KMITL Innovation Expo 2025 Logo

การออกแบบต้นแบบเมตาเวิร์สหอภาพยนตร์ (องค์การมหาชน) เพื่อสร้างประสบการณ์ดิจิทัลเสมือนจริง

รายละเอียด

งานวิจัยการออกแบบต้นแบบเมตาเวิร์สหอภาพยนตร์ (องค์การมหาชน) เป็นการศึกษารูปแบบการสร้างประสบการณ์เสมือนจริง (Immersive Experience) โดยมีวัตถุประสงค์ 3 ข้อคือ เพื่อ 1) ศึกษารูปแบบแนวคิดและเทคโนโลยีที่ใช้ในการสร้างประสบการณ์การรับรู้ดิจิทัลเสมือนจริง 2) สร้างสรรค์งานออกแบบประสบการณ์การรับรู้ดิจิทัลเสมือนจริงและนำเสนอบนโลกต้นแบบเมตาเวิร์สหอภาพยนตร์ ใช้การวิจัยเชิงปฏิบัติ 3) ประเมินผลการออกแบบและสรุปเป็นองค์ความรู้การออกแบบนิทรรศการเสมือนจริง โดยวิธีวิจัยเชิงคุณภาพ จัดให้มีการทดสอบตัวต้นแบบ พร้อมทั้งสัมภาษณ์แบบกลุ่ม สอบถามทัศนคติและประเมินความพึงพอใจ ผลการวิจัยพบว่า หลักการออกแบบต้นแบบเมตาเวิร์สหอภาพยนตร์นั้น ประกอบไปด้วย 1) การใช้แนวคิดการออกแบบสถาปัตยกรรม 2) แนวคิดการออกแบบนิทรรศการ 3) แนวคิดการออกแบบประสบการณ์ จากนั้นจึงเข้าสู่กระบวนการสร้างงานในโลกเสมือนจริง ประกอบไปด้วย 1) สร้างโมเดลโครงสร้าง3มิติ 2) สร้างการใช้งานปฏิสัมพันธ์ 3) การออกแบบนิทรรศการ 4) ดำเนินการทดสอบตัวต้นแบบ จากนั้นทดสอบพร้อมประเมินผล โดยมีขั้นตอนคือ 1) ทดสอบโดยผู้ทดสอบ 10 คน 2) สัมภาษณ์แบบกลุ่มทั้ง 4 ประเด็นคือ ประเด็นหมวดประสบการณ์โดยรวม ประเด็นหมวดหอภาพยนตร์เนื้อหาคุณค่า ประเด็นหมวดการออกแบบเมตาเวิร์ส และประเด็นหมวดส่งเสริมการเรียนรู้ในพิพิธภัณฑ์ ผลการประเมินการออกแบบหมวดที่หนึ่ง 1) หมวดประสบการณ์โดยรวม ได้รับประสบการณ์ที่ดี ร้อยละ 70 การใช้งานเสถียร ร้อยละ 50 อุปสรรคในการรับชมร้อยละ 90 เสียงบรรยายดังรบกวนร้อยละ 50 รับชมภาพยนตร์ติดขัดร้อยละ 40 มีความต้องการคำอธิบายการใช้งาน ร้อยละ 60 ต้องการสัญลักษณ์นำทางร้อยละ 70 หมวดที่สอง 2) หมวดหอภาพยนตร์ สามารถรับรู้และเข้าใจเนื้อหาร้อยละ 80 หมวดที่สาม 3) หมวดเมตาเวิร์ส ได้มีการสื่อสารพูดคุยปฏิสัมพันธ์ร้อยละ 70 หมวดที่สี่ 4) หมวดการส่งเสริมการเรียนรู้ในพิพิธภัณฑ์ เห็นว่าสามารถส่งเสริมให้เกิดการเรียนรู้ได้ร้อยละ 90 จากผลสรุปการประเมินการออกแบบต้นแบบเมตาเวิร์สหอภาพยนตร์เพื่อสร้างประสบการณ์ดิจิทัลเสมือนจริง พบว่าประสบการณ์ที่ผู้ทดสอบได้รับ อยู่ในเกณฑ์ดี คือร้อยละ 70 แต่ปัญหาที่พบจะอยู่ที่ระบบและอุปกรณ์ที่รองรับการทดสอบยังไม่เสถียรเนื่องจากความพร้อมของเทคโนโลยีในปัจจุบัน (2566) ส่วนอุปสรรคในการใช้งานประสบการณ์ปฏิสัมพันธ์ภายในจำเป็นต้องมีการทดสอบและปรับปรุงซ้ำหลายครั้ง ส่วนเรื่องของคุณค่าการสนับสนุนการเรียนรู้ถือว่าอยู่ในเกณฑ์ดี

