The Ginbanirose project aims to develop herbal extracts for alleviating menstrual pain using key ingredients: roselle, banana inflorescence, and ginger. These ingredients contain bioactive compounds with anti-inflammatory, antioxidant, and pain-relieving properties. The extracts are enhanced through liposome encapsulation technology, which improves absorption and stability. The production process involves herbal extraction, freeze-drying, and liposome formulation using lecithin and stabilizers. Experimental results demonstrate high phenolic content and antioxidant activity via the DPPH method. Ginbanirose addresses women’s quality of life concerns while offering significant business opportunities in the rapidly growing herbal market, particularly in the Asia-Pacific region.
ปัจจุบันผู้บริโภคให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์จากธรรมชาติมากขึ้น โดยเฉพาะผลิตภัณฑ์ที่มีสารสกัดจากพืชสมุนไพรซึ่งมีคุณสมบัติที่ดีต่อสุขภาพและความงาม Ginbanirose เป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่เกิดจากการผสานคุณสมบัติของพืชสมุนไพรไทยที่มีศักยภาพ เช่น กระเจี๊ยบแดง ขิง และปลีกล้วย ซึ่งอุดมไปด้วยสารต้านอนุมูลอิสระ และมีสรรพคุณที่เป็นประโยชน์ต่อร่างกาย การศึกษาคุณสมบัติของพืชเหล่านี้และพัฒนาให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นเรื่องสำคัญ ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับพืชสมุนไพรไทยเท่านั้น แต่ยังเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและตอบสนองต่อความต้องการของตลาดสุขภาพและความงาม การใช้เทคนิค Liposome Encapsulation เพื่อเพิ่มความคงตัวและประสิทธิภาพของสารสำคัญจากพืช เป็นแนวทางหนึ่งที่ช่วยให้สามารถพัฒนา Ginbanirose ให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงและสามารถแข่งขันในตลาดได้ ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมีความสำคัญในการส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากพืชสมุนไพรไทย พัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพ และสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับวัตถุดิบธรรมชาติ เพื่อรองรับแนวโน้มของตลาดที่มุ่งสู่ผลิตภัณฑ์เพื่อสุขภาพและความงามที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูง
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
A mixed-used complex consisting of commercial spaces, agricultural informative center, workshop, vertical farming and home office.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
A Photographic series that expresses the abstract states of myself, towards the question of existence that results from being surrounded by expectations of both surrender and freedom of expression, this series focuses on my own subjectivities in order to bring back memories of almost forgotten feelings and make them clear once more.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.