สภาพแวดล้อมที่แปรปรวนในปัจจุบันทำให้เกิดปัญหาการขาดแคลนพืชอาหารสัตว์ในฤดูแล้งเพิ่มความรุนแรงมากขึ้น การศึกษาผลของความหนาบรรจุภัณฑ์ ต่อคุณภาพข้าวโพดอาหารสัตว์ในระหว่างการเก็บรักษาระยะยาวเพื่อคงคุณภาพของข้าวโพดหมักในฤดูแล้งเนื่องจากเกิดการขาดแคลน ผลการศึกษาพบว่า บรรจุภัณฑ์ที่มีขนาดความหนา 80, 120, 150 และ 200 ไมครอนที่อายุ 0-21 วัน มีคุณสมบัติทางกายภาพได้แก่ กลิ่น, เนื้อพืชหมัก, สี และค่าความเป็นกรด-ด่างอยู่ในเกณฑ์ดีมาก โดยกลิ่นของพืชหมักจะมีความคล้ายกลิ่นผลไม้ดอง หรือน้ำส้มสายชู เนื้อพืชหมักจะมีความแน่น ส่วนใบและลำต้นคงสภาพเดิม สีของพืชหมักมีสีเหลืองอมเขียว และมีค่าความเป็นกรด-ด่างอยู่ระหว่าง 3.7-4.7 การวิเคราะห์ปริมาณกรดแลคติก พบว่า บรรจุภัณฑ์ที่มีขนาดความหนา 200 ไมครอนที่อายุเก็บรักษา 21 วัน มีปริมาณกรดแลคติกมากที่สุด (5.64%) และคุณค่าทางโภชนะของข้าวโพดหมักในบรรจุภัณฑ์ไม่มีความแตกต่างกันทางสถิติ
ปัจจุบันแนวโน้มการเลี้ยงโคเนื้อและโคนมของประเทศไทยเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยในปี 2565 มีจำนวนโคเนื้อเพิ่มขึ้นเป็น 9,394,111 ตัวจาก 6,583,106 ตัวในปี 2554 และจำนวนโคนมเพิ่มขึ้นจาก 560,659 ตัว เป็น 812,235 ตัว (กรมปศุสัตว์, 2565) ทำให้ปัญหาการขาดแคลนพืชอาหารสัตว์ในฤดูแล้งทวีความรุนแรงยิ่งขึ้น การทำหญ้าหมัก (silage) เป็นการถนอมอาหารสัตว์ที่นิยมชนิดหนึ่ง โดยเป็นการนำพืชอาหารสัตว์ เช่น ต้นข้าวโพด ต้นข้าว ฟ่าง หญ้าหรือถั่วต่าง ๆ ที่เก็บเกี่ยวในขณะที่มีความชื้นพอเหมาะมาหมักเก็บไว้ในสภาพสุญญากาศ ซึ่งเป็นการถนอมพืชอาหารสัตว์ไว้ในสภาพหมักดอง เมื่อพืชอาหารสัตว์สด ๆเปลี่ยนสภาพเป็นหญ้าหมักแล้วจะสามารถอยู่ได้เป็นเวลานานโดยคุณค่าทางอาหารไม่เปลี่ยนแปลง (สายัณห์, 2547) ข้าวโพดหมักยังมีคุณสมบัติให้ผลผลิตและพลังงานสูงกว่าพืชอาหารสัตว์ส่วนใหญ่ การถนอมพืชอาหารสัตว์ ในรูปแบบของพืชหมัก (Silage) เป็นสิ่งจำเป็นในการเลี้ยงโคนมในปัจจุบัน เพื่อทดแทนการขาดแคลนอาหารหยาบคุณภาพดี สำหรับโคนมในช่วงฤดูแล้ง เป้าหมายหลักในการเก็บถนอมพืชอาหารสัตว์ คือ ทำให้พืชที่เก็บถนอมไว้นั้นยังมีคุณค่าทางอาหารใกล้เคียงกับของเดิมมากที่สุดหรือมีการสูญเสียน้อยที่สุดและสัตว์สามารถกินได้ดี และการเลือกใช้บรรจุภัณฑ์ที่เหมาะสมจะช่วยรักษาคุณภาพและสามารถป้องกันไม่ให้เกิดความเสียหายได้ ข้าวโพดหมักจึงเป็นพืชอาหารสัตว์ที่มีความสำคัญเป็นอย่างมาก ซึ่งการเลี้ยงโคนมต้องมีอาหารหยาบที่มีคุณภาพจะส่งผลให้คุณภาพน้ำนมมีสารอาหารที่สมบูรณ์ ดังนั้น การศึกษานี้จึงมุ่งศึกษาผลของความหนาบรรจุภัณฑ์ต่อคุณภาพข้าวโพดหมักอาหารสัตว์
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
โครงการนี้ได้สร้างระบบดูแลต้นไม้ในหอพักผ่านระบบ IoT ( Internet of Things ) โดยการพัฒนาโปรแกรมผ่านบอร์ด ESP-32 ควบคุมการรดน้ำต้นไม้อัตโนมัติ โดยสั่งการผ่าน สมาร์ทโฟน สามารถใช้งานระบบปฏิบัติการทั้ง iOS และ Android โครงการนี้จะช่วยให้การปลูกต้นไม้ในหอพักเป็นเรื่องง่ายและสะดวกมากยิ่งขึ้น
