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
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการห่อหุ้มร่วม (Co-encapsulation) ของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นภายในลิโปโซม เพื่อเพิ่มเสถียรภาพและประสิทธิภาพการกักเก็บของสารสำคัญ รวมถึงศึกษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระและการปลดปล่อยในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร โดยทำการเตรียมลิโปโซมด้วยวิธี High-Speed Homogenization Method และวิเคราะห์คุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ขนาดอนุภาค ศักย์ไฟฟ้า การกักเก็บสารสำคัญ และฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระผ่าน DPPH, ABTS และ FRAP assay ผลการศึกษาพบว่าการห่อหุ้มร่วมสามารถเพิ่มความเสถียรของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็นได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการห่อหุ้มเดี่ยว โดยมีค่าประสิทธิภาพการกักเก็บสูง และสามารถรักษาฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระได้ดี นอกจากนี้ ลิโปโซมที่เตรียมขึ้นยังแสดงประสิทธิภาพการปลดปล่อยที่เหมาะสมในสภาวะจำลองระบบทางเดินอาหาร แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคนิค Co-encapsulation ในการเพิ่มประสิทธิภาพของสารอาหารเชิงหน้าที่ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและผลิตภัณฑ์เสริมสุขภาพได้
คณะวิศวกรรมศาสตร์
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
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
แบบจำลองเชิงแนวคิด (conceptual model) ที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากศิลปะอาร์ตเดโค (Art Deco) โดยนำความหรูหรา ความสง่างาม ความสมดุล และการใช้สีดำตัดกับสีทองซึ่งเป็นเอกลักษณ์ของศิลปะอาร์ตเดโคมาสร้างสรรค์เป็นแบบจำลองเชิงแนวคิดที่มีลักษณะสมดุล มั่นคง สง่างาม ไล่ลำดับให้ดูมีความเคลื่อนไหว และใช้สีดำกับสีทองเพื่อแสดงถึงความหรูหราแบบอาร์ตเดโค