เป็นการนำวัสดุ“กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท ที่สังเคราะห์จากวัสดุตั้งต้นกราฟีนออกไซด์ มาผลิตเป็นวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท โดยทำการผลิตได้จากเครื่องผลิต “ต้นแบบเครื่องผลิต รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ ควอนตัมดอท สำหรับอุตสาหกรรม” ที่พัฒนาขึ้นโดย สจล. มาพัฒนาต่อยอดเป็นนวัตกรรม "แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอท" สำหรับเชิงพานิชย์ เพื่อสนับสนุนในอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน
โครงการวิจัยเป็นพัฒนาวัสดุในรูปแบบควอนตัมดอท คือ วัสดุ“รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท”(rGO-QDs) เป็นการสังเคราะห์จากวัสดุตั้งต้นกราฟีนออกไซด์ ได้ผลผลิตเป็นวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท โดยได้มีการพัฒนาเครื่อง “ต้นแบบเครื่องผลิต รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ ควอนตัมดอท สำหรับอุตสาหกรรม” ซึ่งได้เข้ารับพระราชทานรางวัลการวิจัยแห่งชาติ รางวัลระดับเกียรติคุณ ใน ผลงานประดิษฐ์คิดค้น ประจำปี 2568 วัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท จากวัสดุดังกล่าวได้มีการพัฒนาต่อยอดนำวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอทเป็นอิเล็กโตรไลต์สำหรับตัวเก็บประจุยิ่งยวด พัฒนาเป็นนวัตกรรม ต้นแบบ “เซลล์ไฮบริดคาปาซิเตอร์แบบกึ่งของแข็งรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอทอิเล็กโทรไลต์และแผ่นกั้นขั้วยางพาราไทยผสมนาโนกราฟีนออกไซด์” ซึ่งได้รับพระราชทานรางวัลการวิจัยแห่งชาติ จากผลงานประดิษฐ์คิดค้น ประจำปี 2566 และวัสดุ รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท นำถูกนำมาพัฒนาเป็นแบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
การแสดงถึงธรรมชาติในการเริ่มต้นใหม่
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