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ในปัจจุบัน ประเทศไทยกำลังประสบปัญหาฝุ่น PM2.5 ทั่วประเทศ ซึ่งมีแหล่งกำเนิดของฝุ่นได้จากหลายแหล่งที่มา เช่น ควันจากท่อไอเสียรถยนต์ การเผาในที่โล่ง ไฟป่า และอื่นๆ ดังนั้น แหล่งที่มาของฝุ่นในแต่ละพื้นที่จึงมีแนวโน้มที่จะแตกต่างกันไป ในปัจจุบันโดยเป็นการวิเคราะห์เชิงเคมีเป็นหลัก ทางคณะผู้จัดเสนอแนวทางใหม่ในการศึกษาแหล่งที่มาของฝุ่นโดยวิธีการทางกายภาพโดยวิเคราะห์จากขนาดของอนุภาคและโครงสร้างเชิงนาโน การวิเคราะห์ข้างต้นนี้ตัวอย่างฝุ่นจำเป็นที่จะต้องถูกเก็บมาแบบแห้งในระยะเวลาจำกัด โดยไม่ควรใช้แผ่นกรองกระดาษในการเก็บฝุ่น เนื่องจากมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดการลอกของแผ่นกรองออกมาด้วยในขั้นตอนการนำฝุ่นออกมา ทางคณะผู้จัดทำเห็นสมควรว่าเครื่อง Electrostatic Precipitator (ESP) หรือ เครื่องดักฝุ่นแบบไฟฟ้าสถิตย์ นั้นมีคุณสมบัติเหมาะสมที่จะนำมาเป็นเครื่องดักฝุ่นเพื่อนำไปทดสอบทางกายภาพตามที่กล่าวไว้ข้างต้น โดยในงานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปในส่วนของการออกแบบและสร้างเครื่อง ESP ที่ใช้ในจุดประสงค์เฉพาะดังกล่าวข้างต้น โดยคณะผู้จัดทำสามารถสร้างเครื่องที่เก็บฝุ่นได้อย่างน้อย 100 mg ภายใน 1 วัน ซึ่งเพียงพอกับการนำไปศึกษาโครงสร้างเชิงนาโนใน 1 ครั้ง นอกจากนี้ จากการทดสอบการทำงานเบื้องต้นพบว่าเครื่องมีประสิทธิภาพในการดักฝุ่นถึง 80% (ซึ่งมากกว่าเครื่อง ESP ที่หามาได้ตามท้องตลาด) และยังพบอีกว่าประสิทธิภาพในการดักฝุ่นแปรผกผันกับความเร็วอากาศขาเข้า โดยความเร็วอากาศแนะนำจากการทดลองไม่เกิน 2 m/s อย่างไรก็ตามเครื่อง ESP ที่ใช้ในจุดประสงค์เฉพาะนี้ยังมีจุดที่สามารถพัฒนาได้อีก เช่น ความสะดวกในการเก็บฝุ่นที่เกี่ยวเนื่องมาจากลักษณะโครงสร้างเครื่อง และการปรับขนาดของเครื่องให้กระทัดรัดและเหมาะสมกับการใช้งาน เป็นต้น
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการทำนายราคาทองคำโดยใช้ตัวแปรเชิงปริมาณและ ข้อมูลข้อความจากข่าว งานวิจัยนี้ใช้ตัวแปรต้น 9 ตัว ได้แก่ ราคาน้ำ มันดิบเบรนท์ ราคาน้ำมันดิบ WTI ราคาโลหะเงิน ราคาแพลทินัม อัตราดอกเบี้ยนโยบายของธนาคารกลางสหรัฐ (FED) ดัชนีตลาดหุ้น ญี่ปุ่น นิกเคอิ 225 ดัชนีค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ดัชนี S&P 500และข้อมูลข่าวจากสำนักข่าวกรุงเทพธุรกิจ ข้อมูลข่าวสารที่เกี่ยวข้องจะ ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) และนำมาประยุกต์ใช้ร่วม กับแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเปรียบเทียบ 3 วิธี ได้แก่ Gradient Boosting, Machine Learning Models และ Regression Analysis จากนั้นทำการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ตัวชี้วัด 3 ตัว ได้แก่ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE), ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Error: MAE) และ สัมประสิทธิ์การกำหนด (Coefficient of Determination: R^2) งานวิจัยนี้คาดหวังว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นจะสามารถช่วยให้นักลงทุนและนักวิเคราะห์สามารถใช้ข้อมูลเชิงปริมาณและข่าวสารในการทำนายราคาทองคำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น