โครงการนี้นำหลักการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ และ Deep Learning มาจัดทำระบบตำรวจอัจฉริยะ (Smart Police) เพื่อวิเคราะห์อัตลักษณ์บุคคลและยานพาหนะที่ต้องสงสัยว่าเกี่ยวข้องกับการกระทำความผิดเพื่อใช้รักษาความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน โดยหลักการทำงานของระบบตำรวจอัจฉริยะ จะติดตั้งกล้อง CCTV ในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงในกการโจรกรรม เพื่อตรวจจับบุคคลที่มีอำพรางอาวุธ โดยวิเคราะห์จากภาพจากกล้อง CCTV ด้วยการประมวลผลภาพและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ในการเฝ้าระวังและตรวจจับสิ่งที่อยู่ในเหตุการณ์ เมื่อมีการโจรกรรมหรือเหตุการผิดปกติ ระบบจะแจ้งเตือนเหตุการณ์เข้ามาที่ศูนย์เฝ้าระวังภายในสถานีตำรวจ เพื่อให้ตำรวจไปตรวจสอบความผิดเบื้องต้น และไปพื้นที่เกิดเหตุได้ทันเหตุการณ์เพื่อดำเนินการป้องกันหรือระงับเหตุ ในกรณีที่มีการหลบหนี ระบบจะติดตามรถยนต์ หรือ รถมอเตอร์ไซด์ พร้อมระบุเส้นทางที่สามารถใช้ในการหลบหนีโดยใช้การติดตามจากลักษณะของยานพาหนะ และป้ายทะเบียนของยานพาหนะที่ก่อเหตุ เพื่อทำการติดตามและระงับเหตุได้ ดังนั้นระบบตำรวจอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นเป็นการร่วมมือของคณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, สำนักงานตำรวจภูธรภาค 2 มูลนิธิฉะเชิงเทราเพื่อการพัฒนา และสำนักงานเมืองอัจฉริยะจังหวัดฉะเชิงเทรา เพื่อป้องกันและป้องปรามการเกิดอาชญากรรม เพิ่มความปลอดภัยสาธารณะและความสงบเรียบร้อยให้แก่ประชาชนในพื้นที่จังหวัดฉะเชิงเทราซึ่งเป็นพื้นที่ในเขต EEC ซึ่งเป็นแหล่งเศรษฐกิจของประเทศ และเป็นแหล่งท่องเที่ยวใกล้กรุงเทพ และเป็นการสร้างเครือข่ายความร่วมมือทั้งภาครัฐ เอกชน และชุมชน ตลอดจนถ่ายทอดองค์ความรู้การใช้งานนวัตกรรมและการเขียนให้แก่ตำรวจและเจ้าหน้าที่ในการนำเทคโนโลยีไปใช้งานจริงและสามารถพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมได้ใช้เอง ซึ่งเป็นการพัฒนาแบบต่อเนื่องในระยะยาวเพื่อให้เกิดความยั่งยืนและนําข้อมูลไปใช้ประโยชน์ด้านการวางแผนการดำเนินการรักษาความปลอดภัยและแผนการท่องเที่ยวของจังหวัดฉะเชิงเทรา
-
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
ในปัจจุบันปัญหาด้านภาวะพัฒนาการบกพร่องด้านการเขียนที่เกิดขึ้นในเด็กนั้น เป็นปัญหาที่ควรให้ความ สําคัญอย่างมากสําหรับเด็กในวัยเรียนรู้ โดยการวินิจฉัยว่าตัวเด็กนั้นมีความผิดปกติทางภาวะพัฒนาการบกพร่องด้านการเขียนหรือไม่นั้น จำต้องอาศัยแบบประเมินทักษะในการเขียน ซึ่งจะถูกนำไปให้ผู้ที่ต้องการวินิจฉัยทำ และถูกประเมินโดยแพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญ แต่ถึงกระนั้นก็ยังมีข้อจำกัดในเรื่องของรูปแบบในการวินิจฉัยที่ต้องอาศัยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ จึงทำให้มีความต้องการทางด้านทรัพยากรบุคคลเป็นอย่างมาก เราจึงทำการออกแบบวิธีในการให้คะแนนผ่านแบบประเมินทักษะในการเขียน โดยใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาพและอาศัยเกณฑ์การให้คะแนนจากเกณฑ์ดังเดิม โดยมีเกณฑ์การให้คะแนนที่สามารถหาได้ปัจจุบันอยู่ 3 เกณฑ์ตอนนี้ คือ ตําแหน่ง การเขียนบทความ รูปแบบบทความ และความเร็วในการคัดลอก อีกทั้งเรายังทำการจัดสร้างเว็บแอปพลิเคชันเพื่อให้สามารถให้งานระบบได้ง่ายยิ่งขึ้น
