การศึกษาปรสิตในปลาหมอคางดำและการแปรรูปเพื่อเพิ่มมูลค่า ปรสิตเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อสุขภาพของปลาและความสมดุลของระบบนิเวศทางทะเล การศึกษาปรสิตในปลาจึงมีบทบาทสำคัญในการประเมินสถานภาพประชากรปลาและผลกระทบต่อระบบนิเวศ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการสำรวจปรสิตเบื้องต้นในปลาหมอคางดำ (Sarotherodon melanotheron) ในน่านน้ำจังหวัดชุมพร เพื่อตรวจสอบว่าปลาชนิดนี้มีการติดเชื้อปรสิตหรือไม่ ข้อมูลที่ได้จากการศึกษาจะช่วยเป็นแนวทางสำคัญสำหรับการบริหารจัดการทรัพยากรทางทะเล รวมถึงแนวทางในการนำปลาหมอคางดำมาแปรรูปเป็นผลิตภัณฑ์อาหาร เพื่อลดจำนวนประชากรของปลาชนิดนี้ในระบบนิเวศ หนึ่งในแนวทางการแปรรูปปลาหมอคางดำ คือ ผลิตภัณฑ์ "นายฮ้อยหัวฟู" ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาขึ้นเพื่อนำเนื้อปลามาทอดให้กรอบและฟู ก่อนนำมายำกับมะม่วงเพื่อเพิ่มรสชาติให้น่ารับประทานมากยิ่งขึ้น การแปรรูปนี้ไม่เพียงช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับปลา แต่ยังเป็นแนวทางในการบริหารจัดการประชากรปลาหมอคางดำที่อาจมีผลกระทบต่อระบบนิเวศ จากผลการศึกษา พบว่าไม่มีการติดเชื้อปรสิตทั้งภายในและภายนอกของปลาหมอคางดำที่เก็บตัวอย่าง ซึ่งบ่งชี้ว่าสภาพแวดล้อมทางทะเลในพื้นที่ศึกษามีความเหมาะสมต่อสุขภาพของปลา อย่างไรก็ตาม ควรมีการศึกษาต่อเนื่องเพื่อเฝ้าระวังการเปลี่ยนแปลงของระบบนิเวศในระยะยาว และประเมินผลกระทบของปลาหมอคางดำต่อความสมดุลของระบบนิเวศ เพื่อให้สามารถจัดการทรัพยากรได้อย่างยั่งยืน
มีการแพร่ระบาดปลาหมอคางดำ ในพื้นที่จังหวัดชุมพร โดยเฉพาะปากแม่น้ำ ดังนั้น จึงมีความสนใจว่าปลาชนิดนี้แพร่กระจายลงสู่ทะเลหรือไม จึงสำรวจพร้มอศึกาาาการติดเชื้อปรสิต เนื่องจากอยากทราบว่าทำไมถึงแพร่กระจายในระบบนิเวศเร็วมาก และสามารถนำมารับประทานได้หรือไม่
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลกระทบต่อระบบเกษตรกรรมทั่วโลก รวมถึงประเทศไทย ซึ่งอาจทำให้ผลผลิตพืชลดลงและส่งผลต่อความมั่นคงทางอาหาร ถั่วหรั่ง (Bambara groundnut) เป็นพืชที่มีศักยภาพในการปรับตัวต่อสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง และสามารถเจริญเติบโตได้ในพื้นที่ที่มีทรัพยากรจำกัด งานวิจัยนี้มุ่งศึกษาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อผลผลิตถั่วหรั่งในประเทศไทย โดยใช้แบบจำลอง DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการคาดการณ์การเจริญเติบโตของพืชภายใต้สภาพแวดล้อมที่หลากหลาย การศึกษานี้ใช้ข้อมูลภูมิอากาศ องค์ประกอบของดิน และข้อมูลพันธุกรรมของถั่วหรั่ง เพื่อจำลองและวิเคราะห์แนวโน้มของผลผลิตภายใต้สถานการณ์สภาพอากาศในอนาคต โดยเลือกพื้นที่ศึกษา 4 แห่งในประเทศไทย ได้แก่ จังหวัดสงขลา ลำปาง ยโสธร และสระบุรี แบบจำลอง CSM-CROPGRO-Bambara groundnut ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินอิทธิพลของอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนที่เปลี่ยนแปลงไป ซึ่งอาจส่งผลต่อการเจริญเติบโตและผลผลิตของถั่วหรั่ง ผลการศึกษาคาดว่าจะช่วยให้เกษตรกรและนักวิจัยมีข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประกอบการวางแผนเพาะปลูกและการบริหารจัดการผลผลิตถั่วหรั่งให้เหมาะสมกับสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลง นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในการกำหนดแนวทางเชิงนโยบายเพื่อส่งเสริมการเพาะปลูกพืชที่ทนทานต่อสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลง และสนับสนุนความมั่นคงทางอาหารของประเทศ
คณะวิทยาศาสตร์
การผลิตน้ำตาลจากอ้อยเป็นกระบวนการที่มีความซับซ้อนและต้องการการควบคุมที่แม่นยำ หนึ่งในปัญหาสำคัญคือการสูญเสียน้ำตาล ซึ่งอาจเกิดจากหลายปัจจัย โดยเฉพาะ “การเผาอ้อย” ก่อนนำเข้าหีบ ที่ลดคุณภาพอ้อยและประสิทธิภาพการสกัดน้ำตาล รวมถึง ประสิทธิภาพเครื่องจักรและคุณสมบัติของอ้อย ที่ส่งผลต่อปริมาณน้ำตาลที่ได้ งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการสูญเสียน้ำตาลในกระบวนการผลิตน้ำตาลจากอ้อย โดยใช้ข้อมูลเชิงปริมาณจากโรงงานน้ำตาล ครอบคลุม 9 ตัวแปร ได้แก่ ประสิทธิภาพเครื่องจักร (Mechanical efficiency), จำนวนชั่วโมงหยุดเครื่องจักรในหนึ่งวัน (Stoppage), จำนวนชั่วโมงหยุดรออ้อยในหนึ่งวัน (Due to Cane), ปริมาณทรายในน้ำอ้อย (Sand), ประสิทธิภาพการหีบสกัดอ้อย (Pol Extraction), ประสิทธิภาพเวลาการทำงานโดยรวม (Overall Time), ค่าความบริสุทธิ์ของน้ำอ้อย (Purity), ค่าปริมาณน้ำตาลในอ้อย (C.C.S.), และปริมาณอ้อยไฟไหม้ (Burn Cane) โดยจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าสหสัมพันธ์ (Correlation) เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และแบบจำลองการถดถอย (Regression Model) เพื่อพยากรณ์การสูญเสียน้ำตาล ผลการวิจัยพบว่า ประสิทธิภาพเครื่องจักร, ค่าปริมาณน้ำตาลในอ้อย และปริมาณทรายหรือสิ่งปนเปื้อนในน้ำอ้อย มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการสูญเสียน้ำตาล โดยประสิทธิภาพเครื่องจักร มีความสัมพันธ์โดยตรงกับปริมาณอ้อยเข้าหีบ ซึ่งช่วยเพิ่มผลผลิตน้ำตาล ขณะที่ อ้อยไฟไหม้หรืออ้อยที่ถูกเผาก่อนการเก็บเกี่ยว ส่งผลให้การสกัดน้ำตาลลดลงและกระทบต่อคุณภาพน้ำตาล ดังนั้น การลดการสูญเสียน้ำตาลในกระบวนการผลิตสามารถทำได้โดย การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องจักร, ลดสิ่งปนเปื้อนในน้ำอ้อย และจัดการอ้อยไฟไหม้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตน้ำตาลให้สูงขึ้นได้ในอนาคต
คณะวิทยาศาสตร์
ในปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและกิจกรรมของมนุษย์ส่งผลให้แนวปะการังทั่วโลกเผชิญกับภาวะเสื่อมโทรมอย่างรวดเร็ว การตรวจสอบสุขภาพของปะการังจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการอนุรักษ์ระบบนิเวศทางทะเล โครงการนี้มุ่งเน้นการพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อจำแนกสุขภาพของปะการังออกเป็นสี่ประเภท ได้แก่ ปะการังแข็งแรง (Healthy), ปะการังฟอกขาว (Bleached), ปะการังซีด (Pale), และปะการังตาย (Dead) โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Learning) เป็นพื้นฐานในการฝึกสอนแบบจำแนกภาพ ในกระบวนการฝึกแบบจำลอง ได้มีการใช้เทคนิค Cross-Validation (k=5) เพื่อเพิ่มความแม่นยำ พร้อมทั้งบันทึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดหลังการฝึกผลลัพธ์ของโครงการนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการติดตามการเปลี่ยนแปลงของแนวปะการัง และช่วยนักวิทยาศาสตร์ทางทะเลวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนอนุรักษ์ระบบนิเวศทางทะเลในอนาคต