โครงงานนี้จึงได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบุชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการเพื่อตรวจนับจำนวนด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเป็นการตรวจนับความครบถ้วนของอุปกรณ์ที่นำไปใช้ มีใช้วิธีการตรวจจับวัตถุ(Object Detection) ซึ่งการตรวจจับวัตถุช่วยให้สามารถตรวจจับอุปกรณ์ทันตกรรหัตถการทั้งหมดหลังจากการใช้งาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ อีกทั้งสามารถตรวจนับเครื่องมือต่างๆได้พร้อมกันหลายๆภาพเพื่อช่วยลดเวลาและความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือทั้งหมด รวมถึงข้อมูลจำนวนและชนิดของอุปกรณ์ สามารถส่งออกไปยังฐานข้อมูลเพื่อนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อีกด้วย
เนื่องจากในปัจจุบันงานทางด้านทันตกรรมมีความซับซ้อนและหลากหลาย อีกทั้งมีการใช้เครื่องมือทางทันตกรรมต่างๆจำนวนมาก โดยหลังจากที่ถูกนำเครื่องมือมาใช้ในการรักษาตามสถานที่ โรงพยาบาลหรือคลินิกทันตกรรม ถ้าไม่มีการจัดการและตรวจสอบกับอุปกรณ์ต่างๆเหล่านี้อาจทำให้เกิดปัญหาต่างๆตามมา เช่น การสูญหายของอุปกรณ์ ซึ่งอาจทำให้สูญเสียค่าใช้จ่ายในการซื้ออุปกรณ์ใหม่โดยไม่จำเป็น ดังนั้นการตรวจสอบและนับเครื่องมือเป็นกระบวนที่สำคัญอย่างมากในการช่วยลดการสูญเสียของอุปกรณ์และปัญหาอื่นๆในการจัดการกับเครื่องมือทันตกรรม การตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือหลังการใช้รักษาเป็นกระบวนการที่สำคัญอย่างมากโดยมีการใช้เวลาในการตรวจสอบ รวบรวม จัดการ และนับจำนวนของเครื่องมือทั้งหมดโดยมีการใช้บุคลากรของทางโรงพยาบาลหรือคลินิกทันตกรรมและใช้วิธีการนับด้วยมือ ทำให้เกิดล่าช้า อีกทั้งอาจจะเกิดการนับจำนวนเครื่องมือที่ไม่ถูกต้องครบถ้วน มีการบันทึกข้อมูลซับซ้อน และใช้ทรัพยากรคนในการทำงานที่เยอะเกินความจำเป็นอีกด้วยซึ่งส่งผลกระทบต่อการจัดการวางแผนในกระบวนการใช้เครื่องมือในครั้งต่อไป โดยกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือนี้นอกจากจะช่วยในเรื่องของการระบุชนิดและนับเครื่องมือแล้ว ยังสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานเครื่องมือ วางแผนในการจัดซื้ออุปกรณ์ รวมถึงช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดซื้อเครื่องมือใหม่อีกด้วย จากปัญหาดังกล่าว โครงงานนี้จึงได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบุชนิดเครื่องมือทันตกรรมหัตถการเพื่อตรวจนับจำนวนด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเป็นการตรวจนับความครบถ้วนของอุปกรณ์ที่นำไปใช้ มีใช้วิธีการตรวจจับวัตถุ(Object Detection) ซึ่งการตรวจจับวัตถุช่วยให้สามารถตรวจจับอุปกรณ์ทันตกรรหัตถการทั้งหมดหลังจากการใช้งาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ อีกทั้งสามารถตรวจนับเครื่องมือต่างๆได้พร้อมกันหลายๆภาพเพื่อช่วยลดเวลาและความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบและนับจำนวนเครื่องมือทั้งหมด รวมถึงข้อมูลจำนวนและชนิดของอุปกรณ์ สามารถส่งออกไปยังฐานข้อมูลเพื่อนำข้อมูลไปใช้งานต่อได้อีกด้วย
วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
