งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Deep Convolutional Neural Networks - CNNs) สำหรับการระบุเม็ดยาอย่างแม่นยำ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการพิสูจน์เอกลักษณ์เม็ดยาด้วยทรัพยากรมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลรูปภาพจำนวน 1,250 ภาพ จากยาสามัญประจำบ้าน 10 ชนิด นำมาทดสอบกับโมเดล YOLO ที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ผลการทดลองพบว่า การใช้แสงธรรมชาติให้ผลดีกว่าเมื่อทดสอบด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เมื่อเปรียบเทียบกับแสงจากกล่องสตูดิโอ นอกจากนี้ โมเดล YOLOv5-tiny แสดงความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับเม็ดยา ขณะที่โมเดล EfficientNet_b0 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในการจำแนกเม็ดยา แม้ว่าระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้นนี้จะให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่ยังมีข้อจำกัดในเรื่องชนิดของเม็ดยาและจำนวนภาพที่ใช้ในการศึกษา อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้มีศักยภาพในการส่งเสริมความปลอดภัยในการใช้ยาทั้งในระบบสาธารณสุขและผู้ป่วยนอก รวมถึงลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ยาผิดพลาด
The increasing complexity of pharmaceutical treatments requires precise pill identification to ensure patient safety. Traditional methods for pill reconciliation rely on human experts, which are time-consuming and prone to errors. Deep Convolutional Neural Networks (CNNs), particularly effective in image processing, offer a promising solution for automating and enhancing these processes.
คณะบริหารธุรกิจ
แบรนด์ JALA ได้ก่อตั้งธุรกิจเทียนหอมไขข้าวหอมมะลิขึ้นจากความต้องการแก้ปัญหาความเครียด ในชีวิตประจำวัน โดยใช้ศาสตร์ “สุคนธบำบัด (Aromatherapy)” ในการผ่อนคลายอารมณ์และบำบัดความเครียด เทียนหอมจากไขข้าวหอมมะลิถือเป็นนวัตกรรมที่โดดเด่น ด้วยคุณสมบัติที่เผาไหม้สะอาด ปลอดภัยต่อผู้ใช้และสิ่งแวดล้อมมากขึ้น อุดมด้วยวิตามินอีที่ช่วยบำรุงผิวและยังคงกลิ่นหอมที่เป็นเอกลักษณ์สร้างความผ่อนคลายได้อย่างแท้จริง JALA ตั้งเป้าหมายที่จะนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ผสมผสานความเป็นไทยกับดีไซน์แบบโมเดิร์น ทำให้เทียนหอมของแบรนด์นี้ไม่เพียงแต่เป็นสินค้าที่มีประโยชน์ในการบำบัด แต่ยังสะท้อนถึงวัฒนธรรมและเอกลักษณ์ความเป็นไทยที่ทันสมัย พร้อมทั้งตอบสนองต่อกลุ่มลูกค้าที่ใส่ใจสุขภาพและสิ่งแวดล้อม
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
แบบจำลองเชิงแนวคิด (conceptual model) ที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากศิลปะอาร์ตเดโค (Art Deco) โดยนำความหรูหรา ความสง่างาม ความสมดุล และการใช้สีดำตัดกับสีทองซึ่งเป็นเอกลักษณ์ของศิลปะอาร์ตเดโคมาสร้างสรรค์เป็นแบบจำลองเชิงแนวคิดที่มีลักษณะสมดุล มั่นคง สง่างาม ไล่ลำดับให้ดูมีความเคลื่อนไหว และใช้สีดำกับสีทองเพื่อแสดงถึงความหรูหราแบบอาร์ตเดโค
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการนี้นำหลักการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ และ Deep Learning มาจัดทำระบบตำรวจอัจฉริยะ (Smart Police) เพื่อวิเคราะห์อัตลักษณ์บุคคลและยานพาหนะที่ต้องสงสัยว่าเกี่ยวข้องกับการกระทำความผิดเพื่อใช้รักษาความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน โดยหลักการทำงานของระบบตำรวจอัจฉริยะ จะติดตั้งกล้อง CCTV ในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงในกการโจรกรรม เพื่อตรวจจับบุคคลที่มีอำพรางอาวุธ โดยวิเคราะห์จากภาพจากกล้อง CCTV ด้วยการประมวลผลภาพและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ในการเฝ้าระวังและตรวจจับสิ่งที่อยู่ในเหตุการณ์ เมื่อมีการโจรกรรมหรือเหตุการผิดปกติ ระบบจะแจ้งเตือนเหตุการณ์เข้ามาที่ศูนย์เฝ้าระวังภายในสถานีตำรวจ เพื่อให้ตำรวจไปตรวจสอบความผิดเบื้องต้น และไปพื้นที่เกิดเหตุได้ทันเหตุการณ์เพื่อดำเนินการป้องกันหรือระงับเหตุ ในกรณีที่มีการหลบหนี ระบบจะติดตามรถยนต์ หรือ รถมอเตอร์ไซด์ พร้อมระบุเส้นทางที่สามารถใช้ในการหลบหนีโดยใช้การติดตามจากลักษณะของยานพาหนะ และป้ายทะเบียนของยานพาหนะที่ก่อเหตุ เพื่อทำการติดตามและระงับเหตุได้ ดังนั้นระบบตำรวจอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นเป็นการร่วมมือของคณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, สำนักงานตำรวจภูธรภาค 2 มูลนิธิฉะเชิงเทราเพื่อการพัฒนา และสำนักงานเมืองอัจฉริยะจังหวัดฉะเชิงเทรา เพื่อป้องกันและป้องปรามการเกิดอาชญากรรม เพิ่มความปลอดภัยสาธารณะและความสงบเรียบร้อยให้แก่ประชาชนในพื้นที่จังหวัดฉะเชิงเทราซึ่งเป็นพื้นที่ในเขต EEC ซึ่งเป็นแหล่งเศรษฐกิจของประเทศ และเป็นแหล่งท่องเที่ยวใกล้กรุงเทพ และเป็นการสร้างเครือข่ายความร่วมมือทั้งภาครัฐ เอกชน และชุมชน ตลอดจนถ่ายทอดองค์ความรู้การใช้งานนวัตกรรมและการเขียนให้แก่ตำรวจและเจ้าหน้าที่ในการนำเทคโนโลยีไปใช้งานจริงและสามารถพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมได้ใช้เอง ซึ่งเป็นการพัฒนาแบบต่อเนื่องในระยะยาวเพื่อให้เกิดความยั่งยืนและนําข้อมูลไปใช้ประโยชน์ด้านการวางแผนการดำเนินการรักษาความปลอดภัยและแผนการท่องเที่ยวของจังหวัดฉะเชิงเทรา