การศึกษานี้มุ่งเน้นการใช้ผงกระเบื้องเซรามิกเป็นวัสดุทดแทนซีเมนต์ในคอนกรีตในอัตราส่วนที่เหมาะสม โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาคุณสมบัติในการนำผงกระเบื้องมาทดแทนปริมาณซีเมนต์ และหาอัตราส่วนผสมที่เหมาะสมของผงกระเบื้องในซีเมนต์มอร์ตาร์ ที่สามารถให้สมบัติเทียบเท่าหรือดีกว่าซีเมนต์มอร์-ตาร์ปกติ ในการทดลองได้ดำเนินการโดยการเตรียมตัวอย่างซีเมนต์มอร์ตาร์ที่มีการทดแทนซีเมนต์ด้วยผงกระเบื้องเซรามิก 2 ประเภทที่เป็นขยะจากโรงงานผลิตกระเบื้องเซรามิก ได้แก่ ผงกระเบื้องร่องน้ำ และผงกระเบื้องขัด แบ่งส่วนการผสม 2 ส่วนคือ ส่วนที่ 1 ใช้สัดส่วนซีเมนต์ผสมผงกระเบื้อง ส่วนที่ 2 จะพิจารณาจากผลวิเคราะห์กำลังการรับแรงส่วนที่ 1 เพื่อพิจารณาในการเพิ่มหรือลดสัดส่วน และทำการทดสอบคุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ความถ่วงจำเพาะ ความข้นเหลวปกติ ระยะเวลาการก่อตัว กำลังรับแรงดึง และกำลังรับแรงอัด จากผลการศึกษาพบว่าการแทนที่ซีเมนต์ด้วยผงกระเบื้องขัด สามารถรับแรงดึงและแรงอัดได้มากที่สุดเทียบเท่ากับกำลังการรับแรงดึงและแรงอัดของซีเมนต์มอร์ตาร์ปกติ ดังนั้น การใช้ผงกระเบื้องเซรามิกสามารถเพิ่มความสามารถการรับแรงอัดได้ในสัดส่วนการแทนที่ และยังเป็นการช่วยลดการใช้ซีเมนต์ ซึ่งส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อมจากการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากกระบวนการผลิตซีเมนต์ อีกทั้งเป็นแนวทางในการใช้วัสดุเหลือใช้ในอุตสาหกรรมเซรามิกให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทั้งยังส่งเสริมความยั่งยืนในด้านอุตสาหกรรมก่อสร้าง
คอนกรีตเป็นวัสดุที่นิยมใช้ในด้านการก่อสร้างในประเทศไทย เนื่องจากมีข้อได้เปรียบที่หลากหลายเมื่อเทียบกับวัสดุอื่นๆ คือคอนกรีตมีคุณสมบัติเชิงกลที่ดี มีความคงทนสูง ไม่ติดไฟ สามารถหล่อขึ้นรูปร่างตามที่ต้องการได้ ตกแต่งผิวให้สวยงามได้ และที่สำคัญคือมีราคาไม่แพง โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับราคาเหล็กรูปพรรณ ซึ่งปูนซีเมนต์มีบทบาทสำคัญในฐานะสารยึดเกาะในคอนกรีตส่งผลให้คอนกรีตเกิดความแข็งแรง และมีความ สามารถด้านการรับน้ำหนักสูง เนื่องจากอุตสาหกรรมการก่อสร้างมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้เกิดความต้องการในด้านการผลิตปูนซีเมนต์เพิ่มมากขึ้นตามไปด้วย จึงทำให้การใช้หินรวมเพิ่มขึ้นโดยเฉพาะหินปูน เนื่องจากหินปูนมีความสำคัญในกระบวนการผลิตปูนซีเมนต์และเป็นทรัพยากรธรรมชาติที่ไม่สามารถทดแทนได้ การเก็บเกี่ยวทรัพยากรธรรมชาติอย่างต่อเนื่องอาจส่งผลให้เกิดการเสื่อมโทรมทางเศรษฐกิจอย่างถาวร เช่น การสูญเสียความหลากหลายทางชีวภาพ ภาวะโลกร้อน การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การทำลายระบบนิเวศ และการปนเปื้อนของฝุ่น อีกทั้งปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการใช้พลังงานและมลภาวะต่อสิ่งแวดล้อมที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในขั้น ตอนการผลิตปูนซีเมนต์ก่อให้เกิดมลพิษอย่างมากโดยเฉพาะมลพิษทางอากาศ ซึ่งการผลิตปูนซีเมนต์นั้นปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ประมาณ 0.8 ตัน และก๊าซเรือนกระจก 1 ตันต่อปูนซีเมนต์ 1 ตันสู่ชั้นบรรยากาศ ในอุตสาหกรรมกระเบื้องเซรามิกมีการพัฒนามาอย่างต่อเนื่อง ส่งผลทำให้กระเบื้องเซรามิกมีความต้องการในการผลิตกระเบื้องเพิ่มมากขึ้น ทำให้เกิดผงกระเบื้องจากกระบวนการการผลิตทั้งที่ตกค้างในร่องน้ำและการขัดตกแต่งหลังเผาเสร็จ ซึ่งเป็นของเศษขยะจากกระบวนการผลิตกระเบื้องเซรามิกเป็นจำนวนมาก ผงกระเบื้องเซรามิกนี้มีส่วนประกอบส่วนมากเป็น ซิลิกา (Silicon dioxide) และอะลูมินา (Aluminum oxide) ที่สามารถเกิดปฏิกิริยาปอซโซลาน (Pozzolanic reaction) ได้ดีกับแคลเซียมไฮดรอกไซด์ (Calcuim hydroxide) จากปฏิกิริยาไฮเดรชัน (Hydration reaction) ของปูนซีเมนต์ จึงได้มีแนวคิดที่จะนำผงกระเบื้องขัดมาทดแทนปริมาณซีเมนต์ในการผสมคอนกรีตในงานก่อสร้าง เพื่อก่อให้เกิดประโยชน์ด้านเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อม การศึกษานี้สามารถลดต้นทุนการผลิตซีเมนต์ และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์สู่บรรยากาศจากกระบวนการผลิตซีเมนต์พร้อมทั้งลดขยะในด้านอุตสาหกรรม โดยการนำเศษผงกระเบื้องที่เป็นของเสียจากโรงงานผลิตกระเบื้องเซรามิกกลับมาใช้ใหม่ในรูปแบบวัสดุทดแทนซีเมนต์
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาพริกพันธุ์การค้าของไทยให้ต้านทานต่อโรคแอนแทรกโนสและโรคไวรัสใบหงิกเหลือง เพื่อให้เกษตรได้ลดการใช้สารเคมีเพื่อป้องกันและกำจัดโรคและแมลง และเป็นการเพิ่มผลผลิตและลดต้นทุนให้แก่เกษตรกร โดยการพัฒนาพันธุ์พริกผ่านกระบวนการเรียนการสอนทั้งระดับปริญญาตรี โท และเอก ซึ่งถือได้ว่าเป็นการสร้างนักปรับปรุงพันธุ์รุ่นใหม่ ที่มีทั้งความรู้ด้านการปรับปรุงพันธุ์พืชโดยใช้วิธีมาตรฐานร่วมกับการใช้เทคโนโลยีชีวภาพ และงานวิจัยนี้ยังได้เผยแพร่สายพันธู์เพื่อให้เกษตรกร และบริษัทเมล็ดนำไปต่อยอดใช้ในเชิงพานิชย์ และช่วยเสริมความเข้มแข็งให้กับธุรกิจเมล็ดพันธุ์ของประเทศไทยได้
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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่าน ซึ่งเป็นภาวะที่พบได้ทั่วไปในทารกเนื่องจากระดับบิลิรูบินในเลือดที่สูงขึ้น มักต้องการการวินิจฉัยและการตรวจสอบอย่างรวดเร็วเพื่อป้องกันภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง โดยเฉพาะในทารกแรกเกิด วิธีการวินิจฉัยแบบดั้งเดิมสามารถใช้เวลานานและอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ งานวิจัยนี้เสนอแนวทางในการตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่านแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นสูงและอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายในพื้นที่สี RGB จะมีการสกัดและประมวลผลค่าพิกเซลผ่านการปรับค่าเกณฑ์ของ Otsu และการดำเนินการทางสัณฐานวิทยาเพื่อตรวจจับรูปแบบสีที่บ่งบอกถึงโรคดีซ่าน จากนั้นตัวจำแนกจะถูกฝึกฝนเพื่อแยกแยะระหว่างภาวะปกติและภาวะดีซ่าน นำเสนอนวัตกรรมเครื่องมือวินิจฉัยที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ การทำงานแบบเรียลไทม์ทำให้ระบบนี้เหมาะสำหรับสถานพยาบาล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาแก่บุคลากรทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย วิธีการที่เสนอนี้เป็นนวัตกรรมสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ โดยการรวมปัญญาประดิษฐ์และการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยและจัดการโรคดีซ่านได้เร็วขึ้น ลดการพึ่งพาการแทรกแซงแบบแมนนวล และปรับปรุงการให้บริการด้านสุขภาพโดยรวม