เว็บไซต์นี้ใช้คุกกี้เพื่อทำให้คุณมีประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ โปรดคลิก “ยอมรับ”

DAViS: ระบบส่องหุ้นอัจฉริยะ โดยคนไทย เพื่อคนไทย

การลงทุนในหุ้นอาจเป็นเรื่องที่ใครหลายคนให้ความสนใจ โดยเฉพาะในช่วงที่เราต่างต้องเผชิญกับภาวะข้าวยากหมากแพง แต่ความเสี่ยงจากการลงทุนที่มากจนเกินไป ก็ไม่ใช่เรื่องที่นักลงทุนมือใหม่จะรับไหว รองศาสตราจารย์ ดร.ศุภวงศ์ ทั่วรอบ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล และคณะผู้วิจัย จึงสร้างระบบส่องหุ้น DAViS เพื่อทำนายหุ้นไทยจากบริบทไทย ผ่านงานวิจัยเรื่อง “DAViS: A unified solution for data collection, analyzation, and visualization in real-time stock market prediction” ระบบส่องหุ้น DAViS สร้างสรรค์ขึ้นจากความสนใจด้านการลงทุนด้วยการซื้อขายหุ้นเป็นจุดเริ่ม โดยทีมวิจัยมองว่า หุ้นไทยแตกต่างจากหุ้นของต่างประเทศ เพราะมีปัจจัยเรื่องอารมณ์ความรู้สึกจากสถานการณ์เข้ามาข้องเกี่ยว เช่น การประท้วง นโยบายการสนับสนุนของรัฐ การปิดตัวของกิจการ ฯลฯ ทำให้ราคาของหุ้นเปลี่ยนแปลงไปตามปัจจัยแวดล้อม ซึ่งแตกต่างจากตลาดหุ้นในต่างประเทศ โดยเฉพาะในสหรัฐอเมริกา เพราะจากการสังเกต นักลงทุนไม่ได้อ่อนไหวต่อเหตุการณ์มากเหมือนกับนักลงทุนคนไทย นอกจากนี้ ระบบ DAViS บูรณาการข้อมูลมากมายมหาศาลจากหลายแหล่งภายในประเทศ ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์อย่าง…

ทราบค่าการนอน รู้ผลการหลับ DeepSleepNet: โมเดลประมวลผลคุณภาพการนอนหลับจากคลื่นไฟฟ้าสมอง

เป็นที่ทราบกันดีอยู่ว่าการนอนหลับส่งผลต่อสุขภาพและประสิทธิภาพในการทำงาน เพราะหากนอนน้อยไป จะส่งผลให้ภูมิคุ้มกันในร่างกายลดต่ำลง เสี่ยงต่อการเกิดภาวะอ้วน โรคเบาหวาน โรคความดันโลหิตสูง โรคหัวใจ โรคหลอดเลือดสมองในสมอง โรคซึมเศร้า รวมทั้งยังส่งผลต่อสมาธิและความจำ ทำให้ประสิทธิภาพของการทำงานในแต่ละวันลดลง แต่เราจะรู้ได้อย่างไรว่าในแต่ละค่ำคืน การนอนหลับมีคุณภาพดีมากน้อยแค่ไหน? ดร.อัคร สุประทักษ์ อาจารย์ประจำกลุ่มวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) มหาวิทยาลัยมหิดล ผู้คิดค้น DeepSleepNet โมเดลประมวลผลคุณภาพการนอนหลับจากคลื่นไฟฟ้าสมอง ได้ช่วยหาคำตอบผ่านผลงานวิจัยเรื่อง “DeepSleepNet: A Model for Automatic Sleep Stage Scoring Based on Raw Single-Channel EEG” ดร.อัคร สุประทักษ์ เริ่มจากการเล่าฟังว่า ส่วนตัวเคยเป็นผู้ที่มีปัญหาการนอนหลับ และเข้ารับการรักษากับผู้เชี่ยวชาญด้านการนอนที่โรงพยาบาลแห่งหนึ่ง ระหว่างการรักษานั้น ต้องรับการตรวจสัญญาณการนอนหลับเป็นเวลา 8 ชั่วโมง ซึ่งต้องใช้ทั้งเวลาและทรัพยากรบุคลากรทางการแพทย์ที่มีอยู่อย่างจำกัด จึงเกิดเป็นไอเดียในการคิดค้น DeepSleepNet โมเดลประมวลผลคุณภาพการนอนหลับจากคลื่นไฟฟ้าสมอง  “ถ้าเรามีปัญหาเรื่องการนอน…

