งานวิจัยนี้ทำการแยกและเลี้ยงเชื้อแบคทีเรียแลคติกที่แยกได้จากอาหารหมักจำนวน 4 สายพันธุ์โดยศึกษาฤทธิ์การต้านเชื้อจุลินทรีย์ของเชื้อแบคทีเรียแลคติก โดยใช้วิธี agar spot และ ศึกษาสมบัติการดื้อยาของเชื้อแบคทีเรียแลคติก โดยใช้วิธี agar overlay diffusion method ผลการทดลองพบว่าแบคทีเรียแลคติกแต่ละสายพันธุ์มีฤทธิ์การต้านเชื้อแบคทีเรียก่อโรคในอาหาร และสมบัติการดื้อยาปฏิชีวนะที่ระดับแตกต่างกัน ซึ่งเป็นสมบัติด้านความปลอดภัยของจุลินทรีย์โพรไบโอติก
จุลินทรีย์โพรไบโอติก (Probiotic) หมายความว่า จุลินทรีย์ที่มีชีวิต ซึ่งเมื่อร่างกายได้รับในปริมาณที่เพียงพอจะทำให้เกิดผลที่เป็นประโยชน์ต่อสุขภาพ อาหารที่มีการใช้จุลินทรีย์โพรไบโอติกต้องได้รับอนุญาตจากสำนักงานคณะกรรมการ อาหารและยา และ ต้องใช้จุลินทรีย์ตามที่กำหนดไว้ ดังนั้นการวิจัยนี้จึงนำเชื้อแบคทีเรียแลคติกที่แยกได้จากอาหารหมัก 4 สายพันธุ์ มาศึกษาฤทธิ์การต้านเชื้อแบคทีเรียก่อโรคในอาหาร และ ศึกษาสมบัติการดื้อยาของเชื้อแบคทีเรียแลคติก
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของระดับความเค็มที่แตกต่างกันต่ออัตรารอดและการเจริญเติบโตของหอยเชอรี่สีทอง (Pomacea canaliculata) โดยทำการทดลองเลี้ยงในระบบน้ำที่มีระดับความเค็ม 0, 5, 10 และ 15 พีพีที แต่ละชุดการทดลองมี 4 ซ้ำ ใช้ระยะเวลาทดลอง 8 สัปดาห์ ผลการศึกษาพบว่าหอยเชอรี่สีทองที่เลี้ยงในน้ำที่มีความเค็ม 5-10 พีพีที มีอัตรารอดและการเจริญเติบโตไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p>0.05) เมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุมที่เลี้ยงในน้ำจืด (0 พีพีที) ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการพัฒนาการเลี้ยงหอยเชอรี่สีทองในระบบน้ำกร่อยและการเลี้ยงแบบผสมผสานร่วมกับสัตว์น้ำกร่อยชนิดอื่น
คณะวิศวกรรมศาสตร์
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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ในงานวิจัยนี้ เรานำเสนอ Power Grid Analyzer (PGAz) ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่พัฒนาโดยใช้ MATLAB ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และควบคุมโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต ในระยะแรก PGAz ได้รวมคุณสมบัติหลัก 4 ประการ ได้แก่ การวิเคราะห์การไหลของกำลังไฟฟ้า (PF), การวิเคราะห์การไหลของกำลังไฟฟ้าที่เหมาะสมที่สุด (OPF), การวิเคราะห์เสถียรภาพเชิงสัญญาณขนาดเล็ก (SSSA) และ การจำลองผลตอบสนองในโดเมนเวลา (TS) ในส่วนที่ 1 ของงานวิจัยนี้ เรามุ่งเน้นไปที่การพัฒนา PF และ OPF โดยนำเสนอรูปแบบของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น รวมถึงคำสั่งที่ใช้ในซอฟต์แวร์ สำหรับการแก้ปัญหา PF และ OPF เราได้พัฒนาและรวมเอาหลายเทคนิคทั่วไปที่มีประสิทธิภาพไว้ใน PGAz ได้แก่ Newton-Raphson Method, Gauss-Seidel Method, Interior Point Method, Iwamoto’s Method, Fast Decoupled Load Flow, Genetic Algorithm - GA, Particle Swarm Optimization - PSO นอกจากนี้ เรายังให้ความสำคัญกับประเด็นที่สำคัญ อัลกอริธึม และกรณีศึกษาต่างๆ ที่ได้รับการทดสอบกับระบบทดสอบมาตรฐานของ IEEE ตั้งแต่ IEEE 5-bus ไปจนถึง IEEE 300-bus ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้รับแสดงให้เห็นถึงความสามารถของ PGAz ในการใช้งานเพื่อการศึกษาและการวิจัยในด้าน PF และ OPF สุดท้าย เราได้วางแผนพัฒนา Part II ซึ่งจะเน้นไปที่ SSSA และ TS เป็นหลัก โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ PGAz ในการศึกษาการวิเคราะห์เสถียรภาพและการจำลองเชิงเวลาของโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต