แผงโซลาร์เซลล์ที่ใช้กันในครัวเรือน ในปัจจุบันยังขาดระบบตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด งานวิจัยนี้มีเป้าหมายในการออกแบบระบบตรวจสอบผ่านเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) และ Machine Learning มาใช้ในการคาดการณ์กระแส และแรงดันไฟฟ้าที่ผลิตโดยแผงโซลาร์เซลล์ การศึกษาทดลองพบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการสะสมของฝุ่นกับกระแสไฟฟ้าที่แผงโซลาร์เซลล์สามารถผลิตได้ ระบบที่นำเสนอสามารถคาดการณ์เวลาที่เหมาะสมในการทำความสะอาด
ประเทศไทยนั้นเป็นประเทศในเขตร้อนที่เหมาะสมต่อการติดตั้งโซลาร์เซลล์เป็นอย่างมาก แต่เนื่องด้วยปริมาณฝุ่นเพิ่มขึ้นในทุกๆ ปี ซึ่งปริมาณฝุ่นนี้มีผลกระทบต่อแผงโซลาร์เซลล์ จึงมีแนวคิดในการพัฒนาระบบติดตามดูแลแผงสำหรับครัวเรือน ที่โดยส่วนใหญ่ไม่ได้มีการดูแลอย่างเหมาะสม
คณะวิทยาศาสตร์
มะเร็งยังคงเป็นอีกหนึ่งปัญหาด้านสุขภาพที่สำคัญระดับโลก โดยเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับสองของคนทั่วโลก ในปัจจุบันนอกเหนือจากการผ่าตัดรักษาโรคมะเร็งแล้ว ยังมีการรักษามะเร็งด้วยวิธีต่างๆ ได้แก่ การฉายรังสี และเคมีบำบัด อย่างไรก็ตามการรักษาด้วยวิธีดังกล่าวทำให้เกิดผลข้างเคียงที่รุนแรงต่อผู้ป่วยได้ เนื่องจากทั้งเซลล์มะเร็งและเซลล์ปกติต่างถูกกำจัดไปพร้อมกัน ดังนั้นจึงมีการใช้โมโนโคลนอลแอนติบอดีที่สามารถจับกับโมเลกุลที่มะเร็งใช้ยับยั้งภูมิคุ้มกันของร่างกาย (immune checkpoint molecule) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง TIGIT/PVR (T-cell immunoglobulin and ITIM domain/poliovirus receptor) ซึ่งเป็นโมเลกุลที่เป็นเป้าหมายในการการพัฒนายารักษามะเร็ง การใช้โมโนโคลนอลแอนติบอดีในการยับยั้ง TIGIT แม้จะมีประสิทธิภาพในการรักษาที่ดี แต่จากการทดลองในผู้ป่วยพบว่าสามารถเกิดผลข้างเคียงจากการใช้แอนติบอดีและไปขัดขวางการทำงานตามปกติของร่างกาย และแอนติบอดีมีต้นทุนในการผลิตที่สูง ดังนั้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ จึงมีการใช้สารประกอบขนาดเล็กแทน ซึ่งมีข้อดีในเรื่องของความสามารถในการดูดซึมเข้าสู่กระแสเลือดผ่านการรับประทานเข้าไปและคาดว่าสามารถจัดการเนื้องอกได้ดีกว่าโมโนโคลนอลแอนติบอดีเนื่องจากมีขนาดที่เล็กกว่า โดยในการทดลองนี้เราศึกษาตัวยาที่มีความสามารถในการจับกับ TIGIT โดยคัดกรองจากตัวยาที่ผ่านการอนุมัติจาก FDA (Food and Drug Administration) ผ่านวิธี virtual screening และ molecular docking ได้สารประกอบ 100 ตัว และนำมาคัดกรองต่อจนเหลือ 10 ตัว ซึ่งมีค่าความสามารถในการจับ TIGIT อยู่ในช่วง -9.152 to -7.643 kcal/mol จากนั้นสารประกอบเหล่านี้จะถูกประเมินคุณสมบัติทางเภสัชจลนศาสตร์โดยใช้การวิเคราะห์ ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, และ Toxicity) เพื่อแสดงให้เห็นว่าตัวยาแต่ละตัวมีคุณสมบัติที่เหมาะสมสำหรับการใช้เป็นยา สารประกอบที่ผ่านเกณฑ์จะถูกวิเคราะห์ต่อโดยคาดคะเนการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างและความเสถียรในการจับกับ TIGIT ผ่านการใช้ molecular dynamics (MD) เพื่อให้มั่นใจว่าโครงสร้างของโปรตีนจะไม่เปลี่ยนแปลงไป การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าการใช้วิธีการทางคอมพิวเตอร์และการนำยากลับมาใช้ใหม่ (Drug repurposing) สามารถเป็นแนวทางในการค้นหายาที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการพัฒนายารักษามะเร็งใหม่ได้รวดเร็วขึ้น
คณะบริหารธุรกิจ
โครงงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของ thesis ของนักศึกษาคณะบริหารธุรกิจ หลักสูตร นานาชาติ ในหัวข้อ Business Plan เกี่ยวกับ recycled fabric นำมาผลิตเป็น blazers และ trousers
คณะวิทยาศาสตร์
การดำเนินการวิจัยนี้จะเริ่มจากการทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเพื่อศึกษาเทคโนโลยีและวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันสำหรับการรู้จำท่าทางมือและการประยุกต์ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โดรน หุ่นยนต์ หรือการเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น จากนั้นจะทำการออกแบบและพัฒนาระบบการรู้จำท่าทางมือโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลภาพ โดยเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสมกับการควบคุมแบบเรียลไทม์ ระบบที่พัฒนาขึ้นจะถูกทดสอบและปรับปรุงโดยใช้สถานการณ์จำลองต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface) ที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม รวมถึงการทำวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงและพัฒนาระบบให้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง ในท้ายที่สุด ผลการวิจัยนี้จะนำไปสู่การพัฒนาต้นแบบระบบควบคุมด้วยการรู้จำท่าทางมือที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในอุตสาหกรรมและการบันเทิง อันจะนำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในอนาคต