ปริญญานิพนธ์นี้นำเสนอการใช้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการจำแนกวัตถุ โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกมีโครงสร้างที่เลือกศึกษา ได้แก่ Convolution Neural Network (CNN) และ ResNet18 รวมถึงการเตรียมข้อมูล การดึงคุณลักษณะ การปรับพารามิเตอร์เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำ และการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่เลือก เพื่อนำเสนอโมเดลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานกับอุปกรณ์ช่วยเหลือผู้มีความบกพร่องทางสายตาในการจำแนกวัตถุภายในอาคารและส่งเสียงเตือน
ในปัจจุบันปัญหาในการเคลื่อนที่และการรับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวสำหรับผู้บกพร่องทางสายตายังคงเป็นอุปสรรคสำคัญในสังคมส่งผลให้เกิดความเสี่ยงต่อการเดินชนสิ่งกีดขวางและได้รับอันตราย ด้วยการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้ในการเรียนรู้ การวิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วเพื่อจำแนกวัตถุ ปริญญานิพนธ์นี้จึงมีจุดประสงค์เพื่อสร้างอุปกรณ์สำหรับช่วยเหลือผู้บกพร่องทางสายตาที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกแบบต่างๆ เพื่อนำไปจำแนกวัตถุที่เป็นอุปสรรคสำหรับผู้บกพร่องทางสายตาในการทำกิจวัตรประจำวันภายในอาคารและส่งสัญญาณเตือนให้ผู้ใช้งานทราบให้เคลื่อนที่อย่างปลอดภัย
คณะบริหารธุรกิจ
ในยุคดิจิทัล เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ (Smart City) และการบริหารจัดการธุรกิจ เทคโนโลยี AI Vision Analytics ได้รับความสนใจเป็นพิเศษในด้าน การควบคุมการเข้าถึงสถานที่ (Access Control System - ACS) และการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค (Consumer Behavior Analytics) งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการบูรณาการ AI Access Control และ AI Video Analytics เพื่อนำมาวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อ พฤติกรรมการยอมรับเทคโนโลยี (Technology Adoption Behavior) ของผู้ใช้ทั้งสองระบบ โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) เพื่อประเมินปัจจัยที่มีผลต่อความเต็มใจในการใช้งาน อาทิ ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology), ความง่ายในการใช้งาน (Effort Expectancy), อิทธิพลทางสังคม (Social Influence), และความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ (Performance Expectancy) งานวิจัยนี้ยังมีการทดสอบระบบ Access Control และ AI Vision Analytics ในบริบทจริง โดยติดตั้งระบบในงาน KMITL EXPO เพื่อเก็บข้อมูลการใช้ระบบ การนำ AI Vision มาใช้ในการบริหารธุรกิจและความปลอดภัย ผลการศึกษาจะช่วยให้ธุรกิจและหน่วยงานต่างๆ สามารถปรับกลยุทธ์ในการใช้ AI Vision Analytics เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานทั้งในด้าน ความปลอดภัยและการตลาดดิจิทัล
คณะวิทยาศาสตร์
งานวิจัยนี้ เสนอการสร้างอุปกรณ์ต้นแบบ "มิเตอร์ตรวจปรอทแบบพกพา" (Handheld Mercury Meter) โดยใช้ทรานซิสเตอร์สนามไฟฟ้าชนิดไวต่อไอออนเป็นแพลตฟอร์มในการตรวจวัดตามหลักการโพเทนชิโอเมตรี ได้สังเคราะห์เยื่อเลือกผ่านที่มีความจำเพาะเจาะจงกับปรอท (II) พบว่ามิเตอร์ที่พัฒนาขึ้น ตอบสนองต่อปรอทได้ดี มีความแม่นและความเที่ยงสูง (ค่าร้อยละของการวิเคราะห์คืนกลับอยู่ในช่วง 92.55 – 109.32 และค่าร้อยละส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์เท่ากับ 2.38) เมื่อนำไปประยุกต์ใช้กับตัวอย่างน้ำและเครื่องสำอางที่มีการเติมสารมาตรฐานปรอทลงไป พบว่าผลการวิเคราะห์ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 เมื่อเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์ด้วยวิธีเชิงเครื่องมือ (ICP-OES) ซึ่งเป็นเครื่องขนาดใหญ่ นำไปใช้กับงานภาคสนามไม่ได้
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
การศึกษานี้มุ่งเน้นการออกแบบ การผลิต และการติดตั้งแนวปะการังเทียมแบบแยกส่วนที่พิมพ์ด้วยเทคโนโลยี 3 มิติ (3DMARs) บริเวณเกาะไข่ จังหวัดชุมพร ประเทศไทย โดยใช้กรอบแนวคิดการคิดเชิงออกแบบ (Design Thinking) ร่วมมือกับบริษัท เอสซีจี จำกัด (มหาชน) และกรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง งานวิจัยนี้กำหนดเกณฑ์การออกแบบและวิธีการติดตั้งโดยใช้การวิเคราะห์เนื้อหาและการวิจัยเชิงคุณภาพ หลักการสำคัญที่ระบุได้ ได้แก่ ความเป็นโมดูลาร์ (Modularity), ความยืดหยุ่น (Flexibility), ความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม (Environmental Sustainability) และการใช้งานได้จริง (Usability) โดยใช้แนวทางที่มุ่งเน้นผู้ใช้งานเพื่อให้แนวปะการังเทียมสามารถขนส่งและติดตั้งได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมทั้งส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนท้องถิ่นและการปฏิบัติที่ยั่งยืน การออกแบบแบบโมดูลาร์ช่วยให้สามารถขยายขนาดได้ง่าย ส่งเสริมการฟื้นฟูระบบนิเวศทางทะเลและการตั้งถิ่นฐานของตัวอ่อนปะการัง นอกจากนี้ เทคนิคการติดตามผลใต้น้ำยังช่วยให้สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลเฉพาะพื้นที่ ซึ่งนำไปสู่การสร้างแบบจำลองดิจิทัลทวิน (Digital Twin) งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบแนวทางปฏิบัติสำหรับการฟื้นฟูระบบนิเวศทางทะเล และช่วยเสริมสร้างศักยภาพให้กับชุมชนชายฝั่งในประเทศไทยและในระดับสากล