วัตถุประสงค์

จากสถานการณ์โควิด 19 ที่ผ่านมา โลกได้เปลี่ยนไปหลายด้าน ทั้งด้านการดำรงชีวิต การทำงาน การเดินทาง การศึกษา และที่กระทบหนักคือการท่องเที่ยว จากเอกสารรายงานผลการดำเนินงานของหอภาพยนตร์ (องค์การมหาชน) (หอภาพยนตร์ (องค์การมหาชน), 2565ก) พบว่าการเข้าชมหอภาพยนตร์ลดลง กิจกรรมต่างๆมากมายที่มีแผนดำเนินงานถูกยกเลิก ผู้ชมทั้งไทยและต่างชาติ ไม่สามารถเข้ารับชมได้ จึงเกิดการเร่งพัฒนาช่องทางสื่อสาร หรือช่องทางอื่นๆ เพื่อให้คนสามารถเข้ามาใช้บริการหอภาพยนตร์ได้หลากหลายช่องทาง มีการจัดนิทรรศการออนไลน์ ร่วมกับ Google Thailand ใน Google Arts & Culture โดยมีผู้ใช้งาน มีผู้เข้าชมทั้งสิ้น 4,138 ครั้ง จาก 105 ประเทศทั่วโลก ซึ่งถือว่าเป็นสื่อใหม่ที่ทางหอภาพยนตร์ได้สร้างช่องทางสำหรับสนับสนุนการเรียนรู้เพื่มเติม และเพื่อเผยแพร่สิ่งที่หอภาพยนตร์อนุรักษ์ไว้ ตามวัตถุประสงค์หลักขององค์การ การสร้างช่องทางสื่อออนไลน์ทางเว็บไซต์ ถือเป็นการเผยแพร่ความรู้ ให้กับผู้ชม ที่ไม่มีโอกาสได้เข้ามาเยี่ยมชมหอภาพยนตร์ได้เป็นอย่างดี หากแต่ว่าช่องทางบนเว็บไซต์นั้น เป็นเพียงช่องทางการรับชม ที่ให้การรับรู้ของข้อมูลภาพนิ่ง,ภาพเคลื่อนไหว,เสียง เพียงด้านเดียว ยังขาดการมีปฏิสัมพันธ์การตอบสนองหรือโต้ตอบ หรือการสร้างประสบการณ์การรับรู้ใหม่ๆ ที่ดียิ่งขึ้นไปกว่าการรับชมในรูปแบบเดิม ซึ่งการพัฒนาการสนับสนุนการศึกษาความรู้จากหอภาพยนตร์ในรูปแบบที่เกิดจากการสร้างประสบการณ์การรับรู้แบบเสมือนจริง มีการเข้าถึงได้จากทุกสถานที่ทุกเวลา ไม่มีข้อจำกัดของระยะทาง ผู้คนสามารถเข้ามารับชมได้ตลอดผ่านทางประสบการณ์เสมือนจริง ย่อมเป็นผลดีต่อการพัฒนา เป็นการสร้างโอกาสการรับรู้และเรียนรู้แบบใหม่ๆ ให้กับผู้ชมที่ยังไม่มีโอกาสเดินทางมารับชม อีกทั้ง เพื่อพัฒนาจำนวนผู้ชมที่เข้ามาจากโลกออนไลน์ให้แพร่หลาย ให้มีการเข้าชมตามเป้าหมายขั้นสูงที่ตั้งไว้ในแบบประเมินองค์การมหาชน เช่น พ.ศ. 2565 ที่ตั้งเป้าหมายให้มีการเข้าชมนิทรรศการออนไลน์ที่เผยแพร่บน Google Art& Culture ไม่น้อยกว่า 8,000 ครั้ง หรือจำนวนที่มากขึ้นในปีต่อไป

