โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาอุปกรณ์ทดสอบเครื่องอัดประจุของยานยนต์ไฟฟ้าแบบกระแสสลับ (AC Charger) ตามมาตรฐาน IEC 61851-1 ภาคผนวก A โดยการจำลองวงจรทดสอบภายในยานยนต์ไฟฟ้าตามมาตฐาน เพื่อใช้ทดสอบการทำงานของเครื่องอัดประจุไฟฟ้ากระแสสลับ โดยในหัวข้อการทดสอบเกี่ยวข้องกับการสื่อสารระหว่างยานยนต์ไฟฟ้ากับเครื่องอัดประจุผ่านระบบวงจรควบคุมด้วยสัญญาณ Pulse Width Modulation (PWM) และจัดทำคู่มือปฏิบัติงาน (WI) เพื่อเตรียมการทดสอบให้เป็นไปตามมาตรฐาน ISO/IEC 17025 ซึ่งเป็นข้อกำหนดทั่วไปว่าด้วยความสามารถห้องปฏิบัติการในการดำเนินการทดสอบและ/ หรือสอบเทียบ ซึ่งภาพรวมของโครงการนี้คือ พัฒนาอุปกรณ์ทดสอบและจัดทำคู่มือปฏิบัติงาน โดยได้นำเอาองค์ความรู้และอุปกรณ์ต่างๆมาทำการเก็บข้อมูล จากนั้นนำข้อมูลมาเปรียบเทียบให้เป็นไปตามมาตรฐานข้างต้น เพื่อทดสอบเครื่องอัดประจุไฟฟ้ากระแสสลับ Type II ในแต่ละสถานะ อุปกรณ์การทดสอบประกอบไปด้วยส่วนของการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ทดสอบกับเครื่องอัดประจุไฟฟ้ากระแสสลับ โดยใช้ PLC S7-1200 และ HMI เพื่อควบคุมการทำงานของสวิตช์ในวงจรอุปกรณ์ทดสอบ รวมถึงการควบคุมพารามิเตอร์และแสดงผล ส่วนของอุปกรณ์ที่ใช้วัดค่าออสซิโลสโคปและมัลติมิเตอร์ที่ผ่านกระบวนการสอบเทียบเครื่องมือวัด เพื่อให้สอดคล้องกับมาตฐานที่กำหนดไว้
เครื่องอัดประจุไฟฟ้าสำหรับยานยนต์ไฟฟ้า (EVSE) มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการชาร์จยานยนต์ไฟฟ้า (EV) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในยุคปัจจุบัน การทดสอบและตรวจสอบ EVSE ให้เป็นไปตามมาตรฐาน IEC 61851-1 จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือของ EVSE ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ตลาดยานยนต์ไฟฟ้าเติบโตอย่างรวดเร็วทั่วโลก โดยเฉพาะในประเทศที่มีนโยบายส่งเสริมการใช้ EV เช่น จีน ยุโรป และสหรัฐอเมริกา ความต้องการในการติดตั้ง EVSE เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งความปลอดภัยในการใช้งาน EVSE ถือเป็นประเด็นที่สำคัญมาก การเกิดความผิดพลาดในระบบชาร์จจนอาจนำไปสู่การเกิดไฟฟ้าลัดวงจร ไฟฟ้าช็อต หรือความเสียหายต่อระบบยานยนต์ การปฏิบัติตามมาตรฐาน IEC 61851-1 จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า EVSE ที่ติดตั้งทั่วโลกมีมาตรฐานเดียวกัน ทั้งในด้านความปลอดภัยและการทำงาน นอกจากนี้ยังเป็นการเพิ่มความเชื่อมั่นให้กับผู้ใช้งาน EV ในการชาร์จยานยนต์ไฟฟ้าในสถานีต่างๆ อย่างปลอดภัย ในปัจจุบัน อุปกรณ์ EVSE ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาใหม่อาจยังไม่ผ่านการทดสอบตามมาตรฐาน IEC 61851-1 อย่างครบถ้วน ซึ่งอาจส่งผลให้ระบบชาร์จมีปัญหาในการสื่อสารหรือควบคุมกระแสไฟระหว่างการชาร์จ การทดสอบ EVSE ตามมาตรฐานนี้จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อยืนยันว่าอุปกรณ์สามารถทำงานได้ถูกต้องตามข้อกำหนด และมีการตอบสนองที่รวดเร็วเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงสัญญาณควบคุม นอกจากนี้ การทดสอบ EVSE กับระบบจริงอาจมีความเสี่ยงในการเกิดความเสียหายต่อยานยนต์ไฟฟ้าหรือระบบชาร์จ หากอุปกรณ์ยังไม่ผ่านการทดสอบที่ถูกต้อง การสร้างแบบจำลองวงจรการสื่อสารของยานยนต์ไฟฟ้าจึงเป็นวิธีที่ช่วยให้การทดสอบสามารถทำได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องเสี่ยงต่อการเกิดความเสียหายต่อระบบจริง