ออคิเดเตอร์ ระบบระบุสายพันธุ์และเชื่อมโยงข้อมูลกล้วยไม้แบบอัตโนมัติโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

กล้วยไม้เป็นไม้ดอกเศรษฐกิจที่สำคัญชนิดหนึ่งของโลก โดยดอกกล้วยไม้มีมูลค่าการซื้อขายทั่วโลกปีละหลายหมื่นล้านบาท เช่นเดียวกันกับประเทศไทยที่ส่งออกกล้วยไม้เป็นอันดับ 1 ของโลก ซึ่งมี­มูลค่ามากถึง 2,000 ล้านบาทต่อปี โดยปัจจุบันกล้วยไม้มีสายพันธุ์ที่หลากหลาย ทั้งในรูปลักษณ์ของดอก ราก ลำต้น และใบ ซึ่งจำนวนชนิดพันธุ์ตามธรรมชาติ จำแนกเฉพาะที่นักพฤกษศาสตร์รู้จัก และ ตรวจสอบรายชื่อถูกต้องแล้วนั้น มีอยู่ไม่น้อยกว่า 25,000 ชนิด และ ไม่นับรวมกับสายพันธุ์ลูกผสมอื่น ๆ อีกมากมาย จึงเป็นเรื่องยากในการจดจำ และ ยากต่อการจำแนกสายพันธุ์กล้วยไม้สำหรับคนทั่วไป  ดังนั้น ดร. วุฒิชาติ แสวงผล ผู้ช่วยคณบดี คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) มหาวิทยาลัยมหิดล จึงได้ร่วมกับ รองศาสตราจารย์ ดร. ศุภวงศ์ ทั่วรอบ หัวหน้ากลุ่มวิจัย Machine Intelligence and Knowledge Engineering อาจารย์ประจำกลุ่มวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ นางสาว ณัฐนรี ศรกองแดง…

โปรแกรมการค้นหาและการแสดงภาพของข้อมูลโควิด-19 ในภาพการตรวจเอกซเรย์ทรวงอก

ไวรัสโคโรนา (Coronavirus) เป็นไวรัสที่ถูกพบครั้งแรกในปี 1960 ซึ่งสามารถติดเชื้อได้ทั้งในมนุษย์และสัตว์ ปัจจุบันมีการค้นพบไวรัสสายพันธุ์นี้แล้วทั้งหมด 6 สายพันธุ์ ส่วนสายพันธุ์ที่กำลังแพร่ระบาดหนักทั่วโลกตอนนี้เป็นสายพันธุ์ที่ยังไม่เคยพบมาก่อน คือ สายพันธุ์ที่ 7 จึงถูกเรียกว่าเป็น “ไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่” และในภายหลังถูกตั้งชื่ออย่างเป็นทางการว่า “ไวรัสโคโรนา 2019” หรือ โควิด-19 (COVID-19) ซึ่งขณะนี้องค์การอนามัยโลก (WHO) ได้ยกระดับการแพร่ระบาดของเชื้อไวรัสโควิด-19 ให้เป็น “ภาวะการระบาดใหญ่ทั่วโลก (pandemic)” เช่นเดียวกันกับประเทศไทยที่มีอัตราผู้ติดเชื้อและผู้เสียชีวิตเป็นจำนวนมาก ทำให้เกิดผลกระทบทางด้านเศรษฐกิจและสังคมอย่างมหาศาล ด้วยเหตุนี้ จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องหยุดหรือชะลอการแพร่ระบาดของโรค ด้วยการตรวจหาเชื้อโควิด-19 ด้วยวิธีต่าง ๆ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการกระจายเชื้อขึ้นในสังคม การตรวจหาผู้ติดเชื้อโควิด-19 สามารถทำได้หลายวิธี เช่น การตรวจสารพันธุกรรมของไวรัส (RT-PCR) การใช้ชุดตรวจภูมิคุ้มกัน หรือแรพพิด เทสต์ (Rapid test) และการตรวจหาแอนติเจน (Antigen) หรือ RT-LAMP เป็นต้น แต่วิธีการเหล่านี้เป็นการตรวจในห้องแลปโดยใช้สารเคมีและอุปกรณ์ตรวจที่มีจำกัด…

