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
-
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ในปัจจุบัน ผู้บริโภคอาจเคยประสบเหตุการณ์ที่ไม่รู้ว่าจะเลือกผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิว, ผลิตภัณฑ์ที่ใช้นั้นไม่ให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ, ผลิตภัณฑ์นั้นไม่คุ้มค่ากับราคา, แพ้สารเคมีบางชนิดในผลิตภัณฑ์ หรือใช้ผลิตภัณฑ์หลายชิ้นแล้วมีส่วนผสมที่ไม่ควรใช้ร่วมกันนำไปสู่การระคายเคือง ด้วยเหตุผลนี้คณะผู้จัดทำจึงพัฒนาแอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อช่วยแก้ปัญหาดังกล่าว ทำให้ผู้บริโภคเข้าใจข้อมูลส่วนผสมในผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องและรู้ว่าควรใช้ผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิวโดยไม่ต้องอาศัยความรู้ด้านเคมีและได้ผลิตภัณฑ์ที่คุ้มค่ากับราคาที่สุด โครงงานได้มีการบูรณาการความรู้ด้าน Software เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อค้นหาและแนะนำผลิตภัณฑ์ดูแลผิวที่เหมาะสมให้กับผู้บริโภค โดยมีการเก็บรวบรวมข้อมููลของส่วนผสมที่สำคัญต่าง ๆ จากบทความและงานวิจัยที่เชื่อถือได้
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ในปัจจุบัน ความสนใจในสุขภาพและการบริโภคอาหารปลอดสารพิษได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอาหารที่สามารถผลิตได้เองในครัวเรือน เช่น เห็ดนางฟ้าภูฐาน ซึ่งมีคุณค่าทางโภชนาการสูงและเหมาะสำหรับการควบคุมน้ำหนัก อย่างไรก็ตาม การเพาะเห็ดในโรงเรือนขนาดเล็กมักประสบปัญหาสภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม เช่น อุณหภูมิและความชื้นที่ไม่เสถียร ส่งผลกระทบต่อการเจริญเติบโตและคุณภาพของเห็ด การพัฒนาระบบควบคุมอุณหภูมิและความชื้นอัตโนมัติจึงมีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว โดยใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิและความชื้นเพื่อปรับสภาพแวดล้อมให้เหมาะสมกับการเจริญเติบโตของเห็ดได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดความผิดพลาดจากการควบคุมด้วยมือ และส่งเสริมการผลิตอาหารที่ปลอดภัยในครัวเรือน นอกจากนี้ยังช่วยลดต้นทุนการผลิตและสนับสนุนแนวคิดการใช้ชีวิตที่ยั่งยืน การใช้เทคโนโลยีนี้จึงถือเป็นนวัตกรรมที่มีบทบาทสำคัญในการยกระดับการเพาะเห็ดให้มีคุณภาพและเพิ่มความยั่งยืนในการผลิตอาหาร
คณะวิทยาศาสตร์
ในยุคที่ข้อมูลรีวิวสินค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมีจำนวนมาก การสรุปความคิดเห็นให้เข้าใจง่ายและใช้งานได้จริงจึงเป็นสิ่งสำคัญ งานวิจัยนี้นำเสนอระบบวิเคราะห์รีวิวสินค้าด้วย Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ซึ่งเป็นเทคนิคใน Natural Language Processing (NLP) ที่สามารถแยกแยะแง่มุมสำคัญของรีวิว (เช่น การจัดส่ง คุณภาพสินค้า บรรจุภัณฑ์) และวิเคราะห์อารมณ์ (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ของแต่ละแง่มุม ระบบนี้ช่วยให้ผู้บริโภคและร้านค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงการนี้ได้พัฒนา AI สำหรับการวิเคราะห์ ABSA ภาษาไทย โดยใช้ WangchanBERTa ซึ่งฝึกบนข้อมูลภาษาไทย และเปรียบเทียบกับโมเดลต่างๆ เช่น TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, และ Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) เพื่อประเมินประสิทธิภาพในด้านความแม่นยำ ความเร็ว และการใช้ทรัพยากร นอกจากนี้ยังมีการแสดงผลผ่าน Dashboard Visualization เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจแนวโน้มของรีวิวได้อย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์ที่คาดหวังคือการพัฒนาเครื่องมือ AI ที่ใช้งานจริงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อสินค้าได้ง่ายขึ้น และช่วยร้านค้าในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