
-
จากยุทธศาตร์ชาติที่ 5 ด้านการจัดการน้ำและสร้างการเติบโตบนคุณภาพชีวิตที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน ที่มีเป้าประสงค์เพื่อเพิ่ม eco-efficiency จากการใช้ทรัพยากรธรรมชาติอย่างมีคุณค่า ลดการใช้สารเคมีทางการเกษตร เพื่อลดปัญหาเรื่องการได้รับผลกระทบจากการใช้สารเคมีของเกษตรกร สารเคมีตกค้างในสินค้าเกษตรและสิ่งแวดล้อม มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องมีการวิจัยเพื่อสร้างนวัตกรรมตอบโจทย์ที่ท้าทายกับปัญหาผลกระทบจากการได้รับสารเคมีโดยตรงของเกษตรกร ความต้านทานต่อสารเคมีทางการเกษตรของแมลงและไรศัตรูพืช รวมทั้งสารเคมีทางการเกษตรตกค้างในผลิตผลทางการเกษตรและสิ่งแวดล้อม ซึ่งการนำนวัตกรรมการใช้สารสกัดจากพืชสมุนไพร มาใช้ในการกำจัดแมลงและไรศัตรูทางการเกษตร เป็นทางเลือกที่สามารถบริหารจัดการทรัพยากรธรรมชาติเพื่อใช้ในการบริหารศัตรูพืชได้อย่างอย่างยั่งยืน จากรายงานการวิจัยของผู้รับผิดชอบโครงการก่อนหน้านี้พบว่าวิธีการกลั่นด้วยวิธีการต้มพืชสมุนไพรในน้ำ จะได้น้ำมันหอมระเหยจากพืชออกมา โดยน้ำมันหอมระเหยจากพืชสมุนไพรหลายชนิดสามารถป้องกันกำจัดแมลงศัตรูพืชได้หลายชนิด เช่น เพลี้ยแป้ง เพลี้ยไฟ เพลี้ยอ่อน แมลงหวี่ขาว หรือไรศัตรูพืช การผลิตสูตรน้ำมันหอมจากพืชมาใช้ในการป้องกันกำจัดแมลงเป็นไปได้โดยง่ายหากแต่ต้องซื้อน้ำมันหอมระเหยจากบริษัทผลิตน้ำมันหอมระเหยซึ่งมีราคาแพง ไม่คุ้มกับการลงทุน ชุมชนบ้านรางยอมได้ใช้ภูมิปัญญาของชาวบ้านในการสกัดน้ำมันหอมระเหยจากพืชสมุนไพรโดยใช้หลักการต้มเหล้าหรือกลั่นเหล้าในอดีต ของเหลวหลังจากการกลั่นจะประกอบด้วยน้ำมันหอมระเหยจากพืชและน้ำผสมกัน ชาวบ้านเรียกสารนี้ว่า “ไอน้ำสมุนไพร” จากกระบวนการกลั่นที่ประกอบด้วยหม้อต้มขนาด 50 ลิตร ใช้ฟืนเป็นแหล่งพลังงาน หล่อเย็นด้วยกระทะใบบัว พัฒนามาเป็นหม้อต้มขนาด 200 ลิตร ใช้ฟืนเป็นแหล่งพลังงานที่มีการดัดแปลงเป็นเตาประหยัดพลังงาน ทำให้เกิดนวัตกรรมด้านการเกษตรที่สามารถแก้ปัญหาการระบาดของแมลงศัตรูในพืชปลูกได้อย่างยั่งยืน มีรายได้เพิ่มขึ้นจากการลดการใช้สารฆ่าแมลง ไม่เป็นอันตรายต่อเกษตรกร ผู้บริโภค และไม่มีสารพิษตกค้างในสภาพแวดล้อมอีกด้วย ขณะที่ยังมีชุมชนที่ด้อยโอกาสด้านการพัฒนาเทคโนโลยีอีกมากมายที่ยังขาดแคลนทุนทรัพย์ในการผลิต “ชุดกลั่นไอน้ำสมุนไพร” หรือขาดองค์ความรู้ด้านการผลิตที่ถูกต้อง ซึ่งหากมีการดำเนินการให้มีความเสมอภาคกันของการใช้เทคโนโลยีนี้ จะสามารถทำให้ชีวิตความเป็นอยู่ของเกษตรกรก็จะดีขึ้นตามไปด้วย

คณะวิศวกรรมศาสตร์
An automated hydroponic system for household use has been developed to cater to individuals with limited space who wish to conveniently and easily grow their own salad greens at home. This system is designed to automatically control nutrient delivery by setting appropriate electrical conductivity (EC) and pH levels tailored to the specific salad greens being grown. It includes artificial lighting to enable cultivation in confined spaces with insufficient sunlight and is more cost-effective than similar systems available on the market. System testing revealed that the automated control of EC and pH values performed effectively, achieving the preset levels within 30 minutes and maintaining them consistently throughout operation. In an experiment growing green oak lettuce using a simulated balcony setup, the plants demonstrated a higher growth rate compared to conventional methods, particularly when artificial lighting was used.

คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This study focused on the development of an edible film containing Terminalia chebula Retz extract for the treatment of oral ulcers. The film was designed to dissolve in the mouth without the need for swallowing or chewing, which is suitable for people with canker sores or oral inflammation. Terminalia chebula extract has been shown to have several pharmacological properties, including antimicrobial, antioxidant, and anti-inflammatory activities.

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.