นวัตกรรมอื่น ๆ

แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

คณะวิทยาศาสตร์

แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

เป็นการนำวัสดุ“กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท ที่สังเคราะห์จากวัสดุตั้งต้นกราฟีนออกไซด์ มาผลิตเป็นวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท โดยทำการผลิตได้จากเครื่องผลิต “ต้นแบบเครื่องผลิต รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ ควอนตัมดอท สำหรับอุตสาหกรรม” ที่พัฒนาขึ้นโดย สจล. มาพัฒนาต่อยอดเป็นนวัตกรรม "แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอท" สำหรับเชิงพานิชย์ เพื่อสนับสนุนในอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

การศึกษาการจำแนกดาวแปรแสงผ่านการวิเคราะห์กราฟแสงโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

คณะวิทยาศาสตร์

การศึกษาการจำแนกดาวแปรแสงผ่านการวิเคราะห์กราฟแสงโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีทางด้านอวกาศทำให้การสำรวจท้องฟ้าโดยใช้กล้องโทรทรรศน์ที่มีมุมมองกว้างขยายขอบเขตของข้อมูลใหม่ๆ สำหรับการวิจัยดาราศาสตร์โดเมนเวลามากยิ่งขึ้น ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองต่อข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำเพียงพอต่อปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น การจำแนกประเภทของข้อมูลซีรีส์เวลาอย่างกราฟแสงจึงเป็นความท้าทายอย่างมากในยุคที่ข้อมูลมีขนาดใหญ่ ในปัจจุบันการวิเคราะห์กราฟแสงจึงจำเป็นต้องใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ คัดกรองข้อมูลอันมหาศาลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกได้ 2 ประเภท คือ แบบตื้นและแบบลึก นักวิจัยหลายๆ ท่านได้นำเสนอวิธีการและการพัฒนาอัลกอริทึมหลากหลายรูปแบบสำหรับการจำแนกประเภทของกราฟแสง ซึ่งในงานนี้เราได้ทำการทดลองใช้ Support Vector Machine (SVM) และ XGBoost ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทแบบตื้น และ 1D-CNN และ Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเป็นอีกหนึ่งสาขาของการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นประเภทแบบลึก เพื่อใช้ในการจำแนกประเภทของดาวแปรแสง โดยข้อมูลที่ใช้ในการอบรบและทดสอบ คือ ข้อมูล Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III) เป็นข้อมูลของดาวแปรแสง โดยอยู่ในพื้นที่ Large Magellanic Cloud (LMC) ที่มีการแบ่งได้ 5 คลาสหลักส่วนใหญ่ (Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars และ Long-period variables) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละประเภทที่ใช้กับข้อมูลกราฟแสง อีกทั้งยังชี้ให้เห็นถึงความแม่นยำและค่าสถิติต่างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในทดลอง

การตรวจสอบรอยร้าวกำแพง โดยใช้ Image Processing Techniques

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การตรวจสอบรอยร้าวกำแพง โดยใช้ Image Processing Techniques

โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อ ตรวจจับและจำแนกประเภทของรอยร้าวบนผนัง โดยใช้ AI และการประมวลผลภาพ ผู้ใช้สามารถ อัปโหลดรูปภาพ และระบบจะ วิเคราะห์ประเภทและความรุนแรงของรอยร้าว โมเดลที่ใช้คือ ResNet-50 ซึ่งมีความแม่นยำ 70.59% การปรับแต่งข้อมูลและการเพิ่มข้อมูลช่วยให้การตรวจจับแม่นยำขึ้น เครื่องมือนี้ช่วย ป้องกันความเสียหายทางโครงสร้าง โดยให้คำแนะนำเบื้องต้นสำหรับการบำรุงรักษา