This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.
ทั่วโลกกำลังเผชิญกับวิกฤตมลพิษทางอากาศที่รุนแรงที่สุดในประวัติศาสตร์ การเพิ่มขึ้นของสารมลพิษในอากาศ เช่น ฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 PM10 ก๊าซโอโซน ก๊าซคาร์บอนมอนอกไซด์ ไนโตรเจนไดออกไซด์ และซัลเฟอร์ไดออกไซด์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อระบบทางเดินหายใจและระบบไหลเวียนโลหิตของมนุษย์ นอกจากนี้ยังมีผลกระทบทางลบต่อพืชและสัตว์ในระบบนิเวศอีกด้วย หลายพื้นที่ทั่วโลกเผชิญกับค่า PM2.5 เกินมาตรฐานอย่างต่อเนื่อง องค์การอนามัยโลก (World Health Organization : WHO) ประกาศเตือนว่า PM2.5 เป็นสารก่อมะเร็ง ส่งผลให้เกิดโรคทางเดินหายใจ โรคหัวใจ และโรคหลอดเลือดสมอง PM2.5 เป็นมลพิษทางอากาศที่อันตรายที่สุด ส่งผลต่อระบบทางเดินหายใจและเพิ่มความเสี่ยงต่อมะเร็งปอด สถิติปี 2020 มีผู้เสียชีวิตจากมะเร็งปอด 1.79 ล้านคน และคาดว่าจำนวนผู้เสียชีวิตจะเพิ่มมากขึ้นทุกปีอย่างต่อเนื่อง ดัชนีคุณภาพอากาศ (Air Quality Index : AQI) เป็นตัวชี้วัดสำคัญในการประเมินคุณภาพอากาศและบ่งชี้ถึงระดับของมลพิษ โดยใช้ข้อมูลความเข้มข้นของมลพิษในอากาศคำนวณเป็นค่าดัชนีคุณภาพอากาศที่ช่วยให้ประชาชนทราบถึงระดับความปลอดภัยของอากาศ ดังนั้นหากในชีวิตประจำวันสามารถทำนายดัชนีคุณภาพอากาศได้ ประชาชนจะสามารถวางแผนการเดินทางหรือการทำกิจกรรมกลางแจ้ง โดยหลีกเลี่ยงบริเวณที่มีมลพิษสูงได้ โดยเฉพาะกลุ่มเสี่ยง เช่น ผู้สูงอายุ เด็กเล็ก และผู้ป่วยเรื้อรัง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีงานวิจัยที่ได้พัฒนาวิธีการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศโดยนักวิจัยได้ประยุกต์ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อการทำนายคุณภาพอากาศให้ดียิ่งขึ้น ในงานวิจัยนี้ คณะผู้วิจัยจึงมีความสนใจนำวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบรวมกลุ่มมาใช้ในการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ จากการทบทวนวรรณกรรมเกี่ยวกับงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง คณะผู้วิจัยพบว่าในงานวิจัยของ Zhang et al. (2023) ที่ศึกษาในกลุ่มเมืองของจีน 6 แห่ง ด้วยข้อมูลมลพิษและสภาพอากาศ พบได้ว่าวิธีป่าสุ่มมีประสิทธิภาพดีที่สุดเมื่อวัดด้วย MAE ต่อมาในงานวิจัยของ Dao et al. (2022) ที่ได้ใช้ข้อมูลมลพิษในอินเดีย พบว่าวิธี XGBoost มีประสิทธิภาพดีที่สุด เช่นเดียวกับงานวิจัยของ Kumar and Pande (2023) ในขณะที่ Ravindiran et al. (2023) ได้ศึกษาด้วยข้อมูลมลพิษและสภาพอากาศในรัฐอานธรประเทศ พบว่าวิธี CatBoost มีประสิทธิภาพดีที่สุด และอีก 2 งานวิจัยที่ได้อาศัยแนวทางการรวมกลุ่มแบบ Stacking ได้แก่ งานวิจัยของ Sharma et al. (2024) ที่ศึกษาในหลายเมืองของอินเดียโดยได้ใช้วิธีการรวมกลุ่มของต้นไม้ตัดสินใจหลายวิธี หนึ่งในนั้นคือวิธีการรวมกลุ่มป่าสุ่มและ XGBoost ซึ่งก็พบว่าวิธีดังกล่าวมีประสิทธิภาพดีที่สุด และ Emeç and Yurtsever (2024) ได้ศึกษาการทำนายความเข้มข้นของ PM2.5 ซึ่งเป็นหนึ่งในมลพิษสำคัญที่ส่งผลต่อดัชนีคุณภาพอากาศของเมืองอิสตันบลูและปักกิ่งโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง 3 วิธีมารวมกันเป็นวิธีรวมกลุ่มป่าสุ่ม, SVR และ MLP พบว่าวิธีนี้มีประสิทธิภาพดีกว่าการใช้ทั้ง 3 วิธีแยกกัน ดังนั้นคณะผู้วิจัยจึงสนใจนำวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบรวมกลุ่มทั้ง 5 วิธี ได้แก่ วิธีป่าสุ่ม วิธี XGBoost วิธี CatBoost วิธีรวมกลุ่มป่าสุ่มและ XGBoost และวิธีรวมกลุ่มป่าสุ่ม, SVR และ MLP โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับค่ามลพิษและสภาพอากาศจากสถานีตรวจวัดในรัฐเดลี ประเทศอินเดีย ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีปัญหาด้านคุณภาพอากาศเป็นอันดับต้น ๆ ของโลก โดยใช้ข้อมูลตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2021 ถึง 31 ธันวาคม 2023 และวิธีการวัดประสิทธิภาพ 3 วิธี ได้แก่ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย และสัมประสิทธิ์การกำหนด (Coefficient of Determination) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการต่าง ๆ และระบุแนวทางที่เหมาะสมที่สุดในการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
