A Mechanism-Guided Framework for Prioritizing Membrane-Interaction Anti-Vibrio Peptides from Peptidomics Data
กรอบคัดเลือกเปปไทด์ต้าน Vibrio ที่เชื่อมผลการทำนายกับกลไกการรบกวนเยื่อหุ้มเซลล์
WARIN RESEARCH LAB · กรุงเทพฯ
จากหุ่นยนต์และการคำนวณเชิงวิวัฒนาการ สู่ชีวสารสนเทศ แพลตฟอร์มอัจฉริยะ เกม และการศึกษา เราเปลี่ยนความอยากรู้อยากเห็นให้เป็นระบบที่ทดลอง อธิบาย และนำไปใช้ได้จริง
งานวิจัยของผมไม่เคยหยุดอยู่ภายในขอบเขตของศาสตร์เดียว จุดเริ่มต้นมาจากหุ่นยนต์และการรับรู้เชิงพื้นที่ ก่อนพัฒนาสู่การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ การหาค่าเหมาะที่สุด ชีวสารสนเทศ ปัญญาประดิษฐ์ ระบบแนะนำ เกม การศึกษา และเทคโนโลยีที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง
ท่ามกลางโจทย์ที่แตกต่างกัน มีคำถามหนึ่งที่เชื่อมโยงงานทั้งหมดเข้าด้วยกัน คือ เราจะเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อน สภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอน และความต้องการของมนุษย์ ให้เป็นระบบที่ฉลาด เข้าใจได้ และมีประโยชน์จริงได้อย่างไร
หลายโครงการเติบโตจากการทำงานร่วมกับนักศึกษา แนวคิดหนึ่งอาจเริ่มต้นในห้องเรียน กลายเป็นต้นแบบที่ใช้งานได้ พัฒนาเป็นการทดลองที่รอบคอบ และต่อยอดเป็นบทความวิจัยหรือทิศทางการวิจัยระยะยาว
ผลงานคัดสรร · 2025
หกผลงานวิจัยในรูปแบบเว็บที่รวมโจทย์ วิธีการ หลักฐาน และความหมายของผลลัพธ์ไว้ในที่เดียว
แฟ้มงานวิจัย · 2024
แฟ้มงานวิจัยสองภาษา 7 เรื่อง พาไล่ตั้งแต่คำถามตั้งต้น วิธีการ หลักฐาน ผลลัพธ์ ไปจนถึงข้อจำกัด
เปิดคอลเลกชันปี 2024 ทั้งหมด ↗แฟ้มงานวิจัย · CRETECH · ELF ASIA · ระดับปริญญาเอก
สำรวจแฟ้มงานวิจัยสองภาษาที่ครอบคลุม intelligent learning ระบบแนะนำ แพลตฟอร์มดิจิทัล financial machine learning และ evolutionary computation แต่ละเรื่องมีโครงสร้างวิธีวิจัย ขอบเขตหลักฐาน ข้อมูลบรรณานุกรม และเส้นทางต่อยอดสำหรับนักศึกษา
เปิดคอลเลกชันแฟ้มงานวิจัยทั้งหมด ↗ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง คุณลักษณะทางชีววิทยา และโมเดลภาษาของโปรตีน เพื่อค้นหารูปแบบที่มีความหมายใน RNA โปรตีน และเปปไทด์ โดยมุ่งให้ผลลัพธ์ทั้งแม่นยำและอธิบายเชิงชีววิทยาได้
กรอบคัดเลือกเปปไทด์ต้าน Vibrio ที่เชื่อมผลการทำนายกับกลไกการรบกวนเยื่อหุ้มเซลล์
ผสาน machine learning และ deep learning เพื่อจำแนก neuropeptide อย่างแข็งแกร่ง
ทำให้การจำแนก neuropeptide เชื่อมกลับไปสู่หลักฐานและความหมายทางชีววิทยา
ใช้ protein language models พร้อมการประเมินที่สมจริงด้วย hard negatives และ cluster-aware splits
แบบจำลอง ensemble และ composite features สำหรับค้นหาเปปไทด์ลดความดันโลหิต
ทำนายหลายตำแหน่งการทำงานของโปรตีนพืชภายในเซลล์ด้วย ensemble learning
ใช้ particle swarm optimization เรียนรู้น้ำหนักที่เหมาะสมของตัวจำแนกแต่ละตัว พร้อมห้องทดลองที่รันตัวจำแนกในเครื่องและแสดงหลักฐานก่อนถ่วงน้ำหนัก
