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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
เป็นโครงการที่มุ่งเน้นการออกแบบและสร้างสรรค์ Art Toy Mascot ที่สะท้อนอัตลักษณ์ของ 12 สาขาวิชาในคณะเทคโนโลยีเกษตร ผ่านแนวคิดที่ผสมผสานระหว่างศิลปะและเทคโนโลยีเกษตร เพื่อให้เกิดความเข้าใจและการจดจำที่ง่ายขึ้นเกี่ยวกับแต่ละสาขา โดยใช้การออกแบบเชิงสร้างสรรค์และเทคนิคการผลิตของเล่นศิลปะ
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
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงการศูนย์พัฒนาสิ่งประดิษฐ์เพื่ออนาคตและความยั่งยืน เป็นโครงการต่อเนื่องจากการนำร่องในการทดลองแนวทางการปรับปรุงอาคารเก่า (วช.7) ซึ่งเป็นอาคารห้าชั้น โดยมีจุดมุ่งหมายในการพัฒนาแนวทางการปรับปรุงอาคารเก่าเพื่อลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ในการดำเนินการศูนย์พัฒนาสิ่งประดิษฐ์เพื่ออนาคตและความยั่งยืน (ต่อเนื่อง) ได้ทำการศึกษาข้อมูลและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องและวางระเบียบวิธีการวิจัยเพื่อค้นหาแนวทางที่เหมาะสมในการปรับปรุงอาคารเก่าเพื่อลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ใน 3 ขั้นตอนด้วยกัน คือ การเผาไหม้ของเชื้อเพลิงจากการขนส่ง แรงงาน และวัสดุ การใช้พลังงานไฟฟ้าระหว่างการก่อสร้าง การสะสมก๊าซเรือนกระจกจากวัสดุก่อสร้างเก่า/ใหม่ที่ใช้ในการก่อสร้าง การดำเนินการในโครงการนี้เป็นการวิจัยเชิงทดลองโดยมีการเก็บข้อมูลจริงเพื่อประเมินเป็นค่าปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่าเปรียบเทียบระหว่างการก่อสร้างอาคารใหม่ และผลจากการปรับปรุงอาคารเก่าที่เป็นกรณีศึกษา จากการเก็บข้อมูลและทำการคำนวณภายหลังเสร็จสิ้นโครงการพบว่าการปรับปรุงอาคารเดิมด้วยการออกแบบที่คำนึงถึงความยั่งยืนด้วยการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ในส่วนของการใช้วัสดุก่อสร้างมีค่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 11.88 kgCO2e/sq.m. ในกรณีการก่อสร้างอาคารใหม่ จะมีค่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 299.35 kgCO2e/sq.m. ซึ่งสามารถช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ลงได้ประมาณ 26 เท่า เมื่อเทียบกับการก่อสร้างอาคารใหม่