ผลงานศิลปนิพนธ์หัวข้อเรื่อง “สงครามในม่านหมอก” เป็นการนำเสนอเรื่องราวที่ดัดแปลงมาจากเรื่องสั้นชื่อเดียวกันของ ผศ. ชาติณรงค์ วิสุตกุล เมื่อปี 2546 เกี่ยวกับโลกอนาคตที่ผู้คนแก่งแย่งและเห็นแก่ตัวจนก่อให้เกิดสงครามทำให้ผู้คนต้องพึ่งพา “เครื่องหายใจ” ในการใช้เพื่ออยู่รอดใน “หมอกพิษสีแดง” ภาคิน เด็กหนุ่มวัย 15 ต้องเดินทางร่วมกับกลุ่มผู้อพยพ พวกเขาเดินทางผ่านเมืองร้าง และบังเอิญพบเข้ากับเด็กชายไร้เครื่องหายใจที่พึ่งกำพร้าพ่อ ภาคินตัดสินใจช่วยเหลือ แม้คนอื่นจะไม่เห็นด้วยก็ตาม เด็กชายพยายามจะปลิดชีวิตตัวเองโดยการปิดเครื่องหายใจ ภาคินที่เข้าไปยื้อชีวิตเด็กกลับหมดสติลงจากการหายใจเอาอากาศพิษเข้าไป คนอื่น ๆ ที่เห็นสิ่งที่ภาคินทำเพื่อช่วยเพื่อนมนุษย์ ได้สำนึกและร่วมมือกันช่วยชีวิตทั้งสอง ภาคินทำให้ทุกคนรู้ว่า ในช่วงเวลาที่ยากลำบาก มนุษย์เราต้องร่วมมือ ช่วยเหลือกันไม่ใช่แตกแยก และเห็นแก่ตัว
ภาพยนตร์ศิลปนิพนธ์ชิ้นนี้เกิดจากความสนใจส่วนตัวเกี่ยวกับการสร้างสรรค์ผลงานภาพยนตร์ และการกำกับศิลป์ ในรูปแบบของแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยโปรแกรม Unreal Engine เป็นหลัก ซึ่งข้าพเจ้าได้มีโอกาสอ่านผลงานเรื่องสั้น เรื่อง “สงครามในม่านหมอก” เขียนโดย ผศ. ชาติณรงค์ วิสุตกุล ที่ถูกตีพิมพ์เมื่อปี พ.ศ. 2546 และมีการพูดถึงเกี่ยวกับเหตุการณ์หลังสงครามที่คล้ายคลึงกับการเหตุการณ์ในปัจจุบัน จึงอยากนำเรื่องสั้นเรื่องนี้มาพัฒนาเป็นภาพยนตร์แอนิเมชัน 3 มิติ ที่จะถ่ายทอดเรื่องราวของการกระทำและความคิดของมนุษย์ นำเสนอให้สอดคล้องกับเหตุการณ์ในปัจจุบันคือ ปัญหามลพิษ ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และน่าสนใจ ภาพยนตร์นำเสนอเรื่องราวของโลกหลังสงครามที่ผู้คนต้องพึ่งพา “เครื่องหายใจ” ในการใช้ชีวิต ภาคิน เด็กหนุ่มอายุ 15 ปีที่กำลังพาครอบครัวลี้ภัยจาก “หมอกพิษสีแดง” ร่วมกับกลุ่มผู้อพยพ พวกเขาเดินทางผ่านเมืองร้าง และบังเอิญพบเข้ากับสองพ่อลูกที่ไม่มีเครื่องหายใจ ภาคินตัดสินใจช่วยเหลือพวกเขาแม้คนอื่นไม่เห็นด้วยก็ตาม แล้วผู้เป็นพ่อก็สิ้นใจในเวลาต่อมา เด็กชายพยายามจะปลิดชีวิตตัวเองโดยการปิดเครื่องหายใจ ภาคินที่เข้าไปยื้อชีวิตเด็กได้หมดสติลงจากการหายใจเอาอากาศพิษเข้าไป ปราณเห็นสิ่งที่ภาคินทำเพื่อช่วยเหลือเขาและคนอื่น ได้สำนึกและช่วยชีวิตทั้งสองภาคินทำให้ทุกคนรู้ว่า ในช่วงเวลาที่ยากลำบาก มนุษย์เราต้องร่วมมือ ช่วยเหลือกันไม่ใช่แตกแยก และเห็นแก่ตัว
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการนี้นำหลักการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ และ Deep Learning มาจัดทำระบบตำรวจอัจฉริยะ (Smart Police) เพื่อวิเคราะห์อัตลักษณ์บุคคลและยานพาหนะที่ต้องสงสัยว่าเกี่ยวข้องกับการกระทำความผิดเพื่อใช้รักษาความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน โดยหลักการทำงานของระบบตำรวจอัจฉริยะ จะติดตั้งกล้อง CCTV ในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงในกการโจรกรรม เพื่อตรวจจับบุคคลที่มีอำพรางอาวุธ โดยวิเคราะห์จากภาพจากกล้อง CCTV ด้วยการประมวลผลภาพและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ในการเฝ้าระวังและตรวจจับสิ่งที่อยู่ในเหตุการณ์ เมื่อมีการโจรกรรมหรือเหตุการผิดปกติ ระบบจะแจ้งเตือนเหตุการณ์เข้ามาที่ศูนย์เฝ้าระวังภายในสถานีตำรวจ เพื่อให้ตำรวจไปตรวจสอบความผิดเบื้องต้น และไปพื้นที่เกิดเหตุได้ทันเหตุการณ์เพื่อดำเนินการป้องกันหรือระงับเหตุ ในกรณีที่มีการหลบหนี ระบบจะติดตามรถยนต์ หรือ รถมอเตอร์ไซด์ พร้อมระบุเส้นทางที่สามารถใช้ในการหลบหนีโดยใช้การติดตามจากลักษณะของยานพาหนะ และป้ายทะเบียนของยานพาหนะที่ก่อเหตุ เพื่อทำการติดตามและระงับเหตุได้ ดังนั้นระบบตำรวจอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นเป็นการร่วมมือของคณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, สำนักงานตำรวจภูธรภาค 2 มูลนิธิฉะเชิงเทราเพื่อการพัฒนา และสำนักงานเมืองอัจฉริยะจังหวัดฉะเชิงเทรา เพื่อป้องกันและป้องปรามการเกิดอาชญากรรม เพิ่มความปลอดภัยสาธารณะและความสงบเรียบร้อยให้แก่ประชาชนในพื้นที่จังหวัดฉะเชิงเทราซึ่งเป็นพื้นที่ในเขต EEC ซึ่งเป็นแหล่งเศรษฐกิจของประเทศ และเป็นแหล่งท่องเที่ยวใกล้กรุงเทพ และเป็นการสร้างเครือข่ายความร่วมมือทั้งภาครัฐ เอกชน และชุมชน ตลอดจนถ่ายทอดองค์ความรู้การใช้งานนวัตกรรมและการเขียนให้แก่ตำรวจและเจ้าหน้าที่ในการนำเทคโนโลยีไปใช้งานจริงและสามารถพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมได้ใช้เอง ซึ่งเป็นการพัฒนาแบบต่อเนื่องในระยะยาวเพื่อให้เกิดความยั่งยืนและนําข้อมูลไปใช้ประโยชน์ด้านการวางแผนการดำเนินการรักษาความปลอดภัยและแผนการท่องเที่ยวของจังหวัดฉะเชิงเทรา
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการสหกิจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิต Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) โดยการใช้แบบจำลองกระบวนการ AVEVA Pro/II และ แบบจำลอง Machine Learning เพื่อจำลองกระบวนการ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง AVEVA Pro/II สามารถทำนายผลลัพธ์ โดยมีความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วง 0–35% มีความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA สูงถึง 12% เกินเกณฑ์ 10% ที่บริษัทยอมรับได้ จึงได้พัฒนาแบบจำลอง Machine Learning โดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมแบบ Random Forest ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองมีความแม่นยำสูง มีค่า Mean Squared Error (MSE) มีค่า 8.48 และ 0.18 สำหรับข้อมูลกระบวนการ และ ข้อมูลห้องปฏิบัติการ และ R-squared มีค่า 0.98 และ 0.88 สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน และพบว่าสามารถทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำกว่าแบบจำลอง AVEVA Pro/II ในทุกๆ ตัวแปร สามารถลดความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA เหลือเพียง 4.75 และ 1.35% สำหรับอัตราการผลิต 180 และ 220 ตันต่อวันตามลำดับ จึงได้นำแบบจำลองมาทำการ Optimization ตัวแปรกระบวนการ พบว่าสามารถให้ข้อแนะนำในการปรับค่าตัวแปรต่างๆ ได้ โดยสามารถเพิ่มผลผลิตไฮโดรเจนได้ 7.8 ตันต่อวัน และสร้างผลกำไรเพิ่มขึ้น 850,966.23 บาทต่อปี
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%