The project "30 Days Harvest" is inspired by the significant role agriculture plays in human society, particularly in providing food for consumption. However, farmers often face numerous challenges arising from environmental issues. The developers chose to highlight these problems through the creation of 30 Days Harvest, aiming to raise awareness among players about the impacts that farmers must endure, while still ensuring the game is enjoyable. The game also offers players the opportunity to think critically and devise strategies to deal with various challenges on their own. When the game starts, players take on the role of a farmer who must manage their farm to harvest the highest yield possible. The produce can be used to prepare meals or sold to customers within a limited timeframe. The goal of the game focuses on maximizing profits, which requires careful planning and analysis to overcome environmental obstacles. Additionally, players must ensure that their agricultural production is sufficient for food preparation. Along the way, they will also learn about the environmental impacts affecting agriculture.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
The Mahachanok mango sauce is crafted from low-grade mangoes sourced from Ban Nong Bua Chum in Kalasin Province. Utilizing advanced food science technology, it effectively reduces agricultural waste and enhances product quality. This sauce is enriched with prebiotic fiber that supports the growth of beneficial gut microorganisms. With low sugar content, it is a healthy choice free from artificial colors and flavors. Its rich, natural taste makes it versatile, perfect for enhancing a wide variety of dishes, both savory and sweet.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
One of the most important aspects of responding to a medical case is the response time. In general, most fatalities are due to the patient not being able to reach the hands of the doctor in time. This also includes the arrival of medical equipment to the scene. The human brain will start to degrade in function after 3 minutes of oxygen starvation which conventional road transportation method first responders presently use is usually unable to reach the site in this golden 3 minutes, resulting in fatalities during transport or before the arrival of first responders at the scene. Therefore, medical equipment transport by fully autonomous aircraft is explored. This is done through drone deliveries which is much quicker than road methods as the equipment could be flown straight to the site as it is not affected by traffic, road conditions, and navigation. In this project, we will explore an aerial delivery system for medical equipment such as Automatic External Defibrillators (AEDs), First aid equipment, and other small requested medical devices. This will be done through a DJI drone platform and their SDK application. The main goal for this project is to decrease the response time by using an autonomous aerial drone to deliver medical equipment.