-
-
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการห่อหุ้มร่วม (Co-encapsulation) ของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นภายในลิโปโซม เพื่อเพิ่มเสถียรภาพและประสิทธิภาพการกักเก็บของสารสำคัญ รวมถึงศึกษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระและการปลดปล่อยในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร โดยทำการเตรียมลิโปโซมด้วยวิธี High-Speed Homogenization Method และวิเคราะห์คุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ขนาดอนุภาค ศักย์ไฟฟ้า การกักเก็บสารสำคัญ และฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระผ่าน DPPH, ABTS และ FRAP assay ผลการศึกษาพบว่าการห่อหุ้มร่วมสามารถเพิ่มความเสถียรของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการห่อหุ้มเดี่ยว โดยมีค่าประสิทธิภาพการกักเก็บสูง และสามารถรักษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระได้ดี นอกจากนี้ ลิโปโซมที่เตรียมขึ้นยังแสดงประสิทธิภาพการปลดปล่อยที่เหมาะสมในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคนิค Co-encapsulation ในการเพิ่มประสิทธิภาพของสารอาหารเชิงหน้าที่ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและผลิตภัณฑ์เสริมสุขภาพได้
คณะวิทยาศาสตร์
ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีทางด้านอวกาศทำให้การสำรวจท้องฟ้าโดยใช้กล้องโทรทรรศน์ที่มีมุมมองกว้างขยายขอบเขตของข้อมูลใหม่ๆ สำหรับการวิจัยดาราศาสตร์โดเมนเวลามากยิ่งขึ้น ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองต่อข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำเพียงพอต่อปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น การจำแนกประเภทของข้อมูลซีรีส์เวลาอย่างกราฟแสงจึงเป็นความท้าทายอย่างมากในยุคที่ข้อมูลมีขนาดใหญ่ ในปัจจุบันการวิเคราะห์กราฟแสงจึงจำเป็นต้องใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ คัดกรองข้อมูลอันมหาศาลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกได้ 2 ประเภท คือ แบบตื้นและแบบลึก นักวิจัยหลายๆ ท่านได้นำเสนอวิธีการและการพัฒนาอัลกอริทึมหลากหลายรูปแบบสำหรับการจำแนกประเภทของกราฟแสง ซึ่งในงานนี้เราได้ทำการทดลองใช้ Support Vector Machine (SVM) และ XGBoost ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทแบบตื้น และ 1D-CNN และ Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเป็นอีกหนึ่งสาขาของการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นประเภทแบบลึก เพื่อใช้ในการจำแนกประเภทของดาวแปรแสง โดยข้อมูลที่ใช้ในการอบรบและทดสอบ คือ ข้อมูล Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III) เป็นข้อมูลของดาวแปรแสง โดยอยู่ในพื้นที่ Large Magellanic Cloud (LMC) ที่มีการแบ่งได้ 5 คลาสหลักส่วนใหญ่ (Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars และ Long-period variables) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละประเภทที่ใช้กับข้อมูลกราฟแสง อีกทั้งยังชี้ให้เห็นถึงความแม่นยำและค่าสถิติต่างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในทดลอง
คณะวิศวกรรมศาสตร์
งานวิจัยนี้ศึกษาการสร้างสเปกโตรโฟโตมิเตอร์แบบพิมพ์ 3 มิติ ซึ่งได้ทำการสร้างสเปกโตรโฟโตมิเตอร์แบบพิมพ์ 3 มิติ ด้วยโปรแกรม AutoCAD ทำให้ตัวเครื่องนั้นมีความแข็งแรงทนทาน ต้นทุนต่ำ และพกพาสะดวก เพื่อใช้ในการตรวจวัดปริมาณฟอร์มาลดีไฮด์ในอาหารทะเลสด