นิยมไทย ขอนำเสนอรองเท้าเพื่อสุขภาพลวดลายไทยกับแนวคิดเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการพัฒนานวัตกรรมให้มีความยั่งยืน ร่วมสมัยแก่คนในท้องถิ่น ตัวรองเท้ามาพร้อมวัสดุธรรมชาติที่ช่วยบรรเทาอาการปวดเมื่อย และผสานเทคโนโลยีด้านความปลอดภัย อาทิเช่น การระบุพิกัดผ่านแอพพลิเคชั่นและสามารถจับชีพจรได้ ตอบโจทย์ให้กับการท่องเที่ยวและการดูแลสุขภาพที่สะดวกสบายในชีวิตประจำวัน
เนื่องจากปัจจัยผู้คนให้ความสนใจเรื่องสุขภาพมากขึ้นเเละรองเท้านับเป็นอีกหนึ่งเทรนด์สุขภาพที่กำลังได้รับความสนใจในยุคนี้ อีกทั้งผ้าไทยจัดเป็นศิลปะ ที่มีเอกลักษณ์เเละความสวยงาม คณะผู้จัดทำจึงมีเเนวคิดที่จะออกแบบลวดลายไทยให้เข้ากับยุคสมัยเเต่ยังคงความเป็นเป็นไทยและนำเทคโนโลยีมาผสมผสานเข้าด้วยกันให้เกิดนวัตกรรมรองเท้าเพื่อสุขภาพลายไทย
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
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยใช้วิธีช่วงเวลาที่ล่าช้ากว่ากัน แบ่งออกเป็น 3 ช่วงเวลา คือ ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 10 หน่วย ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 15 หน่วย และช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 20 หน่วย มาใช้เป็นตัวแปรอิสระ และใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีทั้งหมด 4 วิธี ได้แก่ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าสุ่ม วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน โดยการจำลองข้อมูลอนุกรมเวลาที่เป็นตัวแปรอิสระที่มีลักษณะหลากหลาย ได้แก่ ข้อมูลที่มีลักษณะการเดินแบบสุ่ม ข้อมูลที่มีลักษณะมีแนวโน้ม และข้อมูลที่มีลักษณะไม่เชิงเส้น ซึ่งมีขนาดตัวอย่าง 100, 300, 500 และ 700 วิธีดำเนินการวิจัยนี้ทำการแบ่งข้อมูลเป็นฝึกฝน 90% และข้อมูลทดสอบ 10% โดยใช้โปรแกรมอาร์ในการจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล โดยทำซ้ำเป็นจำนวน 1000 รอบ และทำการหาค่าเฉลี่ยของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย และค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ที่ต่ำที่สุดเพื่อแสดงว่าวิธีใดดีที่สุด ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลมีลักษณะการเดินแบบสุ่มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลมีลักษณะแนวโน้มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและข้อมูลมีลักษณะไม่เชิงเส้นวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และเมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูลจริง พบว่าข้อมูลค่าเงิน 1 ยูโร ต่อบาทวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลดัชนี S&P 500 ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่ม และข้อมูลดัชนี Bank of America Corp ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
