ Microclimate แบบใดที่มีผลต่อต้นพืชในการสะสมโมเลกุลหอมระเหย ซึ่งนำไปสู่กลิ่น/รสชาติที่แตกต่างได้
การนำเอาข้อมูลทางด้านภูมิศาสตร์ และสภาพภูมิอากาศมาหาความสัมพันธ์ กับผลผลิตที่เกิดขึ้นจากเกษตรกรรม โดยมีสมมติฐานว่าปัจจัยเหล่านั้นมีผลโดยตรงกับปริมาณและคุณภาพของผลผลิต ข้อมูลที่น่าจะเกี่ยวข้องกับการผลิตได้แก่ ปริมาณแสงที่พืชได้รับ ปริมาณน้ำฝนที่ตกลงไป และปริมาณน้ำที่ระเหยขึ้นมา ลักษณะของดินที่เพาะปลูก ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถได้มาจากดาวเทียมและสถานีวัด เป็นงานที่น่าจะพัฒนาขึ้นในประเทศไทยให้เกิดความเข้มแข็ง ตัวอย่างที่คณะวิจัยของ ดร. กฤษณะเดช เจริญสุธาสินี แห่งมหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ ได้เคยศึกษาได้แก่การศึกษารอบการปลูกของมังคุด โดยนำข้อมูลภูมิศาสตร์ และสภาพภูมิอากาศของสวนมังคุดในแปลงปลูกภาคใต้ ภาคตะวันออก และภาคอีสานตอนล่าง มาหาความสัมพันธ์กับผลผลิตมังคุด โดยการสร้างโมเดลที่เรียกว่า “โมเดลของน้ำที่พืชใช้งานได้จริง” (Plant Avaliable Water – PAW) นำมาสู่การสนับสนุนสมมติฐานที่ว่า มังคุดเป็นพืชที่เก็บเกี่ยวได้เพียงปีละหนึ่งครั้งเท่านั้น และสามารถทำนายได้ว่าหากปีใดมีฝนตกและมีการทิ้งช่วงที่ดีพอ จะมีผลผลิตมังคุดที่ดี และผลผลิตมังคุดจะแย่หากมีฝนชุกจนเกินไป
ราคาของผลผลิตชาและไวน์ขึ้นกับความพึงพอใจของผู้ซื้อกับกลิ่น/รสชาติที่ออกมา กลิ่นและรสที่มนุษย์สัมผัสได้สามารถบอกในเชิงคุณภาพเท่านั้น เช่น หอม นุ่มนวล สดชื่น โดยกลิ่นประกอบจากไอโมเลกุลหอมระเหยจำนวนมาก ซึ่งสัดส่วนของไอหอมระเหยเหล่านั้นขึ้นกับชนิด และจำนวนโมเลกุลหอมระเหยที่อยู่ในใบชาหรือน้ำไวน์ ดังนั้น คณะวิจัยของศูนย์นาโนเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยมหิดล ร่วมกับ NECTEC, MTEC และ TMEC จึงได้ประดิษฐ์จมูกอิเล็กทรอนิกส์ หรือ Electronic Nose ซึ่งมีหลักการทำงานคล้ายๆ กับจมูกมนุษย์ โดยนำจมูกอิเล็กทรอนิกส์มาสอนว่า ชา/ไวน์ตัวไหนมีกลิ่นที่ดี ชา/ไวน์ตัวไหนมีกลิ่นที่ไม่พึงพอใจ แล้วให้อุปกรณ์จดจำแทนเรา เนื่องจากสามารถกำหนดมาตรฐานได้ชัดเจนกว่าจมูกมนุษย์ ทั้งนี้สำหรับ GranMonte Smart Vineyard นั้นก็จะมีการนำ ต้นแบบภาคสนามของ Electronic Nose ออกไปใช้งานจริงในไร่ GranMonte ด้วย
เมื่อจมูกอิเล็กทรอนิกส์สามารถกำหนดเกณฑ์ที่บอกว่าชา/ไวน์แบบไหนมีคุณภาพกลิ่นดีแล้ว เราสามารถนำเกณฑ์เหล่านั้นไปชี้ว่าปัจจัยแวดล้อมอย่างไรที่จะนำมาสู่กลิ่นแบบนั้น เช่น การหมักที่เวลาแตกต่างกัน นำมาสู่กลิ่นที่แตกต่างกันมากน้อยอย่างไร และสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนไปมีผลต่อกลิ่นของชา/ไวน์มากน้อยเพียงใด ทั้งนี้สามารถนำข้อมูลจากดาวเทียม ข้อมูลดิน ข้อมูลน้ำ มาประมวลผลคุณภาพชา/ไวน์ ที่ได้รับสภาพเหล่านั้นต่างพื้นที่กัน โดยข้อมูลจากดาวเทียมเป็นเพียงข้อมูลบอกค่าเฉลี่ยทั่วไป ในขณะที่ข้อมูลของสภาพล้อมรอบแบบ Microclimate สามารถเก็บได้แบบเรียลไทม์โดยอาศัย Ambient Sensor Technology ซึ่งจะทำให้ทราบว่าสภาพของ Microclimate แบบใดที่มีผลต่อต้นพืชในการสะสมโมเลกุลหอมระเหย ซึ่งนำไปสู่กลิ่น/รสชาติที่แตกต่างได้
การนำเอาข้อมูลทางด้านภูมิศาสตร์ และสภาพภูมิอากาศมาหาความสัมพันธ์ กับผลผลิตที่เกิดขึ้นจากเกษตรกรรม โดยมีสมมติฐานว่าปัจจัยเหล่านั้นมีผลโดยตรงกับปริมาณและคุณภาพของผลผลิต ข้อมูลที่น่าจะเกี่ยวข้องกับการผลิตได้แก่ ปริมาณแสงที่พืชได้รับ ปริมาณน้ำฝนที่ตกลงไป และปริมาณน้ำที่ระเหยขึ้นมา ลักษณะของดินที่เพาะปลูก ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถได้มาจากดาวเทียมและสถานีวัด เป็นงานที่น่าจะพัฒนาขึ้นในประเทศไทยให้เกิดความเข้มแข็ง ตัวอย่างที่คณะวิจัยของ ดร. กฤษณะเดช เจริญสุธาสินี แห่งมหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ ได้เคยศึกษาได้แก่การศึกษารอบการปลูกของมังคุด โดยนำข้อมูลภูมิศาสตร์ และสภาพภูมิอากาศของสวนมังคุดในแปลงปลูกภาคใต้ ภาคตะวันออก และภาคอีสานตอนล่าง มาหาความสัมพันธ์กับผลผลิตมังคุด โดยการสร้างโมเดลที่เรียกว่า “โมเดลของน้ำที่พืชใช้งานได้จริง” (Plant Avaliable Water – PAW) นำมาสู่การสนับสนุนสมมติฐานที่ว่า มังคุดเป็นพืชที่เก็บเกี่ยวได้เพียงปีละหนึ่งครั้งเท่านั้น และสามารถทำนายได้ว่าหากปีใดมีฝนตกและมีการทิ้งช่วงที่ดีพอ จะมีผลผลิตมังคุดที่ดี และผลผลิตมังคุดจะแย่หากมีฝนชุกจนเกินไป
(ภาพบน - ดร. อดิสร แห่ง NECTEC กำลังตรวจดูใบชาในไร่ชา 101 บนดอยแม่สะลอง ส่วนภาพล่าง เป็นต้นแบบ Electronic Nose ภาคสนาม)
