โครงการออกแบบสถาปัตยกรรมภายใน ร้านอาหารฮาลาลที่ผสมผสานวัฒนธรรมของจังหวัดสงขลา ประเทศไทย
สร้างเอกลักษณ์เด่นเเก่สงขลาทางด้านอาหาร
วิทยาลัยการจัดการนวัตกรรมและอุตสาหกรรม
โรคเบาหวานเป็นปัญหาทางสุขภาพที่สำคัญทั่วโลก โดยเฉพาะภาวะแทรกซ้อนที่เกี่ยวข้องกับแผลเบาหวาน ซึ่งพบว่า ผู้ป่วยเบาหวานประมาณ 15-25% มีโอกาสเกิดแผลที่เท้า และมากกว่า 50% ของแผลเบาหวานที่รุนแรงนำไปสู่การตัดขา ส่งผลให้คุณภาพชีวิตของผู้ป่วยลดลงอย่างมาก การรักษาแผลเบาหวานในปัจจุบันยังเผชิญกับปัญหาการติดเชื้อแบคทีเรียดื้อยาและกระบวนการสมานแผลที่ล่าช้า ทำให้มีความจำเป็นในการพัฒนานวัตกรรมที่ช่วยเร่งกระบวนการหายของแผลและลดความเสี่ยงต่อการสูญเสียอวัยวะ เคี่ยม (Cotylelobium lanceolatum Craib) เป็นพืชสมุนไพรที่ถูกนำมาใช้ทางการแพทย์แผนไทยมานาน โดยเฉพาะในการรักษาอาการอักเสบและสมานแผล งานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนา สารสกัดจากเคี่ยมในรูปแบบนาโนซิลเวอร์ (Nano Silver) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการรักษาแผลเบาหวาน เทคโนโลยี นาโนซิลเวอร์ ช่วยให้สารออกฤทธิ์สามารถซึมผ่านเข้าสู่ชั้นผิวได้ลึกขึ้น ฆ่าเชื้อแบคทีเรียได้อย่างมีประสิทธิภาพ และกระตุ้นกระบวนการสมานแผลโดยลดการอักเสบและส่งเสริมการสร้างเนื้อเยื่อใหม่ การพัฒนาผลิตภัณฑ์จาก นาโนซิลเวอร์ที่ได้จากสารสกัดเคี่ยม คาดว่าจะช่วยลดอัตราการเกิดแผลเรื้อรังในผู้ป่วยเบาหวาน ลดความเสี่ยงต่อการติดเชื้อ และลดโอกาสในการถูกตัดขาหรือเสียชีวิตจากภาวะแทรกซ้อนของแผลเบาหวาน งานวิจัยนี้จึงเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาทางเลือกใหม่สำหรับการรักษาแผลเบาหวานที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
เตปาเช่เป็นเครื่องดื่มที่มีต้นกำเนิดจากเม็กซิโก ที่นิยมใช้เปลือกสับปะรดที่มีน้ำตาลธรรมชาติและเอนไซม์โบรมีเลนในการผลิต จึงทำให้เตปาเช่มีกลิ่นหอมและมีรสชาติที่เป็นเอกลักษณ์ โครงงานนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนากระบวนการผลิตเครื่องดื่มเตปาเช่เพื่อสุขภาพ โดยหมักเปลือกสับปะรดด้วยยีสต์และแบคทีเรียกรดแลคติกที่มีคุณสมบัติเป็นโพรไบโอติก ร่วมกับการใช้พรีไบโอติกที่เป็นอาหารของจุลินทรีย์โพรไบโอติก ได้แก่ อินูลิน และ ไซโลโอลิโกเซคคาไรด์ ทำให้ได้เป็นผลิตภัณฑ์เครื่องดื่มซินไบโอติกเตปาเช่ที่ดีต่อสุขภาพ ช่วยรักษาสมดุลของจุลินทรีย์ลำไส้ มีฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระ และเสริมภูมิต้านทานให้กับผู้บริโภค
คณะวิทยาศาสตร์
ในยุคที่ข้อมูลรีวิวสินค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมีจำนวนมาก การสรุปความคิดเห็นให้เข้าใจง่ายและใช้งานได้จริงจึงเป็นสิ่งสำคัญ งานวิจัยนี้นำเสนอระบบวิเคราะห์รีวิวสินค้าด้วย Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ซึ่งเป็นเทคนิคใน Natural Language Processing (NLP) ที่สามารถแยกแยะแง่มุมสำคัญของรีวิว (เช่น การจัดส่ง คุณภาพสินค้า บรรจุภัณฑ์) และวิเคราะห์อารมณ์ (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ของแต่ละแง่มุม ระบบนี้ช่วยให้ผู้บริโภคและร้านค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงการนี้ได้พัฒนา AI สำหรับการวิเคราะห์ ABSA ภาษาไทย โดยใช้ WangchanBERTa ซึ่งฝึกบนข้อมูลภาษาไทย และเปรียบเทียบกับโมเดลต่างๆ เช่น TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, และ Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) เพื่อประเมินประสิทธิภาพในด้านความแม่นยำ ความเร็ว และการใช้ทรัพยากร นอกจากนี้ยังมีการแสดงผลผ่าน Dashboard Visualization เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจแนวโน้มของรีวิวได้อย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์ที่คาดหวังคือการพัฒนาเครื่องมือ AI ที่ใช้งานจริงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อสินค้าได้ง่ายขึ้น และช่วยร้านค้าในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