จากปัญหามลพิษทางอากาศที่เกิดขึ้นจากฝุ่นละอองที่มีขนาดเท่ากับหรือเล็กกว่า 2.5 ไมครอน (PM2.5) นั้นนับว่าเป็นปัญหาสำคัญทั่วโลก ซึ่งนอกจากจะเกิดปัญหามลพิษขึ้นเฉพาะภายในประเทศต่างๆ แล้วยังเป็นปัญหามลพิษข้ามพรมแดน ส่งผลอันตรายต่ออวัยวะต่างๆในร่างกายและเป็นอันตรายต่อสุขภาพอย่างร้ายแรง การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาการใช้อิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากพืชและระบบฉีดพ่นฝอย เพื่อการลดปริมาณฝุ่น PM 2.5 โดยอาศัยหลักการมีคุณสมบัติเป็นประจุลบ และความสามารถในการละลายน้ำได้ จากการคัดเลือกอิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากพืชสมุนไพร 31 ชนิด และทดสอบพืชสมุนไพรประสิทธิภาพเบื้องต้นของอิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากพืชสมุนไพร ในการลดปริมาณฝุ่น PM2.5 ในรูปแบบการพ่นละอองฝอย นาน 1 ชั่วโมง ภายใต้ตู้ทดสอบ พบว่าอิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากมะกรูด ที่ความเข้มข้น 0.025% สามารถลดจำนวนอนุภาคของฝุ่น PM2.5 ที่มาจากท่อไอเสียรถยนต์ได้ดีที่สุด โดยพบค่า PM2.5 ที่วัดได้เป็นจำนวน 24.7 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ที่ 6 ชั่วโมง รองลงมาคือ มะกรูด ที่ความเข้มข้น 0.05% และ ยูคาลิปตัส ที่ความเข้มข้น 0.05% และ 0.025% พบค่า PM2.5 ที่วัดได้เป็นจำนวน 27.3 30.0 และ 95.3 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ตามลำดับ ขณะที่น้ำเปล่า (blank) และกลุ่มควบคุม (control) คือ น้ำเปล่าและ Carboxymethylcellulose (CMC) 0.2% ยังพบปริมาณฝุ่นถึง 126.4 และ 157.3 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ตามลำดับ อิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากมะกรูด ที่ความเข้มข้น 0.025% นี้มีประสิทธิภาพในการลดปริมาณฝุ่น PM2.5 ได้ดีที่สุด โดยตั้งแต่ชั่วโมงที่ 2 เป็นต้นไปมีการลดลงมากกว่ากลุ่มควบคุมประมาณ 3-6 เท่า จากการทดสอบระสิทธิภาพของอิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากมะกรูด ในรูปแบบการพ่นละอองฝอย ที่ความเข้มข้น 0.025% ณ สวนทวีวนารมย์ สวนบางแคภิรมย์ และสวนธนบุรีรมย์ มีปัจจัยหลายอย่างที่ส่งผลต่อการทดสอบในพื้นที่นั้นๆ ทำให้มีข้อมูลที่แตกต่างกันอยู่มาก โดยเฉพาะปัจจัยเรื่องของแรงลมรวมทั้ง ความชื้น และอุณหภูมิ ปริมาณฝุ่น PM 2.5 มีแนวโน้มค่อยๆ ลดปริมาณลงเมื่อเริ่มทำการพ่นละอองของอิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากพืช โดยทั่วไปแล้วปริมาณฝุ่นจากทั้ง 3 สวนสาธารณะเมื่อมีการใช้อิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจากมะกรูด PM 2.5 จะลดลงมากในหนึ่งชั่วโมงแรก คือ ลดลงเฉลี่ยถึง 21.8 (7.7-27.3) ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ขณะที่การใช้น้ำประปา มีการลดลงเฉลี่ยเพียง 6.4 (5.0-8.3) ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร เท่านั้น ในสภาพที่ลมสงบ (ความเร็วลม 10-20 กม./ชม.) อิมัลชันน้ำมันหอมระเหยสามารถลดฝุ่นจากระดับ 37.0-44.0 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ได้ถึงระดับ 13.5-16.5 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ภายใน 3 ชั่วโมง แต่หากฝุ่นพิษมีปริมาณสูง(ประมาณ 98.0-101.0 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร) จะลดลงถึงระดับ 23.0-26.5 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ภายใน 3 ชั่วโมง ขณะที่การใช้น้ำประปาสามารถลดฝุ่นได้เพียงเล็กน้อย คือพบระดับฝุ่น 31.0-40.5 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ภายใน 3 ชั่วโมง อย่างไรก็ตามในสภาพที่ลมแรงและแปรปรวน (ความเร็วลม 15-35 กม/ชม.) ประสิทธิภาพการลดฝุ่น PM 2.5 ของอิมัลชันน้ำมันหอมระเหยจะลดลงและมีค่าแปรปรวน แต่ก็ยังมีแนวโน้มที่ดีกว่าการใช้น้ำประปา