การดำเนินการวิจัยนี้จะเริ่มจากการทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเพื่อศึกษาเทคโนโลยีและวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันสำหรับการรู้จำท่าทางมือและการประยุกต์ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โดรน หุ่นยนต์ หรือการเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น จากนั้นจะทำการออกแบบและพัฒนาระบบการรู้จำท่าทางมือโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลภาพ โดยเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสมกับการควบคุมแบบเรียลไทม์ ระบบที่พัฒนาขึ้นจะถูกทดสอบและปรับปรุงโดยใช้สถานการณ์จำลองต่าง ๆ เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface) ที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม รวมถึงการทำวิจัยเชิงคุณภาพเพื่อรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงและพัฒนาระบบให้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง ในท้ายที่สุด ผลการวิจัยนี้จะนำไปสู่การพัฒนาต้นแบบระบบควบคุมด้วยการรู้จำท่าทางมือที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในอุตสาหกรรมและการบันเทิง อันจะนำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในอนาคต
ในยุคปัจจุบัน เทคโนโลยีโดรน หุ่นยนต์ และเกมดิจิทัลได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรมต่าง ๆ มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง การควบคุมอุปกรณ์เหล่านี้ส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพารีโมทคอนโทรล จอยสติก หรืออุปกรณ์ควบคุมเฉพาะทาง ซึ่งอาจมีข้อจำกัดในด้านความยืดหยุ่น ความเป็นธรรมชาติในการใช้งาน และการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้บางกลุ่ม เช่น ผู้พิการ หรือผู้สูงอายุ นอกจากนี้ ในสถานการณ์ที่ต้องการความคล่องตัวสูง เช่น การควบคุมโดรนในพื้นที่จำกัด หรือการเล่นเกมที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว การใช้อุปกรณ์ควบคุมแบบดั้งเดิมอาจเป็นข้อจำกัดในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหรือประสบการณ์การเล่นเกม การพัฒนาเทคโนโลยีการรู้จำท่าทางมือ (Hand Gesture Recognition) จึงเป็นแนวทางที่มีศักยภาพอย่างสูงในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว โดยเทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมโดรน หุ่นยนต์ หรือเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น ได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น เพียงแค่ใช้ท่าทางมือที่กำหนดไว้ ซึ่งนอกจากจะเพิ่มความสะดวกสบายและความคล่องตัวในการควบคุมแล้ว ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงเทคโนโลยีสำหรับผู้ใช้ที่มีข้อจำกัดทางร่างกาย อีกทั้งยังเปิดโอกาสให้มีการพัฒนารูปแบบการควบคุมและการเล่นเกมแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเกษตรกรรมและสิ่งแวดล้อมเป็นการรวบรวมแบบจำลองซึ่งมีนัยสำคัญต่อการพัฒนาประเทศแบบเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม สร้างโดยการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ลึกซึ่งพัฒนาขึ้นโดยศูนย์วิจัยเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีสำหรับผลิตผลเกษตรและอาหาร ได้แก่ การระบุความต้องการธาตุอาหาร (N P K) ของต้นทุเรียนโดยวัดใบทุเรียนโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ การระบุสมบัติการเผาไหม้ของชีวมวลจากไม้โตเร็วและของเหลือทางเกษตรโดยวัดโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ และ การประเมินการเกิดภาวะโลกร้อนเนื่องจากการเผาไหม้ชีวมวลโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีพื้นฐานซึ่งนำมาใช้ คือ เทคโนโลยีเนียร์อินฟราเรดฟูเรียร์ทรานสฟอร์มสเปกโทรสโกปี ซึ่งการวัดและการแสดงผลทำได้อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องใช้สารเคมี ไม่ต้องการผู้เชี่ยวชาญพิเศษ ราคาการวัดต่อตัวอย่างถูกมาก แต่เครื่องวัดยังไม่สามารถผลิตได้ในประเทศไทย
คณะวิทยาศาสตร์
โครงงานนี้พัฒนาตู้รับซื้ออัตโนมัติสำหรับขวดพลาสติกและกระป๋อง โดยใช้ Machine Learning ในการจำแนกประเภทบรรจุภัณฑ์ผ่านการประมวลผลภาพ ร่วมกับระบบเซนเซอร์อัจฉริยะในการตรวจสอบคุณภาพของบรรจุภัณฑ์และควบคุมการทำงาน ระบบเชื่อมต่อกับ Web Application เพื่อแสดงผลและควบคุมการทำงานแบบเรียลไทม์ เมื่อยืนยันประเภทบรรจุภัณฑ์แล้ว จะคำนวณราคาและจ่ายเงินผ่าน e-wallet หรือออกคูปองแลกเงินสดโดยอัตโนมัติ ระบบนี้สามารถติดตั้งในพื้นที่สาธารณะเพื่อส่งเสริมการคัดแยกขยะตั้งแต่ต้นทาง ช่วยลดการปนเปื้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการรีไซเคิล อีกทั้งยังสร้างแรงจูงใจทางการเงินให้ประชาชนมีส่วนร่วมในการจัดการขยะมากขึ้น โครงงานนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการผสมผสาน Machine Learning และระบบเซนเซอร์อัจฉริยะในการพัฒนาโซลูชันการจัดการขยะที่แม่นยำ สะดวก และยั่งยืน **
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ระบบขนส่งทางรางมีบทบาทสำคัญในการดำเนินชีวิตของประชาชนรวมทั้งการขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศในปัจจุบัน ส่งผลให้เกิดการก่อสร้างโครงการระบบขนส่งทางรางไปทั่วประเทศ ทั้งนี้การขยายตัวแบบก้าวกระโดดดังกล่าว ย่อมส่งผลให้มลภาวะทางเสียงและการสั่นสะเทือนจากทางรถไฟมีมากขึ้นเป็นเงาตามตัว ซึ่งมลภาวะดังกล่าวอาจส่งผลต่อคุณภาพชีวิตของประชาชนที่อาศัยอยู่ในบริเวณใกล้เคียงได้ ในต่างประเทศการแก้ปัญหาทำได้หลายวิธีแต่วิธีที่เป็นที่นิยมกันในปัจจุบันคือการลดเสียงที่แหล่งกำเนิดหรือการปรับการสั่นสะเทือนด้วยการใส่แท่งสลายพลังงาน (Track Damper) ที่รางรถไฟโดยถือเป็นข้อแนะนำในการแก้ปัญหาเรื่องเสียงและการสั่นสะเทือนในหลายประเทศในทวีปยุโรปและออสเตรเลียเนื่องจากมีราคาถูกและได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ที่ผ่านมาบริษัท AUT ประเทศไทย เป็นผู้ผลิตชิ้นส่วนสำคัญคือแท่งดังกล่าวให้กับเจ้าของเทคโนโลยีส่งออกไปต่างประเทศมากกว่า 300,000 ชิ้นและมีความต้องการสูงขึ้นเรื่อยๆ จากการขยายตัวของระบบรางทั่วโลก โดยวัสดุส่วนใหญ่จะนำเข้าจากต่างประเทศเป็นวัสดุสังเคราะห์ซึ่งมีแหล่งกำเนิดที่ไม่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ดังนั้นโครงการวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาต่อยอดจากผลิตภัณฑ์ดังกล่าวโดยเพิ่มความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมด้วยการแทนที่เนื้อวัสดุบางอย่างด้วยวัสดุที่ในประเทศสองชนิดคือยางพาราและเศษยางรถยนต์เก่า และเพิ่มฟังก์ชั่นการใช้งานที่มีความอัจฉริยะด้วยการติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจวัดและวิเคราะห์การเคลื่อนผ่านของการรถไฟด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์และไอโอที ทำให้นอกจากเพิ่มมูลค่าจากความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมแล้วระบบเซ็นเซอร์ฝังตัวอัจฉริยะยังสามารถใช้เป็นระบบตรวจวัดเพื่อการแจ้งเตือนและเป็นข้อมูลเพื่อวางแผนบำรุงรักษาได้อีกด้วย ทั้งนี้ในการดำเนินงานวิจัยจะมีการทำงานร่วมกันกับผู้ประกอบการอย่างใกล้ชิด ตั้งแต่การออกแบบ การผลิตและการทดสอบ ยกระดับจาก TRL 8-9 ในฐานะผู้ผลิตบางชิ้นส่วนของผู้ประกอบการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีในระดับ TRL 7-8 เพื่อการแข่งขันในตลาดระบบรางระดับสากลต่อไป