โรงเรียนดรุณสิกขาลัย นวัตกรรม :โรงเรียน ดรุณสิกขาลัย โรงเรียนนวัตกรรมแห่งการเรียนรู้

โดย

ครูคมปกร ไพอนนท์ (ครูคม) ครูที่ปรึกษา

โปรเจค Studying and Comparing AI Learning Methods, ‘Reinforcement Learning (RL)’ VS ‘Neuro-Evolution Augmenting Topology (NEAT)’, through the Chrome Dino Game

ภาพผู้พัฒนานวัตกรรม/ผลงาน : ด.ญ.ภัทร์ศรัณฑ์ สวาทยานนท์ ชั้น ม.2

ประเด็นที่ 1 เป้าหมายแรงจูงใจในการสร้างนวัตกรรม เช่น  ทำเพื่ออะไร แก้ไขปัญหาอะไร พัฒนาเพื่อสร้างประโยชน์อะไร

เป้าหมาย

• เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึม NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) และ Reinforcement Learning ในการฝึกสอน AI

• สร้างความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับ AI และกระบวนการทำงานของระบบปัญญาประดิษฐ์

แรงจูงใจในการพัฒนา

• แก้ไขปัญหาที่แนวคิด AI และ Neural Network Architecture มีความซับซ้อนและยากต่อการเข้าใจ

• สร้างเครื่องมือการเรียนรู้ที่ช่วยให้การเข้าใจ AI Training Methods เป็นเรื่องง่ายขึ้น

• ตอบสนองต่อเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDG 4: Quality Education) โดยการสร้างการศึกษาที่มีคุณภาพ

ประโยชน์ที่ต้องการสร้าง

• ทำให้การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI และวิธีการฝึกสอนเป็นเรื่องที่เข้าใจง่ายผ่านเกมที่คุ้นเคย

• เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคการฝึกสอน AI แบบต่างๆ

• เป็นแหล่งเรียนรู้สำหรับผู้ที่สนใจด้าน AI และ Machine Learning

ประเด็นที่ 2 ไอเดียการพัฒนา กระบวนการพัฒนามีลำดับขั้นตอนใดบ้าง

• ใช้เกม Chrome Dino ที่เป็นที่รู้จักกันดีเป็นสื่อในการสาธิตการเรียนรู้ของ AI

• เปรียบเทียบ 2 เทคนิคการฝึกสอน AI ที่แตกต่างกัน: NEAT Algorithm (Genetic Algorithm) และ Reinforcement Learning

• พัฒนาด้วยภาษา Python และใช้ PyCharm เป็น IDE หลัก

ประเด็นที่ 3 ผลลัพธ์/ประโยชน์ Feedback ผลจากผู้ใช้นวัตกรรม ผู้เรียน คุณครู เป็นต้น

• ทำให้การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI และวิธีการฝึกสอนเป็นเรื่องที่เข้าใจง่ายขึ้น

• เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมต่างๆ

• สนับสนุนการศึกษาด้าน STEM และการพัฒนาทักษะศตวรรษที่ 21

ประเด็นที่ 4 แนวทางการพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมในอนาคต(มีการปรับแก้ปรับพัฒนากี่ครั้ง พัฒนาอย่างไร)

• พัฒนาให้สามารถทำงานกับเกม Chrome Dino จริงได้

• เพิ่มการทดสอบกับเกมอื่นๆ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

• พัฒนาเป็นเครื่องมือการสอนที่สมบูรณ์สำหรับวิชา AI

โปรเจค Analyzing Fingerprint Recognition and Rehabilitation Device Effectiveness for Personalized Elbow Support

ภาพผู้พัฒนานวัตกรรม/ผลงาน : นายอชิรวิชญ์ สมบัติสมภพ ชั้น ม.6

ประเด็นที่ 1 เป้าหมายแรงจูงใจในการสร้างนวัตกรรม เช่น  ทำเพื่ออะไร แก้ไขปัญหาอะไร พัฒนาเพื่อสร้างประโยชน์อะไร

เป้าหมายหลัก

• พัฒนาระบบการรู้จำลายนิ้วมือเพื่อความปลอดภัยและการป้องกันข้อมูลส่วนบุคคลในอุปกรณ์ฟื้นฟูข้อศอก

• วิเคราะห์ประสิทธิภาพของอุปกรณ์ฟื้นฟูข้อศอกที่มีการปรับแต่งเฉพาะบุคคล

แรงจูงใจในการพัฒนา

• แก้ไขปัญหาการเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวของผู้ป่วยที่ไม่ได้รับอนุญาต

• พัฒนาระบบรู้จำลายนิ้วมือในอุปกรณ์ฟื้นฟูสมรรถภาพ

• ตอบสนองความต้องการด้านการรักษาพยาบาลและการฟื้นฟูสมรรถภาพที่มีความปลอดภัยสูง

ประโยชน์ที่ต้องการสร้าง

• เสริมสร้างความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วยในการฟื้นฟูสมรรถภาพ

• ให้ข้อมูลการฟื้นฟูที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการปรับแต่งการรักษาเฉพาะบุคคล

• สนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDG 3: Good Health and Well-being และ SDG 9: Industry, Innovation and Infrastructure)

ประเด็นที่ 2 ไอเดียการพัฒนา กระบวนการพัฒนามีลำดับขั้นตอนใดบ้าง

• สร้างระบบรู้จำลายนิ้วมือเข้ากับอุปกรณ์ฟื้นฟูข้อศอก

• สร้างเซนเซอร์แม่เหล็กเหนี่ยวนำ (Magnetic Induction Angle Sensor) เพื่อปรับปรุงการตรวจจับมุมข้อต่อ

ประเด็นที่ 3 ผลลัพธ์/ประโยชน์ Feedback ผลจากผู้ใช้นวัตกรรม ผู้เรียน คุณครู เป็นต้น

• แพทย์และนักกายภาพบำบัด ได้ข้อมูลการฟื้นฟูที่แม่นยำและปลอดภัย

• ผู้ป่วย ได้รับการรักษาที่มีความปลอดภัยสูงและเหมาะสมเฉพาะบุคคล

• นักวิจัย ได้แนวทางการพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่มีความปลอดภัยสูง

ประเด็นที่ 4 แนวทางการพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมในอนาคต(มีการปรับแก้ปรับพัฒนากี่ครั้ง พัฒนาอย่างไร)

• ปรับปรุงความไวของเซนเซอร์แม่เหล็กเหนี่ยวนำตามผลการทดสอบ

• ปรับแต่งอัลกอริทึมการรู้จำลายนิ้วมือให้ทำงานได้ดีขึ้นในสภาวะต่างๆ

• ปรับปรุงการออกแบบฮาร์ดแวร์ให้มีความทนทานมากขึ้น

โปรเจค Developing a ChatGPT API Tool to Assist LCA and Reduction Strategy Calculations for Small-Scale Construction

ภาพผู้พัฒนานวัตกรรม/ผลงาน : นายกฤติเดช ภูติจินดานันท์ ชั้น ม.6

ประเด็นที่ 1 เป้าหมายแรงจูงใจในการสร้างนวัตกรรม เช่น  ทำเพื่ออะไร แก้ไขปัญหาอะไร พัฒนาเพื่อสร้างประโยชน์อะไร

เป้าหมายหลัก

• พัฒนาเครื่องมือ EcoNex เพื่อช่วยบริษัทก่อสร้างขนาดเล็กที่ไม่มีวิศวกรด้านสิ่งแวดล้อม

• ลดการประเมินการปล่อยคาร์บอนที่เกินจริง (Overestimated kgCO₂e reports) ซึ่งเพิ่มต้นทุน Carbon Credit

• สร้างระบบ Hybrid Estimation ที่ทำการติดตามคาร์บอนได้ง่ายด้วยข้อมูลน้อยที่สุด

แรงจูงใจในการพัฒนา

• แก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านสิ่งแวดล้อมในบริษัทก่อสร้างขนาดเล็ก

• ลดความซับซ้อนของการคำนวณ Life Cycle Assessment (LCA) ที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญสูง

• ตอบสนองต่อปัญหาการปล่อยคาร์บอนในอุตสาหกรรมก่อสร้างที่คิดเป็น 39% ของการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก

• สนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDG 13: Climate Action, SDG 9: Industry Innovation, SDG 11: Sustainable Cities)

ประเด็นที่ 2 ไอเดียการพัฒนา กระบวนการพัฒนามีลำดับขั้นตอนใดบ้าง

• ใช้ระบบ Hybrid Estimation ที่ผสานการคำนวณ LCA แบบดั้งเดิมกับ AI

• พัฒนา ChatGPT API สำหรับการให้คำแนะนำเกี่ยวกับการลดคาร์บอน

• สร้างระบบที่ต้องการข้อมูลพื้นฐานเพียง 4 ค่า: ประเภทอาคาร, ตำแหน่งที่ตั้ง, พื้นที่ชั้น, อายุการใช้งานอาคาร

ประเด็นที่ 3 ผลลัพธ์/ประโยชน์ Feedback ผลจากผู้ใช้นวัตกรรม ผู้เรียน คุณครู เป็นต้น

• บริษัทก่อสร้างขนาดเล็ก ได้เครื่องมือประเมินคาร์บอนที่ใช้งานง่ายและแม่นยำ

• วิศวกรและสถาปนิกได้คำแนะนำในการเลือกวัสดุและวิธีการก่อสร้างที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

• สังคม ลดการปล่อยคาร์บอนในภาคก่อสร้างและสนับสนุนการพัฒนาที่ยั่งยืน

ประเด็นที่ 4 แนวทางการพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมในอนาคต(มีการปรับแก้ปรับพัฒนากี่ครั้ง พัฒนาอย่างไร)

• ปรับปรุงอัลกอริทึมการประมาณค่าตามผลการทดสอบผู้ใช้

• เพิ่มความแม่นยำของฐานข้อมูล Emission Factor

• ปรับปรุง User Interface ให้ใช้งานง่ายขึ้น