ตู้แช่เวชภัณฑ์ชนิดกระจายความเย็นอย่างทั่วถึงพร้อมระบบบันทึกข้อมูลและควบคุมระยะไกล เป็นตู้แช่เวชภัณฑ์ที่มีระบบควบคุมการกระจายความเย็นภายในตู้แช่ให้มีอุณหภูมิใกล้เคียงกันทุกระดับความสูงภายในตู้แช่ พร้อมระบบบันทึกข้อมูล (Data Logging) เพื่อตรวจสอบห่วงโซ่ความเย็น (Cold Chain) ในการเก็บรักษาเวชภัณฑ์ พร้อมระบบแจ้งเตือนและควบคุมการทำงานระยะไกล
1. เพื่อแก้ปัญหาของการนำตู้แช่ปกติมาเก็บรักษาเวชภัณฑ์ เนื่องจากตู้แช่ทั่วไปจะมีความแตกต่างของอุณหภูมิในแต่ละระดับความสูงภายในตู้แช่ได้ถึง 5 องศาเซลเซียส ซึ่งสามารถก่อให้เกิดปัญหากับเวชภัณฑ์ที่ไวต่ออุณหภูมิในการเก็บรักษาได้ 2. พัฒนาโดยอาศัยเทคโนโลยีภายในประเทศเพื่อทดแทนการนำเข้าจากต่างประเทศ
คณะวิทยาศาสตร์
แผงโซลาร์เซลล์ที่ใช้กันในครัวเรือน ในปัจจุบันยังขาดระบบตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด งานวิจัยนี้มีเป้าหมายในการออกแบบระบบตรวจสอบผ่านเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) และ Machine Learning มาใช้ในการคาดการณ์กระแส และแรงดันไฟฟ้าที่ผลิตโดยแผงโซลาร์เซลล์ การศึกษาทดลองพบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการสะสมของฝุ่นกับกระแสไฟฟ้าที่แผงโซลาร์เซลล์สามารถผลิตได้ ระบบที่นำเสนอสามารถคาดการณ์เวลาที่เหมาะสมในการทำความสะอาด
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
การตรวจจับอารมณ์ผ่านการแสดงออกทางใบหน้า (Facial Expression Recognition, FER) ได้รับความสนใจอย่างมากในหลายสาขา เช่น การดูแลสุขภาพ การให้บริการลูกค้า และการวิเคราะห์พฤติกรรม อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงอยู่ที่การพัฒนาระบบที่มีความทนทานและสามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมรวมถึงสถานการณ์ที่หลากหลายได้ ผู้วิจัยได้นำเสนอการใช้เทคนิค Ensemble Learning เพื่อรวมผลลัพธ์จากโมเดลหลายตัวที่ถูกฝึกในเงื่อนไขเฉพาะ ทำให้ระบบไม่ลืมข้อมูลเก่า และยังสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเทคนิคนี้มีข้อได้เปรียบในด้านเวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการเทรน เนื่องจากช่วยลดความจำเป็นในการสร้างโมเดลใหม่ทั้งหมดเมื่อมีสภาพแวดล้อมใหม่ เพียงเพิ่มโมเดลเฉพาะทางใหม่ในระบบ Ensemble ซึ่งใช้ทรัพยากรน้อยกว่าแทน ในงานวิจัยนี้ Ensemble Learning ถูกแบ่งออกเป็นสองแนวทางหลัก คือ การเฉลี่ยผลลัพธ์จากโมเดลเฉพาะทางที่ถูกฝึกภายใต้สถานการณ์เฉพาะ (Averaging Ensemble) และการใช้เทคนิค Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเป็นการผสมผสานโมเดลหลายตัวที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์ต่าง ๆ ไว้ด้วยกัน ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า การใช้ Mixture of Experts (MoE) มีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ในการจำแนกอารมณ์ในทุกสถานการณ์ โดยระบบ MoE สามารถเพิ่มความแม่นยำเฉลี่ยได้ถึง 84.41% บนชุดข้อมูล CK+, 54.20% บน Oulu-CASIA และ 61.66% บน RAVDESS ซึ่งสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ที่มีความแม่นยำเฉลี่ยที่ 71.64%, 44.99% และ 57.60% ตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า MoE สามารถเลือกโมเดลที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์เฉพาะได้อย่างแม่นยำ และยังช่วยเพิ่มความสามารถในการรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนกว่า
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาอุปกรณ์ทดสอบเครื่องอัดประจุของยานยนต์ไฟฟ้าแบบกระแสสลับ (AC Charger) ตามมาตรฐาน IEC 61851-1 ภาคผนวก A โดยการจำลองวงจรทดสอบภายในยานยนต์ไฟฟ้าตามมาตฐาน เพื่อใช้ทดสอบการทำงานของเครื่องอัดประจุไฟฟ้ากระแสสลับ โดยในหัวข้อการทดสอบเกี่ยวข้องกับการสื่อสารระหว่างยานยนต์ไฟฟ้ากับเครื่องอัดประจุผ่านระบบวงจรควบคุมด้วยสัญญาณ Pulse Width Modulation (PWM) และจัดทำคู่มือปฏิบัติงาน (WI) เพื่อเตรียมการทดสอบให้เป็นไปตามมาตรฐาน ISO/IEC 17025 ซึ่งเป็นข้อกำหนดทั่วไปว่าด้วยความสามารถห้องปฏิบัติการในการดำเนินการทดสอบและ/ หรือสอบเทียบ ซึ่งภาพรวมของโครงการนี้คือ พัฒนาอุปกรณ์ทดสอบและจัดทำคู่มือปฏิบัติงาน โดยได้นำเอาองค์ความรู้และอุปกรณ์ต่างๆมาทำการเก็บข้อมูล จากนั้นนำข้อมูลมาเปรียบเทียบให้เป็นไปตามมาตรฐานข้างต้น เพื่อทดสอบเครื่องอัดประจุไฟฟ้ากระแสสลับ Type II ในแต่ละสถานะ อุปกรณ์การทดสอบประกอบไปด้วยส่วนของการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ทดสอบกับเครื่องอัดประจุไฟฟ้ากระแสสลับ โดยใช้ PLC S7-1200 และ HMI เพื่อควบคุมการทำงานของสวิตช์ในวงจรอุปกรณ์ทดสอบ รวมถึงการควบคุมพารามิเตอร์และแสดงผล ส่วนของอุปกรณ์ที่ใช้วัดค่าออสซิโลสโคปและมัลติมิเตอร์ที่ผ่านกระบวนการสอบเทียบเครื่องมือวัด เพื่อให้สอดคล้องกับมาตฐานที่กำหนดไว้