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
ปัจจุบันการตรวจจับอารมณ์ของมนุษย์ผ่านการแสดงออกทางใบหน้า (Emotion Detection Using Facial Expression) ได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากมีการประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลายในหลายด้าน เช่น สุขภาพจิตการศึกษา และการบริการลูกค้า อย่างไรก็ตาม การพัฒนาระบบที่มีความแม่นยำและสามารถทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม เช่น การบดบังบางส่วนของใบหน้า หรือสภาพแสงที่ไม่สม่ำเสมอ ยังคงเป็นความท้าทายหลัก โดยเฉพาะการพัฒนาโมเดลที่สามารถทำงานได้ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย จากการศึกษางานวิจัยเกี่ยวกับ Facial Expression Recognition (FER) ผู้วิจัยพบว่าเทคนิค Frame Attention Network (FAN) ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้กลไก Attention จากงานด้านการประมวลผลภาษาสามารถนำมาใช้เพื่อให้ความสำคัญกับเฟรมที่มีความหมายในวิดีโอ ทำให้ระบบสามารถโฟกัสเฉพาะเฟรมที่แสดงอารมณ์ที่สำคัญได้ ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล ทีมวิจัยจึงนำเทคนิคนี้มาปรับปรุงเพื่อเพิ่มความทนทานของระบบในการจัดการสถานการณ์ดังกล่าว เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพของระบบให้ดียิ่งขึ้น ทีมวิจัยได้ใช้แนวทาง Ensemble Learning ซึ่งเป็นการรวมผลลัพธ์จากหลายโมเดลที่ถูกฝึกในเงื่อนไขเฉพาะ การใช้ Ensemble ช่วยลดข้อผิดพลาดจากการใช้โมเดลเดียว และเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ทีมวิจัยยังได้ขยายการพัฒนาเพิ่มเติมโดยใช้เทคนิค Multi-Task Learning (MTL) เพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้จากหลายงานพร้อมกัน ซึ่งในงานวิจัยนี้ได้นำ MTL มาใช้ใน Mixture of Experts โดยให้ MTL ทำหน้าที่เป็นกลไก Gating ช่วยเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับแต่ละสถานการณ์ เช่น การบดบังใบหน้า ทำให้ระบบสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าควรใช้โมเดลใดในสภาวะแวดล้อมที่ต่างไป สามารถรักษาความแม่นยำแม้ในสภาวะที่มีความหลากหลายและยังคงรักษาข้อดีในเรื่องของความสามารถในการขยายขนาด (Scaling Up) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คณะบริหารธุรกิจ
งานวิจัยนี้เป็นการพัฒนาชาจากเปลือกและเมล็ดของลำไย ประชากรที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ได้แก่ เกษตรกรผู้ปลูกและแปรรูปผลิตภัณฑ์จากลำไย ในอำเภอวังน้ำเย็น จังหวัดสระแก้ว ผลการศึกษาพบว่าจากกระบวนการผลิตลำไยอบแห้ง จะมีผลิตภัณฑ์ผลพลอยได้คือเปลือกและเมล็ดลำไย ซึ่งสามารถนำมาแปรรูปเป็นชาผงสำเร็จรูปพร้อมดื่มได้ ซึ่งนอกจากจะช่วยลดการเกิดขยะจากกระบวนการผลิต ยังมีส่วนช่วยสร้างรายได้จากผลิตภัณฑ์ผลพลอยได้ดังกล่าวเพิ่มอีกช่องทางหนึ่ง
คณะวิทยาศาสตร์
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของสารสกัดจากเมล็ดมะรุม เมล็ดกระเจี๊ยบแดง และเมล็ดมะขาม ในการเป็นสารช่วยตกตะกอนในแหล่งน้ำผิวดินเพื่อการปรับปรุงคุณภาพน้ำ สารสกัดจากเมล็ดมะรุม เมล็ดกระเจี๊ยบแดง และเมล็ดมะขาม เป็นสารตกตะกอนที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและเป็นทางเลือกในการปรับปรุงคุณภาพของน้ำผิวดิน แหล่งน้ำผิวดินมีความขุ่นอยู่ในช่วง 14-24 NTU นำมาทำการตกตะกอนความขุ่นในน้ำด้วยวิธีการทดลองจาร์เทส (Jar test) โดยการใช้สารสกัดจากเมล็ดมะรุม เมล็ดกระเจี๊ยบแดง และเมล็ดมะขาม เป็นสารตกตะกอน (Coagulant) และ เป็นสารช่วยตกตะกอน (Coagulant aid) โดยวิธีการคือนำเมล็ดมะรุม เมล็ดกระเจี๊ยบแดง และเมล็ดมะขามมาบดให้ละเอียด จากนั้นสกัดด้วยสารละลายโซเดียมคลอไรด์ (NaCl) 0.5 โมลาร์ และนำสารสกัดที่ได้มาใช้เป็นสารตกตะกอนเพื่อลดความขุ่นและปรับปรุงคุณภาพน้ำ โดยแต่ละความเข้มข้นใช้ปริมาตรน้ำ 300 มิลลิลิตร ผลการศึกษาบ่งชี้ว่าสารสกัดจากเมล็ดมะรุมที่ความเข้มข้น 2,000 มิลลิกรัมต่อลิตร มีประสิทธิภาพมากที่สุด และมีประสิทธิภาพในการลดความขุ่นประมาณ 73.19% โดยมีค่าใช้จ่าย 0.0309 บาทต่อน้ำ 300 มิลลิตร รองลงมาเป็นสารสกัดจากเมล็ดมะขามที่มีความเข้มข้น 4000 มิลลิกรัมต่อลิตร มีประสิทธิภาพในการลดความขุ่นประมาณ 56.75% โดยมีค่าใช้จ่าย 0.0933 บาทต่อน้ำ 300 มิลลิตร และเมล็ดกระเจี๊ยบแดงที่มีความเข้มข้น 6000 มิลลิกรัมต่อลิตร มีประสิทธิภาพในการลดความขุ่นประมาณ 32.67% โดยมีค่าใช้จ่าย 0.0567 บาทต่อน้ำ 300 มิลลิตร
คณะวิทยาศาสตร์
การสังเคราะห์โดยใช้อิเล็กตรอนเป็นรีเอเจนต์ทดแทนการใช้ oxidant เป็นวิธีการสังเคราะห์โมเลกุลยาด้วยวิธีการที่ลดการใช้สารเคมี ทำให้ลดการเกิดมลพิษกับสิ่งแวดล้อมได้