การใช้เซนเซอร์ทางเคมีไฟฟ้าร่วมกับแสงเพื่อตรวจวัดสารเร่งเนื้อแดงที่มีชื่อว่า "ซาลบูทามอล(Salbutamol)" โดยอาศัยเทคนิคพอลิเมอร์ลอกแบบโมเลกุลในการตรวจวัดร่วมกับวัสดุนาโนคอมพอสิตคอปเปอร์ออกไซด์และกราฟิติกคาร์บอนไนไตรด์(CuO/g-C₃N₄ Nanocomposite) ในการเพิ่มประสิทธิภาพของเซนเซอร์
ความปลอดภัยทางด้านอาหารเป็นหนึ่งปัจจัยที่มีผลสำคัญต่อสุขภาพและการดำเนินชีวิตประจำวัน เนื่องมาจากปัญหาการปนเปื้อนของสารเคมีในอาหารซึ่งก่อให้เกิดปัญหาตามมา อาทิเช่น อาการเจ็บป่วยเล็กน้อย ผลข้างเคียงหรือโรคที่เกี่ยวกับทางเดินอาหาร ไปจนถึงทำให้เสียชีวิตได้ สารซาลบูทามอลเป็นสารที่หาซื้อได้ง่ายเนื่องจากเป็นยาที่ถูกใช้กับผู้ที่เป็นโรคหอบหืดหรือโรคที่เกี่ยวกับระบบหายใจเรื้อรัง โดยสารชนิดนี้ถูกใช้ในทางที่ผิด เช่น การโดปของนักกีฬาหรือเพื่อการเร่งเนื้อแดงในสัตว์ได้
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
หุ่นจำลองเด็กสำหรับใช้ฝึกการกู้ชีพ (CPR) ภายในตัวหุ่นมีกลไกหลอดลม กลไกคอ กลไกปอด กลไกการปั้มหัวใจ ผิวหนังเทียม และระบบเซนเซอร์ ทั้งหมดทำงานร่วมกันทำหน้าที่คล้ายเด็กจริง สามารถใช้ฝึกการปั้มหัวใจ และการผายปอดได้ โดยหุ่นได้รับการออกแบบและตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญการกู้ชีพ มีระบบประเมินความถูกต้องของการฝึกพร้อมแสดงผลในคอมพิวเตอร์สำหรับการตรวจสอบแบบทันที
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการสหกิจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิต Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) โดยการใช้แบบจำลองกระบวนการ AVEVA Pro/II และ แบบจำลอง Machine Learning เพื่อจำลองกระบวนการ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง AVEVA Pro/II สามารถทำนายผลลัพธ์ โดยมีความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วง 0–35% มีความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA สูงถึง 12% เกินเกณฑ์ 10% ที่บริษัทยอมรับได้ จึงได้พัฒนาแบบจำลอง Machine Learning โดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมแบบ Random Forest ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองมีความแม่นยำสูง มีค่า Mean Squared Error (MSE) มีค่า 8.48 และ 0.18 สำหรับข้อมูลกระบวนการ และ ข้อมูลห้องปฏิบัติการ และ R-squared มีค่า 0.98 และ 0.88 สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน และพบว่าสามารถทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำกว่าแบบจำลอง AVEVA Pro/II ในทุกๆ ตัวแปร สามารถลดความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA เหลือเพียง 4.75 และ 1.35% สำหรับอัตราการผลิต 180 และ 220 ตันต่อวันตามลำดับ จึงได้นำแบบจำลองมาทำการ Optimization ตัวแปรกระบวนการ พบว่าสามารถให้ข้อแนะนำในการปรับค่าตัวแปรต่างๆ ได้ โดยสามารถเพิ่มผลผลิตไฮโดรเจนได้ 7.8 ตันต่อวัน และสร้างผลกำไรเพิ่มขึ้น 850,966.23 บาทต่อปี
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การพัฒนาสวนทุเรียนให้มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องอาศัยการบูรณาการองค์ความรู้ เทคโนโลยี และนวัตกรรมจากทั้งภาคเกษตรกรและนักวิชาการ เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมและความต้องการของตลาด Durian Web-based Learning Hub เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่พัฒนาขึ้นเพื่อเป็นศูนย์กลางในการถ่ายทอดองค์ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญและเป็นพื้นที่แลกเปลี่ยนประสบการณ์ระหว่างเกษตรกร โดยผู้ใช้สามารถเข้าถึงแหล่งความรู้ได้อย่างสะดวกและต่อเนื่อง แพลตฟอร์มนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการนวัตกรรมการบริหารจัดการข้อมูลการผลิตและการตลาดเพื่อยกระดับคุณภาพผลผลิตทุเรียนเข้าสู่ตลาดพรีเมี่ยม ภายใต้การสนับสนุนของหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนาระดับพื้นที่ (บพท.)