ระบบขนส่งทางรางมีบทบาทสำคัญในการดำเนินชีวิตของประชาชนรวมทั้งการขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศในปัจจุบัน ส่งผลให้เกิดการก่อสร้างโครงการระบบขนส่งทางรางไปทั่วประเทศ ทั้งนี้การขยายตัวแบบก้าวกระโดดดังกล่าว ย่อมส่งผลให้มลภาวะทางเสียงและการสั่นสะเทือนจากทางรถไฟมีมากขึ้นเป็นเงาตามตัว ซึ่งมลภาวะดังกล่าวอาจส่งผลต่อคุณภาพชีวิตของประชาชนที่อาศัยอยู่ในบริเวณใกล้เคียงได้ ในต่างประเทศการแก้ปัญหาทำได้หลายวิธีแต่วิธีที่เป็นที่นิยมกันในปัจจุบันคือการลดเสียงที่แหล่งกำเนิดหรือการปรับการสั่นสะเทือนด้วยการใส่แท่งสลายพลังงาน (Track Damper) ที่รางรถไฟโดยถือเป็นข้อแนะนำในการแก้ปัญหาเรื่องเสียงและการสั่นสะเทือนในหลายประเทศในทวีปยุโรปและออสเตรเลียเนื่องจากมีราคาถูกและได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ที่ผ่านมาบริษัท AUT ประเทศไทย เป็นผู้ผลิตชิ้นส่วนสำคัญคือแท่งดังกล่าวให้กับเจ้าของเทคโนโลยีส่งออกไปต่างประเทศมากกว่า 300,000 ชิ้นและมีความต้องการสูงขึ้นเรื่อยๆ จากการขยายตัวของระบบรางทั่วโลก โดยวัสดุส่วนใหญ่จะนำเข้าจากต่างประเทศเป็นวัสดุสังเคราะห์ซึ่งมีแหล่งกำเนิดที่ไม่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ดังนั้นโครงการวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาต่อยอดจากผลิตภัณฑ์ดังกล่าวโดยเพิ่มความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมด้วยการแทนที่เนื้อวัสดุบางอย่างด้วยวัสดุที่ในประเทศสองชนิดคือยางพาราและเศษยางรถยนต์เก่า และเพิ่มฟังก์ชั่นการใช้งานที่มีความอัจฉริยะด้วยการติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจวัดและวิเคราะห์การเคลื่อนผ่านของการรถไฟด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์และไอโอที ทำให้นอกจากเพิ่มมูลค่าจากความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมแล้วระบบเซ็นเซอร์ฝังตัวอัจฉริยะยังสามารถใช้เป็นระบบตรวจวัดเพื่อการแจ้งเตือนและเป็นข้อมูลเพื่อวางแผนบำรุงรักษาได้อีกด้วย ทั้งนี้ในการดำเนินงานวิจัยจะมีการทำงานร่วมกันกับผู้ประกอบการอย่างใกล้ชิด ตั้งแต่การออกแบบ การผลิตและการทดสอบ ยกระดับจาก TRL 8-9 ในฐานะผู้ผลิตบางชิ้นส่วนของผู้ประกอบการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีในระดับ TRL 7-8 เพื่อการแข่งขันในตลาดระบบรางระดับสากลต่อไป
ปัญหาด้านเสียงรบกวนนั้นถูกจัดเป็นหนึ่งในปัญหาด้านมลพิษที่ได้รับการร้องเรียนมากที่สุด มลพิษทางเสียงเกิดขึ้นได้จากหลายแหล่ง เช่น เสียงรบกวนอันเกิด จากกิจกรรม เสียงรบกวนจากการก่อสร้าง เสียงรบกวนจากการผลิตในโรงงานอุตสาหกรรม เสียงรบกวนจากการคมนาคมขนส่งทางน้ำ ทางอากาศ และทางถนน รวมถึงการขนส่งระบบรางด้วยเช่นกัน มีการทำการศึกษาและจัดทำมาตรฐานการตรวจวัดรวมถึงพิจารณาออกกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับเสียงรบกวนในระบบรางเพื่อบังคับใช้ตามความเหมาะสมในแต่ละประเทศ ในประเทศไทยมีความเป็นได้สูงที่จะประสบปัญหาเสียงรบกวนในลักษณะเดียวกันกับประเทศอื่นๆ เหมือนกัน ในระบบยานพาหนะระบบรางจะมักเกิดเสียงรบกวน 2 ส่วน ได้แก่ เสียงรบกวนภายนอก (Exterior Noise) และเสียงรบกวนภายใน (Interior Noise) โดยเสียงรบกวนภายนอกนั้นหมายถึงเสียงรบกวนจากแหล่งกำเนิด แหล่งกำเนิดเสียงหลัก ๆ ของพาหนะระบบรางนั้นอาจเกิดได้จากปฏิสัมพันธ์ระหว่างล้อและรางในขณะวิ่งบนรางตรง (Rolling Noise), เกิดจากการจากการเสียดสีแบบลื่นไถลระหว่างล้อและรางเมื่อพาหนะทำการลากภาระ(Traction Noise) หรือเป็นเสียงรบกวนอันเกิดจากอากาศพลศาสตร์ (Aerodynamic