การจำแนกสายพันธุ์ยุงจากเสียงขยับปีกด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเชิงลึกขนาดย่อม

ปัจจุบัน “ยุง” เป็นพาหะของโรคหลายชนิดที่อาจส่งผลร้ายแรงถึงชีวิต เช่น มาลาเรีย ไข้เลือดออก และไวรัสซิกา โดยเมื่อก่อนการสำรวจจำนวนประชากรของยุงนั้น จะต้องรวบรวมตัวอย่างจากการจำแนกชนิดพันธุ์ของยุงด้วยตนเอง ซึ่งต้องใช้แรงงานคนเป็นจำนวนมาก ดังนั้น Dr. Myat Su Yin นักวิจัยคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) มหาวิทยาลัยมหิดล จึงได้ร่วมกับ Professor Dr. Peter Fereed Haddawy รองคณบดีฝ่ายพัฒนางานวิจัย คณะ ICT ดร. อัคร สุประทักษ์ อาจารย์ประจำกลุ่มวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะ ICT นายบวรทัต นิรันดร์มงคล นายทรรปณ์ คงถาวร นางสาวชนาภรณ์ ชัยสัมฤทธิ์โชค นักศึกษาชั้นปีที่ 4 คณะ ICT นายชัยธวัช สง่าเมือง นักศึกษาปริญญาโท คณะ ICT และ ผศ.…

Automatic Classification of Algorithm Citation Functions in Scientific Literature

หนึ่งในการประยุกต์ใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) นั้นคือการสร้างระบบอัตโนมัติ (Automation) เพื่อทำงานแทนมนุษย์ในกรณีที่ข้อมูลมีจำนวนมหาศาล การใช้ AI ในงานวิจัยด้านห้องสมุดดิจิทัลนั้นได้รับความสนใจเป็นอย่างสูง โดยวัตถุประสงค์หลักเพื่ออำนวยความสะดวกต่อผู้ใช้งานในการสามารถสืบค้นข้อมูลที่ต้องการจากคลังข้อมูลได้อย่างแม่นยำ สะดวก และมีประสิทธิภาพ  อัลกอริทึม (Algorithm) คือ ขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาเชิงคำนวณ งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับศาสตร์ด้านคอมพิวเตอร์ ล้วนแต่เป็นการคิดค้น วัดผล และประยุกต์ใช้งานอัลกอริทึม ซึ่งอัลกอริทึมเหล่านี้ ได้ถูกนำเสนอในเอกสารทางวิชาการ (Scholarly Documents) และได้ถูกตีพิมพ์ในวารสารวิชาการต่างๆ การคิดค้นและตีพิมพ์อัลกอริทึมใหม่ๆ นั้น นักวิจัยจำเป็นต้องใช้งานอัลกอริทึมก่อนๆ ในหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการนำมาพัฒนาต่อยอด (Extension) การใช้งานโดยตรง (Direct Usage) หรือเพียงแค่ศึกษาข้อมูลเพื่อทำการอ้างอิง (Mention) ถ้าหากสามารถสร้างกราฟความรู้ที่แสดงการใช้งานอัลกอริทึมจากเอกสารทางวิชาการทั้งหมดได้ ก็จะมีประโยชน์มหาศาลในงานวิจัยด้านห้องสมุดดิจิทัล ซึ่งจะสามารถใช้สร้างดัชนีตัวชี้วัดด้านอิทธิพล (Influence) และความสามารถในการประยุกต์ใช้งาน (Generalizability) ให้แต่ละอัลกอริทึมได้ ทั้งนี้ยังสามารถใช้กราฟความรู้ดังกล่าวในการศึกษาวิวัฒนาการของอัลกอริทึมตั้งแต่อดีตถึงปัจจุบัน ได้อีกด้วย งานวิจัยนี้ นำโดย รองศาสตราจารย์ ดร. ศุภวงศ์ ทั่วรอบ…

DeepSoft-C: Automatically recommending components for issue reports using deep learning

