ปริญญานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอการพัฒนาโครงงานเมตาเวิร์สสำหรับสำนักการเรียนรู้ตลอดชีวิตพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (KLLC) และสำนักบริหารข้อมูลดิจิทัลพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (KDMC) เพื่อการประชาสัมพันธ์ โดยมีเป้าหมายหลักเป็นการสร้างต้นแบบเมตาเวิร์สเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้ การประชาสัมพันธ์ ผ่านเทคโนโลยีเสมือนจริงแก่ นักศึกษา บุคลากร และบุคคลภายนอก ในการทำโครงงานในครั้งนี้ ผู้จัดทำโครงงานได้พัฒนาระบบเมตาเวิร์ส เพื่อใช้ในการจำลองให้ผู้ใช้งานได้รับประสบการณ์กับสถานที่เสมือนจริงของสำนักการเรียนรู้ตลอดชีวิตและสำนักบริหารข้อมูลดิจิทัลเพื่อการประชาสัมพันธ์ในสถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง โดยผู้ใช้จะสามารถเข้าถึงระบบผ่าน Web Application ที่ถูกพัฒนาด้วย Unity ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้พัฒนาระบบเมตาเวิร์ส ซึ่งได้ถูกออกแบบให้ผู้ใช้สามารถเยี่ยมชมและเข้าใช้งานสถานที่ต่าง ๆ ของอาคารเพื่อส่งเสริมการประชาสัมพันธ์ในรูปแบบเสมือนจริงให้มีการแพร่หลายมากยิ่งขึ้น ผู้พัฒนาจึงได้ใช้ซอฟต์แวร์ Maya และ Unity ในการสร้างระบบเมตาเวิร์สเพื่อสร้างโมเดลสามมิติและจัดการฟังก์ชันต่าง ๆ ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์เสมือนจริงและแปลกใหม่ โครงงานนี้คาดว่าจะส่งเสริมการเรียนรู้ การเผยแพร่ข้อมูลในรูปแบบทันสมัยที่เข้าถึงง่าย และสร้างโอกาสในการศึกษาและเรียนรู้สำหรับผู้ที่ไม่สามารถเดินทางมาชมสถานที่จริงได้ ทำให้เทคโนโลยีเมตาเวิร์สเป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนาการเรียนรู้และการมีส่วนร่วมในยุคดิจิทัลอย่างมีประสิทธิภาพ
เนื่องจากปัจจุบันการประชาสัมพันธ์ด้วยเทคโนโลยีในรูปแบบ Metaverse ยังไม่เป็นที่นิยมและไม่ได้นำมาใช้อย่างแพร่หลายในประเทศไทย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการศึกษาเพื่อการเรียนรู้ผ่านระบบเมตาเวิร์ส โดยระบบ Metaverse คือเทคโนโลยีที่สามารถเชื่อมต่อทุกการสื่อสารบนโลกออนไลน์ ให้รวมกันเป็นหนึ่งเดียวได้เสมือนกับชุมชนบนโลกเสมือนจริงที่ให้สภาพแวดล้อมกับวัตถุต่าง ๆ รอบตัวที่เหมือนจริงมาก และสามารถเชื่อมต่อกันได้จะทำให้เกิดปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน พร้อมการสร้างกิจกรรมร่วมกันได้ เช่น การพูดคุย การเดินสำรวจสิ่งก่อสร้าง การทำท่าทางต่างๆ เป็นต้น ซึ่งจะเห็นได้ว่าระบบ Metaverse สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายรูปแบบโดยขึ้นอยู่กับการนำเสนอของผู้ออกแบบ ปัจจุบันเทคโนโลยีในรูปแบบ Metaverse ที่ใช้เพื่อการประชาสัมพันธ์ในส่วนของศูนย์การเรียนรู้ตลอดชีวิต (KLLC) และสำนักบริหารข้อมูลดิจิทัล (KDMC) สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบังยังคงขาดการประชาสัมพันธ์เพื่อให้เป็นที่น่าสนใจและดึงดูดให้พื้นที่นี้เป็นที่รู้จักและน่าสนใจมากยิ่งขึ้น อีกทั้งยังได้รับประสบการณ์การใช้งานในรูปแบบโลกเสมือนจริง โดยผู้ใช้งานจะสามารถพูดคุยกัน เปิดกล้อง แชร์หน้าจอ ทำท่าทางต่างๆ และได้เห็นถึงโครงสร้างทั้งภายนอกและภายในของศูนย์การเรียนรู้ตลอดชีวิต (KLLC) และสำนักบริหารข้อมูลดิจิทัล (KDMC) สจล. ดังนั้น เราจึงสร้าง KMITL Lifelong Learning Center (KLLC) and Data Management Center (KDMC) ในรูปแบบ Metaverse ที่มีสภาพแวดล้อมเสมือนจริง เพื่อการประชาสัมพันธ์ให้กับผู้ที่ชื่นชอบการศึกษาเรียนรู้และผู้ที่สนใจในเทคโนโลยีเมตาเวิร์สและเพื่อให้ผู้ใช้งานได้สัมผัสกับประสบการณ์เสมือนจริงโดยตรงจากระบบ Metaverse
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
การตรวจจับอารมณ์ผ่านการแสดงออกทางใบหน้า (Facial Expression Recognition, FER) ได้รับความสนใจอย่างมากในหลายสาขา เช่น การดูแลสุขภาพ การให้บริการลูกค้า และการวิเคราะห์พฤติกรรม อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงอยู่ที่การพัฒนาระบบที่มีความทนทานและสามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมรวมถึงสถานการณ์ที่หลากหลายได้ ผู้วิจัยได้นำเสนอการใช้เทคนิค Ensemble Learning เพื่อรวมผลลัพธ์จากโมเดลหลายตัวที่ถูกฝึกในเงื่อนไขเฉพาะ ทำให้ระบบไม่ลืมข้อมูลเก่า และยังสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเทคนิคนี้มีข้อได้เปรียบในด้านเวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการเทรน เนื่องจากช่วยลดความจำเป็นในการสร้างโมเดลใหม่ทั้งหมดเมื่อมีสภาพแวดล้อมใหม่ เพียงเพิ่มโมเดลเฉพาะทางใหม่ในระบบ Ensemble ซึ่งใช้ทรัพยากรน้อยกว่าแทน ในงานวิจัยนี้ Ensemble Learning ถูกแบ่งออกเป็นสองแนวทางหลัก คือ การเฉลี่ยผลลัพธ์จากโมเดลเฉพาะทางที่ถูกฝึกภายใต้สถานการณ์เฉพาะ (Averaging Ensemble) และการใช้เทคนิค Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเป็นการผสมผสานโมเดลหลายตัวที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์ต่าง ๆ ไว้ด้วยกัน ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า การใช้ Mixture of Experts (MoE) มีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ในการจำแนกอารมณ์ในทุกสถานการณ์ โดยระบบ MoE สามารถเพิ่มความแม่นยำเฉลี่ยได้ถึง 84.41% บนชุดข้อมูล CK+, 54.20% บน Oulu-CASIA และ 61.66% บน RAVDESS ซึ่งสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ที่มีความแม่นยำเฉลี่ยที่ 71.64%, 44.99% และ 57.60% ตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า MoE สามารถเลือกโมเดลที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์เฉพาะได้อย่างแม่นยำ และยังช่วยเพิ่มความสามารถในการรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนกว่า
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
กากกาแฟเป็นวัสดุเหลือใช้ที่เกิดจากกระบวนการชงกาแฟ ซึ่งมีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตามความนิยมในการบริโภคกาแฟทั่วโลก ภายในกากกาแฟมีสารที่เป็นประโยชน์ เช่น โพลีแซ็กคาไรด์ เส้นใยอาหาร และสารต้านอนุมูลอิสระ ซึ่งสามารถนำมาใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ รวมถึงการสกัดพรีไบโอติก งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการสกัดสารพรีไบโอติกจากกากกาแฟโดยใช้วิธีการไฮโดรไลซิสด้วยกรดและการย่อยสลายทางเอนไซม์ เพื่อนำสารที่ได้มาประเมินศักยภาพในการส่งเสริมการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ที่มีประโยชน์ต่อระบบทางเดินอาหาร ผลการวิจัยคาดว่าจะช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับของเหลือจากอุตสาหกรรมกาแฟ ลดปริมาณขยะอินทรีย์ และเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์พรีไบโอติกที่สามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและสุขภาพ ทั้งนี้ การศึกษานี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
ซีรีย์ภาพถ่ายที่สื่อถึงสภาวะนามธรรมของตนเอง ที่ตั้งคำถามถึงการดำรงอยู่ อันเกิดจากการถูกรายล้อมไปด้วยความคาดหวัง ทั้งในแง่ของเสรีภาพในการแสดงออก และการยอมจำนน การมุ่งความสนใจไว้ที่ตนเอง ทำให้เกิดความรู้สึกนึกถึงอดีตที่แทบจะลืมเลือนไปแล้ว ให้กลับมาจนชัดเจนอีกครั้ง