ปลากระเบนตุ๊กตา (Brevitrygon heterura) เป็นปลากระเบนที่พบได้บ่อยในตลาดท้องถิ่น แต่เช่นเดียวกับปลากระเบนชนิดอื่นๆ ปลากระเบนตุ๊กตาก็เผชิญกับการคุกคามจากการประมงเกินขนาดและการทำลายแหล่งที่อยู่อาศัย ดังนั้น การระบุชนิดของปลาที่ถูกต้องจึงมีความสำคัญ เนื่องจากมาตรการอนุรักษ์อาจแตกต่างกันตามชนิดของปลา งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความแปรผันทางลักษณะภายนอกของ B. heterura ในอ่าวไทยโดยการศึกษาทางสัณฐานวิทยาและการวิเคราะห์พันธุกรรม ในระหว่างเดือนตุลาคม 2565 ถึงกุมภาพันธ์ 2566 ได้เก็บตัวอย่างจำนวน 49 ตัวอย่างจากท่าเรือที่จอดเรือ พบว่ามีสองกลุ่มที่แตกต่างกันตามลักษณะทางสัณฐานวิทยาโดยพิจารณาจาก 40 สัดส่วน ตัวอย่างจากจังหวัดจันทบุรี ระยอง ชลบุรี สมุทรสาคร นครศรีธรรมราช และสงขลา ซึ่งเรียกว่ากลุ่ม A มักมีความยาวปากยาวกว่าตัวอย่างจากจังหวัดประจวบคีรีขันธ์ ซึ่งเรียกว่ากลุ่ม B ตามลักษณะทางสัณฐานภายนอกที่ใช้ในการระบุชนิดของปลา มีสัดส่วนทางสัณฐานวิทยา สาม สัดส่วนที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B ลักษณะหลักที่อธิบายความแปรผันภายในชนิดระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B จะได้รับการอภิปรายเพิ่มเติม การศึกษารหัสพันธุกรรมดีเอ็นเอบาร์โค้ดจากชิ้นส่วนของยีน cytochrome c oxidase subunit I (COI) จากตัวอย่าง 41 ตัวอย่างจากกลุ่ม A และ 8 ตัวอย่างจากกลุ่ม B พบว่าเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างของลำดับรหัสพันธุกรรม (p-distance) ระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B อยู่ที่ 0.0-2.5 การศึกษานี้ช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับความแปรผันของรูปแบบและพันธุกรรมของ B. heterura ในอ่าวไทย
ปลากระเบนสกุล Brevitrygon เป็นกลุ่มปลากระเบนที่จัดอยู่ในชั้น (class) Chondrichthyes อันดับ Myliobatiformes จัดอยู่ในกลุ่มปลากระดูกอ่อน สามารถพบได้ ทั้งในน้ำจืด น้ำกร่อยและทะเล ลักษณะส่วนใหญ่ของปลาอันดับนี้ ครีบอกจะแผ่ออกทางด้านข้าง ลำตัวค่อนข้างแบนลงคล้ายกับจาน มีเหงือกจำนวน 5 คู่อยู่ล่างของลำตัวช่วงส่วนหัวบริเวณที่ต่อจากส่วนท้ายตาจะมีช่องสำหรับน้ำเข้า (spiracle) ในแต่ละวงศ์ (family) จะมีลักษณะเด่นที่แตกต่างกัน ปลากระเบนสกุล Brevitrygon จัดอยู่ ในวงศ์ Dasyatidea ซึ่งมีลักษณะเด่นอยู่ที่หางยาวคล้ายแส้ ปลากระเบนสกุลนี้จากการศึกษามีทั้งหมด 4 ชนิด (Last et al. 2016) จากการรวบรวมข้อมูลจากต่างประเทศพบว่า ปลากระเบนสกุล Brevitrygon สามารถเจอใน ประเทศไทย 2 ชนิด ได้แก่ ปลากระเบนตุ๊กตา (B. heterura) และกระบาง (B. imbricata) (Last et al. 2016) โดยปลากระบางสามารถพบที่ทะเลฝั่งอันดามันเท่านั้น ซึ่งแตกต่างกับปลากระเบน ตุ๊กตาที่จะพบได้ทั้งบริเวณฝั่งอ่าวไทยและฝั่งอันดามัน แต่จากการรวบรวมรายงานข้อมูลปลากระดูกอ่อน