มหาวิทยาลัยมหิดล มุ่งเน้นการพัฒนางานวิจัยและนวัตกรรมที่มีคุณภาพ เพื่อมุ่งพัฒนาเศรษฐกิจ สังคม และมนุษยชาติ โดยคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) ได้สนับสนุนให้คณาจารย์ และนักศึกษา เรียนรู้ค้นคว้า และพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเข้ามามีบทบาทเป็นอย่างมากในปัจจุบัน โดยปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI สามารถอำนวยความสะดวกและช่วยแก้ปัญหาด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์  ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก และช่วยในการพัฒนาด้านการเรียนรู้เชิงลึก จนทำหน้าที่เปรียบเสมือนมนุษย์ได้  ปัจจุบันหลายๆ องค์กรมีการพัฒนาซอฟต์แวร์ขึ้นมาใช้งานเป็นจำนวนมาก ซึ่งการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีขนาดใหญ่มักมีกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน และมีองค์ประกอบหลายส่วน อีกทั้งในระหว่างกระบวนการทำงาน อาจพบปัญหา หรือ ข้อผิดพลาด (Issue) ในระหว่างการพัฒนาซอฟต์แวร์ ดังนั้น เพื่อลดข้อผิดพลาดในการดำเนินงาน จึงจำเป็นต้องมีการติดตามความคืบหน้าในการแก้ไขข้อผิดพลาด (Issue) และจัดทำรายงานข้อผิดพลาด (Issue) อย่างไรก็ตาม ในการพัฒนาซอฟต์แวร์นั้นล้วนมีการรายงานข้อผิดพลาด (Issue Reports) เป็นจำนวนมาก ส่งผลให้ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ต้องบริหารจัดการรายละเอียดของโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์จนอาจสร้างความลำบากและความล่าช้าในการทำงาน DeepSoft-C เป็นงานวิจัยที่เข้ามาช่วยแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับการรายงานข้อผิดพลาด (Issue Reports) ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)…

WabiQA: A Wikipedia-Based Thai Question-Answering System โปรแกรมถามตอบอัตโนมัติจากคลังข้อมูลวิกิพีเดียภาษาไทย

มหาวิทยาลัยมหิดลมุ่งเน้นการพัฒนางานวิจัยที่มีคุณภาพ เพื่อตอบโจทย์ปัญหาที่ท้าทายของสังคมไทยและสังคมโลก เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) นับว่าเข้ามามีบทบาทในการใช้ชีวิตประจำวันมากขึ้นมากกว่าแต่ก่อน หนึ่งในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ก็คือ การช่วยสืบค้นข้อมูลจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น วิกิพีเดีย เพื่อตอบคำถามอย่างอัตโนมัติ โดยที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเสียเวลาสืบค้นคำตอบนั้นด้วยตนเอง  WabiQA เป็นโปรแกรมถามตอบอัตโนมัติจากคลังข้อมูลวิกิพีเดียภาษาไทย ซึ่งเป็นผลผลิตจากงานวิจัยของ ลลิตา โล่พันธุ์ศิริกุล, ยอดธิดา ยอดเมือง, และ วรรณกานต์ ปรางอ่อน นักศึกษาคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) มหาวิทยาลัยมหิดล โดยมี รศ. ดร. ศุภวงศ์ ทั่วรอบ หัวหน้ากลุ่มวิจัย Machine Intelligence and Knowledge Engineering (MIKE Cluster) และ ดร. ธนพล นรเสฏฐ์ อาจารย์ประจำกลุ่มวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ เป็นอาจารย์ที่ปรึกษา งานวิจัย WabiQA กำเนิดขึ้นจากความต้องการระบบอัจฉริยะเพื่อตอบคำถามอย่างอัตโนมัติและสามารถรองรับภาษาไทย โดยคำถามสามารถอยู่ในลักษณะคำถามภาษาไทยทั่วไป เช่น…

งานวิจัยการสร้างระบบอัจฉริยะเพื่อแนะนำทีมสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์

มหาวิทยาลัยมหิดล มุ่งเน้นการสร้างสรรค์งานวิจัยและนวัตกรรมที่มีคุณภาพ ซึ่งมีประโยชน์ต่อการพัฒนาเศรษฐกิจ สังคม และมนุษยชาติ โดยคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) มีกลุ่มวิจัยที่มีความหลากหลาย เช่น Machine Intelligence and Knowledge Engineering Research Clusters (MIKE), Software Engineering and Business Analytics Research Clusters (SEBA), Technology Enhanced Learning and Human Centered Computing Research Clusters (TEL-HuCC), Medical Informatics Research Clusters (MI), และ Cyber Security and IoT Research Clusters (CSI) งานวิจัยต่าง ๆ…