ที่ชั้น G ฮอลล์ 3 ณ ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) ร่วมกันจัดกิจกรรมการเสนอการลงทุนในงานมหกรรมวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งประเทศไทย 2024 ซึ่งมีหัวข้อการส่งเสริมการเติบโตด้วยวิทยาศาสตร์: จากเทคโนโลยีสู่ธุรกิจ เพื่อสนับสนุนให้ผู้ประกอบการใช้การวิจัย เทคโนโลยี และนวัตกรรมในการขยายธุรกิจของพวกเขา และมีโอกาสพบปะและเจรจากับเจ้าของผลงานวิจัยโดยตรง ตั้งแต่วันนี้จนถึงวันที่ 28 กรกฎาคม 2024 เวลา 09:00-20:00 ณ ฮอลล์ 1-4 (โซน D) ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์
ในงานนี้มีการเสนอผลงานจาก สวทช. ทั้งหมด 8 โครงการ ผลการลงคะแนนจากนักลงทุนและสาธารณชนที่เข้าร่วมงานแสดงให้เห็นว่าโครงการที่น่าลงทุนที่สุดในปี 2024 คือ "Nano Cool Paint" สีทาภายนอกที่ลดอุณหภูมิพื้นผิวได้ ซึ่งพัฒนาโดย ดร.สรุณ บิช็อพยานันต์ จากศูนย์นาโนเทคโนโลยีแห่งชาติ (นาโนเทค) เนื่องจากปัญหาความร้อนในบ้านหรืออาคารที่ทำให้ค่าไฟฟ้าเพิ่มขึ้น แม้ว่าการใช้เครื่องปรับอากาศจะช่วยลดความร้อนแต่ค่าไฟฟ้าก็ยังเพิ่มขึ้น ดังนั้น Nano Cool Paint เป็นวิธีการลดอุณหภูมิภายในโดยการใช้สีทาภายนอกที่มีประสิทธิภาพสูงถึง 94% ดร.สรุณ กล่าวต่อไปว่า Nano Cool Paint ใช้หลักการธรรมชาติของด้วงสีขาวที่เย็นที่สุด ซึ่งพบว่ามันสามารถเย็นได้โดยการสะท้อนแสงแดดและการแผ่รังสีสู่บรรยากาศ ด้วยการพัฒนานาโนพาร์ติเคิลที่มีประสิทธิภาพในการทำความเย็น จึงสามารถใช้ในการผลิตสีทาได้
รางวัลผลงานยอดเยี่ยมเป็นของ ดร.ธีสิทธ์ ลีละสวัสดิ์
Nano Cool Paint ลดความร้อนจากแสงแดดได้ 86%-94% และเพิ่มการแผ่รังสีความร้อนจาก 90% เป็น 93% เมื่อเปรียบเทียบกับสีทาทั่วไป พบว่ามันสามารถลดอุณหภูมิพื้นผิวได้ดีกว่าสีทาทั่วไป 3-4 องศา นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในสีทาอาคารและสีทาอื่นๆ ได้อีกด้วย ปัจจุบัน Nano Cool Paint กำลังมองหาผู้รับถ่ายทอดเทคโนโลยี ซึ่งรวมถึงอุตสาหกรรมสีทาบ้านและอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องอื่นๆ
รางวัลผลงานยอดเยี่ยมเป็นของ ดร.ธีสิทธ์ ลีละสวัสดิ์ จากศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC-สวทช.) ซึ่งได้รับรางวัล "การสาธิตยอดเยี่ยม" จากการนำเสนอ NomadML แพลตฟอร์ม AI ที่พัฒนาสำหรับแอปพลิเคชันวิชันคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในอุตสาหกรรมการตรวจสอบการผลิตที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง เช่น การตรวจสอบคุณภาพ การเชื่อม การขีดข่วนสี แผงเซลล์แสงอาทิตย์ เป็นต้น อย่างไรก็ตาม สำหรับบางอุตสาหกรรม การนำ AI มาใช้ยังคงเป็นเรื่องยากเนื่องจากต้องการการเขียนโค้ด ฝึกฝนโมเดล และการปรับใช้งานจากมนุษย์
