โครงงานนี้พัฒนาแพลตฟอร์มที่ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์วิเคราะห์ภาพจากกล้องวงจรปิดแบบเรียลไทม์ เพื่อตรวจจับการกระทำผิดกฎหมายจราจร เช่น การฝ่าฝืนขับรถเข้าเขตที่มีเส้นทึบ ระบบสามารถระบุและบันทึกเหตุการณ์ละเมิดกฎจราจรโดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบังคับใช้กฎหมายและลดภาระของเจ้าหน้าที่ตำรวจจราจร นอกจากนี้ ยังเป็นส่วนสำคัญในการพัฒนาระบบเมืองอัจฉริยะ โดยบูรณาการข้อมูลเพื่อปรับปรุงการจัดการจราจรและความปลอดภัยบนท้องถนน
ในปัจจุบัน ปัญหาการจราจรและอุบัติเหตุบนท้องถนนเป็นประเด็นสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของประชาชนและการพัฒนาเมือง การฝ่าฝืนกฎจราจร โดยเฉพาะการขับรถทับเส้นทึบ เป็นสาเหตุหลักของอุบัติเหตุและการจราจรติดขัด แม้จะมีการติดตั้งกล้องวงจรปิดอย่างแพร่หลาย แต่การตรวจสอบภาพจำนวนมากโดยเจ้าหน้าที่มนุษย์นั้นมีข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพและความแม่นยำ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์และปัญญาประดิษฐ์ เปิดโอกาสให้สามารถพัฒนาระบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพสูงในการตรวจจับและวิเคราะห์พฤติกรรมการขับขี่ที่ผิดกฎหมาย การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาประยุกต์ใช้ในการบังคับใช้กฎหมายจราจรจะช่วยเพิ่มความปลอดภัยบนท้องถนน ลดภาระของเจ้าหน้าที่ และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายด้านการจราจรได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ แนวคิดเรื่องเมืองอัจฉริยะ (Smart City) กำลังได้รับความสนใจอย่างมากในการพัฒนาเมืองสมัยใหม่ การบูรณาการระบบตรวจจับการกระทำผิดกฎจราจรอัตโนมัติเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานของเมืองอัจฉริยะ จะช่วยยกระดับการบริหารจัดการเมืองและคุณภาพชีวิตของประชาชน ด้วยเหตุนี้ การพัฒนาแพลตฟอร์มที่ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ในการตรวจจับการกระทำผิดกฎจราจรจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพื่อแก้ไขปัญหาการจราจร เพิ่มความปลอดภัยบนท้องถนน และสนับสนุนการพัฒนาเมืองอัจฉริยะในอนาคต
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อภายนอก ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเลือกใช้ LLMs ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ระบบสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลภายนอก ส่งผลให้มีความปลอดภัยของข้อมูลสูง นอกจากนี้ ยังรองรับการทดสอบและพัฒนาโมเดลด้วยเทคนิคการดึงข้อมูลเสริม (Retrieval-Augmented Generation: RAG) เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทางและประมวลผลได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพด้านพลังงาน และตอบสนองความต้องการขององค์กรและระบบผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเหมาะสม
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
ซีรีย์ภาพถ่ายที่สื่อถึงสภาวะนามธรรมของตนเอง ที่ตั้งคำถามถึงการดำรงอยู่ อันเกิดจากการถูกรายล้อมไปด้วยความคาดหวัง ทั้งในแง่ของเสรีภาพในการแสดงออก และการยอมจำนน การมุ่งความสนใจไว้ที่ตนเอง ทำให้เกิดความรู้สึกนึกถึงอดีตที่แทบจะลืมเลือนไปแล้ว ให้กลับมาจนชัดเจนอีกครั้ง
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงการศูนย์พัฒนาสิ่งประดิษฐ์เพื่ออนาคตและความยั่งยืน เป็นโครงการต่อเนื่องจากการนำร่องในการทดลองแนวทางการปรับปรุงอาคารเก่า (วช.7) ซึ่งเป็นอาคารห้าชั้น โดยมีจุดมุ่งหมายในการพัฒนาแนวทางการปรับปรุงอาคารเก่าเพื่อลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ในการดำเนินการศูนย์พัฒนาสิ่งประดิษฐ์เพื่ออนาคตและความยั่งยืน (ต่อเนื่อง) ได้ทำการศึกษาข้อมูลและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องและวางระเบียบวิธีการวิจัยเพื่อค้นหาแนวทางที่เหมาะสมในการปรับปรุงอาคารเก่าเพื่อลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ใน 3 ขั้นตอนด้วยกัน คือ การเผาไหม้ของเชื้อเพลิงจากการขนส่ง แรงงาน และวัสดุ การใช้พลังงานไฟฟ้าระหว่างการก่อสร้าง การสะสมก๊าซเรือนกระจกจากวัสดุก่อสร้างเก่า/ใหม่ที่ใช้ในการก่อสร้าง การดำเนินการในโครงการนี้เป็นการวิจัยเชิงทดลองโดยมีการเก็บข้อมูลจริงเพื่อประเมินเป็นค่าปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่าเปรียบเทียบระหว่างการก่อสร้างอาคารใหม่ และผลจากการปรับปรุงอาคารเก่าที่เป็นกรณีศึกษา จากการเก็บข้อมูลและทำการคำนวณภายหลังเสร็จสิ้นโครงการพบว่าการปรับปรุงอาคารเดิมด้วยการออกแบบที่คำนึงถึงความยั่งยืนด้วยการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ในส่วนของการใช้วัสดุก่อสร้างมีค่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 11.88 kgCO2e/sq.m. ในกรณีการก่อสร้างอาคารใหม่ จะมีค่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 299.35 kgCO2e/sq.m. ซึ่งสามารถช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ลงได้ประมาณ 26 เท่า เมื่อเทียบกับการก่อสร้างอาคารใหม่