ที่พบในน่านน้ำไทยและน่านน้ำใกล้เคียงโดยมีการจัดลำดับทางอนุกรมวิธาน (ทัศพล และคณะ, 2562) ได้พบว่ามีการเจอปลา กระเบนที่มีลักษณะที่คล้ายคลึง (Look- alike species) กับปลากระบางอาศัยใน บริเวณอ่าวไทย จึงได้มีการเรียกชื่อปลากระเบนชนิดนี้ว่า B. cf. imbricate ดังนั้นจึงจ้าเป็นต้องมี การศึกษาเพื่อยืนยันชนิดของปลากระเบนสกุล Brevitrygon ที่พบในน่านน้ำไทย และเพื่อตรวจสอบและ เปรียบเทียบความแตกต่างของลักษณะทางอนุกรมวิธานจากสัณฐานวิทยาภายนอกของปลากระเบนสกุลนี้ จากการการสำรวจโดยกรมประมงตั้งแต่ปี พ.ศ. 2547 ไปจนถึง 2560 มีแนวโน้มที่มีการศึกษาและค้นพบ ปลากระดูกอ่อนชนิดใหม่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ (Krajangdara, 2017) ตรงกันข้ามกับการศึกษา ชนิดของปลากระดูกอ่อนที่คล้ายคลึงกันในประเทศไทย ซึ่งมีแนวโน้มลดลงและไม่ได้รับความนิยม ทำให้ข้อมูลทางวิชาการด้านอนุกรมวิธานยังมีไม่เพียงพอ รวมไปถึงปลากระเบนสกุล Brevitrygon ที่เป็นปลากระเบนที่พบจำนวนมากในประเทศไทย แต่ยังมีความไม่ชัดเจนและคล้ายคลึงกันของลักษณะภายนอก ในแต่ละชนิดของปลา กระเบนสกุลนี้ ซึ่งควรได้รับการตรวจสอบเพื่อยืนยันถึงสายพันธุ์ของปลากระเบน สกุลนี้เพื่อความถูกต้องของฐานข้อมูลในประเทศไทย การศึกษาในครั้งนี้จึงได้ทำการศึกษาการ อนุกรมวิธานทั้งลักษณะภายนอกและการวัดสัดส่วนในสัดส่วนต่าง ๆ ของปลากระเบนเพื่อเปรียบเทียบและหาความแตกต่างและนำเทคนิคทางชีวโมเลกุลมาศึกษาเพื่อตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของชนิดปลากระเบนในสกุลนี้ การศึกษาในครั้งนี้จึงมีความสำคัญสำหรับงานด้านการอนุกรมวิธานเพื่อใช้ในการจัดการทรัพยากรปลากระเบนที่ไม่ได้รับความสนใจเพื่อเป็นฐานข้อมูลในการอนุรักษ์และความหลากหลายของปลากระดูกอ่อน รวมไปถึงเพื่อยืนยันชนิดของปลากระเบนสกุล Brevitrygon ในประเทศไทย
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการทำนายราคาทองคำโดยใช้ตัวแปรเชิงปริมาณและ ข้อมูลข้อความจากข่าว งานวิจัยนี้ใช้ตัวแปรต้น 9 ตัว ได้แก่ ราคาน้ำ มันดิบเบรนท์ ราคาน้ำมันดิบ WTI ราคาโลหะเงิน ราคาแพลทินัม อัตราดอกเบี้ยนโยบายของธนาคารกลางสหรัฐ (FED) ดัชนีตลาดหุ้น ญี่ปุ่น นิกเคอิ 225 ดัชนีค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ดัชนี S&P 500และข้อมูลข่าวจากสำนักข่าวกรุงเทพธุรกิจ ข้อมูลข่าวสารที่เกี่ยวข้องจะ ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) และนำมาประยุกต์ใช้ร่วม กับแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเปรียบเทียบ 3 วิธี ได้แก่ Gradient Boosting, Machine Learning Models และ Regression Analysis จากนั้นทำการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ตัวชี้วัด 3 ตัว ได้แก่ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE), ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Error: MAE) และ สัมประสิทธิ์การกำหนด (Coefficient of Determination: R^2) งานวิจัยนี้คาดหวังว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นจะสามารถช่วยให้นักลงทุนและนักวิเคราะห์สามารถใช้ข้อมูลเชิงปริมาณและข่าวสารในการทำนายราคาทองคำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาสูตรและกระบวนการผลิตขนมขบเคี้ยวจากแป้งข้าวกล้องงอกและแป้งกล้วยน้ำว้าโดยใช้กระบวนการเอ็กซ์ทรูชัน ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าสามารถนำแป้งข้าวกล้องงอกและแป้งกล้วยน้ำว้ามาใช้เป็นวัตถุดิบหลักในการผลิตขนมขบเคี้ยวด้วยกระบวนการเอ็กซ์ทรูชันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยสัดส่วนของแป้งในสูตรและสภาวะการผลิต เช่น ความชื้นของวัตถุดิบ อุณหภูมิของบาร์เรล และความเร็วของสกรู ส่งผลต่อคุณค่าทางโภชนาการ ปริมาณสารออกฤทธิ์ทางชีวภาพ และฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระของผลิตภัณฑ์อย่างมีนัยสำคัญ
คณะวิทยาศาสตร์
การผลิตน้ำตาลจากอ้อยเป็นกระบวนการที่มีความซับซ้อนและต้องการการควบคุมที่แม่นยำ หนึ่งในปัญหาสำคัญคือการสูญเสียน้ำตาล ซึ่งอาจเกิดจากหลายปัจจัย โดยเฉพาะ “การเผาอ้อย” ก่อนนำเข้าหีบ ที่ลดคุณภาพอ้อยและประสิทธิภาพการสกัดน้ำตาล รวมถึง ประสิทธิภาพเครื่องจักรและคุณสมบัติของอ้อย ที่ส่งผลต่อปริมาณน้ำตาลที่ได้ งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการสูญเสียน้ำตาลในกระบวนการผลิตน้ำตาลจากอ้อย โดยใช้ข้อมูลเชิงปริมาณจากโรงงานน้ำตาล ครอบคลุม 9 ตัวแปร ได้แก่ ประสิทธิภาพเครื่องจักร (Mechanical efficiency), จำนวนชั่วโมงหยุดเครื่องจักรในหนึ่งวัน (Stoppage), จำนวนชั่วโมงหยุดรออ้อยในหนึ่งวัน (Due to Cane), ปริมาณทรายในน้ำอ้อย (Sand), ประสิทธิภาพการหีบสกัดอ้อย (Pol Extraction), ประสิทธิภาพเวลาการทำงานโดยรวม (Overall Time), ค่าความบริสุทธิ์ของน้ำอ้อย (Purity), ค่าปริมาณน้ำตาลในอ้อย (C.C.S.), และปริมาณอ้อยไฟไหม้ (Burn Cane) โดยจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าสหสัมพันธ์ (Correlation) เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และแบบจำลองการถดถอย (Regression Model) เพื่อพยากรณ์การสูญเสียน้ำตาล ผลการวิจัยพบว่า ประสิทธิภาพเครื่องจักร, ค่าปริมาณน้ำตาลในอ้อย และปริมาณทรายหรือสิ่งปนเปื้อนในน้ำอ้อย มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการสูญเสียน้ำตาล โดยประสิทธิภาพเครื่องจักร มีความสัมพันธ์โดยตรงกับปริมาณอ้อยเข้าหีบ ซึ่งช่วยเพิ่มผลผลิตน้ำตาล ขณะที่ อ้อยไฟไหม้หรืออ้อยที่ถูกเผาก่อนการเก็บเกี่ยว ส่งผลให้การสกัดน้ำตาลลดลงและกระทบต่อคุณภาพน้ำตาล ดังนั้น การลดการสูญเสียน้ำตาลในกระบวนการผลิตสามารถทำได้โดย การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องจักร, ลดสิ่งปนเปื้อนในน้ำอ้อย และจัดการอ้อยไฟไหม้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตน้ำตาลให้สูงขึ้นได้ในอนาคต