นวัตกรรมนี้ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการคิวในร้านอาหาร ทำให้ระบบเป็นระเบียบ ลดเวลารอคอย และรองรับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
หลายร้านอาหารเผชิญปัญหาในการจัดการลำดับคิวลูกค้า โดยเฉพาะเมื่อจำนวนเครื่องเพจเจอร์หรือระบบเข้าคิวไม่เพียงพอรองรับลูกค้าทั้งหมด อีกทั้งอุปกรณ์เหล่านี้ยังมีต้นทุนสูงและต้องใช้ทรัพยากรในการผลิตและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ด้วยเหตุนี้ ผู้พัฒนาจึงเล็งเห็นถึงโอกาสในการปรับปรุงระบบดังกล่าว และได้นำเสนอนวัตกรรมที่ช่วยให้ร้านอาหารลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการคิวได้อย่างคุ้มค่าและมีประสิทธิผลยิ่งขึ้น
คณะวิทยาศาสตร์
วาเนเดียมไดออกไซด์เป็นวัสดุเปลี่ยนเฟส โดยคุณสมบัติเฉพาะคือโครงสร้างผลึกจะเปลี่ยนแปลงเมื่อเพิ่มความร้อนจนถึงอุณหภูมิเปลี่ยนเฟสและโครงสร้างจะเปลี่ยนเฟสกลับเมื่อลดอุณหภูมิให้ต่ำกว่าอุณหภูมิเปลี่ยนเฟส หากเทียบกับวัสดุทั่วไปแล้วการเปลี่ยนเฟสจะส่งผลให้คุณสมบัติทางแสงเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก เราสามารถใช้คุณสมบัตินี้ในการออกแบบอุปกรณ์ฟิล์มบางเพื่อการใช้งานเป็นโหมดได้ ในงานวิจัยนี้ ผู้ทำได้เลือกอุปกรณ์ฟิล์มบางสองประเภทที่ทำจากวาเนเดียมไดออกไซด์ มาออกแบบเพื่อเพิ่มโครงสร้างสั่นพ้องแบบไม่สมมาตรขึ้นมาใหม่ โดยโครงสร้างถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของชั้นวาเนเดียมไดออกไซด์ที่อยู่ตรงกลาง และมีลักษณะลดการสะท้อนในโหมดการทำงานปกติ อภิปรายถึงช่องสั่นพ้อง, ปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อใช้วัสดุเปลี่ยนเฟส, ข้อดีและข้อจำกัดของวิธีการออกแบบใหม่นี้ด้วย
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การพัฒนาบอร์ดเกมเพื่อส่งเสริมทักษะการทำอาหาร โดยมีเมนูยอดฮิตและเป็นที่รู้จักกันดีอย่างเบอร์เกอร์ (Burger) ซึ่งเป็นการศึกษาและพัฒนาการเรียนรู้ไปพร้อมกับเกมกิจกรรมที่ได้ลงมือปฏิบัติ เพื่อให้ผู้เล่นได้รับความรู้ต่างๆ ของเบอร์เกอร์ ทั้งองค์ประกอบทางวัตถุดิบ วิธีการทำเบอรเกอร์ ไปจนถึงการลองทำธุรกิจร้านเบอร์เกอร์อย่างง่ายไปพร้อมกับความสนุกสนานของตัวบอร์ดเกม
คณะวิทยาศาสตร์
ในปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและกิจกรรมของมนุษย์ส่งผลให้แนวปะการังทั่วโลกเผชิญกับภาวะเสื่อมโทรมอย่างรวดเร็ว การตรวจสอบสุขภาพของปะการังจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการอนุรักษ์ระบบนิเวศทางทะเล โครงการนี้มุ่งเน้นการพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อจำแนกสุขภาพของปะการังออกเป็นสี่ประเภท ได้แก่ ปะการังแข็งแรง (Healthy), ปะการังฟอกขาว (Bleached), ปะการังซีด (Pale), และปะการังตาย (Dead) โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Learning) เป็นพื้นฐานในการฝึกสอนแบบจำแนกภาพ ในกระบวนการฝึกแบบจำลอง ได้มีการใช้เทคนิค Cross-Validation (k=5) เพื่อเพิ่มความแม่นยำ พร้อมทั้งบันทึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดหลังการฝึกผลลัพธ์ของโครงการนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการติดตามการเปลี่ยนแปลงของแนวปะการัง และช่วยนักวิทยาศาสตร์ทางทะเลวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนอนุรักษ์ระบบนิเวศทางทะเลในอนาคต