The design and development of an electric locomotive for the TRRN Railway Challenge 2025 aims to enhance learning potential and apply various theories in practical settings. The focus is on developing the locomotive to pass various tests, including acceleration, automatic braking system, noise, vibration, energy consumption, and durability throughout the competition. Additionally, the project helps improve skills in writing engineering design reports, which enables students to develop their analytical and discussion abilities in order to successfully complete each test according to the competition rules.
การแข่งขัน TRRN Railway Challenge เป็นเวทีที่เปิดโอกาสให้ทีมนักศึกษาและวิศวกรรุ่นใหม่จากทั่วโลกได้ออกแบบและพัฒนาหัวรถจักรไฟฟ้าขนาดเล็กเพื่อนำไปแข่งขันภายใต้เงื่อนไขและข้อกำหนดที่กำหนดไว้ การแข่งขันนี้จัดขึ้นเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้เชิงปฏิบัติการและการพัฒนาทักษะทางวิศวกรรมระบบราง ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมที่มีบทบาทสำคัญต่อการขนส่งและพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของประเทศต่างๆ 1. พัฒนาศักยภาพนักศึกษาและวิศวกรรุ่นใหม่ ส่งเสริมการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้ความรู้ด้านวิศวกรรมระบบรางในสถานการณ์จริง สร้างโอกาสให้ผู้เข้าร่วมฝึกฝนการทำงานเป็นทีมและการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ ยกระดับมาตรฐานเทคโนโลยีระบบราง 2. ช่วยให้เกิดนวัตกรรมใหม่ในการออกแบบและพัฒนาหัวรถจักรไฟฟ้า กระตุ้นให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น เช่น ระบบควบคุมอัตโนมัติและการใช้พลังงานอย่างคุ้มค่า 3. เสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันในระดับสากล เปิดโอกาสให้นักศึกษาและวิศวกรได้แสดงศักยภาพในเวทีระดับโลก เพิ่มขีดความสามารถของประเทศในการพัฒนาอุตสาหกรรมระบบรางและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง 4. เชื่อมโยงความรู้ทางทฤษฎีกับการปฏิบัติจริง ผู้เข้าร่วมจะได้ฝึกฝนทักษะการออกแบบ การวิเคราะห์ และการทดสอบหัวรถจักร ช่วยให้เกิดความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยที่ส่งผลต่อสมรรถนะของหัวรถจักร เช่น อัตราเร่ง ระบบเบรก เสียงรบกวน และความทนทาน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Artificial intelligence for agriculture and environment is a collection of significant models for enviromental friendly Thailand development. The models create with machine learning and deep learning by Near infrared spectroscopy research center for agricultural and food products, including: Determining the nutrient needs (N P K) of durian trees by measuring durian leaves using a non-destructive technique using artificial intelligence, Identification of combustion properties of biomass from fast-growing trees and agricultural residues using non-destructive techniques combined with artificial intelligence, and Evaluation of global warming due to biomass combustion using non-destructive techniques using artificial intelligence. The basic technology used is Near infrared Fourier transform spectroscopy technology which measurement and output display can be done quickly without chemical, no requirement for special expert, and measurement price per sample is very low. But the instrument cannot be produced in Thailand.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This report is part of applying the knowledge gained from studying machine learning models and methods for developing a predictive model to identify customers likely to cancel their credit card services with a bank. The project was carried out during an internship at a financial institution, where the creator developed a model to predict customers likely to churn from their credit card services using real customer data through the organization's system. The focus was on building a model that can accurately predict customer churn by selecting features that are appropriate for the prediction model and the unique characteristics of the credit card industry data to ensure the highest possible accuracy and efficiency. This report also covers the integration of the model into the development of a website, which allows related departments to conveniently use the prediction model. Users can upload data for prediction and receive model results instantly. In addition, a dashboard has been created to present insights from the model's predictions, such as identifying high-risk customers likely to cancel services, as well as other important analytical information for strategic decision-making. This will help support more efficient marketing planning and customer retention efforts within the organization.
คณะวิทยาศาสตร์
Currently, climate change and human activities are causing rapid deterioration of coral reefs worldwide. Monitoring coral health is essential for marine ecosystem conservation. This project focuses on developing an Artificial Intelligence (AI) model to classify coral health into four categories: Healthy, Bleached, Pale, and Dead using Deep Learning techniques. With pre-trained convolutional neural network (CNN) for image classification. To improve accuracy and mitigate overfitting, 5-fold Cross-Validation is employed during training, and the best-performing model is saved. The results of this project can be applied to monitor coral reef conditions and assist marine scientists in analyzing coral health more efficiently and accurately. This contributes to better conservation planning for marine ecosystems in the future.