งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนามะม่วงผงโดยวิธีโฟม-แมท (Foam-mat drying) ซึ่งเป็นเทคนิคการอบแห้งที่เหมาะสำหรับการรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ผลไม้และผัก โดยใช้ไฮดรอกซีโพรพิลเมทิลเซลลูโลส (Hydroxypropyl Methylcellulose, HPMC) เป็นสารก่อโฟม การศึกษาประเมินผลกระทบของ HPMC ต่อสมบัติเคมีกายภาพ ฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระ และอายุการเก็บรักษาของมะม่วงผง ผลการวิจัยพบว่า HPMC มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มคุณภาพของโฟมก่อนอบแห้งและความคงตัวของผลิตภัณฑ์ผง การศึกษานี้สามารถเป็นแนวทางในการเพิ่มมูลค่าให้แก่ผลผลิตมะม่วงที่ไม่ได้มาตรฐาน และลดปัญหาการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร อีกทั้งยังช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์อาหารแปรรูปที่มีคุณค่าทางโภชนาการสูงและเก็บรักษาได้ยาวนาน
มะม่วงเป็นผลไม้ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายและมีการปลูกอย่างกว้างขวางในประเทศไทย อย่างไรก็ตาม ผลผลิตมะม่วงในบางช่วงมีปริมาณมากเกินความต้องการของตลาด ส่งผลให้เกิดปัญหามะม่วงล้นตลาดและราคาตกต่ำ นอกจากนี้ มะม่วงสดยังมีอายุการเก็บรักษาสั้นและเน่าเสียได้ง่าย การแปรรูปมะม่วงให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีอายุการเก็บรักษานานขึ้นจึงเป็นแนวทางหนึ่งที่ช่วยเพิ่มมูลค่าและลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร การอบแห้งแบบโฟม-แมท (Foam-mat drying) เป็นหนึ่งในเทคนิคการแปรรูปที่สามารถรักษาคุณค่าทางโภชนาการ สี กลิ่น และรสชาติของผลไม้ได้ดี การใช้ไฮดรอกซีโพรพิลเมทิลเซลลูโลส (Hydroxypropyl Methylcellulose, HPMC) เป็นสารก่อโฟมช่วยให้โฟมมีความคงตัวมากขึ้น ทำให้กระบวนการอบแห้งมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น งานวิจัยนี้จึงมีความสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์มะม่วงผงที่มีคุณภาพดี เก็บรักษาได้นาน และมีคุณสมบัติต้านอนุมูลอิสระ ซึ่งสามารถตอบสนองต่อความต้องการของตลาดและสนับสนุนการใช้ทรัพยากรทางการเกษตรอย่างยั่งยืน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การบูรณาการระบบหุ่นยนต์อัจฉริยะเข้าสู่สภาพแวดล้อมที่มุ่งเน้นมนุษย์ เช่น ห้องปฏิบัติการ โรงพยาบาล และสถาบันการศึกษา มีความสำคัญมากขึ้นเนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้ช่วยที่เข้าถึงได้และตระหนักถึงบริบท อย่างไรก็ตาม โซลูชันในปัจจุบันมักขาดความสามารถในการปรับขนาด เช่น การพึ่งพาบุคลากรเฉพาะทางเพื่อตอบคำถามเดิมซ้ำๆ ในฐานะผู้ดูแลระบบของแผนกเฉพาะ และการขาดความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกที่ต้องการการตอบสนองตามสถานการณ์แบบเรียลไทม์ งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบแนวคิดใหม่สำหรับผู้ช่วยหุ่นยนต์เชิงโต้ตอบ (Beckerle et al., 2017) ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในระหว่างการเยี่ยมชมห้องปฏิบัติการและบรรเทาความท้าทายที่เกิดจากข้อจำกัดด้านทรัพยากรบุคคลในการให้ข้อมูลที่ครอบคลุมแก่ผู้เยี่ยมชม ระบบที่นำเสนอทำงานผ่านหลายโหมด รวมถึงโหมดสแตนด์บายและโหมดจดจำ เพื่อให้แน่ใจว่ามีการโต้ตอบที่ราบรื่นและสามารถปรับตัวได้ในบริบทต่างๆ ในโหมดสแตนด์บาย