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
ระบบสร้างภาษามือไทยเชิงกำเนิดมีเป้าหมายในการพัฒนาแพลตฟอร์ม การสร้างแบบจำลอง 3 มิติและแอนิเมชัน ที่สามารถแปลง ประโยคภาษาไทยเป็นท่าทางภาษามือไทย (TSL) ที่ถูกต้องและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ช่วยเสริมสร้างการสื่อสารสำหรับ ชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย โดยใช้แนวทางที่อิงกับ แลนมาร์ก (Landmark-Based Approach) ผ่านการใช้ Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) และ Large Language Model (LLM) ในการสร้างภาษามือ ระบบเริ่มต้นด้วยการ ฝึกโมเดล VQVAE โดยใช้ข้อมูลแลนมาร์กที่สกัดจากวิดีโอภาษามือ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ การแทนค่าแบบแฝง (Latent Representations) ของท่าทางภาษามือไทย หลังจากนั้น โมเดลที่ฝึกแล้วจะถูกใช้เพื่อ สร้างลำดับแลนมาร์กของท่าทางเพิ่มเติม ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลฝึกโดยอ้างอิงจาก BigSign ThaiPBS Dataset เมื่อชุดข้อมูลได้รับการขยายแล้ว ระบบจะทำการ ฝึก LLM เพื่อสร้างลำดับแลนมาร์กที่ถูกต้องจากข้อความภาษาไทย โดยลำดับแลนมาร์กที่ได้จะถูกนำไปใช้ สร้างแอนิเมชันของโมเดล 3 มิติใน Blender เพื่อให้ได้ท่าทางภาษามือที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ถูกพัฒนาด้วย Python โดยใช้ MediaPipe สำหรับการสกัดแลนมาร์ก OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ และ Blender’s Python API สำหรับสร้างแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยการผสานเทคโนโลยี AI, การเข้ารหัสผ่าน VQVAE และการสร้างแลนมาร์กด้วย LLM ระบบนี้มุ่งหวังที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความภาษาไทยและภาษามือไทย เพื่อมอบแพลตฟอร์มการแปลภาษามือแบบโต้ตอบ ในเวลาจริง ให้กับชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย
คณะวิทยาศาสตร์
โรคลิสเตอรีโอซิส (Listeriosis) เป็นโรคที่เกิดจากอาหารซึ่งมีอัตราการเสียชีวิตสูงเกิน 30% โดยเกิดจากเชื้อ Listeria monocytogenes งานวิจัยนี้ได้ทำการประเมินแบคทีเรียกรดแลกติก (Lactic Acid Bacteria หรือ LAB) จำนวน 160 สายพันธุ์ที่แยกได้จากปูดองของไทย เพื่อตรวจสอบศักยภาพในการยับยั้ง L. monocytogenes รวมถึงคุณสมบัติของโพรไบโอติกและลักษณะทางโพรไบโอจีโนมิกส์ (Probiogenomic) ในกลุ่มสายพันธุ์เหล่านี้ สายพันธุ์ DRC3-2 มีฤทธิ์ในการผลิตแบคเทอริโอซิน DRC3-2 ซึ่งสามารถยับยั้ง L. monocytogenes ATCC 19115 ได้อย่างมีนัยสำคัญในการทดสอบแบบ spot-on-lawn การวิเคราะห์ทางฟีโนไทป์และจีโนมเผยให้เห็นว่าสายพันธุ์ DRC3-2 สามารถเติบโตได้ในสภาวะแวดล้อมที่มี NaCl 2-6% ค่า pH ระหว่าง 3 ถึง 9 และอุณหภูมิระหว่าง 25 ถึง 45°C จากการวิเคราะห์ค่า Average nucleotide identity (ANI) และ Digital DNA-DNA hybridization (dDDH) พบว่าสายพันธุ์ DRC3-2 ถูกจัดประเภทเป็น Lactococcus lactis subsp. hordinae การผลิตแบคเทอริโอซิน DRC3-2 จะสูงสุดในช่วงปลายของระยะ stationary phase หลังจากที่มีการสังเคราะห์ในช่วงต้นของระยะ exponential phase การวิเคราะห์ด้วย BAGEL4 พบว่าแบคเทอริโอซิน DRC3-2 ที่คาดว่าเป็นแบคเทอริโอซินชนิดใหม่นี้มีลักษณะคล้ายคลึงกับ lactococcin A และ B โดยมีค่า bit-score ที่ 40.05 และ 36.58 ตามลำดับ การประเมินความปลอดภัยทาง in silico ยืนยันว่าสายพันธุ์ DRC3-2 ไม่เป็นพาหะของโรคในมนุษย์และไม่มีการต้านทานยาปฏิชีวนะ สรุปได้ว่า การศึกษาครั้งนี้ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของแบคทีเรียซิน DRC3-2 ซึ่งเป็นสารที่มีศักยภาพในการใช้ป้องกันและรักษาการติดเชื้อ L. monocytogenes
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
งานวิจัยนี้เป็นการออกแบบและสร้างเครื่องต้นแบบระบบปัญญาประดิษฐ์ของสรรพสิ่งสำหรับติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชโดยใช้ข้อมูลสภาพอากาศ โดยระบบประกอบไป 4 ส่วนสำคัญ คือ ส่วนที่ 1 สถานีตรวจวัดสภาพอากาศ (Weather Station) ประกอบไปด้วยเซ็นเซอร์ต่าง ๆ เช่น อุณหภูมิอากาศ ความชื้นสัมพัทธ์ ความเร็วลม และความยาวนานของแสง เป็นต้น ส่วนที่ 2 หน่วยประมวลผล (Controller Unit) โดยจะมีการติดตั้งอัลกอริทึมหรือแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อใช้ประเมินค่าการคายระเหยน้ำของพืชอ้างอิง (ETo) และจะใช้คำนวณร่วมกับค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้ำของพืชนั้น ๆ (Crop Coefficient: Kc) และข้อมูล อื่น ๆ เกี่ยวกับพืชนั้น ๆ เพื่อประเมินปริมาณการใช้น้ำตามความต้องการของพืชโดยอัตโนมัติ ส่วนที่ 3 ส่วนติดต่อผู้ใช้งานและหน้าจอแสดงผล (User Interface (UI) and Display) เป็นส่วนที่ให้เกษตรกรหรือผู้ใช้งานสามารถป้อนข้อมูลเกี่ยวกับชนิดของพืช ชนิดของดินที่ปลูก ประเภท ของระบบการให้น้ำ จำนวนหัวจ่ายน้ำ ระยะปลูก และช่วงการเจริญเติบโตของพืช เป็นต้น และส่วนที่ 4 หน่วยควบคุมและหัวจ่ายน้ำ (Irrigation Unit)