คณะวิทยาศาสตร์
ในการเลี้ยงจิ้งหรีดเพื่อบริโภคเนื้อนั้น อัตราการเจริญเติบโต และระยะเวลาเจริญเติบโตของจิ้งหรีดเป็นข้อมูลสำคัญที่ใช้ในการระบุจำนวนจิ้งหรีดต่อพื้นที่เพาะเลี้ยงในแต่ละช่วงอายุ ดังนั้นผู้วิจัยจึงได้มีแนวคิดที่จะสร้างระบบสำหรับการติดตามอัตราการเจริญเติบโตของจิ้งหรีดในระบบปิดโดยใช้กล้องอินฟาเรดร่วมกับการประมวลผลภาพ (Image processing) ด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อศึกษาการเจริญเติบโต ระบุบระยะเวลาการเจริญเติบโตของจิ้งหรีดในแต่ละช่วงอายุ เพื่อให้ได้องค์ความรู้ที่จะนำไปเผยแพร่ให้แก่เกษตรกรสำหรับปรับปรุงกระบวนการเลี้ยงให้มีประสิทธิ์ภาพสูงที่สุด
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศไทยที่ได้รับผลกระทบจากโรคทางใบ เช่น โรคใบสนิม ใบไหม้ และใบจุด ซึ่งส่งผลให้คุณภาพผลผลิตลดลงและเพิ่มต้นทุนการจัดการ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สำหรับตรวจคัดกรองโรคใบทุเรียน โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกชนิดของรอยโรคในใบทุเรียน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
งานวิจัยนี้นำเสนอการออกแบบเครื่องมือระบบการนับยุง ยุงที่ถูกนับตายเพื่อไม่ให้วัดข้อมูลการนับซ้ำ ทันทีที่เครื่องนับแหล่งที่มาอินพุตตรวจจับยุงได้ สัญญาณทริกเกอร์เดี่ยวจะถูกส่งไปยังระบบ IOT เพื่อขัดจังหวะเซิร์ฟเวอร์ทันที จำนวนยุงจริงไม่ได้ส่งสัญญาณไปยัง IOT แต่เป็นเพียงสัญญาณรบกวนเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น เซิร์ฟเวอร์จะบันทึกจำนวนสัญญาณขัดจังหวะด้วยนาฬิกาแบบเรียลไทม์ จากนั้นข้อมูลขัดจังหวะจะได้รับการจัดการต่อไป เครื่องนับส่วนหน้าประกอบด้วยเครื่องสร้างไฟฟ้าแรงสูงที่มีค่าแรงดันไฟฟ้าและระยะห่างของอิเล็กโทรดที่เหมาะสมกับขนาดยุงที่ต้องการ สัญญาณพัลส์ทริกเกอร์ต่ำของยุงที่ถูกฆ่าด้วยไฟฟ้าแรงสูงจะถูกส่งไปยังชุดควบคุม ทันที สัญญาณการนับจำนวนยุงรบกวนจะถูกส่งไปยังการรวบรวมข้อมูลกระแสใหญ่บนระบบ IOT โดยเทคนิคการประทับเวลา สร้างผลการตรวจวัดตัวอย่างยุงตัวเป็นๆ จำนวน 10 ตัว ในกล่องพื้นที่จำกัดในการบิน โดยเครื่องนับแสดงว่าผลการนับถูกต้อง 100%
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบขับเคลื่อนต่อพ่วงอุปกรณ์การเกษตรโดยใช้เทคโนโลยี RFID พร้อมทั้งศึกษาประสิทธิภาพการเคลื่อนที่บนพื้นผิวที่แตกต่างกัน ได้แก่ พื้นปูนคอนกรีตและพื้นสนามหญ้า การทดลองมุ่งเน้นการตรวจสอบระยะการอ่านค่าแท็ก (Tag) ภายใต้ระดับกำลังส่ง 20 dBm, 23 dBm และ 26 dBm รวมถึงผลกระทบของมุมเสาอากาศต่อประสิทธิภาพการตรวจจับ นอกจากนี้ ระบบถูกทดสอบในเส้นทางตรง เลี้ยวซ้าย และเลี้ยวขวา ที่ระยะ 2 เมตร, 4 เมตร และ 6 เมตร ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนที่ในเส้นทางตรงบนพื้นปูนคอนกรีตที่ระยะ 4 เมตรให้ค่าความเร็วเฉลี่ยสูงสุดที่ 0.4736 m/s