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติจากการแบ่งส่วนความเสียหายของชิ้นส่วนรถยนต์ โดยการวิเคราะห์จากข้อมูลภาพของรถยนต์โดยใช้โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม (Unified Framework) เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับรถยนต์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยการพัฒนาประยุกต์จากพื้นฐานงานวิจัยที่มีชื่อว่า ”GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding” ที่ผู้วิจัยได้ทำการพัฒนาและปรับแต่งให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ภาพที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์โดยเฉพาะ การปรับปรุงนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำให้แบบจำลองสามารถสร้างคำบรรยายสำหรับบริเวณต่างๆ ของรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ ตั้งแต่บริเวณที่ได้รับความเสียหายไปจนถึงการระบุส่วนประกอบต่างๆ บนรถยนต์ ทางผู้วิจัยได้เน้นการพัฒนาเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับยานยนต์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ลดภาระของผู้เชี่ยวชาญในการประเมินความเสียหาย โดยวิธีการเเบบดั้งเดิมอาศัยการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน เพื่อลดปัญหานี้ ทางเราเสนอให้ใช้ประโยชน์จากการสร้างข้อมูลเพื่อฝึกฝนการสร้างคำบรรยายาย เเละ แบ่งส่วนความเสียหายอย่างอัตโนมัติ โดยใช้ โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม ซึ่งการพัฒนานี้เป็นการขยายความสามารถของแบบจำลองให้สามารถประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางมากขึ้นในภาคส่วนของยานยนต์ ทางผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลใหม่จาก CarDD ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ ในชุดข้อมูลนี้มีการติดป้ายกำกับความเสียหายบนรถยนต์ และผู้วิจัยได้นำข้อมูลชุดดังกล่าวมาเข้าสู่แบบจำลองเพื่อแยกส่วนของรถยนต์เป็นชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อจัดทำการติดป้ายกำกับคำอธิบายที่แม่นยำสำหรับแต่ละชิ้นส่วนและหมวดหมู่ความเสียหาย ผลลัพธ์เบื้องต้นจากเเบบจำลอง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ได้อยู่ในเกณฑ์พอใช้ ด้วยผลลัพธ์นี้ เเบบจำลองนี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะถูกพัฒนาต่อยอดในอนาคต การพัฒนาต่อยอดนี้ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งส่วนความเสียหายและสร้างคำบรรยายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อความหลากหลายของความเสียหายที่เกิดขึ้นบนพื้นผิวและส่วนต่างๆ ของรถยนต์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้กับยานยนต์หลากหลายรูปแบบและสภาพความเสียหายที่แตกต่างกันมากขึ้นในอนาคต
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
สารสกัดเปลือกมังคุด (Garcinia mangostana Linn.) โดยใช้น้ำร้อน (MPE) ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีศักยภาพในการต่อต้านแบคทีเรียในลูกปลากะพงขาว (Lates calcarifer) ที่เลี้ยงในน้ำจืดซึ่งติดเชื้อ Aeromonas hydrophila การศึกษาในหลอดทดลองพบว่า MPE มีความเข้มข้นต่ำสุดในการยับยั้ง (MIC) อยู่ที่ 25 ppm และความเข้มข้นต่ำสุดในการฆ่าเชื้อแบคทีเรีย (MBC) อยู่ที่ 25 ppm สำหรับ In vivo ลูกปลากะพงขาวจะถูกแช่ใน MPE ความเข้มข้นต่างๆ กันที่ 0 ppm (ควบคุม), 20 ppm, 40 ppm และ 60 ppm ตามลำดับ เป็นเวลา 7 วันด้วย A. hydrophila ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ากลุ่มที่ได้รับ MPE มีอัตราการรอดชีวิตสูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม พารามิเตอร์ทางโลหิตวิทยาแสดงให้เห็นว่ากลุ่มที่ได้รับ MPE มีระดับเม็ดเลือดแดง (RBC), เม็ดเลือดขาว (WBC) และความเข้มข้นของฮีโมโกลบิน (Hb) เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม นอกจากนี้ พารามิเตอร์คุณภาพน้ำไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ยกเว้นความเข้มข้นของแอมโมเนีย โดยที่ MPE ความเข้มข้นของแอมโมเนียที่ 60 ppm ถือเป็นระดับต่ำสุด ผลลัพธ์ทั้งหมดสามารถบ่งชี้ได้ว่า MPE สามารถปรับปรุงศักยภาพในการต่อต้านแบคทีเรียและศักยภาพในการเพาะเลี้ยงลูกปลากะพงได้