การพัฒนาบอร์ดเกมเพื่อส่งเสริมทักษะการทำอาหาร โดยมีเมนูยอดฮิตและเป็นที่รู้จักกันดีอย่างเบอร์เกอร์ (Burger) ซึ่งเป็นการศึกษาและพัฒนาการเรียนรู้ไปพร้อมกับเกมกิจกรรมที่ได้ลงมือปฏิบัติ เพื่อให้ผู้เล่นได้รับความรู้ต่างๆ ของเบอร์เกอร์ ทั้งองค์ประกอบทางวัตถุดิบ วิธีการทำเบอรเกอร์ ไปจนถึงการลองทำธุรกิจร้านเบอร์เกอร์อย่างง่ายไปพร้อมกับความสนุกสนานของตัวบอร์ดเกม
บอร์ดการ์ด (Board Game) ได้รับความนิยมที่มากขึ้นในปัจจุบันและถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องจนสามารถเป็นสื่อเพื่อการเรียนรู้ในลักษณะของบอร์ดเกมเพื่อการศึกษาที่สามารถสร้างความสนุกสนาน ความท้าทายและเปิดโอกาสให้มีอำนาจในการตัดสินใจให้ผู้เรียนได้ทดลองความถูกต้องจนพัฒนาศักยภาพให้ผู้เรียนได้หลายทิศทาง เช่น ความเข้าใจ การจดจำ การคิดวิเคราะห์ การสื่อสารระหว่างบุคคลหรือความสัมพันธ์ ไปจนถึงความคิดสร้างสรรค์ ผู้ศึกษาจึงเล็งเห็นถึงโอกาสและความเหมาะสมในการพัฒนาบอร์ดเกมที่ให้เกิดความรู้และความเข้าใจในความรู้เบื้องต้นที่เกี่ยวข้องกับเบอร์เกอร์
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การวิจัยนี้มีวัตถุเพื่อศึกษาเปรียบเทียบระหว่างโรงเรือนพรางแสงและโรงเรือนอีแวปสำหรับการ ผลิตพิทูเนียกระถางที่เหมาะสมต่อการเจริญเติบโต การออกดอกและประสิทธิภาพการสังเคราะห์ ด้วยแสงของพิทูเนีย โดยแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มประชากรดังนี้ 1) โรงเรือนอีแวป (evaporative cooling house) 2) โรงเรือนพรางแสง (shade net house) โดยแต่ละกลุ่มใช้พิทูเนียจำนวน 50 กระถางในการบันทึกผล ผลการทดลองพบว่า การปลูกพิทูเนียในโรงเรือนอีแวปส่งผลให้ลำต้นมี ความสูงมากที่สุด ดอกมีขนาดใหญ่และบานได้นานกว่า แต่การปลูกในโรงเรือนพรางแสงส่งผลให้ พิทูเนียแทงตาดอก ออกดอกได้เร็วกว่า รวมถึงดอกมีสีเข้มกว่า และมีจำนวนดอกใหม่ต่อต้น มากกว่าเท่าตัวหลังการย้ายปลูก 21 วัน ในส่วนของประสิทธิภาพการสังเคราะห์แสงในรอบวันหลัง การย้ายปลูก 30 วัน พบว่าในช่วงเวลา 12.00 น. ทำให้อัตราการสังเคราะห์ด้วยแสงสุทธิทั้ง 2 โรงเรือนสูงสุด และทำให้ค่าการนำไฟฟ้าของปากใบและอัตราการคายน้ำเพิ่มขึ้นสูงสุดในโรงเรือน อีแวป หลังการย้ายปลูก 60 วัน พบว่าอัตราการสังเคราะห์ด้วยแสงสุทธิ ค่าการนำไฟฟ้าของปาก ใบและค่าการคายน้ำมีค่าสูงสุดในโรงเรือนพรางแสงในช่วงเวลา 10.00 น. ส่วนการสังเคราะห์ด้วย แสงในความเข้มแสงที่แตกต่างกัน หลังการย้ายปลูก 30 วัน พบว่าอัตราการสังเคราะห์ด้วยแสง สุทธิ ค่าการนำไฟฟ้าปากใบและอัตราการคายน้ำสูงสุดเมื่อให้ความเข้มแสงที่ 