หุ่นยนต์จะแสดงสัญญาณความพร้อมผ่านแอนิเมชันใบหน้ายิ้มขณะลาดตระเวนตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือประหยัดพลังงานเมื่อต้องหยุดนิ่ง การตรวจจับสิ่งกีดขวางขั้นสูงช่วยให้มั่นใจในความปลอดภัยขณะเคลื่อนที่ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก ส่วนโหมดจดจำจะเปิดใช้งานผ่านท่าทางหรือคำปลุก โดยใช้เทคโนโลยีวิชันคอมพิวเตอร์ขั้นสูงและระบบรู้จำเสียงพูดแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับผู้ใช้ การจดจำใบหน้าช่วยจำแนกบุคคลว่าเป็นที่รู้จักหรือไม่รู้จัก พร้อมทั้งมอบคำทักทายเฉพาะบุคคลหรือคำแนะนำตามบริบทเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ หุ่นยนต์ต้นแบบและการออกแบบ 3 มิติแสดงไว้ในรูปที่ 1 ในโหมดโต้ตอบ ระบบได้บูรณาการเทคโนโลยีขั้นสูงหลายประการ เช่น การรู้จำเสียงพูดขั้นสูง (ASR Whisper) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Ollama 3.2 (LLM Predictor, 2025) เพื่อมอบประสบการณ์ที่ใช้งานง่าย รับรู้บริบท และสามารถปรับตัวได้ โดยได้รับแรงบันดาลใจจากความต้องการมีส่วนร่วมกับนักศึกษาและส่งเสริมความสนใจในภาควิชา RAI ซึ่งมีผู้เยี่ยมชมมากกว่า 1,000 คนต่อปี ระบบนี้ช่วยแก้ไขปัญหาการเข้าถึงข้อมูลในกรณีที่ไม่มีเจ้าหน้าที่มนุษย์ ด้วยการตรวจจับคำปลุก การจดจำใบหน้าและท่าทาง และการตรวจจับสิ่งกีดขวางด้วย LiDAR หุ่นยนต์จึงสามารถสื่อสารภาษาอังกฤษได้อย่างราบรื่น พร้อมทั้งนำทางอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ระบบปฏิสัมพันธ์แบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) สื่อสารกับหุ่นยนต์เคลื่อนที่ที่สร้างบน ROS1 Noetic โดยใช้โปรโตคอล MQTT ผ่านเครือข่าย Ethernet ระบบนี้เผยแพร่เป้าหมายการนำทางไปยังโมดูล move_base ใน ROS ซึ่งจัดการการนำทางและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางโดยอัตโนมัติ แผนผังอธิบายระบบแสดงไว้ในรูปที่ 2 กรอบแนวคิดนี้ประกอบด้วยสถาปัตยกรรมแบ็กเอนด์ที่แข็งแกร่ง โดยใช้ MongoDB สำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูล รวมถึงกลไก RAG (Thüs et al., 2024) ในการประมวลผลข้อมูลหลักสูตรในรูปแบบ PDF เพื่อให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องและเหมาะสมกับบริบทแก่ผู้ใช้ นอกจากนี้ การใช้แอนิเมชันใบหน้ายิ้มและระบบแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS BotNoi) ยังช่วยเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ผลลัพธ์จากการศึกษาสังเกตการณ์และแบบสำรวจพบว่าระบบมีการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในด้านความพึงพอใจของผู้ใช้และการเข้าถึงข้อมูล เอกสารฉบับนี้ยังกล่าวถึงความสามารถของหุ่นยนต์ในการทำงานในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและพื้นที่ที่เน้นมนุษย์ เช่น การจัดการกับการรบกวนระหว่างปฏิบัติภารกิจ การออกแบบแบบแยกส่วนช่วยให้สามารถผสานรวมฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น การจดจำท่าทางและการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ได้ง่าย ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถขยายขีดความสามารถในระยะยาวได้ อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดบางประการ เช่น ต้นทุนการติดตั้งเริ่มต้นที่สูงและการพึ่งพาการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์เฉพาะ ในอนาคต งานวิจัยจะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความสามารถในการรองรับภาษาต่างๆ การขยายกรณีการใช้งาน และการสำรวจปฏิสัมพันธ์แบบร่วมมือกันระหว่างหุ่นยนต์หลายตัว โดยสรุป ผู้ช่วยหุ่นยนต์เชิงโต้ตอบที่นำเสนอในงานวิจัยนี้เป็นก้าวสำคัญในการเชื่อมโยงความต้องการของมนุษย์เข้ากับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ด้วยการผสานรวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ล้ำสมัยเข้ากับโซลูชันฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานได้จริง งานวิจัยนี้จึงนำเสนอระบบที่สามารถขยายขีดความสามารถ มีประสิทธิภาพ และเป็นมิตรกับผู้ใช้ ซึ่งช่วยเพิ่มการเข้าถึงข้อมูลและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในสภาพแวดล้อมที่มุ่งเน้นมนุษย์
คณะวิทยาศาสตร์
โลกธุรกิจในปัจจุบันมีการแข่งขันสูง การทำความเข้าใจลูกค้าเป็นสิ่งที่สำคัญที่สามารถทำให้องค์กรกำหนดความสำเร็จได้ การตลาดที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่เพียงแค่การเสนอสินค้า โปรโมชั่น หรือบริการที่ดีเท่านั้น แต่ยังต้องมีกลยุทธ์ในการเข้าถึงและสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับกลุ่มลูกค้า การจัดกลุ่มลูกค้าเป็นหนึ่งในวิธีการที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเจาะลึกความต้องการและพฤติกรรมของกลุ่มลูกค้าที่เข้ามาใช้บริการได้อย่างชัดเจน จากการปฎิบัติสหกิจศึกษาในครั้งนี้ ผู้ปฏิบัติได้รับมอบหมายให้ปฏิบัติงานใน ทีมธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence - BI) กลุ่มธุรกิจอาหารและเครื่องดื่ม ได้ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลของกลุ่มลูกค้าของร้านกาแฟพันธุ์ไทยเกี่ยวกับลักษณะของลูกค้าที่เข้ามาใช้บริการในร้านกาแฟพันธุ์ไทย การปฏิบัติงานสหกิจครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์ในการที่จะเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าที่เข้ามาซื้อเครื่องดื่มประเภทกาแฟและชาในร้านกาแฟพันธุ์ไทย โดยการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าที่มีการจัดเก็บไว้ ซึ่งผลจากการดำเนินได้มีการจัดกลุ่มลูกค้าที่เข้ามาซื้อเครื่องดื่มประเภทกาแฟและชา โดยการใช้ Naive Bayes, Random Forest, Deep Learning เปรียบเทียบเทคนิคที่มีความแม่นยำและเหมาะสม เพื่อนำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ไปใช้ประโยชน์ต่อไป
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
โครงการ "อีโคแมงโก้แพ็ค: บรรจุภัณฑ์รักษ์โลกเพื่ออนาคตที่ยั่งยืน" มุ่งเน้นการพัฒนานวัตกรรมบรรจุภัณฑ์สำหรับมะม่วงน้ำดอกไม้ โดยคำนึงถึงความปลอดภัยของผลไม้ อายุการเก็บรักษา และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม วัสดุที่เลือกใช้ประกอบด้วยตัวกล่องที่ทำจากไม้กาบมะพร้าว นอกจากนี้ โครงการยังได้นำก้านผักตบชวาอบแห้งมาประยุกต์ใช้เป็นวัสดุรองรับภายในบรรจุภัณฑ์เพื่อเพิ่มความสามารถในการกันกระแทก ตลอดจนการนำกากกาแฟอบแห้งใส่ในบรรจุภัณฑ์เพื่อยืดอายุของผลมะม่วง ทั้งนี้ การออกแบบบรรจุภัณฑ์ยังคำนึงถึงการใช้งานของเกษตรกรรายย่อย โดยพัฒนาให้สามารถผลิตได้ในระดับวิสาหกิจชุมชนและลดต้นทุนการผลิต โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรของไทย สนับสนุนแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียน และส่งเสริมการใช้วัสดุที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมในอุตสาหกรรมบรรจุภัณฑ์