งานวิจัยนี้นำเสนอการออกแบบเครื่องมือระบบการนับยุง ยุงที่ถูกนับตายเพื่อไม่ให้วัดข้อมูลการนับซ้ำ ทันทีที่เครื่องนับแหล่งที่มาอินพุตตรวจจับยุงได้ สัญญาณทริกเกอร์เดี่ยวจะถูกส่งไปยังระบบ IOT เพื่อขัดจังหวะเซิร์ฟเวอร์ทันที จำนวนยุงจริงไม่ได้ส่งสัญญาณไปยัง IOT แต่เป็นเพียงสัญญาณรบกวนเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น เซิร์ฟเวอร์จะบันทึกจำนวนสัญญาณขัดจังหวะด้วยนาฬิกาแบบเรียลไทม์ จากนั้นข้อมูลขัดจังหวะจะได้รับการจัดการต่อไป เครื่องนับส่วนหน้าประกอบด้วยเครื่องสร้างไฟฟ้าแรงสูงที่มีค่าแรงดันไฟฟ้าและระยะห่างของอิเล็กโทรดที่เหมาะสมกับขนาดยุงที่ต้องการ สัญญาณพัลส์ทริกเกอร์ต่ำของยุงที่ถูกฆ่าด้วยไฟฟ้าแรงสูงจะถูกส่งไปยังชุดควบคุม ทันที สัญญาณการนับจำนวนยุงรบกวนจะถูกส่งไปยังการรวบรวมข้อมูลกระแสใหญ่บนระบบ IOT โดยเทคนิคการประทับเวลา สร้างผลการตรวจวัดตัวอย่างยุงตัวเป็นๆ จำนวน 10 ตัว ในกล่องพื้นที่จำกัดในการบิน โดยเครื่องนับแสดงว่าผลการนับถูกต้อง 100%
ประเทศไทยประสบกับปัญหาการแพร่ระบาดของโรคที่มียุงเป็นพาหะนำโรคมานาน เช่น ไข้มาราเลีย โรคไข้เลือดออก โรคเท้าช้าง เป็นต้น โรคไข้เลือดออกถูกพบขึ้นครั้งแรกในประเทศไทยในปี พ.ศ. 2492 ข้อมูลรายงานสถานการณ์โรคไข้เลือดออกตั้งแต่ปี พ.ศ. 2558 ถึงปี พ.ศ. 2563 พบว่ามีผู้ป่วยสูงสุดในปี 2562 ซึ่งพบผู้ป่วยสูงถึง 18,105 รายโดยภาครัฐไม่ได้นิ่งนอนใจเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้นและได้ทำการสนับสนุนนวัตกรรมที่จะเข้ามาช่วยจัดการกับปัญหาดังกล่าว
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ไส้อั่วจากพืชโดยใช้ขนุนอ่อนเป็นวัตถุดิบหลัก เพื่อเป็นทางเลือกแทนเนื้อสัตว์ โดยศึกษาการพัฒนาสูตร การเปลี่ยนแปลงทางเคมีกายภาพระหว่างการเก็บรักษาของผลิตภัณฑ์ ขนุนอ่อนมีคุณสมบัติเด่นด้านเส้นใยที่คล้ายเนื้อสัตว์และสามารถดูดซับกลิ่นและรสชาติของเครื่องเทศได้ดี ผลการศึกษาพบว่า ขนุนอ่อนที่ผ่านการต้มที่อุณหภูมิ 100 องศาเซลเซียส เป็นเวลา 30 นาที มีเส้นใยใกล้เคียงกับเนื้อไก่ปรุงสุกมากที่สุด นอกจากนี้ การศึกษาการเปลี่ยนแปลงระหว่างการเก็บรักษา ในอุณหภูมิที่แตกต่างกัน พบว่า สีและค่า Water Activity (Aw) มีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ในขณะที่ค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH) ลดลง และค่า Thiobarbituric Acid Reactive Substances (T-BARS) เพิ่มขึ้น ด้านเนื้อสัมผัส พบว่าค่าความเหนียวเพิ่มขึ้นและค่าความยืดหยุ่นลดลง เมื่อเปรียบเทียบกับสูตรควบคุม ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าขนุนอ่อนเป็นวัตถุดิบที่เหมาะสมสำหรับการผลิตไส้อั่วจากพืช และสามารถใช้เป็นทางเลือกทดแทนผลิตภัณฑ์เนื้อสัตว์แปรรูปได้
คณะวิทยาศาสตร์
จากการเข้ามาถึงของนวัตกรรมทางมัลติมีเดียอย่างเกมทำให้การเข้าถึงสื่อไม่เหมือนเดิม สร้างความแปลกใหม่ให้กับการเสพสื่อ โดยโอเวอร์สเตียร์เป็นโครงงานที่ใช้ประโยจน์จากสื่อประเภทเกมเพื่อทำให้ผู้ใช้สามารถสัมผัสประสบการณ์การขับรถคล้ายกับการขับรถบนสนามแข่ง