โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาศักยภาพการใช้พลังงานในอนาคต Net Zero ของกรุงเทพครั้งใหม่ โดยมีเป้าหมายที่จะตอบข้อบกพร่องของโครงสร้างเมืองในปัจจุบัน ซึ่งยังคงไม่มีประสิทธิภาพและก่อมลพิษอย่างมาก ในทางกลับกันโครงการนี้สามารถผลิตพลังงานและส่งพลังงานส่วนเกินกลับคืนสู่เมืองและชุมชนโดยรอบ
โครงการนี้เริ่มต้นจากความสนใจส่วนตัวในด้านสิ่งแวดล้อมและ Green Design โดยณปัจจุบันโลกกำลังเผชิญกับวิกฤตสภาพภูมิอากาศ ซึ่งตอนนี้อุณหภูมิโลกได้เพิ่มสูงขึ้นถึงระดับ 1.5°C และกำลังเข้าใกล้ขีดจำกัด 2°C เพื่อรับมือกับสถานการณ์นี้องค์กร United Nations ได้กำหนดเป้าหมายใว้ในปี 2015 ในการบรรลุ Carbon Net Zero ภายในปี 2050 โครงการนี้ทำขึ้นเพื่อเป็นจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงในสถาปัตยกรรมสู่อนาคต
คณะวิทยาศาสตร์
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
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
ผู้วิจัยมีแนวคิดพัฒนากากชานอ้อยผสมโมลาสเพื่อใช้เป็นวัสดุรมควันเนื้อสัตว์ โดยเพิ่มกลิ่นและรสชาติที่เป็นเอกลักษณ์ ตอบโจทย์ธุรกิจอาหารและความต้องการของผู้บริโภค ทั้งยังช่วยเพิ่มมูลค่าให้วัสดุเหลือใช้จากโรงงานน้ำตาล ลดของเสีย และส่งเสริมการใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ปัญหาการขาดแคลนน้ำจืดเป็นวิกฤตระดับโลก เนื่องจากปริมาณน้ำจืดที่สามารถใช้ในการอุปโภคได้มีจำกัด ขณะที่ความต้องการใช้น้ำเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การแยกเกลือออกจากน้ำทะเลเป็นแนวทางสำคัญในการแก้ไขปัญหานี้ อย่างไรก็ตาม กระบวนการดังกล่าวต้องใช้พลังงานสูงและพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิล ส่งผลให้ต้นทุนสูงและกระทบต่อสิ่งแวดล้อม งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์หลักคือเพื่อศึกษาการใช้พลังงานความร้อนจากตัวเก็บพลังงานแสงอาทิตย์แบบท่อสุญญากาศในการผลิตน้ำจืด โดยใช้กระบวนการระเหยและควบแน่นเพื่อนำน้ำบริสุทธิ์ออกจากสารละลายปนเปื้อน การศึกษานี้มุ่งเน้นการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบโดยเปรียบเทียบปริมาณน้ำจืดที่ผลิตได้กับพลังงานที่ใช้ ผลลัพธ์ของงานวิจัยนี้อาจนำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตน้ำจืดที่มีความยั่งยืนและเหมาะสมสำหรับพื้นที่ที่มีทรัพยากรน้ำจืดจำกัด