กาแฟเป็นสินค้าเกษตรที่สำคัญสำหรับใช้ในการผลิตเครื่องดื่มระดับพรีเมียมเพื่อให้บริการผู้คนทั่วโลก ไมโครไบโอมของกาแฟกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพเมล็ดกาแฟผ่านการหมักตามธรรมชาติ ดังนั้นการทำความเข้าใจความหลากหลายของจุลินทรีย์จึงสามารถสร้างคุณภาพที่ดีขึ้นของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายได้ การศึกษานี้ศึกษากลุ่มจุลินทรีย์ธรรมชาติในระหว่างการหมักกาแฟแบบเปียกในประเทศไทยเพื่อศึกษาลักษณะเฉพาะของจุลินทรีย์ที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ต่อลักษณะทางชีวเคมีและคุณลักษณะทางเมแทบอลิซึม การคั่วถือเป็นอีกก้าวสำคัญในการพัฒนารสชาติ/กลิ่นที่ซับซ้อน เพื่อทำให้กาแฟน่ารับประทาน ในระหว่างกระบวนการคั่ว ถั่วจะมีการเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติทางเคมีกายภาพที่ซับซ้อนหลายอย่างจากสารที่ได้รับในกระบวนการหมัก การเปลี่ยนแปลงการก่อตัวของสารที่รับผิดชอบต่อคุณภาพทางประสาทสัมผัส คุณสมบัติทางเคมีกายภาพ/กลิ่น ตลอดจนประโยชน์ต่อสุขภาพของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย การใช้จุลินทรีย์เฉพาะเริ่มต้นสามารถพัฒนาคุณลักษณะที่โดดเด่นของกาแฟได้ (ทำร่วมกับบริษัท Van Hart)
-
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การศึกษาประสิทธิภาพปูนในการเพิ่มค่าอัลคาไลน์ในน้ำสำหรับการเพาะเลี้ยงกุ้งขาว Efficacy Study of lime in Enhancing Water Alkalinity for Pacific White Shrimp (Litopenaeus vannamei) Aquaculture การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาประสิทธิภาพการเพิ่มค่าอัลคาไลน์ของปูนที่มีองค์ประกอบ calcium oxide มากกว่า 50% และ magnesium oxide ไม่ต่ำกว่า 29% ในน้ำสำหรับการเพาะเลี้ยงกุ้งขาว ทดลองที่ระดับความเข้มข้น 0, 5, 10, 15 และ 20 ppm เป็นระยะเวลา 48 ชั่วโมง โดยเก็บข้อมูลที่ชั่วโมงที่ 0, 3, 6, 12, 24, 36 และ 48 ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าปูนมีประสิทธิภาพการแตกตัวสูง (65-86%) ในชั่วโมงแรก และเข้าสู่การแตกตัวสมบูรณ์ (98.5-98.6%) ภายใน 6 ชั่วโมง ค่า pH มีการเพิ่มขึ้นตามความเข้มข้นของปูนในช่วงแรก และค่อยๆ ลดลงในช่วง 3-12 ชั่วโมง ก่อนเข้าสู่สภาวะคงที่ ส่วนค่า Total alkalinity พบการเพิ่มขึ้นชัดเจนในช่วง 3-6 ชั่วโมงแรกและคงที่จนสิ้นสุดการทดลอง การวิเคราะห์ทางสถิติพบว่าทั้งความเข้มข้นและระยะเวลามีผลต่อการเปลี่ยนแปลงของทุกพารามิเตอร์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.001)
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ระบบสร้างภาษามือไทยเชิงกำเนิดมีเป้าหมายในการพัฒนาแพลตฟอร์ม การสร้างแบบจำลอง 3 มิติและแอนิเมชัน ที่สามารถแปลง ประโยคภาษาไทยเป็นท่าทางภาษามือไทย (TSL) ที่ถูกต้องและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ช่วยเสริมสร้างการสื่อสารสำหรับ ชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย โดยใช้แนวทางที่อิงกับ แลนมาร์ก (Landmark-Based Approach) ผ่านการใช้ Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) และ Large Language Model (LLM) ในการสร้างภาษามือ ระบบเริ่มต้นด้วยการ ฝึกโมเดล VQVAE โดยใช้ข้อมูลแลนมาร์กที่สกัดจากวิดีโอภาษามือ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ การแทนค่าแบบแฝง (Latent Representations) ของท่าทางภาษามือไทย หลังจากนั้น โมเดลที่ฝึกแล้วจะถูกใช้เพื่อ สร้างลำดับแลนมาร์กของท่าทางเพิ่มเติม ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลฝึกโดยอ้างอิงจาก BigSign ThaiPBS Dataset เมื่อชุดข้อมูลได้รับการขยายแล้ว ระบบจะทำการ ฝึก LLM เพื่อสร้างลำดับแลนมาร์กที่ถูกต้องจากข้อความภาษาไทย โดยลำดับแลนมาร์กที่ได้จะถูกนำไปใช้ สร้างแอนิเมชันของโมเดล 3 มิติใน Blender เพื่อให้ได้ท่าทางภาษามือที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ถูกพัฒนาด้วย Python โดยใช้ MediaPipe สำหรับการสกัดแลนมาร์ก OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ และ Blender’s Python API สำหรับสร้างแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยการผสานเทคโนโลยี AI, การเข้ารหัสผ่าน VQVAE และการสร้างแลนมาร์กด้วย LLM ระบบนี้มุ่งหวังที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความภาษาไทยและภาษามือไทย เพื่อมอบแพลตฟอร์มการแปลภาษามือแบบโต้ตอบ ในเวลาจริง ให้กับชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย
คณะศิลปศาสตร์
บอร์ดเกมกำลังเป็นที่นิยมในฐานะกิจกรรมที่เชื่อมโยงผู้คนในยุคดิจิทัล และมีคอมมูนิตี้ที่เติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในคาเฟ่และแหล่งพบปะต่างๆ ขณะเดียวกัน การท่องเที่ยวไทยก็มีเสน่ห์ที่หลากหลาย ทั้งธรรมชาติ วัฒนธรรม และเอกลักษณ์ของแต่ละภูมิภาค ซึ่งดึงดูดนักท่องเที่ยวจากทั่วโลก เราจึงต้องการนำเสนอการท่องเที่ยวในรูปแบบใหม่ โดยผสานเสน่ห์ของเมืองรองเข้ากับความสนุกของบอร์ดเกม เพื่อให้ทั้งความรู้และความบันเทิงไปพร้อมกัน จึงเป็นที่มาของ “C(4)ulture Adventure Board Game”