ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีการถกเถียงกันมากว่า AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ในหลายอุตสาหกรรม แต่ในภาคความบันเทิงและศาสตร์แห่งการพยากรณ์ ดูเหมือนว่า AI จะยังไม่สามารถทดแทนประสบการณ์แบบดั้งเดิมได้ ด้วยเหตุนี้ เราจึงท้าทายขีดจำกัดของ AI ด้วยการพัฒนา โหรา(ย): โมเดลภาษาขนาดใหญ่และอวาตาร์ 3 มิติในการพยากรณ์อนาคตด้วยไพ่ทาโรต์ ที่เชื่อมโยงศาสตร์การทำนายไพ่ทาโรต์แบบดั้งเดิมเข้ากับเทคโนโลยีสมัยใหม่ โครงการนี้ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ร่วมกับระบบเสียงพูดเป็นข้อความ (Speech-to-Text: STT) และข้อความเป็นเสียง (Text-to-Speech: TTS) เพื่อสร้างประสบการณ์การพยากรณ์ที่สมจริงและมีความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม รองรับทั้งภาษาไทยและอังกฤษ ผู้ใช้สามารถป้อนคำถามผ่านเสียง ระบบจะประมวลผลผ่าน STT และ AI จะตอบกลับด้วยคำพยากรณ์ผ่าน TTS พร้อมกับ อวาตาร์ 3 มิติของหมอดู ที่แสดงท่าทางเสมือนจริง แพลตฟอร์มนี้จะถูกพัฒนาให้อยู่ในรูปแบบเว็บไซต์ที่ใช้งานง่าย ทำให้ศาสตร์การพยากรณ์เข้าถึงได้มากขึ้น พร้อมทั้งผสมผสานเทคโนโลยีและวัฒนธรรมเข้าด้วยกันอย่างลงตัว เพื่อให้การพยากรณ์ไพ่ทาโรต์เป็นทั้งประสบการณ์ที่แปลกใหม่ ทันสมัย และน่าดึงดูดสำหรับผู้ใช้ในยุคปัจจุบัน
ในปัจจุบัน AI Chatbots และ LLM ถูกนำมาใช้ในหลายธุรกิจ รวมถึงการให้คำแนะนำและการพยากรณ์ อย่างไรก็ตาม ในตลาดการพยากรณ์ออนไลน์ยังไม่มีระบบ AI ที่สามารถให้บริการพยากรณ์ไพ่ทาโรต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและให้ประสบการณ์ที่ใกล้เคียงกับนักพยากรณ์จริง จากการสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้สื่อโซเชียลในไทย พบว่ามีผู้ใช้จำนวนมากที่นิยมใช้ ChatGPT และ AI อื่น ๆ เพื่อขอคำพยากรณ์เกี่ยวกับอนาคตของตนเอง ซึ่งบ่งบอกถึงความสนใจในบริการลักษณะนี้ อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีแพลตฟอร์มที่พัฒนาเพื่อจุดประสงค์ในการดูดวงโดยเฉพาะ ดังนั้น โครงการนี้จึงมีเป้าหมายในการพัฒนา AI ที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างสมจริง โดยใช้โมเดลภาษาและเทคโนโลยีที่ทันสมัย
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยใช้วิธีช่วงเวลาที่ล่าช้ากว่ากัน แบ่งออกเป็น 3 ช่วงเวลา คือ ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 10 หน่วย ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 15 หน่วย และช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 20 หน่วย มาใช้เป็นตัวแปรอิสระ และใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีทั้งหมด 4 วิธี ได้แก่ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าสุ่ม วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน โดยการจำลองข้อมูลอนุกรมเวลาที่เป็นตัวแปรอิสระที่มีลักษณะหลากหลาย ได้แก่ ข้อมูลที่มีลักษณะการเดินแบบสุ่ม ข้อมูลที่มีลักษณะมีแนวโน้ม และข้อมูลที่มีลักษณะไม่เชิงเส้น ซึ่งมีขนาดตัวอย่าง 100, 300, 500 และ 700 วิธีดำเนินการวิจัยนี้ทำการแบ่งข้อมูลเป็นฝึกฝน 90% และข้อมูลทดสอบ 10% โดยใช้โปรแกรมอาร์ในการจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล โดยทำซ้ำเป็นจำนวน 1000 รอบ และทำการหาค่าเฉลี่ยของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย และค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ที่ต่ำที่สุดเพื่อแสดงว่าวิธีใดดีที่สุด ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลมีลักษณะการเดินแบบสุ่มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลมีลักษณะแนวโน้มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและข้อมูลมีลักษณะไม่เชิงเส้นวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และเมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูลจริง พบว่าข้อมูลค่าเงิน 1 ยูโร ต่อบาทวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลดัชนี S&P 500 ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่ม และข้อมูลดัชนี Bank of America Corp ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
ผลิตภัณฑ์ "ไพรวารี" คือเครื่องดื่มเจลลี่สมุนไพรที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยควบคุมน้ำหนักและส่งเสริมสุขภาพด้วยคุณค่าจากสมุนไพรไทย 4 ชนิด ได้แก่ กระเจี๊ยบแดง ดอกคำฝอย เก๊กฮวย และมะระขี้นก ซึ่งอุดมด้วยสารสำคัญ เช่น Flavonoid, Beta-Carotene และ Anthocyanin ที่ช่วยลดไขมันในเลือด ป้องกันการอักเสบ และมีฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระ ผลิตภัณฑ์นี้เน้นความสะดวกและตอบโจทย์คนรักสุขภาพ ผ่านกระบวนการผลิตที่ทันสมัย เช่น Inverse และ External Gelation เพื่อสร้างเม็ดสเฟียร์ที่กักเก็บสารสำคัญ นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์ยังคำนึงถึงความยั่งยืนและการเพิ่มมูลค่าสมุนไพรไทยในชุมชน
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
โครงงานนี้จึงได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบุชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการเพื่อตรวจนับจำนวนด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเป็นการตรวจนับความครบถ้วนของอุปกรณ์ที่นำไปใช้ มีใช้วิธีการตรวจจับวัตถุ(Object Detection) ซึ่งการตรวจจับวัตถุช่วยให้สามารถตรวจจับอุปกรณ์ทันตกรรหัตถการทั้งหมดหลังจากการใช้งาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ อีกทั้งสามารถตรวจนับเครื่องมือต่างๆได้พร้อมกันหลายๆภาพเพื่อช่วยลดเวลาและความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือทั้งหมด รวมถึงข้อมูลจำนวนและชนิดของอุปกรณ์ สามารถส่งออกไปยังฐานข้อมูลเพื่อนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อีกด้วย