ปัญหาด้านการตกต่ำด้านราคาของผลผลิตผลไม้ประเภทมะม่วงเป็นปัญหาสำคัญในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับมะม่วงพันธุ์มหาชนกที่มีการเติบโตในการส่งออกอย่างมากเมื่อเทียบกับมะม่วงสายพันธุ์อื่น เนื่องจากเป็นมะม่วงที่มีสีสันสวยงาม มีกลิ่นหอม ปัญหาการตกต่ำด้านราคาเกิดจากมีผลผลิตที่ไม่ผ่านเกณฑ์คุณภาพการส่งออกทำให้เกิดผลผลิตที่ไม่ผ่านคุณภาพนำกลับมาขายในประเทศในราคาถูก บางกรณีเกษตรกรจำเป็นต้องละทิ้งผลผลิตดังกล่าว จากปัญหาที่เกิดขึ้นจึงมีแนวคิดนำมะม่วงดังกล่าวมาสกัดสารหอมระเหยจากเปลือกของมะม่วงเพื่อจะคงสภาพสารระเหยและนำไปพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์ต้นแบบด้านกลิ่นรวมทั้งการศึกษาปัจจัยทางแสงที่ส่งผลต่อการแสดงสีผิวเปลือกเพื่อทำการเปลี่ยนแปลงสีบนผิวเปลือกผลไม้ให้มีความโดดเด่นจากธรรมชาติความสวยงามของผลมะม่วงที่มีสีสม่ำเสมอด้วยปัจจัยทางแสงที่มีความยาวคลื่นและพลังงานที่แตกต่างกัน โดยการศึกษาการเปลี่ยนแปลงเปลือกนอกเมื่อได้รับแสงโดยไม่ได้เกิดจากการสุกของผลมะม่วง องความรู้ที่ได้สามารถต่อยอดไปสู่การสร้างระบบนวัตกรรมต้นแบบ และสามารถนำเสนอนวัตกรรมที่ได้ต่อยอดสู่เกษตรกรหรือผู้ประกอบการที่สนใจและเพื่อประยุกต์ใช้งานด้านต่าง ๆ ต่อไป
คณะวิทยาศาสตร์
โครงงานนี้มุ่งเน้นการศึกษาและพัฒนาระบบการลงทุนระยะสั้นโดยซื้อขายทองคำในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มของกราฟราคา ระบบที่พัฒนานี้ใช้กระบวนการเฟ้นสุ่ม (Stochastic Process) ในการกำหนดจุดตัดขาดทุน (Stop Loss) เพื่อเพิ่มค่าผลตอบแทนที่คาดหวังสูงสุด และใช้แนวคิดจากทฤษฎีเกม (Game Theory) ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการถือครองหรือปิดคำสั่งซื้อขาย (Orders) ระบบดังกล่าวถูกพัฒนาและทดสอบบนแพลตฟอร์ม MetaTrader 5 (MT5) โดยโครงงานนี้นำเสนอรายละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการทำงาน ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกสอนโมเดลเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างแบบจำลองเพื่อประมาณการแจกแจงของทิศทางราคาทองคำ การกำหนดกลยุทธ์การวางจุดตัดขาดทุน การออกแบบแบบจำลองการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ตามทฤษฎีเกม ตลอดจนการพัฒนาโปรแกรมเทรดอัตโนมัติ และการทดสอบย้อนหลังเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
สารสกัดเปลือกมังคุด (Garcinia mangostana Linn.) โดยใช้น้ำร้อน (MPE) ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีศักยภาพในการต่อต้านแบคทีเรียในลูกปลากะพงขาว (Lates calcarifer) ที่เลี้ยงในน้ำจืดซึ่งติดเชื้อ Aeromonas hydrophila การศึกษาในหลอดทดลองพบว่า MPE มีความเข้มข้นต่ำสุดในการยับยั้ง (MIC) อยู่ที่ 25 ppm และความเข้มข้นต่ำสุดในการฆ่าเชื้อแบคทีเรีย (MBC) อยู่ที่ 25 ppm สำหรับ In vivo ลูกปลากะพงขาวจะถูกแช่ใน MPE ความเข้มข้นต่างๆ กันที่ 0 ppm (ควบคุม), 20 ppm, 40 ppm และ 60 ppm ตามลำดับ เป็นเวลา 7 วันด้วย A. hydrophila ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ากลุ่มที่ได้รับ MPE มีอัตราการรอดชีวิตสูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม พารามิเตอร์ทางโลหิตวิทยาแสดงให้เห็นว่ากลุ่มที่ได้รับ MPE มีระดับเม็ดเลือดแดง (RBC), เม็ดเลือดขาว (WBC) และความเข้มข้นของฮีโมโกลบิน (Hb) เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม นอกจากนี้ พารามิเตอร์คุณภาพน้ำไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ยกเว้นความเข้มข้นของแอมโมเนีย โดยที่ MPE ความเข้มข้นของแอมโมเนียที่ 60 ppm ถือเป็นระดับต่ำสุด ผลลัพธ์ทั้งหมดสามารถบ่งชี้ได้ว่า MPE สามารถปรับปรุงศักยภาพในการต่อต้านแบคทีเรียและศักยภาพในการเพาะเลี้ยงลูกปลากะพงได้