เรืออัจฉริยะไฟฟ้ากำจัดผักตบชวา เป็นเรือขนาดเล็กที่มีความคล่องตัว สามารถเข้าทำงานได้ในทุกพื้นที่ แม้กระทั่งพื้นที่เล็กๆที่มีปริมาณผักตบชวาหนาแน่น ด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงที่ผู้วิจัยและคิดค้นและออกแบบเอง มีขนาดความยาว 4.80 เมตร ความกว้าง 1.20 เมตร โครงสร้างของตัวลำเรือทำจากวัสดุอลูมิเนียม ใช้ขับเคลื่อนด้วยเครื่องยนต์ดีเซลล์ขนาด 14 แรงม้า ใบมีดตัดสับคู่ด้านหน้า เสริมแรงการขับเคลื่อนควบคู่กับการปั่นสับวัชพืช ความสามารถในการกำจัดผักตบชวาโดยวิธีการปั่นย่อย 3-5 ต่อวัน โดยใช้พนักงานควบคุมบนเรือเพียงคนเดียว อัตราสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงคิดเป็น ไร่ละ 80-100 บาท ดังนั้นการควบคุมและกำจัดผักตบชวาโดยเรืออัจฉริยะจึงทำงานได้ดีกว่าการใช้เครื่องจักรกลทั่วๆ ไป อีกทั้งสามารถทำงานได้รวดเร็วและค่าใช้จ่ายน้อย ซึ่งแนวคิดเรืออัจฉริยะไฟฟ้ากำจัดผักตบชวา ที่จะสร้างต้นแบบเรืออัจฉริยะไฟฟ้ากำจัดผักตบชวาต่อยอดจากระบบเดิม
ผักตบชวาจัดเป็นพืชน้ำชนิดหนึ่งที่มีการแพร่กระจายและเจริญเติบโตอย่างรวดเร็วในแหล่งน้ำของประเทศไทย ยิ่งนับวันปัญหาความหนาแน่นของผักตบชวาในแหล่งน้ำยิ่งทวีความสำคัญกลายเป็นปัญหาระดับชาติ สาเหตุที่ทำให้ผักตบชวาเพิ่มความหนาแน่นขึ้นอย่างน่ากลัวนี้มาจากคุณสมบัติการดูดซับธาตุอาหารได้ดี การเจริญเติบโตอย่างรวดเร็วของผักตบชวาเมื่อมารวมกับปัญหาการที่แหล่งน้ำมีความอุดมสมบูรณ์จากธาตุอาหารที่มากเกินไปจึงทำให้ผักตบชวาไม่มีปัจจัยจำกัด การพัฒนานวัตกรรมการจัดการการกำจัดผักตบชวานี้มีการนำเทคนิคการทำแห้งแบบพ่นฝอย (Spray drying) มาใช้ในกระบวนการผลิตสารควบคุมผักตบชวาจากพืชสมุนไพร จะช่วยทำให้ความชื้นระเหยเป็นไอน้ำจนได้อนุภาคของสารสกัดเป็นผงแห้งซึ่งอยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการนำไปใช้ นอกจากนี้ยังทำให้สารที่มีประสิทธิภาพคงเดิม ช่วยยืดอายุสาร ซึ่งในปัจจุบันการใช้สารควบคุมและกำจัดวัชพืชต่างๆ นอกจากจะให้ความสำคัญในเรื่องประสิทธิภาพในการกำจัดแล้ว เรื่องความปลอดภัยทั้งต่อสิ่งมีชีวิตและสิ่งแวดล้อมในระบบนิเวศก็เป็นอีกเรื่องที่คนส่วนใหญ่ให้ความสำคัญด้วยเช่นกัน นอกจากนี้ยังทำให้สารที่มีประสิทธิภาพคงเดิม ช่วยยืดอายุสารสำคัญ และมีความปลอดภัยต่อสิ่งมีชีวิตและสิ่งแวดล้อมมากขึ้น ขั้นตอนในกระบวนการจัดการ คือการฉีดพ่นสารสกัดเป็นละอองฝอยบนใบผักตบชวาให้เปียกชุ่มเพื่อให้สารเคลือบใบไม่ให้มีการสังเคราะห์แสง ขั้นตอนที่ 2 เว้นระยเวลา 5-7 วันทำการฉีดพ่นครั้งที่สองเพื่อเป็นการกำจัดลูกหรือต้นผักตบชวาที่เกิดขึ้นใหม่ในชั้นล่างของลำต้น ขั้นตอนที่ 3 เว้นระยะการฉีดพ่น 5-7 วัน ทำการฉีดพ่นครั้งที่สามเพื่อกำจัดเหง้าและไหล ในระหว่างนี้ก็จะฉีดพ่นสารช่วยย่อยสลายและบำบัดน้ำ เมื่อผักตบชวาตายหมดแล้วก็เข้าสู่กระบวนการย่อยสลาย ซึ่งสารสกัดจะสามารถช่วยย่อยได้เองตามธรรมชาติไม่ก่อให้เกิดการเน่าของซากพืช บวกกับการใช้เเรืออัจฉริยะไฟฟ้าซึ่งเป็นเรือสับย่อยมาช่วยในการปั่นสับหลังวัชพืชตายแล้ว จะทำให้ผักตบชวานั้นย่อยสลายได้รวดเร็ว ซึ่งกระบวนดังกล่าวทำให้ระบบการจัดการการกำจัดผักตบชวามีประสิทธิภาพ ปลอดภัย ไม่เป็นพิษต่อสิ่งแวดล้อม
คณะวิทยาศาสตร์
ระบบตรวจจับผลไม้เน่ามีที่มาจากความต้องการในการลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร ซึ่งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วโลกโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเกษตรและการจัดจําหน่ายอาหาร ผลไม้ที่เน่าเสียจะส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์และสามารถก่อให้เกิดความสูญเสียทางเศรษฐกิจได้อย่างมาก การพัฒนาระบบตรวจจับผลไม้เน่าจึงมีเป้าหมายเพื่อช่วยในการคัดกรองและแยกผลไม้ที่ไม่เหมาะสมออกจากกระบวนการจัดส่ง เพื่อรักษาคุณภาพของสินค้าและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคที่ต้องการผลไม้สดใหม่ ทางผู้จัดจึงได้จำลองระบบคัดแยกผลไม้เน่าเสียออกจากผลไม้สดโดยใช้รูปภาพเป็นปัจจัย ผลการทดลองออกมาอย่างมีประสิทธิภาพและมีความเร็วในการทำนายสูง
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ
คณะบริหารธุรกิจ
ปัจจุบันปัญหาที่จอดรถในเขตเมืองเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความแออัดของจราจร การบริหารพื้นที่ และสิ่งแวดล้อม ระบบจอดรถอัตโนมัติ (Automated Parking System: APS) เป็นนวัตกรรมที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พื้นที่ ลดระยะเวลาค้นหาที่จอด และลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก งานวิจัยนี้ศึกษาพฤติกรรมและปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยี APS โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 และตัวแปรสำคัญ เช่น ความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ (Performance Expectancy), ความง่ายในการใช้งาน (Effort Expectancy), อิทธิพลทางสังคม (Social Influence), ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology) และจิตสำนึกด้านสิ่งแวดล้อม (Environmental Consciousness) โดยโครงการ APS Evolution นำเสนอโซลูชันการจอดรถอัจฉริยะที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พื้นที่ ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้ในเมือง โดยมุ่งเน้น การพัฒนาเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์พฤติกรรมผู้ใช้และการบริหารจัดการเมืองอัจฉริยะ