Noise) อย่างไรก็ตามการควบคุมการเกิดเสียงรบกวนในรูปแบบต่าง ๆ ที่กล่าวไว้ข้างต้นนั้นย่อมต้องการเทคนิคการควบคุมเสียงรบกวนที่แตกต่างกันไป แท่งสลายพลังงาน (Rail Damper) ซึ่งถูกนำเสนอในโครงการวิจัยนี้โดยมีความเหมาะสมในการลดเสียงรบกวนในส่วนของ Rolling Noise และ Traction Noise เป็นสำคัญ สำหรับผู้ประกอบการในประเทศไทยที่เป็นผู้ผลิตและประกอบแท่งสลายพลังงาน (Rail Damper) อาทิ Silent TrackTM มียอดการผลิตสูงและมีแนวโน้มที่จะมียอดสั่งผลิตเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ อย่างไรก็ตามการรับจ้างผลิตให้เจ้าของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวทำให้ไม่สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มของตัวผลิตภัณฑ์ได้ อีกทั้งวัสดุที่ใช้ทำจากวัสดุสังเคราะห์ที่ต้องนำเข้ามา 100% ดังนั้นโครงการวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาต่อยอดจากผลิตภัณฑ์ดังกล่าวโดยเพิ่มความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมด้วยการแทนที่เนื้อวัสดุบางอย่างด้วยวัสดุ ในประเทศสองชนิด คือ ยางพาราและเศษยางรถยนต์เก่า (Crumb Rubber) ทั้งนี้ในการดำเนินงานวิจัยได้ทำงานร่วมกันกับผู้ประกอบการอย่างใกล้ชิด ตั้งแต่การออกแบบ การผลิตและการทดสอบเพื่อยกระดับจาก TRL 8-9 ในฐานะผู้ผลิตบางชิ้นส่วนของผู้ประกอบการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีในระดับ TRL 7-8 เพื่อการแข่งขันในตลาดระบบรางระดับสากลต่อไป
วิทยาลัยวิศวกรรมสังคีต
โครงงานชิ้นนี้เป็นการศึกษาการออกแบบพื้นที่เก็บเสียงแบบพกพาได้ ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้สามารถฝึกซ้อมการใช้เสียงได้โดยไม่รบกวนพื้นที่รอบข้าง
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
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาบอร์ดเกมสำหรับการจัดการเรียนการสอนในรายวิชาการเกษตรผสมผสาน และศึกษาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นปีที่ 3 วิทยาลัยเกษตรและเทคโนโลยีราชบุรี ที่ได้ใช้บอร์ดเกมดังกล่าวในการเรียนรู้ โดยมีเครื่องมือในการวิจัยได้แก่ บอร์ดเกมที่พัฒนาขึ้นด้วย Educational Boardgame Design Canvas มีลักษณะเป็นเกมวางแผน กระดานเกม 5 แผ่น การ์ดจำนวน 166 ใบ แบ่งเป็น 4 ประเภท ได้แก่ การ์ดสุ่มสถานการณ์ จำนวน 30 ใบ การ์ดแอคชันพิเศษ จำนวน 60 ใบ การ์ดตัวละคร จำนวน 16 ใบ และการ์ดการผลิต จำนวน 60 ใบ โทเคนทรัพยากร จำนวน 180 โทเคน 6 ประเภท ได้แก่ โทเคนน้ำจำนวน 60 โทเคน โทเคนดิน จำนวน 60 โทเคน โทเคนผลผลิตจากพืช จำนวน 45 โทเคน โทเคนผลผลิตจากสัตว์ จำนวน 45 โทเคน โทเคนผลผลิตจากสัตว์น้ำ จำนวน 45 โทเคน และ โทเคนเงิน จำนวน 45 โทดคน ลูกเต๋า จำนวน 1 ลูกและแผ่นช่วยเล่น 5 แผ่น ที่จำเป็นในการเล่น ซึ่งเกมนี้เน้นให้ผู้เล่นวางแผนการทำเกษตรผสมผสานเพื่อให้ได้ผลผลิตและคะแนนความสำเร็จสูงสุด ภายใต้เงื่อนไขของเกมและสถานการณ์จำลองที่เกิดขึ้น แบบทดสอบก่อนและหลังการใช้บอร์ดเกม และแบบสอบถามความพึงพอใจ ผลการวิจัยพบว่า คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนหลังใช้บอร์ดเกมเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 โดยคะแนนเฉลี่ยก่อนใช้บอร์ดเกมอยู่ที่ 6.54 คะแนน และหลังใช้บอร์ดเกมเพิ่มขึ้นเป็น 17.71 คะแนน นอกจากนี้ การวิเคราะห์ความพึงพอใจของนักเรียนต่อการเรียนการสอนด้วยบอร์ดเกมพบว่ามีระดับความพึงพอใจในระดับมาก (ค่าเฉลี่ย 4.45) โดยรายการที่ได้รับคะแนนสูงสุด ได้แก่ การที่ผู้สอนให้ทำแบบทดสอบหลังเรียน (ค่าเฉลี่ย 4.69) และการใช้วิธีการสอนที่น่าสนใจและหลากหลาย (ค่าเฉลี่ย 4.66)