Oyoy oy

Inspiration

ในปัจจุบันปัญหาเรื่องสิ่งแวดล้อม ได้รับความน่ากังวลและตระหนักในระดับโลก ซึ่งเป็นผลจากการพัฒนาความเจริญด้านอุตสาหกรรม ทำให้สร้างมลภาวะทางอากาศขึ้นมากมาย ส่งผลต่อก๊าซเรือนกระจกบริเวณชั้นบรรยากาศโลก ทำให้สภาพอากาศแปรปรวนไป มนุษย์ได้รับภัยพิบัติทางธรรมชาติมากขึ้น ทางทีมมีความสนใจศึกษารูปแบบการกักเก็บคาร์บอนไดออกไซต์เพื่อดูดซับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ด้วยสารประกอบโครงข่ายโลหะอินทรีย์ (MOFs: Metal organic frameworks)

What it does

ศึกษารูปแบบการกักเก็บคาร์บอนไดออกไซต์เพื่อดูดซับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ด้วยสารประกอบโครงข่ายโลหะอินทรีย์ (MOFs: Metal organic frameworks) ที่กระบวนการศึกษาทางคอมพิวเตอร์ในรูปแบบ โมเดลทางคณิตศาสตร์ โดยใช้เทคนิค machine learning

How we built it

step I: Data screening (จัดการข้อมูล)

ตรวจสอบข้อมูล ดูความสัมพันธ์ของข้อมูล
หาค่า missing
เเทนค่า missing ด้วยค่าที่ได้จาก Zeo++

Step II: Pre-processing (เตรียม Feature)

Feature: เดิม (volume, weight, surface area, void_fraction, void_volume, functional_groups, metal_linke, organic_linker2, topology, Heat, and Co2/N2 selectivity
Feature: ใหม่ (Density, VSA, GSA, DI, DF, DIF, Surface area* selective, VF*selectivity, VV*selectivity, DI*selectivity, DF*selectivity, DII*selectivity, Heat [ev], specific volume, Boltzmann factor, select x specific volume, …...(167 features)

Step III: Model creation: (สร้าง เเละ ทดสอบmodel )

KRR => LMAE ~1.40
NN => LMAE ~1.40
SVM => LMAE ~1.40
DT => LMAE ~1.40
RT => LMAE ~1.40

Step IV: ปรับปรุงเเบบจำลอง โดยการหา Feature ใหม่ เเละใช้เงือนไขที่ว่า WC> 0, 50, 100, 150, 200, 250,……, 400 =1 เเละถ้า WC < เงือนไขให้เป็น 0

ทดสอบเเบบจำลองใหม่ RT =>> LMAE ~ 1.0

ดังนั้น ใช้ Feature ใหม่ รวมกับ Feature เก่า ให้เเบบจำลองเรียนรู้ เเละทำนายผล ได้ค่า LMAE ~1.05

Challenges we ran into

จริงๆ ทั้งหมดคือความท้าทาย เพราะว่า พึงทำ ML เป็นครั้งเเรก เขียน python ก็ไม่เป็นพึงได้มาเรียนรู้ใหม่หมดเลย
การจัดการข้อมูล
การหาค่ามาเเทนค่า
การตรวจสอบค่าต่าง ๆ
การสร้าง Feature
การสร้าง model
การปรับปรุง model
การลองผิดลองถูก เพื่อให้ได้เป้าหมายตามที่เราต้องการ

ทั้งหมดมันคือการเรียนรู้

Accomplishments that we're proud of

ความตั้งใจเดิม คือ ต้องการเข้ามาเรียนรู้การทำเเบบจำลองเพื่อใช้ในการทำนายผล เเละได้ร่วมเเข่งกันทำโปรเจค เพื่อพัฒนาให้ได้ตามเป้าหมาย เเละสิ่งที่ได้เรียนรู้ก็ เป็นความพอใจเป็นอย่างมาก เพื่อการนำไปพัฒนาต่อยอด ถึงเเม้ว่า นี้คือจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้ เเต่ก็เป็นจุดประกายให้มีความคิดจะนำ การสร้างML ไปพัฒนา ต่อยอด ในด้านอื่นๆ ที่ เราสนใจ