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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อพัฒนาสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส ที่มีประสิทธิภาพเพื่อพัฒนาความสามารถของทักษะการออกเสียงภาษาอังกฤษและทักษะการสื่อสารของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 4 2) เพื่อประเมินทักษะการออกเสียงภาษาอังกฤษโดยสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส และ 3) เพื่อประเมินทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษโดยสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส ของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 4 กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัย คือ นักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 4 ภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2567 จำนวน 2 ห้องเรียน ห้องละ 60 คน รวมนักเรียนทั้งสิ้น 120 คน ได้มาโดยการสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม (Cluster Random Sampling) โดยแบ่งเป็นกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วย ชุดสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส แบบประเมินคุณภาพสื่อ แบบทดสอบทักษะการอ่านออกเสียง และแบบประเมินทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษก่อนเรียนและหลังเรียน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล คือค่าเฉลี่ย (x ̅) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S) การทดสอบค่าที (t-test for Independence Samples) และการเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยคะแนนประเมินระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม โดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนพหุคูณแบบทางเดียว (Multivariate Analysis of Variance: One-Way MANOVA) ผลการวิจัยพบว่า ค่าเฉลี่ยของคุณภาพของชุดสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส ในภาพรวมมีคุณภาพอยู่ในระดับ มากที่สุด (x ̅ = 4.85, S.D. = 0.17) เมื่อพิจารณาแต่ละ ด้านของรายการประเมินพบว่า ในด้านด้านเนื้อหามีคุณภาพอยู่ในดีระดับ มากที่สุด (x ̅ = 4.44, S.D. = 0.29) ในด้านเทคนิคการผลิตสื่อมีคุณภาพอยู่ในดีระดับ มากที่สุด (x ̅ = 4.65, S.D. = 0.29) และการเปรียบเทียบคะแนนเฉลี่ยของความสามารถของทักษะการออกเสียงภาษาอังกฤษ และทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษระหว่างผู้เรียนโดยใช้ชุดสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส ระหว่าง 2 กลุ่ม พบว่า กลุ่มการเรียนรู้โดยใช้ชุดสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์สให้ค่าเฉลี่ยความสามารถของทักษะการออกเสียงภาษาอังกฤษสูงกว่ากลุ่มการเรียนรู้แบบปกติ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ F (1, 89) = 3261.422, p = 0.001, Partial η2 = 0.98 และกลุ่มการเรียนรู้โดยใช้ชุดสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์สให้ค่าเฉลี่ยทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษสูงกว่ากลุ่มการเรียนรู้แบบปกติ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ F (1, 89) = 4239.365, p = 0.001, Partial η2 = 0.98 ซึ่งสอดคล้องกับสมมติฐานของงานวิจัยที่ตั้งไว้ “ทักษะของทักษะการออกเสียงภาษาอังกฤษและทักษะการสื่อสารของนักเรียนประถมศึกษาปีที่ 4 โดยสื่อความจริงเสริมร่วมกับเมตาเวิร์ส หลังเรียนสูงกว่าก่อนเรียน
คณะวิทยาศาสตร์
ฟิล์มอนุภาคนาโนโลหะฝังบนเซลลูโลสนาโนคริสตัล ถูกเตรียมโดยการหล่อแบบจากสารละลาย (Solution casting) เพื่อใช้เป็นฟิล์มเคลือบผลไม้ที่รับประทานแบบไม่ปอกเปลือก ที่มีฤทธิ์ในการต้านเชื้อรา และแบคทีเรีย อนุภาคนาโนโลหะฝังบนเซลลูโลสนาโนคริสตัลถูกสังเคราะห์ด้วยคลื่นอัลตราโซนิก (Ultrasonic waves) วัสดุถูกนำมาศึกษาคุณลักษณะทางเคมี และทางกายภาพโดยการใช้เทคนิค Transmission electron microscope (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray diffraction analysis (XRD), Fourier transform infrared spectrometer (FT-IR), Zeta potential analyzer และ UV-visible spectrophotometer เป็นต้น ฟิล์มอนุภาคนาโนโลหะฝังบนเซลลูโลสนาโนคริสตัลที่เตรียมได้ มีความสามารถในการต้านเชื้อรา และเชื้อแบคทีเรียได้ ดังนั้นจึงสามารถนำฟิล์มไปห่อผลไม้เพื่อยับยั้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ ซึ่งช่วยยืดอายุการเก็บรักษาผลไม้ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อีกด้วย