การทดลองต่อยอดเฉพาะมนุษย์ด้วยข้อมูล Human Protein Atlas ตัวทำนายบนเครื่อง และ PSO แบบหลายตำแหน่ง
จำแนก non-coding RNA ด้วยคุณลักษณะลายเซ็นเฉพาะของสาหร่ายขนาดเล็ก
ศึกษาการจำแนก long non-coding RNA เมื่อข้อมูลมีจำกัด โดยใช้โครงสร้างทุติยภูมิ
ผสาน AdaBoost และ Random Forest เพื่อแยก precursor microRNA ของพืชและสัตว์
ใช้ความแข็งแกร่งของโครงสร้าง RNA เพื่อค้นหาสัญญาณที่ลำดับเบสเพียงอย่างเดียวอาจมองไม่เห็น
ผสาน structural robustness กับ neural network เพื่อระบุ viral precursor microRNA
งาน IJSST 2016 ใช้ self-containment features จำแนก viral miRNA ด้วยความแม่นยำสูง
ประยุกต์ combinatorial optimization กับพื้นที่คำตอบที่ซับซ้อนของโครงสร้าง RNA
ทำให้การค้นหาลำดับชีวภาพด้วย BLAST ใช้งานได้ดีขึ้นภายใต้ข้อจำกัดหน่วยความจำ
รากฐานของงานวิจัยด้านการค้นหาคำตอบในปัญหาที่มีพื้นที่คำตอบขนาดใหญ่ มีหลายวัตถุประสงค์ หรือมีข้อจำกัดซับซ้อน ตั้งแต่ Coincidence Algorithm จนถึง EDA, PSO และ computational geometry
ขยาย Coincidence Algorithm สู่ปัญหาเชิงจัดหมู่ที่มีหลายวัตถุประสงค์
สรุปแนวคิดและการประยุกต์ของ Coincidence Algorithm ในปัญหาการค้นหา
ส่งเสริมความหลากหลายของ probabilistic models เพื่อไม่ให้การค้นหาลู่เข้าเร็วเกินไป
ประเมิน hybrid correlation learning สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพ evolutionary search
สร้างสมดุลระหว่างความร่วมมือและความแตกต่างของแบบจำลองระหว่างการค้นหา
ใช้ edge-based representation เพื่อรักษาคำตอบคุณภาพสูงหลายรูปแบบ
รักษาคำตอบที่ดีหลายกลุ่มในปัญหา multimodal optimization
สาธิตการให้เหตุผลเชิงจัดหมู่ผ่านปัญหา Sudoku
ประยุกต์ node-based search กับการจัดตารางสายการผลิต
ตัดสินใจเลือกรับคำสั่งซื้อภายใต้ต้นทุนความล่าช้าและข้อจำกัดการผลิต
เชื่อม master production scheduling กับการรับคำสั่งซื้อในกรณีศึกษาอุตสาหกรรมจริง
วิเคราะห์ว่าเมื่อใดการเพิ่มกำลังการผลิตด้วยเวลาล่วงเวลาจึงคุ้มค่า
สร้างสมดุลความเสี่ยงระหว่างกำลังการผลิตเกินและไม่เพียงพอ
ประสานการตัดสินใจรับคำสั่งซื้อข้ามหลายกระบวนการผลิต
แบบจำลองเลือกคำสั่งซื้อและวางกลยุทธ์การใช้เวลาล่วงเวลา
ผสาน adaptive attractor, Gaussian movement และ local search ใน swarm optimizer
ศึกษาการค้นหาเชิงกลยุทธ์ในเกมสามผู้เล่นที่ไม่อาจลดเหลือเป้าหมายแบบสองฝ่าย
วิธีเชิงเรขาคณิตสำหรับค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงโดยประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ
เชื่อม learned centroids และ stable normal flow กับการออกแบบ scaffold
เปลี่ยนโมเดล AI ให้เป็นระบบที่ทำงานได้จริงในด้านความเป็นส่วนตัว วิศวกรรม ภาพถ่ายดาวเทียม การดูแลสุขภาพ และการสนับสนุนการตัดสินใจ โดยคำนึงถึงผู้ใช้และผลกระทบของระบบ
แปลงภาพเรดาร์เป็นภาพหลายช่วงคลื่นเมื่อเมฆบดบังข้อมูลภาพถ่ายเชิงแสง
สกัดข้อมูลมิติจากแบบวิศวกรรมด้วย machine learning
แยกแยะภาพจริงออกจากภาพที่สร้างด้วย AI
เปรียบเทียบโมเดลสมัยใหม่สำหรับแยกชิ้นส่วนรถยนต์แบบเรียลไทม์
ระบบปกป้องความเป็นส่วนตัวในวิดีโอที่ออกแบบตามขั้นตอนทำงานจริงและ PDPA
ระบบรู้จำใบหน้าที่รองรับบุคคลนอกฐานข้อมูลและออกแบบเพื่อผู้ปฏิบัติงาน
ใช้ activity recognition สนับสนุนการป้องกันแผลกดทับในการดูแลผู้สูงอายุ
ผสาน NLP, collaborative filtering, similarity search, UX และ usability testing เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้ดีขึ้นในบริบทความบันเทิง หนังสือ ที่อยู่อาศัย การจ้างงาน และเทคโนโลยีการเงิน
ใช้ DistilBERT, cosine similarity และ KNN ค้นหาภาพยนตร์ 45,000 เรื่องด้วยภาษาธรรมชาติ
ระบบแนะนำอนิเมะด้วย Naive Bayes พร้อมปฏิสัมพันธ์ของชุมชนแบบเรียลไทม์
ผสาน KNN และ SVD เพื่อรับมือ cold start และข้อมูลที่เบาบางในการแนะนำอสังหาริมทรัพย์
ชุมชนแลกเปลี่ยนหนังสือที่ส่งเสริมการอ่านอย่างประหยัดและยั่งยืนด้วยระบบแนะนำ
จับคู่แม่บ้านกับผู้ว่าจ้างด้วย KD-tree ตำแหน่ง ความไว้วางใจ และการรีวิว
สร้าง trading bot ที่เรียนรู้สภาวะตลาด Bitcoin ที่ซ่อนอยู่ด้วย Hidden Markov Models
ช่วยผู้อ่านสำรวจลักษณะประเภทของวรรณกรรมไทยผ่านการแสดงผลเชิงภาพ
เปรียบเทียบโมเดลคลาสสิกกับ Thai Transformer ในการทำ psychographic segmentation
ประเมินคุณภาพรีวิวแอป แทนการถือว่าทุกความคิดเห็นมีประโยชน์เท่ากัน
วิเคราะห์ความรู้สึกภาษาไทยในประสบการณ์การรับเข้ามหาวิทยาลัย
ใช้ตัวแทนข้อมูลประชากรที่ลึกขึ้นเพื่อสร้างคำแนะนำโฆษณาที่เกี่ยวข้อง
ใช้เกมเป็นพื้นที่ทดลองด้านการค้นหา ความสร้างสรรค์ การปรับตัว และประสบการณ์ผู้เล่น โดยให้อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยออกแบบ
สร้างเนื้อหาเกม rogue-lite แบบเล่นซ้ำได้ด้วย evolutionary algorithm
ค้นหาโครงสร้างด่านที่สมดุลระหว่างความท้าทายและการเล่นได้จริง
ผสานการออกแบบด่าน tower defense อัตโนมัติกับความหลากหลายแบบ rogue-lite
สร้างเทคโนโลยีที่ทำให้แนวคิดยากมองเห็นและทดลองได้ พร้อมเปิดพื้นที่ให้ผู้เรียนและผู้สอนสะท้อนวิธีที่ตนเองเรียนรู้ ตัดสินใจ และสร้างความหมาย
สนามทดลองบนเว็บที่ทำให้ผู้เรียนมองเห็นและปรับเปลี่ยนแนวคิด AI ได้ด้วยตนเอง
แพลตฟอร์มเรียนกีตาร์ด้วย AI ที่มุ่งเพิ่มการเข้าถึงและความเท่าเทียม
จุดเริ่มต้นของเส้นทางวิจัยด้านการรับรู้ตำแหน่ง การประสานงาน และระบบอัตโนมัติแบบกระจาย ซึ่งยังคงสะท้อนอยู่ในงานระบบอัจฉริยะปัจจุบัน
ระบบระบุตำแหน่งสัมพัทธ์สำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่หลายตัวในระบบกระจาย
มาร่วมทำงานด้วยกัน
นักศึกษาไม่จำเป็นต้องมาพร้อมคำถามวิจัยที่สมบูรณ์ เราสามารถร่วมกันเปลี่ยนความสนใจด้านชีววิทยา เกม การศึกษา ภาษา ภาพ อัลกอริทึม หรือปัญหาในชีวิตประจำวัน ให้เป็นคำถามที่วิจัยได้ ระบบที่ใช้งานได้ และองค์ความรู้ที่ผู้อื่นนำไปต่อยอดได้
เริ่มต้นพูดคุย