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงงานออกแบบของเล่นจากเศษไม้เหลือทิ้งจาก บริษัท พาเลท เมกเกอร์ กรุ๊ป จำกัด
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหามลพิษทางอากาศ โดยเฉพาะฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 เป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพและสิ่งแวดล้อมในกรุงเทพมหานคร โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อระดับของ PM2.5 มากที่สุด โดยใช้ข้อมูลคุณภาพอากาศ สภาพอากาศ และปัจจัยแวดล้อมอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง เพื่อตรวจสอบว่าปัจจัยใด เช่น อุณหภูมิ ความชื้น ความเร็วลม หรือมลพิษจากแหล่งอื่น มีผลต่อความผันผวนของ PM2.5 ผลการศึกษานี้จะช่วยให้สามารถระบุปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อปริมาณฝุ่น PM2.5 ได้อย่างเป็นระบบ ซึ่งสามารถนำไปใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับหน่วยงานภาครัฐ นักวิจัย และประชาชนทั่วไปในการวางแผนรับมือและลดผลกระทบจากมลพิษทางอากาศ นอกจากนี้ ผลลัพธ์ที่ได้ยังสามารถนำไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจในการกำหนดนโยบายและมาตรการต่าง ๆ เพื่อปรับปรุงคุณภาพอากาศและสุขภาพของประชาชนในระยะยาว
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ระบบสร้างภาษามือไทยเชิงกำเนิดมีเป้าหมายในการพัฒนาแพลตฟอร์ม การสร้างแบบจำลอง 3 มิติและแอนิเมชัน ที่สามารถแปลง ประโยคภาษาไทยเป็นท่าทางภาษามือไทย (TSL) ที่ถูกต้องและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ช่วยเสริมสร้างการสื่อสารสำหรับ ชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย โดยใช้แนวทางที่อิงกับ แลนมาร์ก (Landmark-Based Approach) ผ่านการใช้ Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) และ Large Language Model (LLM) ในการสร้างภาษามือ ระบบเริ่มต้นด้วยการ ฝึกโมเดล VQVAE โดยใช้ข้อมูลแลนมาร์กที่สกัดจากวิดีโอภาษามือ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ การแทนค่าแบบแฝง (Latent Representations) ของท่าทางภาษามือไทย หลังจากนั้น โมเดลที่ฝึกแล้วจะถูกใช้เพื่อ สร้างลำดับแลนมาร์กของท่าทางเพิ่มเติม ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลฝึกโดยอ้างอิงจาก BigSign ThaiPBS Dataset เมื่อชุดข้อมูลได้รับการขยายแล้ว ระบบจะทำการ ฝึก LLM เพื่อสร้างลำดับแลนมาร์กที่ถูกต้องจากข้อความภาษาไทย โดยลำดับแลนมาร์กที่ได้จะถูกนำไปใช้ สร้างแอนิเมชันของโมเดล 3 มิติใน Blender เพื่อให้ได้ท่าทางภาษามือที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ถูกพัฒนาด้วย Python โดยใช้ MediaPipe สำหรับการสกัดแลนมาร์ก OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ และ Blender’s Python API สำหรับสร้างแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยการผสานเทคโนโลยี AI, การเข้ารหัสผ่าน VQVAE และการสร้างแลนมาร์กด้วย LLM ระบบนี้มุ่งหวังที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความภาษาไทยและภาษามือไทย เพื่อมอบแพลตฟอร์มการแปลภาษามือแบบโต้ตอบ ในเวลาจริง ให้กับชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย