ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศไทยที่ได้รับผลกระทบจากโรคทางใบ เช่น โรคใบสนิม ใบไหม้ และใบจุด ซึ่งส่งผลให้คุณภาพผลผลิตลดลงและเพิ่มต้นทุนการจัดการ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สำหรับตรวจคัดกรองโรคใบทุเรียน โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกชนิดของรอยโรคในใบทุเรียน
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศไทยที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงและเป็นที่ต้องการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การแพร่ระบาดของโรคทางใบ เช่น โรคใบสนิม โรคใบไหม้ และโรคใบจุด ซึ่งส่งผลต่อการเจริญเติบโตและสุขภาพของต้นโดยรวม ทำให้ผลผลิตลดลงหรือผลทุเรียนอาจมีขนาดเล็กและคุณภาพต่ำ ปัจจุบันเกษตรกรยังคงประสบปัญหาในการวินิจฉัยโรค เนื่องจากอาการของโรคมีความคล้ายคลึงกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การรักษาที่ผิดพลาด อีกทั้งข้อจำกัดในการเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญยังทำให้การควบคุมโรคขาดประสิทธิภาพ การพัฒนาซอฟต์แวร์ AI สำหรับตรวจคัดกรองโรคจากใบทุเรียน พร้อมระบุวิธีการดูแลรักษาจึงเป็นทางออกที่สำคัญ เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้เกษตรกรสามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนหรือต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญโดยตรง อีกทั้งยังให้คำแนะนำในการรักษาและป้องกันที่เหมาะสม ลดความผิดพลาดในการจัดการโรค และเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลสวนทุเรียน นวัตกรรมนี้จะช่วยส่งเสริมการผลิตที่ยั่งยืน ลดต้นทุน และเพิ่มผลผลิตให้กับเกษตรกรไทยในระยะยาว
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ปัญหาการขาดแคลนน้ำจืดเป็นวิกฤตระดับโลก เนื่องจากปริมาณน้ำจืดที่สามารถใช้ในการอุปโภคได้มีจำกัด ขณะที่ความต้องการใช้น้ำเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การแยกเกลือออกจากน้ำทะเลเป็นแนวทางสำคัญในการแก้ไขปัญหานี้ อย่างไรก็ตาม กระบวนการดังกล่าวต้องใช้พลังงานสูงและพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิล ส่งผลให้ต้นทุนสูงและกระทบต่อสิ่งแวดล้อม งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์หลักคือเพื่อศึกษาการใช้พลังงานความร้อนจากตัวเก็บพลังงานแสงอาทิตย์แบบท่อสุญญากาศในการผลิตน้ำจืด โดยใช้กระบวนการระเหยและควบแน่นเพื่อนำน้ำบริสุทธิ์ออกจากสารละลายปนเปื้อน การศึกษานี้มุ่งเน้นการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบโดยเปรียบเทียบปริมาณน้ำจืดที่ผลิตได้กับพลังงานที่ใช้ ผลลัพธ์ของงานวิจัยนี้อาจนำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตน้ำจืดที่มีความยั่งยืนและเหมาะสมสำหรับพื้นที่ที่มีทรัพยากรน้ำจืดจำกัด
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ปัจจุบันแบตเตอรี่ลิเทียมถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และยานยนต์ไฟฟ้า ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพ (State of Health: SOH) ของแบตเตอรี่มีความสำคัญอย่างมาก เนื่องจากสามารถช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแบตเตอรี่ ตลอดจนพัฒนาเทคนิคการประมาณสถานะสุขภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความรวดเร็วในการประเมิน การทดลองได้ทำการเก็บข้อมูลการประจุและคายประจุของแบตเตอรี่ลิเทียมจำนวน 3 เซลล์ ภายใต้อุณหภูมิที่ควบคุม และใช้กระแสคงที่ในการชาร์จและคายประจุไฟฟ้า พร้อมทั้งบันทึกค่ากระแส แรงดัน และเวลา จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อหาค่าความจุของแบตเตอรี่ในแต่ละรอบการใช้งาน และใช้เป็นข้อมูลฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียม ผลลัพธ์ที่ได้ช่วยให้สามารถคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลจากโครงงานนี้สามารถนำไปพัฒนาระบบจัดการแบตเตอรี่ (Battery Management System) เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและยืดอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ ทั้งยังเป็นแนวทางในการนำเทคนิคปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในงานด้านพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
การวิเคราะห์นี้มุ่งเน้นไปที่องค์ประกอบที่สำคัญของแผนการบินเมื่อปฏิบัติการที่ระดับความสูงต่ำ การศึกษาสำรวจองค์ประกอบสำคัญที่นักบินและผู้ควบคุมการบินต้องพิจารณาเพื่อรับประกันความปลอดภัยของผู้โดยสาร ลูกเรือ และเครื่องบินขณะบินในระดับความสูงต่ำ ด้วยการตรวจสอบปัจจัยต่างๆ เช่น สภาพอากาศ ข้อจำกัดของน่านฟ้า การพิจารณาภูมิประเทศ และขั้นตอนฉุกเฉิน การวิเคราะห์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการวางแผนการบินสำหรับการปฏิบัติการในระดับความสูงต่ำ