และมุมองศาเฉลี่ย 91.6° ขณะที่พื้นสนามหญ้าให้ค่าความเร็วเฉลี่ย 0.4483 m/s และมุมองศาเฉลี่ย 91.1° ในกรณีของเส้นทางเลี้ยวซ้ายและเลี้ยวขวา พบว่าการเคลื่อนที่บนพื้นปูนคอนกรีตมีค่าความเร็วเฉลี่ยสูงกว่าพื้นสนามหญ้า โดยเฉพาะที่ระยะ 4 เมตรซึ่งพบค่ามุมองศาที่แตกต่างกัน การศึกษานี้ช่วยให้เข้าใจปัจจัยที่ส่งผลต่อการเคลื่อนที่ของรถขับเคลื่อนและเป็นแนวทางในการพัฒนาระบบขับเคลื่อนที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นในอนาคต
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
การจะเต้นบัลเลต์ได้ดีจำเป็นต้องมีการจัดระเบียบร่างกายที่ชัดเจน ดังนั้น เพื่อเป็นการสร้างมาตรฐานและแรงบันดาลใจสำหรับนักเรียนหรือนักเต้นชาวไทย ผู้วิจัยจึงสร้างอุปกรณ์นี้ขึ้นมาเพื่อให้นักเต้นและบุคคลทั่วไปสามารถเรียนรู้และตรวจสอบพัฒนาการในการเต้นของตัวเอง โดยเทียบเคียงกับนักบัลเลต์ที่มีชื่อเสียงระดับนานาชาติได้ โดยไม่จำเป็นที่จะต้องเรียนแบบ Face-to-face กับนักบัลเลต์ท่านนั้นโดยตรง เพื่อประโยชน์ในการปรับปรุงตัวเองให้มีความสามารถสูงขึ้นตามจุดประสงค์ของแต่ละคน โดยเครื่องนี้สามารถพกพาได้สะดวก เพียงแค่ต่ออุปกรณ์กับจอภาพแล้วเปิดเครื่องก็สามารถใช้งานได้ทันที
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
โครงงานเรื่อง คินเดอร์ฟอร์เรสต์ เกมสร้างสิ่งของและไขปริศนา ด้วยเทคโนโลยีวีอาร์ มีจุดประสงค์ในการจัดทำขึ้นเพื่อเป็นเกมส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ในการแก้ปัญหา และทักษะการประยุกต์ในระดับเบื้องต้น โดยนำเสนอในรูปแบบเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน เพื่อมุ่งเน้นให้ผู้เล่นได้มีส่วนร่วมทางร่างกายระหว่างการเล่นเกมพร้อมกับการส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และทักษะการประยุกต์ระดับเบื้องต้น ทางคณะผู้จัดทำได้เลือกใช้ อันเรียลเอนจิน 5.1 (Unreal Engine 5.1)และแว่นตาโลกเสมือนโอคูลัส เควส 2 (Oculus Quest 2) มาพัฒนาเกมในรูปแบบเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือนโดยภายในตัวเกมจะมีด่านที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และวิธีการในการผ่านด่านที่ต่างกันไป มีการจับเวลาในการทำภารกิจเพื่อผ่านด่าน ผู้เล่นจะขยับร่างกายเมื่อมีการเคลื่อนไหวภายในเกม อุปสรรคของผู้เล่นในแต่ละด่านจะทำให้ผู้เล่นต้องใช้การขยับร่างกายไปพร้อมกับการแก้ไขปัญหา เป็นต้น และเกมจะมีการแสดงผลลัพธ์การผ่านภารกิจในขั้นต่าง ๆ ทำให้ผู้เล่นได้รางวัลที่ต่างกันตามลำดับขั้น ซึ่งเมื่อผู้เล่นผ่านก็จะมีการแสดงผลลัพธ์ให้ผู้เล่นทราบอีกด้วย
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
ปัจจุบันการประกอบคอมพิวเตอร์ถือได้ว่าเป็นสิ่งใกล้ตัวผู้คนมากมาย ทุกคนมีโอกาสจับต้องได้ ซึ่งความรู้ในองค์ประกอบต่างๆของคอมพิวเตอร์ และทักษะในการประกอบคอมพิวเตอร์ 2 สิ่งที่กล่าวไปเป็นสิ่งที่บุคคลทั่วไปควรมีความรู้และความเข้าใจพื้นฐาน สำหรับการประกอบคอมพิวเตอร์ด้วยตนเอง เราจึงอยากที่จะให้ความรู้แก่บุคคลทั่วไปที่ต้องการที่จะเรียนรู้วิธีการประกอบ คอมพิวเตอร์ รวมไปข้อมูลต่างๆเกี่ยวกับองค์ประกอบ ผ่านการนำเสนอให้ออกมาในรูปแบบของสื่อการเรียนรู้บนเทคโนโลยี VR ซึ่งจะช่วยลดปัญหาด้านความผิดพลาด และทรัพยากรที่จะใช้ในการประกอบลงไปได้ พร้อมสร้างความตื่นเต้นให้กับผู้ใช้งานด้วยการจำลองการประกอบคอมพิวเตอร์ให้ผู้ใช้ได้มีปฏิสัมพันธ์ภายในโลกเสมือน สร้างประสบการณ์ และให้ความรู้ก่อนที่จะนำไปปฏิบัติจริงกับอุปกรณ์จริง โครงงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ผู้ที่สนใจในการประกอบคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะบุคคลที่ไม่มีประสบการณ์ในการประกอบคอมพิวเตอร์มาก่อน รวมไปถึงบุคคลที่อยากมีโอกาสได้ลองประกอบคอมพิวเตอร์ด้วยตนเอง
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ
คณะวิทยาศาสตร์
ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีทางด้านอวกาศทำให้การสำรวจท้องฟ้าโดยใช้กล้องโทรทรรศน์ที่มีมุมมองกว้างขยายขอบเขตของข้อมูลใหม่ๆ สำหรับการวิจัยดาราศาสตร์โดเมนเวลามากยิ่งขึ้น ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองต่อข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำเพียงพอต่อปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น การจำแนกประเภทของข้อมูลซีรีส์เวลาอย่างกราฟแสงจึงเป็นความท้าทายอย่างมากในยุคที่ข้อมูลมีขนาดใหญ่ ในปัจจุบันการวิเคราะห์กราฟแสงจึงจำเป็นต้องใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ คัดกรองข้อมูลอันมหาศาลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกได้ 2 ประเภท คือ แบบตื้นและแบบลึก นักวิจัยหลายๆ ท่านได้นำเสนอวิธีการและการพัฒนาอัลกอริทึมหลากหลายรูปแบบสำหรับการจำแนกประเภทของกราฟแสง ซึ่งในงานนี้เราได้ทำการทดลองใช้ Support Vector Machine (SVM) และ XGBoost ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทแบบตื้น และ 1D-CNN และ Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเป็นอีกหนึ่งสาขาของการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นประเภทแบบลึก เพื่อใช้ในการจำแนกประเภทของดาวแปรแสง โดยข้อมูลที่ใช้ในการอบรบและทดสอบ คือ ข้อมูล Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III) เป็นข้อมูลของดาวแปรแสง โดยอยู่ในพื้นที่ Large Magellanic Cloud (LMC) ที่มีการแบ่งได้ 5 คลาสหลักส่วนใหญ่ (Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars และ Long-period variables) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละประเภทที่ใช้กับข้อมูลกราฟแสง อีกทั้งยังชี้ให้เห็นถึงความแม่นยำและค่าสถิติต่างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในทดลอง