โครงงานนี้จึงได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบุชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการเพื่อตรวจนับจำนวนด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเป็นการตรวจนับความครบถ้วนของอุปกรณ์ที่นำไปใช้ มีใช้วิธีการตรวจจับวัตถุ(Object Detection) ซึ่งการตรวจจับวัตถุช่วยให้สามารถตรวจจับอุปกรณ์ทันตกรรหัตถการทั้งหมดหลังจากการใช้งาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ อีกทั้งสามารถตรวจนับเครื่องมือต่างๆได้พร้อมกันหลายๆภาพเพื่อช่วยลดเวลาและความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือทั้งหมด รวมถึงข้อมูลจำนวนและชนิดของอุปกรณ์ สามารถส่งออกไปยังฐานข้อมูลเพื่อนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อีกด้วย
เนื่องจากในปัจจุบันงานทางด้านทันตกรรมมีความซับซ้อนและหลากหลาย อีกทั้งมีการใช้เครื่องมือทางทันตกรรมต่างๆจำนวนมาก โดยหลังจากที่ถูกนำเครื่องมือมาใช้ในการรักษาตามสถานที่ โรงพยาบาลหรือคลินิกทันตกรรม ถ้าไม่มีการจัดการและตรวจสอบกับอุปกรณ์ต่างๆเหล่านี้อาจทำให้เกิดปัญหาต่างๆตามมา เช่น การสูญหายของอุปกรณ์ ซึ่งอาจทำให้สูญเสียค่าใช้จ่ายในการซื้ออุปกรณ์ใหม่โดยไม่จำเป็น ดังนั้นการตรวจสอบและนับเครื่องมือเป็นกระบวนที่สำคัญอย่างมากในการช่วยลดการสูญเสียของอุปกรณ์และปัญหาอื่นๆในการจัดการกับเครื่องมือทันตกรรม การตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือหลังการใช้รักษาเป็นกระบวนการที่สำคัญอย่างมากโดยมีการใช้เวลาในการตรวจสอบ รวบรวม จัดการ และนับจำนวนของเครื่องมือทั้งหมดโดยมีการใช้บุคลากรของทางโรงพยาบาลหรือคลินิกทันตกรรมและใช้วิธีการนับด้วยมือ ทำให้เกิดล่าช้า อีกทั้งอาจจะเกิดการนับจำนวนเครื่องมือที่ไม่ถูกต้องครบถ้วน มีการบันทึกข้อมูลซับซ้อน และใช้ทรัพยากรคนในการทำงานที่เยอะเกินความจำเป็นอีกด้วยซึ่งส่งผลกระทบต่อการจัดการวางแผนในกระบวนการใช้เครื่องมือในครั้งต่อไป โดยกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือนี้นอกจากจะช่วยในเรื่องของการระบุชนิดและนับเครื่องมือแล้ว ยังสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานเครื่องมือ วางแผนในการจัดซื้ออุปกรณ์ รวมถึงช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดซื้อเครื่องมือใหม่อีกด้วย จากปัญหาดังกล่าว โครงงานนี้จึงได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบุชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการเพื่อตรวจนับจำนวนด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเป็นการตรวจนับความครบถ้วนของอุปกรณ์ที่นำไปใช้ มีใช้วิธีการตรวจจับวัตถุ(Object Detection) ซึ่งการตรวจจับวัตถุช่วยให้สามารถตรวจจับอุปกรณ์ทันตกรรหัตถการทั้งหมดหลังจากการใช้งาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ อีกทั้งสามารถตรวจนับเครื่องมือต่างๆได้พร้อมกันหลายๆภาพเพื่อช่วยลดเวลาและความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือทั้งหมด รวมถึงข้อมูลจำนวนและชนิดของอุปกรณ์ สามารถส่งออกไปยังฐานข้อมูลเพื่อนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อีกด้วย
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การทดลองนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของน้ำที่ผ่านการฉายพลาสมาในเวลาที่แตกต่างกันต่อคุณภาพการงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่ เพื่อเป็นการยกระดับคุณภาพความงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่
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
-