โครงการวิจัยนี้ศึกษาผลของสาร CBD ต่อความไวของเซลล์ประสาทในการรับรู้ความเจ็บปวดจากหนู โดยใช้วิธี Whole Cell Patch Clamp เพื่อวัดพารามิเตอร์ทางไฟฟ้าสรีรวิทยาของเซลล์ที่ได้รับการเพาะเลี้ยงด้วย CBD ขนาด 0.5 uM เป็นเวลา 24 ชั่วโมงเทียบกับกลุ่มควบคุม
ยาที่ใช้ในกาารักษาอาการปวดในปัจจุบัน เช่น NSAIDs และยาโอปิออยด์อาจก่อให้เกิดผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์ ทำให้ไม่เหมาะสมสำหรับประชากรบางกลุ่มโดยเฉพาะผู้สูงอายุ ดังนั้นการศึกษานี้จึงทําเพื่อประเมินฤทธิของ CBD ต่อการลดความไวในการรับรู้ความเจ็บปวดเพื่อดูเป็นยาทางเลือกในการรักษาอาการปวดในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบปลอมปนของข้าวสารพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 ตามอายุการเก็บรักษา ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี โดยใช้ฟูเรียร์ทรานฟอร์มเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (FT-NIR) จำนวนคลื่น 12,500 – 4,000 cm-1 (800 – 2,500 nm) ซึ่งอายุการเก็บรักษาของข้าวที่แตกต่างกันส่งผลต่อคุณภาพข้าวหุงสุก งานวิจัยนี้แบ่งเป็น 2 ส่วน 1) เพื่อตรวจสอบความเป็นไปในการแยกข้าวสารตามอายุการเก็บรักษา 1 2 และ 3 ปี แบบจำลองที่ดีที่สุดสร้างด้วย Ensemble ร่วมกับ Second Derivative มีค่าความถูกต้อง (Accuracy) เท่ากับ 96.3% 2) ตรวจสอบการปลอมปนตามอายุการเก็บรักษา โดยปลอมปนที่ 0% (ข้าว 2 และ 3 ปีทั้งหมด), 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% และ 100% (ข้าว 1 ปีทั้งหมด) แบบจำลองที่ดีที่สุดสร้างด้วย Gaussian Process Regression (GPR) ร่วมกับ Smoothing + Multiplicative Scatter Correction (MSC) โดยมีค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (r²) ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยของการทำนาย (RMSEP) ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (Bias) และค่าความสามารถในการทำนาย (RPD) เท่ากับ 0.92 8.6% 0.9% และ 3.6 ตามลำดับ แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการปลอมปนสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้สำหรับการตรวจสอบการแยกประเภทข้าวตามอายุการเก็บรักษา 1 ปี 2 ปี และ 3 ปี นอกจากนั้นค่าสีของข้าวที่อายุการเก็บรักษาต่างกันมีค่าสี L* และ b* ต่างกันอีกด้วย
คณะวิทยาศาสตร์
ระบบตรวจจับผลไม้เน่ามีที่มาจากความต้องการในการลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร ซึ่งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วโลกโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเกษตรและการจัดจําหน่ายอาหาร ผลไม้ที่เน่าเสียจะส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์และสามารถก่อให้เกิดความสูญเสียทางเศรษฐกิจได้อย่างมาก การพัฒนาระบบตรวจจับผลไม้เน่าจึงมีเป้าหมายเพื่อช่วยในการคัดกรองและแยกผลไม้ที่ไม่เหมาะสมออกจากกระบวนการจัดส่ง เพื่อรักษาคุณภาพของสินค้าและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคที่ต้องการผลไม้สดใหม่ ทางผู้จัดจึงได้จำลองระบบคัดแยกผลไม้เน่าเสียออกจากผลไม้สดโดยใช้รูปภาพเป็นปัจจัย ผลการทดลองออกมาอย่างมีประสิทธิภาพและมีความเร็วในการทำนายสูง
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
โครงการนี้ได้สร้างระบบดูแลต้นไม้ในหอพักผ่านระบบ IoT ( Internet of Things ) โดยการพัฒนาโปรแกรมผ่านบอร์ด ESP-32 ควบคุมการรดน้ำต้นไม้อัตโนมัติ โดยสั่งการผ่าน สมาร์ทโฟน สามารถใช้งานระบบปฏิบัติการทั้ง iOS และ Android โครงการนี้จะช่วยให้การปลูกต้นไม้ในหอพักเป็นเรื่องง่ายและสะดวกมากยิ่งขึ้น