งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาขั้นตอนการจัดการของเสียจากม้า กระบวนการผลิตปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า และความคิดเห็นต่อการใช้นวัตกรรมปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า โดยใช้การวิจัยแบบผสมผสานระหว่างเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ปุ๋ยอินทรีย์ดังกล่าวผลิตจากของเสียจากม้า ซึ่งเป็นของเสียที่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการกำจัด มาผ่านกระบวนการหมักจนกลายเป็นปุ๋ยที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและมีธาตุอาหารที่จะเป็นต่อพืช จากผลการตรวจวิเคราะห์ปุ๋ยอินทรีย์ จากห้องปฏิบัติการปฐพีวิทยา คณะเทคโนโลยีเกษตร สถาบันพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง พบว่า ปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้านั้น มีธาตุอาหารที่จำเป็นต่อการเจริญเติบโตของพืช ทั้งธาตุอาหารหลัก ธาตุอาหารรอง และจุลธาตุ สะท้อนถึงศักยภาพในการกำจัดของเสียจากม้า กระบวนการผลิตปุ๋ยอินทรีย์จากมูลม้า ประสิทธิภาพของปุ๋ยอินทรีย์ และแนวทางเพิ่มคุณค่าเพื่อการขยายผลทางการตลาดเชิงพาณิชย์
ปัจจุบันกีฬาขี่ม้าในประเทศไทยได้รับความนิยม และเกิดฟาร์มเลี้ยงม้าในประเทศไทยมากขึ้น ส่งผลให้เกิดปัญหาการจัดการของเสียจากม้า โดยม้าแต่ละตัวผลิตมูลเฉลี่ย 18-23 กิโลกรัมต่อวัน หรือประมาณ 1 ตันต่อเดือน หากไม่มีการจัดการที่เหมาะสม อาจก่อให้เกิดปัญหาด้านสิ่งแวดล้อม เช่น กลิ่นเหม็น การแพร่กระจายของเชื้อโรค และข้อร้องเรียนจากชุมชนโดยรอบ เจ้าของฟาร์มต้องเสียค่าใช้จ่ายในการกำจัดมูลม้า แนวทางหนึ่งที่ช่วยลดปัญหาคือการนำของเสียจากม้ามาผลิตเป็นปุ๋ยอินทรีย์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ช่วยลดของเสียและเพิ่มมูลค่าทางเศรษฐกิจ เพื่อพัฒนาคุณภาพปุ๋ยอินทรีย์ สามารถนำสารเร่งหมักมาใช้เพื่อลดระยะเวลาการหมัก และเสริมแหนแดงเพื่อเพิ่มปริมาณไนโตรเจนในปุ๋ย ซึ่งช่วยให้ได้ปุ๋ยที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นและสามารถนำไปใช้เชิงพาณิชย์ สร้างรายได้ให้กับเจ้าของฟาร์มและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม
คณะวิทยาศาสตร์
โรคหูชั้นกลางอักเสบ เกิดจากการที่ผู้ป่วยติดเชื้อโรคในหูชั้นกลาง ซึ่งสามารถพบได้ในทุกเพศทุกวัย อย่างไรก็ดี การวินิจฉัยสามารถทำได้โดยการนำภาพถ่ายจากกล้องออโตสโคปมาวิเคราะห์โดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ แต่กระนั้น จำต้องอาศัยประสบการณ์ทางการแพทย์เพื่อลดทอนระยะเวลาในการวินิจฉัย ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงนำเสนอเทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์วิทัศน์ มาประยุกต์ใช้เพื่อวินิจฉัยโรคเบื้องต้นประกอบการตัดสินใจให้กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน อย่างสถาปัตยกรรม YOLOv8 และ Inception v3 เพื่อจำแนกประเภทของโรค และคุณลักษณะของโรคหูชั้นกลางอักเสบทั้ง 5 อย่างที่แพทย์ใช้ในการพิจารณาประเภทของโรคอันได้แก่ สี ความโปร่งใส ของเหลว การหดตัว และการทะลุ นอกจากนี้ ยังใช้วิธีการแบ่งส่วนรูปภาพ และการจำแนกประเภทรูปภาพในการวิเคราะห์และทำนายประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบ ซึ่งสามารถแบ่งประเภทของโรคได้สี่ประเภท คือ โรคหูชั้นกลางอักเสบแบบมีน้ำขัง แบบเฉียบพลัน โรคหูชั้นกลางทะลุ และแก้วหูปกติ ผลการทดลองพบว่าโมเดลจำแนกประเภทสามารถจำแนกประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบโดยตรงได้ดีพอประมาณ โดยผลลัพธ์ค่า Accuracy อยู่ที่ 65.7% ค่า Recall อยู่ที่ 65.7% และค่า Precision อยู่ที่ 67.6% และนอกจากนี้ยังให้ผลลัพธ์สำหรับการจำแนกคำตอบของคุณลักษณะหูทะลุได้ดีที่สุด โดยผลลัพธ์ค่า Accuracy อยู่ที่ 91.8% ค่า Recall อยู่ที่ 91.8% และค่า Precision อยู่ที่ 92.1% ในขณะที่โมเดลจำแนกซึ่งมีการประยุกต์ใช้เทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพมีประสิทธิภาพดีที่สุดโดยภาพรวม มีค่า mAP50-95 อยู่ที่ 79.63% ค่า Recall อยู่ที่ 100% และค่า Precision อยู่ที่ 99.8% ทั้งนี้ โมเดลดังกล่าวยังไม่ได้ถูกนำไปทดสอบการจำแนกประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การศึกษานี้มุ่งเน้นการใช้ผงกระเบื้องเซรามิกเป็นวัสดุทดแทนซีเมนต์ในคอนกรีตในอัตราส่วนที่เหมาะสม โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาคุณสมบัติในการนำผงกระเบื้องมาทดแทนปริมาณซีเมนต์ และหาอัตราส่วนผสมที่เหมาะสมของผงกระเบื้องในซีเมนต์มอร์ตาร์ ที่สามารถให้สมบัติเทียบเท่าหรือดีกว่าซีเมนต์มอร์-ตาร์ปกติ ในการทดลองได้ดำเนินการโดยการเตรียมตัวอย่างซีเมนต์มอร์ตาร์ที่มีการทดแทนซีเมนต์ด้วยผงกระเบื้องเซรามิก 2 ประเภทที่เป็นขยะจากโรงงานผลิตกระเบื้องเซรามิก ได้แก่ ผงกระเบื้องร่องน้ำ และผงกระเบื้องขัด แบ่งส่วนการผสม 2 ส่วนคือ ส่วนที่ 1 ใช้สัดส่วนซีเมนต์ผสมผงกระเบื้อง ส่วนที่ 2 จะพิจารณาจากผลวิเคราะห์กำลังการรับแรงส่วนที่ 1 เพื่อพิจารณาในการเพิ่มหรือลดสัดส่วน และทำการทดสอบคุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ความถ่วงจำเพาะ ความข้นเหลวปกติ ระยะเวลาการก่อตัว กำลังรับแรงดึง และกำลังรับแรงอัด จากผลการศึกษาพบว่าการแทนที่ซีเมนต์ด้วยผงกระเบื้องขัด สามารถรับแรงดึงและแรงอัดได้มากที่สุดเทียบเท่ากับกำลังการรับแรงดึงและแรงอัดของซีเมนต์มอร์ตาร์ปกติ ดังนั้น การใช้ผงกระเบื้องเซรามิกสามารถเพิ่มความสามารถการรับแรงอัดได้ในสัดส่วนการแทนที่ และยังเป็นการช่วยลดการใช้ซีเมนต์ ซึ่งส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อมจากการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากกระบวนการผลิตซีเมนต์ อีกทั้งเป็นแนวทางในการใช้วัสดุเหลือใช้ในอุตสาหกรรมเซรามิกให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทั้งยังส่งเสริมความยั่งยืนในด้านอุตสาหกรรมก่อสร้าง
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
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