The research on improving the strength of solid electrolytes aims to enhance the properties of solid electrolyte materials produced from cement and additives that help develop the cement structure to generate electricity. The main components include sodium chloride (NaCl) and graphite, which contribute to the material’s ability to generate a weak electrical current. The objective is to develop an electricity-generating flooring material. This study involves preparing a mixture of cement, water, sodium chloride (NaCl), and graphite to enhance the material’s electrical conductivity. It is highly anticipated that this research will lead to the development of concrete flooring capable of generating electricity and can be further expanded for future applications.
ในปัจจุบัน ความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าเพิ่มขึ้นนอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มแหล่งพลังงานทางเลือกที่มีความยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความสนใจ คือการพัฒนาวัสดุที่สามารถผลิตและกักเก็บพลังงานไฟฟ้าได้ในตัวเอง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆเช่น พื้นทางเดิน อาคาร หรือพื้นที่สาธารณะ ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและปรับปรุงคุณสมบัติของเซลล์อิเล็กโทรไลต์ชนิดแข็งที่มีโครงสร้างพื้นฐานจากซีเมนต์ โดยมุ่งเน้นการเพิ่มความแข็งแรงของวัสดุควบคู่ไปกับการรักษาคุณสมบัติการนำไฟฟ้า เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานเป็นวัสดุปูพื้นที่สามารถผลิตกระแสไฟฟ้าได้ งานวิจัยนี้คาดหวังว่าจะเป็นแนวทางสำคัญในการ พัฒนาวัสดุก่อสร้างสามารถต่อยอดไปสู่การประยุกต์ใช้ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to develop a conceptual prototype of a weapon aiming system that simulates an anti-aircraft gun. Utilizing an optical camera, the system detects moving objects and calculates their trajectories in real time. The results are then used to control a motorized laser pointer with two degrees of freedom (DoF) of rotation, enabling it to aim at the predicted position of the target. Our system is built on the Raspberry Pi platform, employing machine vision software. The object motion tracking functionality was developed using the OpenCV library, based on color detection algorithms. Experimental results indicate that the system successfully detects the movement of a tennis ball at a rate of 30 frames per second (fps). The current phase involves designing and integratively testing the mechanical system for precise laser pointer position control. This project exemplifies the integration of knowledge in electronics (computer programming) and mechanical engineering (motor control).
คณะวิทยาศาสตร์
In today’s rapidly expanding e-commerce environment, the massive volume of product reviews makes it crucial to summarize user opinions in a way that is both comprehensible and practically applicable. This research presents a system for analyzing product reviews using Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), a Natural Language Processing (NLP) technique that identifies key aspects of a review (such as shipping, product quality, and packaging) and evaluates the sentiment (positive, negative, or neutral) associated with each aspect, allowing both consumers and merchants to gain more efficient access to in-depth insights. This project focuses on developing AI for Thai-language ABSA by utilizing WangchanBERTa, a model trained on Thai data, and comparing it with various standard approaches such as TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, and Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) to assess their performance in terms of accuracy, speed, and resource usage. Additionally, a dashboard visualization is provided to help users quickly grasp review trends. The expected outcome is to create an AI tool that can be practically employed in the e-commerce industry, enabling consumers to make easier purchasing decisions and assisting merchants in effectively improving their products and services.
คณะวิทยาศาสตร์
Air pollution, particularly PM2.5, is a major environmental and public health concern in Bangkok. Instead of predicting PM2.5 levels, this project aims to identify the most significant factors influencing PM2.5 concentration. By analyzing historical air quality, weather, and other environmental data, we will determine which variables—such as temperature, humidity, wind speed, or other pollutants—have the greatest impact on PM2.5 fluctuations.