ปัจจุบันแบตเตอรี่ลิเทียมถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และยานยนต์ไฟฟ้า ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพ (State of Health: SOH) ของแบตเตอรี่มีความสำคัญอย่างมาก เนื่องจากสามารถช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแบตเตอรี่ ตลอดจนพัฒนาเทคนิคการประมาณสถานะสุขภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความรวดเร็วในการประเมิน การทดลองได้ทำการเก็บข้อมูลการประจุและคายประจุของแบตเตอรี่ลิเทียมจำนวน 3 เซลล์ ภายใต้อุณหภูมิที่ควบคุม และใช้กระแสคงที่ในการชาร์จและคายประจุไฟฟ้า พร้อมทั้งบันทึกค่ากระแส แรงดัน และเวลา จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อหาค่าความจุของแบตเตอรี่ในแต่ละรอบการใช้งาน และใช้เป็นข้อมูลฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียม ผลลัพธ์ที่ได้ช่วยให้สามารถคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลจากโครงงานนี้สามารถนำไปพัฒนาระบบจัดการแบตเตอรี่ (Battery Management System) เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและยืดอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ ทั้งยังเป็นแนวทางในการนำเทคนิคปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในงานด้านพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ
เนื่องจากปัจจุบันมีการใช้งานแบตเตอรี่ลิเทียมในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โทรศัพท์มือถือ และยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแพร่หลาย การประเมินสถานะสุขภาพของแบตเตอรี่จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันการเสื่อมสภาพที่อาจนำไปสู่ปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพมีส่วนช่วยลดความเสี่ยงในการใช้งานแบตเตอรี่และเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานให้เกิดประโยชน์สูงสุด อีกทั้งการประเมินสถานะสุขภาพนี้ยังช่วยลดต้นทุนการเปลี่ยนแบตเตอรี่บ่อยครั้งที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งานที่ไม่ถูกต้อง ปัญหาของการเสื่อมสภาพของแบตเตอรี่เกิดขึ้นจากการใช้งานที่ต่อเนื่อง ทั้งการประจุไฟฟ้าและการคายประจุไฟฟ้า ซึ่งจะมีผลให้ความเสถียรของแบตเตอรี่ลดลงไปเรื่อยๆ การตรวจสอบสถานะสุขภาพแบตเตอรี่เป็นการแก้ปัญหาหนึ่ง แต่เทคนิคที่มีอยู่เดิมอาจใช้เวลานานหรือมีความแม่นยำที่ไม่เพียงพอ การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เข้ามาประยุกต์ใช้จึงเป็นทางเลือกใหม่ที่ช่วยให้การประเมินสถานะสุขภาพแม่นยำขึ้นและรวดเร็วขึ้น การพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการคาดการณ์จากข้อมูลการประจุไฟฟ้าและการคายประจุไฟฟ้าของแบตเตอรี่ช่วยให้เกิดโมเดลที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ในอนาคตได้
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการห่อหุ้มร่วม (Co-encapsulation) ของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นภายในลิโปโซม เพื่อเพิ่มเสถียรภาพและประสิทธิภาพการกักเก็บของสารสำคัญ รวมถึงศึกษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระและการปลดปล่อยในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร โดยทำการเตรียมลิโปโซมด้วยวิธี High-Speed Homogenization Method และวิเคราะห์คุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ขนาดอนุภาค ศักย์ไฟฟ้า การกักเก็บสารสำคัญ และฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระผ่าน DPPH, ABTS และ FRAP assay ผลการศึกษาพบว่าการห่อหุ้มร่วมสามารถเพิ่มความเสถียรของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการห่อหุ้มเดี่ยว โดยมีค่าประสิทธิภาพการกักเก็บสูง และสามารถรักษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระได้ดี นอกจากนี้ ลิโปโซมที่เตรียมขึ้นยังแสดงประสิทธิภาพการปลดปล่อยที่เหมาะสมในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคนิค Co-encapsulation ในการเพิ่มประสิทธิภาพของสารอาหารเชิงหน้าที่ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและผลิตภัณฑ์เสริมสุขภาพได้
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาระบบติดตามงานสำหรับสมาชิกในทีม โดยใช้ภาษา Python ในการดึงข้อมูลจากไฟล์ Excel และนำเข้าสู่ฐานข้อมูล SQL Server เพื่อจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ ระบบนี้มีฟังก์ชันการแจ้งเตือนสถานะงานผ่าน LINE และแสดงผลรายงานผ่าน Power BI เพื่อให้หัวหน้างานสามารถติดตามความคืบหน้าและประเมินผลงานของสมาชิกในทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ระบบยังช่วยส่งเสริมทักษะการบริหารจัดการงานและเวลาให้กับสมาชิกในทีมอีกด้วย
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
การรักษาผู้ป่วยมะเร็งในแผนกเคมีบำบัดของโรงพยาบาลมะเร็งชลบุรีมีขั้นตอนที่ยุ่งยากและไม่สะดวก เนื่องจากกระบวนการส่งผลตรวจเลือดผ่านแอปพลิเคชันไลน์ส่วนตัวของเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ทำให้การดำเนินงานขาดความคล่องตัว ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงพัฒนาโปรแกรมบริหารจัดการและติดตามผู้ป่วยมะเร็งในรูปแบบเว็บแอปพลิเคชัน (web-based application) และแอปพลิเคชันไลน์ LINE LIFF (LINE Front-end Framework) เพื่ออำนวยความสะดวกให้กับทั้งบุคลากรทางการแพทย์และผู้ป่วย ระบบเว็บแอปพลิเคชันออกแบบมาเพื่อใช้โดยบุคลากรทางการแพทย์ในการติดตาม นัดหมาย และเก็บข้อมูลผู้ป่วย ส่วนแอปพลิเคชันไลน์ ออกแบบสำหรับผู้ป่วยในการส่งผลตรวจเลือด ดูตารางนัดหมาย บันทึกอาการหลังรับยาเคมีบำบัด บันทึกค่าน้ำหนักของผู้ป่วยทุกสัปดาห์ และแชทบอทสำหรับให้คำปรึกษาแก่ผู้ป่วย ระบบนี้พัฒนาบนพื้นฐานของเทคโนโลยีไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลและสนับสนุนการวางแผนการรักษาอย่างอัตโนมัติ ส่งผลให้กระบวนการรักษาผู้ป่วยมะเร็งมีความรวดเร็ว ทันสมัย และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น