KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

การตรึงวัสดุนาโนโลหะบนตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการย่อยสลายอะฟลาทอกซิน บี1

รายละเอียด

วัสดุตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงที่ตกแต่งด้วยวัสดุนาโนโลหะ (Bi-Metallic NPs/ Photocatalyst) ได้ถูกสังเคราะห์ ในการสลายอะฟลาทอกซิน บี1 ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงที่ตกแต่งด้วยวัสดุนาโนโลหะถูกสังเคราะห์ด้วยคลื่นอัลตราโซนิก (Ultrasonic waves) วัสดุถูกนำมาศึกษาคุณลักษณะทางเคมีโดยการใช้เทคนิค Transmission electron microscope (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray diffraction analysis (XRD), Fourier transform infrared spectrometer (FT-IR), Zeta potential analyzer และ UV-visible spectrophotometer อนุภาคนาโนโลหะบนตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงถูกนำมาทดสอบประสิทธิภาพในการย่อยสลาย AFB1 ในน้ำเสียจากน้ำทิ้งครัวเรือนภายใต้แสงวิสิเบิล โดยนำมาวิเคราะห์ด้วยโครมาโตกราฟีของเหลวสมรรถนะสูง ช่วงความยาวคลื่น 365 นาโนเมตร พบว่าสามารถกำจัด AFB1 ได้อย่างมีประสิทธิภาพถึง 100 % ภายในเวลา 2 นาที ประสิทธิภาพที่เหนือชั้นนี้เป็นผลมาจาก โครงสร้างที่มีรูพรุนสูง พื้นที่ผิวจำเพาะที่เพิ่มขึ้น และอัตราการรวมตัวใหม่ของอิเล็กตรอน-โฮลที่ลดลง แสดงให้เห็นว่าวัสดุนาโนที่ได้พัฒนาประสบความสำเร็จในการสลาย AFB1

วัตถุประสงค์

เนื่องจาก อะฟลาท็อกซินเป็นสารพิษที่ผลิตจากเชื้อราที่สร้างสารพิษในภาวะที่อาหารมีความชื้นสูง สามารถพบได้ทั่วไปในอาหารและผลผลิตทางการเกษตร ได้แก่ ข้าวโพด มันสำปะหลัง ผักและผลไม้อบแห้ง ธัญพืช หัวหอมแห้ง กระเทียมแห้ง เป็นต้นสารอะฟลาทอกซินมีหลายชนิด เช่น AFB1, AFB2, AFG1, AFG2 โดยเฉพาะ AFB1 ที่มีพิษสูงและสามารถทำลายตับ ทำให้เกิดอาการ อาเจียน ท้องเดิน และในระยะยาวอาจพัฒนาเป็น ตับแข็ง หรือ มะเร็งตับ ดังนั้นหากมีการปนเปื้อนของ AFB1 จากครัวเรือนลงสู่แหล่งน้ำที่มีสภาพแวดล้อมเอื้อต่อการสะสมของสารพิษ เช่น บ่อน้ำ หรือแหล่งน้ำธรรมชาติที่มีการไหลเวียนต่ำ อาจส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและระบบนิเวศได้ สารอะฟลาท็อกซินสามารถคงอยู่ในสิ่งแวดล้อมเป็นเวลานานและอาจถูกดูดซึมเข้าสู่ห่วงโซ่อาหารผ่านสัตว์น้ำและพืชน้ำ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อสุขภาพของมนุษย์และสัตว์ที่บริโภคอาหารจากแหล่งน้ำดังกล่าว เพื่อลดความเสี่ยงจากการปนเปื้อนของ AFB1 ในแหล่งน้ำ จึงได้มีการสังเคราะห์วัสดุตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงที่ตกแต่งด้วยวัสดุนาโนโลหะ ที่สามารถสลาย AFB1 ในน้ำเสียครัวเรือน สามารถช่วยลดปัญหาการปนเปื้อนของสารพิษในแหล่งน้ำและป้องกันผลกระทบต่อสุขภาพของมนุษย์และสิ่งแวดล้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นวัตกรรมอื่น ๆ

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากข้อมูลอนุกรมเวลาโดยวิธีการช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน

คณะวิทยาศาสตร์

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากข้อมูลอนุกรมเวลาโดยวิธีการช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน

ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยใช้วิธีช่วงเวลาที่ล่าช้ากว่ากัน แบ่งออกเป็น 3 ช่วงเวลา คือ ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 10 หน่วย ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 15 หน่วย และช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 20 หน่วย มาใช้เป็นตัวแปรอิสระ และใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีทั้งหมด 4 วิธี ได้แก่ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าสุ่ม วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน โดยการจำลองข้อมูลอนุกรมเวลาที่เป็นตัวแปรอิสระที่มีลักษณะหลากหลาย ได้แก่ ข้อมูลที่มีลักษณะการเดินแบบสุ่ม ข้อมูลที่มีลักษณะมีแนวโน้ม และข้อมูลที่มีลักษณะไม่เชิงเส้น ซึ่งมีขนาดตัวอย่าง 100, 300, 500 และ 700 วิธีดำเนินการวิจัยนี้ทำการแบ่งข้อมูลเป็นฝึกฝน 90% และข้อมูลทดสอบ 10% โดยใช้โปรแกรมอาร์ในการจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล โดยทำซ้ำเป็นจำนวน 1000 รอบ และทำการหาค่าเฉลี่ยของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย และค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ที่ต่ำที่สุดเพื่อแสดงว่าวิธีใดดีที่สุด ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลมีลักษณะการเดินแบบสุ่มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลมีลักษณะแนวโน้มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและข้อมูลมีลักษณะไม่เชิงเส้นวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และเมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูลจริง พบว่าข้อมูลค่าเงิน 1 ยูโร ต่อบาทวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลดัชนี S&P 500 ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่ม และข้อมูลดัชนี Bank of America Corp ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน

การประยุกต์ใช้เทคนิค Hydro priming ด้วยน้ำพลาสมาต่อคุณภาพความงอกของข้าวไรซ์เบอรี่

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

การประยุกต์ใช้เทคนิค Hydro priming ด้วยน้ำพลาสมาต่อคุณภาพความงอกของข้าวไรซ์เบอรี่

การทดลองนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของน้ำที่ผ่านการฉายพลาสมาในเวลาที่แตกต่างกันต่อคุณภาพการงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่ เพื่อเป็นการยกระดับคุณภาพความงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่

ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์เพื่อออกแบบระบบผู้เชี่ยวชาญในภาษาไทย

วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง

ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์เพื่อออกแบบระบบผู้เชี่ยวชาญในภาษาไทย

ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อภายนอก ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเลือกใช้ LLMs ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ระบบสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลภายนอก ส่งผลให้มีความปลอดภัยของข้อมูลสูง นอกจากนี้ ยังรองรับการทดสอบและพัฒนาโมเดลด้วยเทคนิคการดึงข้อมูลเสริม (Retrieval-Augmented Generation: RAG) เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทางและประมวลผลได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพด้านพลังงาน และตอบสนองความต้องการขององค์กรและระบบผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเหมาะสม