The consumption of plant-based products has been gaining popularity as consumers become more health-conscious and aware of environmental impacts. The food industry has been developing meat analogs with properties similar to conventional meat. This study investigates the chemical and physical properties of chickpea-based meat analog burgers and hybrid burgers containing both chickpeas and pork, using the sous-vide cooking method. This technique helps maintain food quality in terms of texture, moisture retention, and nutritional value. The experiment examined various properties of both types of burgers, including cooking loss, water holding capacity, shear force, pH value, and color analysis. Additionally, sensory evaluation was conducted to assess taste, texture, and overall consumer preference. The findings will provide insights into the optimal sous-vide conditions for producing plant-based and hybrid burgers with desirable quality characteristics that meet the needs of health-conscious consumers. This study serves as a valuable guideline for the food industry in developing high-nutritional-value alternative protein products while reducing meat consumption. By incorporating plant-based ingredients, it helps minimize environmental impact and promotes sustainability in food production. The research is significant in both food science and the development of healthier, competitive food products for the future market.
ปัจจุบัน การบริโภคเนื้อสัตว์และผลิตภัณฑ์จากสัตว์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แต่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพ เช่น โรคอ้วนและโรคหัวใจ รวมถึงปัญหาสิ่งแวดล้อมจากการทำปศุสัตว์ เช่น การตัดไม้ทำลายป่า การลดลงของความหลากหลายทางชีวภาพ และการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งอุตสาหกรรมเกษตรคิดเป็น 24% ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลก โดยเฉพาะภาคปศุสัตว์ที่มีสัดส่วน 14% เทียบเท่ากับการปล่อยก๊าซจากภาคคมนาคมขนส่ง ก๊าซหลักที่ปล่อยออกมาคือ มีเทนจากสัตว์เคี้ยวเอื้อง ไนตรัสออกไซด์จากการใช้ปุ๋ย และคาร์บอนไดออกไซด์จากการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน ทำให้ผู้บริโภคเริ่มให้ความสนใจกับอาหารจากพืชมากขึ้น เช่น เบอร์เกอร์ที่ทำจากถั่วลูกไก่ ถั่วเหลือง และข้าวสาลี เนื่องจากมีโปรตีนสูง ไขมันต่ำ และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การทำซูวีด (Sous-vide) เป็นเทคนิคการปรุงอาหารที่ใช้ความร้อนต่ำและควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำ โดยบรรจุอาหารในถุงสุญญากาศแล้วนำไปแช่ในน้ำที่มีอุณหภูมิคงที่ต่ำกว่าวิธีปรุงปกติ ทำให้เนื้อสุกอย่างสม่ำเสมอ ทั้งยังช่วยรักษาความชุ่มชื้นและรสชาติได้ดีกว่า การวิจัยนี้จึงมุ่งศึกษาคุณสมบัติของเบอร์เกอร์จากเนื้อสัตว์และพืช โดยเน้นที่เนื้อสัมผัส สี อุณหภูมิ และระยะเวลาที่เหมาะสมในการใช้ซูวีด เพื่อให้ได้ผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ผู้บริโภคที่ใส่ใจสุขภาพ และช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เป็นทางเลือกที่ยั่งยืนในอนาคต งานวิจัยนี้จึงมีความสำคัญทั้งในแง่ของวิทยาศาสตร์อาหารและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ดีต่อสุขภาพและสิ่งแวดล้อมในระยะยาว
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The Thai Sign Language Generation System aims to create a comprehensive 3D modeling and animation platform that translates Thai sentences into dynamic and accurate representations of Thai Sign Language (TSL) gestures. This project enhances communication for the Thai deaf community by leveraging a landmark-based approach using a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) and a Large Language Model (LLM) for sign language generation. The system first trains a VQVAE encoder using landmark data extracted from sign videos, allowing it to learn compact latent representations of TSL gestures. These encoded representations are then used to generate additional landmark-based sign sequences, effectively expanding the training dataset using the BigSign ThaiPBS dataset. Once the dataset is augmented, an LLM is trained to output accurate landmark sequences from Thai text inputs, which are then used to animate a 3D model in Blender, ensuring fluid and natural TSL gestures. The project is implemented using Python, incorporating MediaPipe for landmark extraction, OpenCV for real-time image processing, and Blender’s Python API for 3D animation. By integrating AI, VQVAE-based encoding, and LLM-driven landmark generation, this system aspires to bridge the communication gap between written Thai text and expressive TSL gestures, providing the Thai deaf community with an interactive, real-time sign language animation platform.
คณะวิทยาศาสตร์
In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
The AfterDay Horizon project is a two-player survival game developed to raise awareness of the impact of climate change. It leverages Virtual Reality (VR) technology and a website as gaming platforms. In the game, players experience a world where civilization has collapsed due to global warming, forcing the remaining population to live in bunkers to avoid environmental dangers. AfterDay Horizon focuses on collaboration between the two players to complete various missions that help the bunker’s inhabitants survive as long as possible. These missions are designed to encourage teamwork and decision-making in challenging scenarios, while also raising awareness of the potential consequences of climate change if left unresolved. Preliminary testing of the game showed that players successfully completed the missions and worked well together. However, some missions were complex and time-consuming, indicating areas for improvement to enhance the overall enjoyment and gameplay experience.