ข้าวเป็นพืชที่อ่อนแอต่อดินเค็ม วัตถุประสงค์ของการศึกษาในครั้งนี้คือ เพื่อศึกษาผลของความเค็มในระยะออกดอกที่มีต่อลักษณะทางสรีรวิทยา และการให้ผลผลิตของข้าวพื้นเมือง วางแผนการทดลองแบบ 4*10 Factorial in RCBD จำนวน 4 ซ้ำ ปัจจัย A คือ ระดับความเค็ม 4 ระดับได้แก่ control , 6, 12 และ 16 dS/m ปัจจัย B คือพันธุ์ข้าวจำนวน 10 สายพันธุ์ เก็บข้อมูลลักษณะทางสรีรวิทยาแลผลผลิต ผลการศึกษาพบว่า ระดับความเค็มที่เพิ่มขึ้นจะส่งผลให้ผลผลิตข้าวลดลง โดยผลผลิตจะลดลงมากที่สุดเมื่อข้าวได้รับเกลือที่ระดับ 16 dS/m นอกจากนี้พบว่า สายพันธุ์ข้าวมีการให้ผลผลิตที่แตกต่าง ในการศึกษาครั้งนี้พบว่า ข้าวพันธุ์หอมใหญ่มีอัตราการลดลงของผลผลิตต่ำที่สุดเมื่อปลูกในระดับความเค็ที่ 16 dS/m และไม่แตกต่างกับพันธุ์ทนเค็มมาตรฐาน
การผลิตข้าวในประเทศไทยยังคงประสบปัญหาเกี่ยวกับสภาพพื้นที่ปลูกข้าวที่ไม่เหมาะสมต่อการเจริญเติบโต ซึ่งทำให้ผลผลิตของข้าวลดลง เช่น ปัญหาดินเค็ม โดยดินเค็มคือดินที่มีปริมาณเกลือที่ละลายน้ำได้ดีอยู่ในสารละลายดินสูงมากจนมีผลกระทบต่อการเจริญเติบโตและการสร้างผลผลิตของพืช อีกทั้งในปัจจุบัน สภาวะโลกร้อนมีความรุนแรงมากขึ้น และมีผลต่อเนื่องทำให้ความเครียดจากความเค็มมีความรุนแรงมากขึ้นด้วย การใช้ข้าวสายพันธุ์ที่มีความทนเค็มเป็นอีกวิธีที่จะช่วยแก้ปัญหาได้อย่างยั่งยืน ดังนั้นในการศึกษาครั้งนี้จึงสนใจศึกษาความเครียดเค็มในระยะออกดอกของข้าวที่ต่อเนื่องไปจนถึงระยะเก็บเกี่ยว โดยทำการศึกษาในพันธุ์ข้าวพื้นเมือง 6 พันธุ์ที่ผ่านการคัดเลือกแล้วว่าทนต่อความเค็มในระยะกล้าเปรียบเทียบกับข้าวพันธุ์ทนเค็มมาตรฐาน Pokkali และพันธุ์การค้า KDML105 ซึ่งผลจากการวิจัยที่ได้ในครั้งนี้สามารถนำไปเป็นข้อมูลพื้นฐานเพื่อใช้ในการปรับปรุงพันธุ์ข้าวให้มีความสามารถในการทนต่อสภาวะเครียดที่เกิดจากดินเค็ม และเป็นการคัดเลือกพันธุ์ข้าวที่มีศักยภาพในการทนเค็ม ตลอดจนส่งเสริมให้เกษตรกรปลูกในพื้นที่ที่กำลังประสบปัญหาจากสภาวะดินเค็มต่อไป
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ถังบรรจุก๊าซความดันสูงที่ผลิตจากวัสดุประกอบ ได้แก่ คาร์บอนไฟเบอร์ เรซิน และพลาสติก ถูกออกแบบสำหรับบรรจุก๊าซธรรมชาติอัด (CNG) หรือไฮโดรเจน ซึ่งถูกเรียกว่าถังความดันสูง แบบที่4 โดยในงานวิจัยนี้ได้ออกแบบให้รองรับการใช้งานที่ความดัน 250 บาร์ สำหรับการขนส่งก๊าซธรรมชาติอัด
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
โยเกิร์ตจากข้าวไม่ขัดสีที่ผสานเม็ดป็อบ Trio Probiotic และซีเรียลข้าวเพื่อสุขภาพ อุดมด้วยสารแอนโทไซยานินที่ช่วยชะลอการเสื่อมของร่างกาย พร้อมโปรไบโอติก 3 ชนิด ที่ส่งเสริมสมดุลลำไส้และระบบขับถ่ายให้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ ผลิตภัณฑ์นี้ยังเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ด้วยการนำกากข้าวจากกระบวนการผลิตมาพัฒนาเป็นซีเรียลเพื่อสุขภาพ อร่อยและมีประโยชน์ครบถ้วนในถ้วยเดียว
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