งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Deep Convolutional Neural Networks - CNNs) สำหรับการระบุเม็ดยาอย่างแม่นยำ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการพิสูจน์เอกลักษณ์เม็ดยาด้วยทรัพยากรมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลรูปภาพจำนวน 1,250 ภาพ จากยาสามัญประจำบ้าน 10 ชนิด นำมาทดสอบกับโมเดล YOLO ที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ผลการทดลองพบว่า การใช้แสงธรรมชาติให้ผลดีกว่าเมื่อทดสอบด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เมื่อเปรียบเทียบกับแสงจากกล่องสตูดิโอ นอกจากนี้ โมเดล YOLOv5-tiny แสดงความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับเม็ดยา ขณะที่โมเดล EfficientNet_b0 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในการจำแนกเม็ดยา แม้ว่าระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้นนี้จะให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่ยังมีข้อจำกัดในเรื่องชนิดของเม็ดยาและจำนวนภาพที่ใช้ในการศึกษา อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้มีศักยภาพในการส่งเสริมความปลอดภัยในการใช้ยาทั้งในระบบสาธารณสุขและผู้ป่วยนอก รวมถึงลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ยาผิดพลาด
The increasing complexity of pharmaceutical treatments requires precise pill identification to ensure patient safety. Traditional methods for pill reconciliation rely on human experts, which are time-consuming and prone to errors. Deep Convolutional Neural Networks (CNNs), particularly effective in image processing, offer a promising solution for automating and enhancing these processes.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
งานชิ้นนี้ได้ถูกสร้างขึ้นภายใต้แนวคิดหลักของสภาวะโลกร้อนและโลกหลังยุคล่มสลาย ที่ได้ส่งผลกระทบให้ระบบนิเวศเกิดการแทรกแซงและความวุ่นวาย และการดำรงอยู่ของหลายๆสิ่งมีชีวิตบนโลกต้องสูญหายไป ซึ่งเกิดจากการกระทำของมนุษย์ การแก้ไขและซ่อมแซมโลกใบนี้จึงอาจเป็นความหวังที่ไม่อาจเกิดขึ้นจริง เชื่อมโยงกับประสบการณ์ส่วนตัวของข้าพเจ้าที่ต้องสูญเสียสิ่งที่รัก และความทุกข์จากการตั้งความหวังที่ยิ่งใหญ่ ผ่านกระบวนการศิลปะโดยใช้สื่อ Animation Art และ Sound art
วิทยาลัยวิศวกรรมสังคีต
โครงการนี้มุ่งสำรวจศักยภาพของการบำบัดด้วยไบนัวรอลบีท (Binaural Beats) ในสภาพแวดล้อมเสียงสามมิติ โดยมุ่งเน้นผลกระทบของการกำหนดตำแหน่งเสียงบีท (Beat) ในมิติซ้าย-ขวา (L-R) ในตำแหน่งต่างๆ โดยใช้เทคโนโลยี Dolby Atmos เพื่อสร้างประสบการณ์เสียงที่สมจริง งานวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อศึกษาว่าการจัดตำแหน่งเสียงบีท (Beat) ในมิติต่าง ๆ ในการบำบัดด้วยไบนัวรอลบีท (Binaural Beats) จะมีผลอย่างไรต่อจิตใจและอารมณ์ ไบนัวรอลบีท (Binaural Beats) เป็นรูปแบบหนึ่งของการเหนี่ยวนำคลื่นสมอง (Auditory Brainwave Entrainment) ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถช่วยให้เกิดการผ่อนคลาย ลดความวิตกกังวล และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของสมองได้ อย่างไรก็ตาม ยังมีการศึกษาเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีที่เทคโนโลยีเสียงสามมิติ งานวิจัยนี้จะตรวจสอบว่าการกำหนดตำแหน่งเสียงบีท (Beat) ในมิติซ้าย-ขวาที่แตกต่างกันในสภาพแวดล้อมเสียงสามมิติจะส่งผลอย่างไรต่อการรับรู้และผลลัพธ์ในการบำบัด ผู้เข้าร่วมจะได้รับประสบการณ์การบำบัดด้วยไบนัวรอลบีท (Binaural Beats) ในตำแหน่งซ้าย-ขวาต่าง ๆ ของบีท (Beat) โดยจะมีการวัดผลด้านสรีรวิทยา เช่น ความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจ และการประเมินระดับความผ่อนคลายตามการรายงานของผู้เข้าร่วม ผลการวิจัยคาดว่าจะให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างสภาพแวดล้อมเสียงสามมิติกับการบำบัดด้วยเสียง ซึ่งอาจช่วยพัฒนาการบำบัดด้วยเสียงให้ดียิ่งขึ้นด้วยการใช้เทคโนโลยีเสียงขั้นสูง
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเกษตรกรรมและสิ่งแวดล้อมเป็นการรวบรวมแบบจำลองซึ่งมีนัยสำคัญต่อการพัฒนาประเทศแบบเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม สร้างโดยการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ลึกซึ่งพัฒนาขึ้นโดยศูนย์วิจัยเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีสำหรับผลิตผลเกษตรและอาหาร ได้แก่ การระบุความต้องการธาตุอาหาร (N P K) ของต้นทุเรียนโดยวัดใบทุเรียนโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ การระบุสมบัติการเผาไหม้ของชีวมวลจากไม้โตเร็วและของเหลือทางเกษตรโดยวัดโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ และ การประเมินการเกิดภาวะโลกร้อนเนื่องจากการเผาไหม้ชีวมวลโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีพื้นฐานซึ่งนำมาใช้ คือ เทคโนโลยีเนียร์อินฟราเรดฟูเรียร์ทรานสฟอร์มสเปกโทรสโกปี ซึ่งการวัดและการแสดงผลทำได้อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องใช้สารเคมี ไม่ต้องการผู้เชี่ยวชาญพิเศษ ราคาการวัดต่อตัวอย่างถูกมาก แต่เครื่องวัดยังไม่สามารถผลิตได้ในประเทศไทย