งานวิจัยนี้เป็นการพัฒนาชาจากเปลือกและเมล็ดของลำไย ประชากรที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ได้แก่ เกษตรกรผู้ปลูกและแปรรูปผลิตภัณฑ์จากลำไย ในอำเภอวังน้ำเย็น จังหวัดสระแก้ว ผลการศึกษาพบว่าจากกระบวนการผลิตลำไยอบแห้ง จะมีผลิตภัณฑ์ผลพลอยได้คือเปลือกและเมล็ดลำไย ซึ่งสามารถนำมาแปรรูปเป็นชาผงสำเร็จรูปพร้อมดื่มได้ ซึ่งนอกจากจะช่วยลดการเกิดขยะจากกระบวนการผลิต ยังมีส่วนช่วยสร้างรายได้จากผลิตภัณฑ์ผลพลอยได้ดังกล่าวเพิ่มอีกช่องทางหนึ่ง
จากการได้เข้าไปศึกษาดูงานที่ ชุมชนเกษตรกรผู้ปลูกลำไย อำเภอวังน้ำเย็น จังหวัดสระแก้ว ได้พบปัญหาคือราคาลำไยตกต่ำ ขายแล้วขาดทุน ส่งผลให้เกษตรกรได้แก้ปัญหา ด้วยการนำลำไยไปทำลำไยอบแห้ง ซึ่งจากกระบวนการผลิตลำไยอบแห้ง จะมีผลิตภัณฑ์ผลพลอยได้คือเปลือกและเมล็ดลำไย ซึ่งสามารถนำมาแปรรูปเป็นชาผงสำเร็จรูปพร้อมดื่มได้
คณะวิทยาศาสตร์
ในปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและกิจกรรมของมนุษย์ส่งผลให้แนวปะการังทั่วโลกเผชิญกับภาวะเสื่อมโทรมอย่างรวดเร็ว การตรวจสอบสุขภาพของปะการังจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการอนุรักษ์ระบบนิเวศทางทะเล โครงการนี้มุ่งเน้นการพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อจำแนกสุขภาพของปะการังออกเป็นสี่ประเภท ได้แก่ ปะการังแข็งแรง (Healthy), ปะการังฟอกขาว (Bleached), ปะการังซีด (Pale), และปะการังตาย (Dead) โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Learning) เป็นพื้นฐานในการฝึกสอนแบบจำแนกภาพ ในกระบวนการฝึกแบบจำลอง ได้มีการใช้เทคนิค Cross-Validation (k=5) เพื่อเพิ่มความแม่นยำ พร้อมทั้งบันทึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดหลังการฝึกผลลัพธ์ของโครงการนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการติดตามการเปลี่ยนแปลงของแนวปะการัง และช่วยนักวิทยาศาสตร์ทางทะเลวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนอนุรักษ์ระบบนิเวศทางทะเลในอนาคต
คณะวิทยาศาสตร์
การดำเนินการวิจัยนี้จะเริ่มจากการทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเพื่อศึกษาเทคโนโลยีและวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันสำหรับการรู้จำท่าทางมือและการประยุกต์ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โดรน หุ่นยนต์ หรือการเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น จากนั้นจะทำการออกแบบและพัฒนาระบบการรู้จำท่าทางมือโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลภาพ โดยเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสมกับการควบคุมแบบเรียลไทม์ ระบบที่พัฒนาขึ้นจะถูกทดสอบและปรับปรุงโดยใช้สถานการณ์จำลองต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface) ที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม รวมถึงการทำวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงและพัฒนาระบบให้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง ในท้ายที่สุด ผลการวิจัยนี้จะนำไปสู่การพัฒนาต้นแบบระบบควบคุมด้วยการรู้จำท่าทางมือที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในอุตสาหกรรมและการบันเทิง อันจะนำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ในงานวิจัยนี้ เรานำเสนอ Power Grid Analyzer (PGAz) ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่พัฒนาโดยใช้ MATLAB ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และควบคุมโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต ในระยะแรก PGAz ได้รวมคุณสมบัติหลัก 4 ประการ ได้แก่ การวิเคราะห์การไหลของกำลังไฟฟ้า (PF), การวิเคราะห์การไหลของกำลังไฟฟ้าที่เหมาะสมที่สุด (OPF), การวิเคราะห์เสถียรภาพเชิงสัญญาณขนาดเล็ก (SSSA) และ การจำลองผลตอบสนองในโดเมนเวลา (TS) ในส่วนที่ 1 ของงานวิจัยนี้ เรามุ่งเน้นไปที่การพัฒนา PF และ OPF โดยนำเสนอรูปแบบของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น รวมถึงคำสั่งที่ใช้ในซอฟต์แวร์ สำหรับการแก้ปัญหา PF และ OPF เราได้พัฒนาและรวมเอาหลายเทคนิคทั่วไปที่มีประสิทธิภาพไว้ใน PGAz ได้แก่ Newton-Raphson Method, Gauss-Seidel Method, Interior Point Method, Iwamoto’s Method, Fast Decoupled Load Flow, Genetic Algorithm - GA, Particle Swarm Optimization - PSO นอกจากนี้ เรายังให้ความสำคัญกับประเด็นที่สำคัญ อัลกอริธึม และกรณีศึกษาต่างๆ ที่ได้รับการทดสอบกับระบบทดสอบมาตรฐานของ IEEE ตั้งแต่ IEEE 5-bus ไปจนถึง IEEE 300-bus ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้รับแสดงให้เห็นถึงความสามารถของ PGAz ในการใช้งานเพื่อการศึกษาและการวิจัยในด้าน PF และ OPF สุดท้าย เราได้วางแผนพัฒนา Part II ซึ่งจะเน้นไปที่ SSSA และ TS เป็นหลัก โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ PGAz ในการศึกษาการวิเคราะห์เสถียรภาพและการจำลองเชิงเวลาของโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต