โครงงานเรื่อง คินเดอร์ฟอร์เรสต์ เกมสร้างสิ่งของและไขปริศนา ด้วยเทคโนโลยีวีอาร์ มีจุดประสงค์ในการจัดทำขึ้นเพื่อเป็นเกมส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ในการแก้ปัญหา และทักษะการประยุกต์ในระดับเบื้องต้น โดยนำเสนอในรูปแบบเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน เพื่อมุ่งเน้นให้ผู้เล่นได้มีส่วนร่วมทางร่างกายระหว่างการเล่นเกมพร้อมกับการส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และทักษะการประยุกต์ระดับเบื้องต้น ทางคณะผู้จัดทำได้เลือกใช้ อันเรียลเอนจิน 5.1 (Unreal Engine 5.1)และแว่นตาโลกเสมือนโอคูลัส เควส 2 (Oculus Quest 2) มาพัฒนาเกมในรูปแบบเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือนโดยภายในตัวเกมจะมีด่านที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และวิธีการในการผ่านด่านที่ต่างกันไป มีการจับเวลาในการทำภารกิจเพื่อผ่านด่าน ผู้เล่นจะขยับร่างกายเมื่อมีการเคลื่อนไหวภายในเกม อุปสรรคของผู้เล่นในแต่ละด่านจะทำให้ผู้เล่นต้องใช้การขยับร่างกายไปพร้อมกับการแก้ไขปัญหา เป็นต้น และเกมจะมีการแสดงผลลัพธ์การผ่านภารกิจในขั้นต่าง ๆ ทำให้ผู้เล่นได้รางวัลที่ต่างกันตามลำดับขั้น ซึ่งเมื่อผู้เล่นผ่านก็จะมีการแสดงผลลัพธ์ให้ผู้เล่นทราบอีกด้วย
บล็อกไม้ของเล่น เป็นของเล่นช่วงวัยเด็กของใครหลายคน ด้วยรูปทรงที่หลากหลาย สามารถนำมาเล่นได้หลายรูปแบบทั้งการต่อเป็นสิ่งก่อสร้าง หรือนำมาต่อเป็นรูปภาพ เป็นของเล่นที่ช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ให้กับผู้เล่น ซึ่งความคิดสร้างสรรค์ถือว่าเป็นทักษะที่สำคัญมากในปัจจุบัน ทั้งการคิดออกแบบ รวมถึงในเรื่องการคิดแก้ไขปัญหา หากมีความคิดที่สามารถทำได้หลายแบบ จะทำให้สามารถหาวิธีใหม่ ๆ ในการแก้ปัญหาได้ ทำให้การออกแบบเป็นหนึ่งในงานที่ใช้เวลาอย่างมากของใครหลายคน รวมถึงในบางครั้งเมื่อเกิดปัญหาขึ้นมา มักจะเป็นเรื่องยากที่จะหาวิธีการแก้ไข ด้วยปัญหาที่กล่าวมาทางผู้จัดทำได้เล็งเห็นถึงความสำคัญของความคิดสร้างสรรค์ รวมไปถึงแนวคิดที่น่าสนใจในของเล่น บล็อกไม้ ทางผู้จัดทำจึงได้นำมาเป็นแนวทางของเกม แต่บล็อกไม้ทั่วไปไม่สามารถดึงดูดกลุ่มผู้เล่นของผู้จัดทำมากพอ ผู้จัดทำจึงได้นำแนวทางของเกมร่วมกับการใช้เทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน (Virtual Reality: VR) ที่กำลังเป็นนิยม การนำเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน มาใช้จึงจะช่วยเพิ่มความสนใจของผู้เล่นได้ ทางผู้จัดทำจึงได้คิดออกมาเป็น เกม VR แนวสร้างสิ่งของและไขปริศนา ที่ผู้เล่นจะได้รับบทเป็นเด็กหนุ่มที่ทำของเล่นของหายเข้าไปในต่างมิติ ต้องเข้าไปตามหาของเล่น พร้อมกับพลังในการสร้างบล็อกไม้ซึ่งผู้เล่นจะได้รับประสบการณ์เหมือนการได้ต่อบล็อกไม้สมัยเด็ก แต่จะเป็นการต่อบล็อกที่เพิ่มความท้าทายด้วยอุปสรรคและปริศนาที่ซ่อนอยู่ในเกม ทำให้ผู้ที่เล่นนั้นจะได้ฝึกความคิดสร้างสรรค์ในการสร้างออกแบบสิ่งของ และการคิดนอกกรอบในการหาวิธีแก้ปริศนาที่พบ เพื่อจะผ่านด่านและนำของเล่นกลับมาให้ได้
คณะบริหารธุรกิจ
ในยุคดิจิทัล เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ (Smart City) และการบริหารจัดการธุรกิจ เทคโนโลยี AI Vision Analytics ได้รับความสนใจเป็นพิเศษในด้าน การควบคุมการเข้าถึงสถานที่ (Access Control System - ACS) และการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค (Consumer Behavior Analytics) งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการบูรณาการ AI Access Control และ AI Video Analytics เพื่อนำมาวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อ พฤติกรรมการยอมรับเทคโนโลยี (Technology Adoption Behavior) ของผู้ใช้ทั้งสองระบบ โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) เพื่อประเมินปัจจัยที่มีผลต่อความเต็มใจในการใช้งาน อาทิ ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology), ความง่ายในการใช้งาน (Effort Expectancy), อิทธิพลทางสังคม (Social Influence), และความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ (Performance Expectancy) งานวิจัยนี้ยังมีการทดสอบระบบ Access Control และ AI Vision Analytics ในบริบทจริง โดยติดตั้งระบบในงาน KMITL EXPO เพื่อเก็บข้อมูลการใช้ระบบ การนำ AI Vision มาใช้ในการบริหารธุรกิจและความปลอดภัย ผลการศึกษาจะช่วยให้ธุรกิจและหน่วยงานต่างๆ สามารถปรับกลยุทธ์ในการใช้ AI Vision Analytics เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานทั้งในด้าน ความปลอดภัยและการตลาดดิจิทัล
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
การตรวจจับอารมณ์ผ่านการแสดงออกทางใบหน้า (Facial Expression Recognition, FER) ได้รับความสนใจอย่างมากในหลายสาขา เช่น การดูแลสุขภาพ การให้บริการลูกค้า และการวิเคราะห์พฤติกรรม อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงอยู่ที่การพัฒนาระบบที่มีความทนทานและสามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมรวมถึงสถานการณ์ที่หลากหลายได้ ผู้วิจัยได้นำเสนอการใช้เทคนิค Ensemble Learning เพื่อรวมผลลัพธ์จากโมเดลหลายตัวที่ถูกฝึกในเงื่อนไขเฉพาะ ทำให้ระบบไม่ลืมข้อมูลเก่า และยังสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเทคนิคนี้มีข้อได้เปรียบในด้านเวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการเทรน เนื่องจากช่วยลดความจำเป็นในการสร้างโมเดลใหม่ทั้งหมดเมื่อมีสภาพแวดล้อมใหม่ เพียงเพิ่มโมเดลเฉพาะทางใหม่ในระบบ Ensemble ซึ่งใช้ทรัพยากรน้อยกว่าแทน ในงานวิจัยนี้ Ensemble Learning ถูกแบ่งออกเป็นสองแนวทางหลัก คือ การเฉลี่ยผลลัพธ์จากโมเดลเฉพาะทางที่ถูกฝึกภายใต้สถานการณ์เฉพาะ (Averaging Ensemble) และการใช้เทคนิค Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเป็นการผสมผสานโมเดลหลายตัวที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์ต่าง ๆ ไว้ด้วยกัน ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า การใช้ Mixture of Experts (MoE) มีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ในการจำแนกอารมณ์ในทุกสถานการณ์ โดยระบบ MoE สามารถเพิ่มความแม่นยำเฉลี่ยได้ถึง 84.41% บนชุดข้อมูล CK+, 54.20% บน Oulu-CASIA และ 61.66% บน RAVDESS ซึ่งสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ที่มีความแม่นยำเฉลี่ยที่ 71.64%, 44.99% และ 57.60% ตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า MoE สามารถเลือกโมเดลที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์เฉพาะได้อย่างแม่นยำ และยังช่วยเพิ่มความสามารถในการรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนกว่า
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการห่อหุ้มร่วม (Co-encapsulation) ของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นภายในลิโปโซม เพื่อเพิ่มเสถียรภาพและประสิทธิภาพการกักเก็บของสารสำคัญ รวมถึงศึกษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระและการปลดปล่อยในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร โดยทำการเตรียมลิโปโซมด้วยวิธี High-Speed Homogenization Method และวิเคราะห์คุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ขนาดอนุภาค ศักย์ไฟฟ้า การกักเก็บสารสำคัญ และฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระผ่าน DPPH, ABTS และ FRAP assay ผลการศึกษาพบว่าการห่อหุ้มร่วมสามารถเพิ่มความเสถียรของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการห่อหุ้มเดี่ยว โดยมีค่าประสิทธิภาพการกักเก็บสูง และสามารถรักษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระได้ดี นอกจากนี้ ลิโปโซมที่เตรียมขึ้นยังแสดงประสิทธิภาพการปลดปล่อยที่เหมาะสมในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคนิค Co-encapsulation ในการเพิ่มประสิทธิภาพของสารอาหารเชิงหน้าที่ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและผลิตภัณฑ์เสริมสุขภาพได้