KMITL Innovation Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

ระบบเมตาเวิร์สของสำนักการเรียนรู้ตลอดชีวิตและสำนักบริหารข้อมูลดิจิทัลเพื่อการประชาสัมพันธ์ในสถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

ระบบเมตาเวิร์สของสำนักการเรียนรู้ตลอดชีวิตและสำนักบริหารข้อมูลดิจิทัลเพื่อการประชาสัมพันธ์ในสถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

รายละเอียด

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

วัตถุประสงค์

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

นวัตกรรมอื่น ๆ

โดรนสำหรับการส่งมอบอุปกรณ์การแพทย์

คณะวิศวกรรมศาสตร์

โดรนสำหรับการส่งมอบอุปกรณ์การแพทย์

หนึ่งในปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการตอบสนองต่อกรณีทางการแพทย์คือเวลาการตอบสนอง โดยทั่วไปแล้ว ความเสียชีวิตส่วนใหญ่เกิดจากผู้ป่วยไม่สามารถไปถึงมือแพทย์ได้ทันเวลา นอกจากนี้ยังรวมถึงการมาถึงของอุปกรณ์การแพทย์ในที่เกิดเหตุ สมองของมนุษย์จะเริ่มเสื่อมลงหลังจากขาดออกซิเจนเป็นเวลา 3 นาที ซึ่งวิธีการขนส่งทางถนนที่หน่วยปฐมพยาบาลใช้อยู่ในปัจจุบันไม่สามารถไปถึงที่เกิดเหตุได้ภายใน 3 นาที ส่งผลให้มีการเสียชีวิตระหว่างการขนส่งหรือก่อนหน่วยปฐมพยาบาลจะมาถึงที่เกิดเหตุ ดังนั้นจึงได้มีการสำรวจการขนส่งอุปกรณ์การแพทย์ด้วยอากาศยานที่ควบคุมด้วยตนเองโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถทำได้ผ่านการจัดส่งด้วยโดรนที่รวดเร็วกว่าใช้วิธีการทางถนน เนื่องจากอุปกรณ์สามารถบินตรงไปยังที่เกิดเหตุได้ ในโครงการนี้ เราจะสำรวจระบบการส่งมอบทางอากาศสำหรับอุปกรณ์การแพทย์ เช่น เครื่องกระตุ้นหัวใจอัตโนมัติ (AEDs) อุปกรณ์ปฐมพยาบาล และอุปกรณ์การแพทย์ขนาดเล็กอื่น ๆ ที่ร้องขอ เราจะทำสิ่งนี้ผ่านแพลตฟอร์มโดรนของ DJI และแอปพลิเคชัน SDK ของพวกเขา เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการลดเวลาการตอบสนองโดยการใช้โดรนอัตโนมัติเพื่อส่งมอบอุปกรณ์การแพทย์ เราพบว่าโดรนเป็นแพลตฟอร์มที่สามารถส่งมอบเครื่องกระตุ้นหัวใจไปยังผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านข้อมูลการบินที่รวบรวมและการทดสอบเบื้องต้น ซึ่งให้แพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาระบบในอนาคต

ผลของวิธีการรักษาสภาพความสดของปลาทรายแดง (Nemipterus furcosus) จากการทำประมงพื้นบ้านต่อคุณภาพเนื้อปลาเพื่อการบริโภคแบบซาชิมิ

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

ผลของวิธีการรักษาสภาพความสดของปลาทรายแดง (Nemipterus furcosus) จากการทำประมงพื้นบ้านต่อคุณภาพเนื้อปลาเพื่อการบริโภคแบบซาชิมิ

ปลาทรายแดงเป็นปลาที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจสามารถพบเจอได้จากการทำประมงทั้งฝั่งอ่าวไทยและอันดามันและมีราคาถูก อีกทั้งในปัจจุบันการบริโภคปลาดิบแบบซาชิมิได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในประเทศไทย จึงต้องมีการส่งเสริมการบริโภคเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับปลาทรายแดง การศึกษานี้ได้ศึกษาวิธีการรักษาสภาพปลาทรายแดง (N. furcosus) เพื่อการบริโภคแบบดิบหรือซาชิมิ โดยการรักษาสภาพปลาทรายแดงประกอบไปด้วยการฆ่าปลาแบบ Ikejime (K) และ น็อคด้วยน้ำทะเลเย็น (S) และเก็บรักษาปลาแบบผ่าท้อง (G) และทั้งตัว (W) และเก็บรักษาไว้ 3 วัน ด้วยน้ำแข็ง (I) หรือตู้เย็น (F) ประเมินคุณภาพความสดของปลาทรายแดงด้วยวิธีทางประสาทสัมผัส, ทางเคมีกายภาพ (TVB-N, TMA-N และ pH) ดัชนีความสด (Ki-value) และทางจุลชีววิทยา พบว่าหลังจากเก็บรักษาไว้นาน 3 วัน ปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีคะแนนทางประสาทสัมผัสโดยรวมมากที่สุด คือ 8.36±0.80 คะแนน และปลาทรายแดงกลุ่ม KWI, SWI และ SWF มีคะแนนทางประสาทสัมผัสโดยรวมน้อยที่สุด คือ 8.13±0.77, 8.13±0.77 และ 8.13±0.81 คะแนน ตามลำดับ และคะแนนทางประสาทสัมผัสโดยรวมของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) ค่าTVB-N ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า TVB-N น้อยที่สุด คือ 1.37±0.93 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม ปลาทรายแดงกลุ่ม SGI มีค่า TVB-N มากที่สุด คือ 2.36±1.15 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม และ TVB-N ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) ค่า TMA-N ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า TMA-N น้อยที่สุด คือ 1.56±0.88 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม ปลาทรายแดง กลุ่ม SWF มีค่า TMA-N มากที่สุด คือ 2.17±1.22 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม และ TMA-N ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) ค่า pH ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า pH น้อยที่สุด คือ 6.40±0.12 ปลาทรายแดงกลุ่ม SWF มีค่า pH มากที่สุด คือ 6.78±0.25และ pH ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) Ki value ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า Ki value น้อยที่สุด คือ 9.05±0.73% ปลาทรายแดงกลุ่ม KWI มีค่า Ki value มากที่สุด คือ 12.88±4.19% และ Ki value ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ (p>0.05) และ คุณภาพความสดทางด้านจุลชีววิทยาพบว่าในปลาทรายแดงทุกกลุ่มการทดลองพบจุลินทรีย์ชนิด Salmonella spp., S. aureus, B. cereus, C. perfringens และ E. coli และจุลินทรีย์ทุกชนิดของปลาทรายแดงทุกกลุ่มเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) โดยเมื่อนำมาเปรียบเทียบกับเกณฑ์คุณภาพความสดทั้งทางด้านประสาทสัมผัส เคมีกายภาพ ดัชนีความสดและจุลชีววิทยาพบว่าปลาทรายแดงทุกกลุ่มมีความสดมากและเหมาะสมต่อการบริโภคแบบดิบในระหว่างการรักษาสภาพและเก็บรักษาไว้นาน 3 วัน หลังจากการเก็บรักษาไว้นาน 3 วัน ควรบริโภคปลาทรายแดงแบบปรุงสุกเนื่องจากคุณภาพความสดของปลาไม่เหมาะสมต่อการนำมาบริโภคแบบดิบจากการเพิ่มขึ้นของค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ซึ่งการเพิ่มขึ้นของค่าพารามิเตอร์ต่างๆมีผลมาจากการเสื่อมสภาพของปลาและกิจกรรมจากจุลินทรีย์ ดังนั้นปลาทรายแดงเหมาะสมที่จะมีการส่งเสริมให้มีการบริโภคแบบดิบในระยะเวลาการเก็บรักษาภายใน 3 วัน อีกทั้งการรักษาสภาพปลาโดยเฉพาะวิธี Ikejime แล้วผ่าท้องและเก็บรักษาไว้ในตู้เย็น สามารถช่วยให้ปลามีคุณภาพความสดที่ดีมากยิ่งขึ้น ซึ่งผลการศึกษานี้สามารถนำไปพัฒนาเทคนิคในการรักษาสภาพปลาที่เกิดขึ้นหลังการจับให้กับชาวประมงและสามารถส่งเสริมให้มีการเพิ่มมูลค่าปลาทรายแดงได้ในอนาคต

ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์เพื่อออกแบบระบบผู้เชี่ยวชาญในภาษาไทย

วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง

ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์เพื่อออกแบบระบบผู้เชี่ยวชาญในภาษาไทย

ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อภายนอก ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเลือกใช้ LLMs ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ระบบสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลภายนอก ส่งผลให้มีความปลอดภัยของข้อมูลสูง นอกจากนี้ ยังรองรับการทดสอบและพัฒนาโมเดลด้วยเทคนิคการดึงข้อมูลเสริม (Retrieval-Augmented Generation: RAG) เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทางและประมวลผลได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพด้านพลังงาน และตอบสนองความต้องการขององค์กรและระบบผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเหมาะสม