รวมสุดยอดนวัตกรรมแห่งอนาคต ที่พัฒนาโดยนักวิจัยไทย! พบกับเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดจาก KMITL ที่จะเปลี่ยนแปลงการใช้ชีวิตและอุตสาหกรรมของเรา

วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
การเกษตรอัจฉริยะ (Smart Agriculture) ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะการนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต เเละลดต้นทุน โดยกระดับคุณภาพการทำเกษตรกรรมในปัจจุบัน ซึ่งนวัตกรรมที่สำคัญในด้านนี้คือ แขนกลระบบราง ซึ่งถูกออกแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน โดยใช้ระบบรางที่มีความแม่นยำและประสิทธิภาพสูง การใช้งานของแขนกลนี้ครอบคลุมหลายกระบวนการ เช่น การปลูกพืช การคัดเเยก การดูแลรักษา การเก็บเกี่ยว รวมถึงการจัดการทรัพยากรต่างๆ โดยที่สามารถทำงานได้ต่อเนื่องและลดการใช้แรงงานมนุษย์ในงานที่ซ้ำๆเเละมีความเสี่ยงสูง ผลการศึกษาพบว่า การใช้แขนกลระบบรางในภาคการเกษตรสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุนการผลิต และช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการใช้หุ่นยนต์ในกระบวนการเกษตรสามารถลดการปนเปื้อน ลดความเสี่ยงที่จะทำให้พืชเสียหาย ทำให้การเกษตรมีความยั่งยืนมากขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มความแม่นยำในการดำเนินงานในพื้นที่จำกัดหรือฟาร์มที่มีการปลูกพืชหลากหลายชนิด จากผลการวิจัยนี้สามารถสรุปได้ว่า การนำเทคโนโลยีแขนกลระบบรางมาใช้ในเกษตรกรรมไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในระยะยาว แต่ยังเป็นการส่งเสริมการเกษตรที่ยั่งยืนและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อรองรับความต้องการในอนาคตของในด้านการเกษตร

คณะวิศวกรรมศาสตร์
รายงานสหกิจศึกษาฉบับนี้ เป็นการนำเสนอโครงงานการสร้างระบบควบคุม (DCS) สำหรับหม้อไอน้ำในโรงงานน้ำตาล ซึ่งต้องการพัฒนาระบบควบคุมหม้อไอน้ำ 1-8 ให้ทำงานร่วมกันได้ภายใต้ระบบ DCS ของ ABB โดยใช้โปรแกรม ABB Ability™ System 800xA ภาพรวมการทำงานของระบบคือการสร้างโปรแกรมควบคุมที่เริ่มจากรับกากอ้อยที่เหลือจากการหีบอ้อยในการผลิตน้ำตาลมาใช้เป็นเชื้อเพลิงให้หม้อไอน้ำ ควบคุมการทำงานของหม้อไอน้ำตั้งแต่การดูดอากาศเข้าห้องเชื้อเพลิง ควบคุมการทำงานภายในหม้อไอน้ำ ตลอดจนการบำบัดอากาศที่ออกจากหม้อไอน้ำก่อนปล่อยออกสู่บรรยากาศ โดยโครงงานเริ่มตั้งแต่การสร้างโปรแกรม DCS ออกแบบและจัดทำกราฟิกหน้าจอแสดงผล HMI ศึกษาและออกแบบระบบควบคุมการทำงานของหม้อไอน้ำ จัดทำเอกสารเกี่ยวกับโครงงานและกระบวนการควบคุมด้วยระบบ DCS โดยใช้โปรแกรม ABB Ability™ System 800xA ตลอดจนถึงผลลัพธ์ของการปฏิบัติงาน

คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงงานนี้นำเสนอการพัฒนาแชทบอทปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับ Common Vulnerabilities and Exposure (CVE) และระบบ Common Vulnerability Scoring System (CVSS) โครงงานนี้มีศักยภาพในการปรับปรุงแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการมีเครื่องมือที่เข้าถึงได้ง่ายและให้ข้อมูลสำหรับการทำความเข้าใจและลดความเสี่ยงจากช่องโหว่

คณะวิทยาศาสตร์
แผงโซลาร์เซลล์ที่ใช้กันในครัวเรือน ในปัจจุบันยังขาดระบบตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด งานวิจัยนี้มีเป้าหมายในการออกแบบระบบตรวจสอบผ่านเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) และ Machine Learning มาใช้ในการคาดการณ์กระแส และแรงดันไฟฟ้าที่ผลิตโดยแผงโซลาร์เซลล์ การศึกษาทดลองพบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการสะสมของฝุ่นกับกระแสไฟฟ้าที่แผงโซลาร์เซลล์สามารถผลิตได้ ระบบที่นำเสนอสามารถคาดการณ์เวลาที่เหมาะสมในการทำความสะอาด

คณะวิศวกรรมศาสตร์
ระบบไฮโดรโปนิกส์แบบควบคุมอัตโนมัติสำหรับใช้ในครัวเรือนได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อตอบโจทย์ผู้ที่มีพื้นที่น้อยแต่ต้องการปลูกผักสลัดเองในบ้านอย่างสะดวกและง่ายดาย ระบบนี้ออกแบบมาให้สามารถควบคุมการให้ธาตุอาหารโดยอัตโนมัติผ่านการตั้งค่าสภาพการนำไฟฟ้า (EC) และ pH ที่เหมาะสมสำหรับผักสลัดที่ต้องการปลูก มีแสงประดิษฐ์ร่วมเพื่อให้สามารถปลูกในพื้นที่จำกัดที่อาจมีแสงอาทิตย์ไม่เพียงพอได้ และยังเป็นระบบที่มีต้นทุนต่ำกว่าที่มีจำหน่ายในท้องตลาด จากการตรวจสอบระบบการควบคุมค่า EC และ pH พบว่าระบบปลูกนี้สามารถทำงานได้ดีและควบคุมการให้ธาตุอาหารจนถึงค่า EC และ pH ที่ตั้งไว้ได้ภายในเวลาไม่เกิน 30 นาที และรักษาค่าที่ตั้งไว้ได้ตลอดการเปิดทำงานของระบบ ในการทดลองปลูกผักสลัดกรีนโอ๊คโดยจำลองการตั้งระบบปลูกบริเวณระเบียง พบว่าต้นกรีนโอ๊คมีการเจริญเติบโตด้วยอัตราการเติบโตที่สูงกว่าการปลูกตามปกติ โดยเฉพาะเมื่อใช้แสงประดิษฐ์ร่วม

คณะอุตสาหกรรมอาหาร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิตกรดแกมมา-อะมิโนบิวทิริก (GABA) ในน้ำสับปะรดหมักโดยใช้โพรไบโอติกและแบคทีเรียกรดอะซิติก (AAB) ซึ่งเป็นจุลินทรีย์ที่มีศักยภาพในการเพิ่มปริมาณ GABA กระบวนการนี้ได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มคุณค่าทางโภชนาการของน้ำหมักสับปะรด และช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับผลผลิตสับปะรดไทยที่มีราคาต่ำมาเป็นเวลานาน การศึกษานี้มุ่งเน้นไปที่การหาสภาวะที่เหมาะสมสำหรับการผลิต GABA โดยพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น ปริมาณน้ำตาล ค่า pH ระยะเวลาการหมัก และความเข้มข้นของ L-glutamate รวมถึงการเพาะเลี้ยงร่วมกันระหว่างโพรไบโอติกและแบคทีเรียกรดอะซิติก การทดลองดำเนินการโดยใช้เทคนิคการหมักแบบควบคุม และวิเคราะห์องค์ประกอบทางชีวภาพของน้ำหมักโดยใช้เครื่องมือขั้นสูง เช่น HPLC และ GC-MS ผลการวิจัยคาดว่าจะนำไปสู่การพัฒนาสูตรและกระบวนการผลิตเครื่องดื่มน้ำสับปะรดที่มีปริมาณ GABA สูง ซึ่งมีประโยชน์ต่อสุขภาพ เช่น ช่วยลดความเครียด ส่งเสริมการทำงานของสมอง และเพิ่มศักยภาพของอุตสาหกรรมอาหารหมักในประเทศไทย

คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ปลากระเบนตุ๊กตา (Brevitrygon heterura) เป็นปลากระเบนที่พบได้บ่อยในตลาดท้องถิ่น แต่เช่นเดียวกับปลากระเบนชนิดอื่นๆ ปลากระเบนตุ๊กตาก็เผชิญกับการคุกคามจากการประมงเกินขนาดและการทำลายแหล่งที่อยู่อาศัย ดังนั้น การระบุชนิดของปลาที่ถูกต้องจึงมีความสำคัญ เนื่องจากมาตรการอนุรักษ์อาจแตกต่างกันตามชนิดของปลา งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความแปรผันทางลักษณะภายนอกของ B. heterura ในอ่าวไทยโดยการศึกษาทางสัณฐานวิทยาและการวิเคราะห์พันธุกรรม ในระหว่างเดือนตุลาคม 2565 ถึงกุมภาพันธ์ 2566 ได้เก็บตัวอย่างจำนวน 49 ตัวอย่างจากท่าเรือที่จอดเรือ พบว่ามีสองกลุ่มที่แตกต่างกันตามลักษณะทางสัณฐานวิทยาโดยพิจารณาจาก 40 สัดส่วน ตัวอย่างจากจังหวัดจันทบุรี ระยอง ชลบุรี สมุทรสาคร นครศรีธรรมราช และสงขลา ซึ่งเรียกว่ากลุ่ม A มักมีความยาวปากยาวกว่าตัวอย่างจากจังหวัดประจวบคีรีขันธ์ ซึ่งเรียกว่ากลุ่ม B ตามลักษณะทางสัณฐานภายนอกที่ใช้ในการระบุชนิดของปลา มีสัดส่วนทางสัณฐานวิทยา สาม สัดส่วนที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B ลักษณะหลักที่อธิบายความแปรผันภายในชนิดระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B จะได้รับการอภิปรายเพิ่มเติม การศึกษารหัสพันธุกรรมดีเอ็นเอบาร์โค้ดจากชิ้นส่วนของยีน cytochrome c oxidase subunit I (COI) จากตัวอย่าง 41 ตัวอย่างจากกลุ่ม A และ 8 ตัวอย่างจากกลุ่ม B พบว่าเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างของลำดับรหัสพันธุกรรม (p-distance) ระหว่างกลุ่ม A และกลุ่ม B อยู่ที่ 0.0-2.5 การศึกษานี้ช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับความแปรผันของรูปแบบและพันธุกรรมของ B. heterura ในอ่าวไทย

คณะวิทยาศาสตร์
การผลิตน้ำตาลจากอ้อยเป็นกระบวนการที่มีความซับซ้อนและต้องการการควบคุมที่แม่นยำ หนึ่งในปัญหาสำคัญคือการสูญเสียน้ำตาล ซึ่งอาจเกิดจากหลายปัจจัย โดยเฉพาะ “การเผาอ้อย” ก่อนนำเข้าหีบ ที่ลดคุณภาพอ้อยและประสิทธิภาพการสกัดน้ำตาล รวมถึง ประสิทธิภาพเครื่องจักรและคุณสมบัติของอ้อย ที่ส่งผลต่อปริมาณน้ำตาลที่ได้ งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการสูญเสียน้ำตาลในกระบวนการผลิตน้ำตาลจากอ้อย โดยใช้ข้อมูลเชิงปริมาณจากโรงงานน้ำตาล ครอบคลุม 9 ตัวแปร ได้แก่ ประสิทธิภาพเครื่องจักร (Mechanical efficiency), จำนวนชั่วโมงหยุดเครื่องจักรในหนึ่งวัน (Stoppage), จำนวนชั่วโมงหยุดรออ้อยในหนึ่งวัน (Due to Cane), ปริมาณทรายในน้ำอ้อย (Sand), ประสิทธิภาพการหีบสกัดอ้อย (Pol Extraction), ประสิทธิภาพเวลาการทำงานโดยรวม (Overall Time), ค่าความบริสุทธิ์ของน้ำอ้อย (Purity), ค่าปริมาณน้ำตาลในอ้อย (C.C.S.), และปริมาณอ้อยไฟไหม้ (Burn Cane) โดยจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าสหสัมพันธ์ (Correlation) เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และแบบจำลองการถดถอย (Regression Model) เพื่อพยากรณ์การสูญเสียน้ำตาล ผลการวิจัยพบว่า ประสิทธิภาพเครื่องจักร, ค่าปริมาณน้ำตาลในอ้อย และปริมาณทรายหรือสิ่งปนเปื้อนในน้ำอ้อย มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการสูญเสียน้ำตาล โดยประสิทธิภาพเครื่องจักร มีความสัมพันธ์โดยตรงกับปริมาณอ้อยเข้าหีบ ซึ่งช่วยเพิ่มผลผลิตน้ำตาล ขณะที่ อ้อยไฟไหม้หรืออ้อยที่ถูกเผาก่อนการเก็บเกี่ยว ส่งผลให้การสกัดน้ำตาลลดลงและกระทบต่อคุณภาพน้ำตาล ดังนั้น การลดการสูญเสียน้ำตาลในกระบวนการผลิตสามารถทำได้โดย การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องจักร, ลดสิ่งปนเปื้อนในน้ำอ้อย และจัดการอ้อยไฟไหม้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตน้ำตาลให้สูงขึ้นได้ในอนาคต

คณะวิทยาศาสตร์
การสรรหาบุคลากรเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถคัดเลือกบุคลากรที่มีคุณสมบัติตรงตามความต้องการของตำแหน่งงาน อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้มักเผชิญกับปัญหาด้านการจัดการข้อมูล ความล่าช้า และอคติของมนุษย์ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันอัจฉริยะสำหรับการสรรหาพนักงานโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยประเมินและให้คะแนนความเหมาะสมของผู้สมัครกับตำแหน่งงาน โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลจากประวัติย่อ (Resume) และกระบวนการจับคู่คุณสมบัติตามเกณฑ์ที่กำหนด ระบบที่พัฒนาขึ้นตามหลักการอาไจล์ (Agile ) ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ในการวิเคราะห์ประวัติย่อ พิจารณาคุณสมบัติ ทักษะ และประสบการณ์ของผู้สมัคร พร้อมทั้งใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการคาดการณ์และจัดลำดับความเหมาะสม ระบบสามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้อยู่ในฐานข้อมูลเดียวกัน เพื่อลดความซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูล และนำเสนอข้อมูลผ่านแดชบอร์ดเพื่อให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