2000 µmol m-2 s-1 โดยมีค่าสูงสุดในโรงเรือนพรางแสง หลังการย้ายปลูก 60 วัน อัตราการสังเคราะห์ด้วยแสงสุทธิ สูงสุดเมื่อให้ความเข้มแสงที่ 1400 µmol m-2 s-1 โดยมีค่าสูงสุดในโรงเรือนพรางแสง จากการศึกษา จึงสรุปผลได้ว่า การปลูกพิทูเนียในโรงเรือนพรางแสง เหมาะสมสำหรับการผลิตพิทูเนียกระถาง และมีประสิทธิภาพการสังเคราะห์ด้วยแสงของพิทูเนียมากกว่าการปลูกพิทูเนียในโรงเรือนอีแวป
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
คณะวิทยาศาสตร์
โรคหูชั้นกลางอักเสบ เกิดจากการที่ผู้ป่วยติดเชื้อโรคในหูชั้นกลาง ซึ่งสามารถพบได้ในทุกเพศทุกวัย อย่างไรก็ดี การวินิจฉัยสามารถทำได้โดยการนำภาพถ่ายจากกล้องออโตสโคปมาวิเคราะห์โดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ แต่กระนั้น จำต้องอาศัยประสบการณ์ทางการแพทย์เพื่อลดทอนระยะเวลาในการวินิจฉัย ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงนำเสนอเทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์วิทัศน์ มาประยุกต์ใช้เพื่อวินิจฉัยโรคเบื้องต้นประกอบการตัดสินใจให้กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน อย่างสถาปัตยกรรม YOLOv8 และ Inception v3 เพื่อจำแนกประเภทของโรค และคุณลักษณะของโรคหูชั้นกลางอักเสบทั้ง 5 อย่างที่แพทย์ใช้ในการพิจารณาประเภทของโรคอันได้แก่ สี ความโปร่งใส ของเหลว การหดตัว และการทะลุ นอกจากนี้ ยังใช้วิธีการแบ่งส่วนรูปภาพ และการจำแนกประเภทรูปภาพในการวิเคราะห์และทำนายประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบ ซึ่งสามารถแบ่งประเภทของโรคได้สี่ประเภท คือ โรคหูชั้นกลางอักเสบแบบมีน้ำขัง แบบเฉียบพลัน โรคหูชั้นกลางทะลุ และแก้วหูปกติ ผลการทดลองพบว่าโมเดลจำแนกประเภทสามารถจำแนกประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบโดยตรงได้ดีพอประมาณ โดยผลลัพธ์ค่า Accuracy อยู่ที่ 65.7% ค่า Recall อยู่ที่ 65.7% และค่า Precision อยู่ที่ 67.6% และนอกจากนี้ยังให้ผลลัพธ์สำหรับการจำแนกคำตอบของคุณลักษณะหูทะลุได้ดีที่สุด โดยผลลัพธ์ค่า Accuracy อยู่ที่ 91.8% ค่า Recall อยู่ที่ 91.8% และค่า Precision อยู่ที่ 92.1% ในขณะที่โมเดลจำแนกซึ่งมีการประยุกต์ใช้เทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพมีประสิทธิภาพดีที่สุดโดยภาพรวม มีค่า mAP50-95 อยู่ที่ 79.63% ค่า Recall อยู่ที่ 100% และค่า Precision อยู่ที่ 99.8% ทั้งนี้ โมเดลดังกล่าวยังไม่ได้ถูกนำไปทดสอบการจำแนกประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบ