สถาบันประเมินและรับรองเทคโนโลยีดิจิทัล ตั้งขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้บริการรับรองคุณภาพผลิตภัณฑ์ กระบวนการ และการบริการ ในกลุ่มเทคโนโลยีดิจิทัล กลุ่มอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์ แก่ภาคอุตสาหกรรมและผู้ประกอบการในประเทศ ซึ่งจะทำให้ผลิตภัณฑ์ที่ผลิตหรือประกอบหรือทำหรือนำเข้า เพื่อจำหน่ายภายในประเทศ มีคุณภาพที่ดี เป็นไปตามมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง อีกทั้งยังเป็นการช่วยยกระดับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่ผลิต/ประกอบขึ้นภายในประเทศ ให้เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป ตลอดจนเพื่อให้คำแนะนำแก่หน่วยงาน ภาครัฐ ภาคเอกชน รวมทั้งประชาชนทั่วไปในการเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ให้เหมาะสมแก่การใช้งาน
มาตรฐานระดับสากล:
- หน่วยรับรองคุณภาพผลิตภัณฑ์รายแรกของไทยที่ได้รับการรับรองตามมาตรฐาน มอก.17065
- ดำเนินการเป็นกลาง โปร่งใส มีคุณภาพ และเป็นไปตามหลักสากล
บริการครบวงจร:
รับรองคุณภาพผลิตภัณฑ์ กระบวนการ และบริการ ในกลุ่มเทคโนโลยีดิจิทัล กลุ่มอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์ และด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ดังนี้
- บริการตรวจสอบคุณภาพสินค้า
- บริการเปรียบเทียบมาตรฐาน
- ให้คำปรึกษาจัดทำระบบงาน มอก.- ISO/IEC 170XX
- บริการศึกษา วิจัยและพัฒนาเทคนิคและวิธีการในการทดสอบและรับรองคุณภาพผลิตภัณฑ์ เฉพาะกลุ่มบริภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์ คอมพิวเตอร์ และเทคโนโลยีดิจิทัล ให้ได้มาตรฐานเทียบเท่าสากล
- อบรมและให้ความรู้แก่ผู้ประกอบการ เกี่ยวกับมาตรฐานและข้อกำหนดมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง
- เผยแพร่ให้ความรู้และข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ-ภาคเอกชน รวมทั้งประชาชนทั่วไป ในการเลือกผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพดี คุ้มค่า และเหมาะสมกับความต้องการใช้งาน
ชุดข้อมูลเปิด :
ติดต่อ:
Download ไดอารี่ สวทช. 2025 
Diary (33.0 MB)
Download NSTDA Timeline 2526 – 2567 Timeline (15.9 MB)
Presentations.AI เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ใช้สร้างพรีเซนเทชันที่ดูเป็นมืออาชีพได้ง่ายและรวดเร็ว โดยใช้เทคโนโลยี AI ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างสไลด์คุณภาพสูงโดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะด้านการออกแบบ จุดเด่นของแพลตฟอร์มนี้คือการจัดรูปแบบสไลด์อัตโนมัติ ปรับแต่งได้ตามสไตล์ที่ผู้ใช้ต้องการ และรองรับการแชร์และทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังสามารถติดตามผลการพรีเซนต์ได้ เพื่อดูว่าสไลด์ใดได้รับความสนใจมากที่สุด ซึ่งช่วยในการปรับปรุงพรีเซนเทชันในอนาคต
Continue reading “หมดกังวลเรื่องสไลด์! ใช้ Presentations.AI สร้างพรีเซนต์แบบมืออาชีพ”
Stellarium เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่เหมาะสำหรับผู้ที่สนใจดาราศาสตร์ช่วยให้สามารถสำรวจและทำความเข้าใจจักรวาลได้อย่างง่ายดาย โดยมีการแสดงผลเป็นภาพเสมือนจริงของท้องฟ้าตามตำแหน่งและเวลาที่กำหนด ผู้ใช้งานสามารถเห็นดวงดาว ดาวเคราะห์ กลุ่มดาว และวัตถุท้องฟ้าอื่น ๆ ได้ตามมุมมองที่แตกต่างกัน เช่น จากโลกหรือจากดาวเคราะห์อื่น ๆ ซอฟต์แวร์นี้เป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสำหรับการเรียนรู้ดาราศาสตร์ การสังเกตท้องฟ้า รวมถึงใช้ในการวางแผนการดูดาวจริง สามารถดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ stellarium.org รองรับหลายระบบปฏิบัติการ เช่น Windows, macOS, Linux และยังมีแอปพลิเคชันสำหรับสมาร์ทโฟน เมื่อเปิดโปรแกรมขึ้นมา Stellarium จะแสดงท้องฟ้าตามตำแหน่งและเวลาปัจจุบันของผู้ใช้งาน โดยผู้ใช้งานสามารถตั้งค่าตำแหน่ง (เช่น ประเทศ เมือง หรือพิกัด GPS) เพื่อแสดงท้องฟ้าที่เห็นจากพื้นที่นั้น ๆ ได้ รวมทั้งยังสามารภใช้งานบนเว็บไซต์ https://stellarium-web.org
ความสามารถของระบบ ประกอบด้วย
- ซูมเข้า/ออก เพื่อดูรายละเอียดของวัตถุท้องฟ้าได้ชัดเจนขึ้น
- ค้นหาดาวหรือวัตถุท้องฟ้า โดยพิมพ์ชื่อดาวหรือวัตถุที่ต้องการค้นหาในแถบค้นหา
- เปลี่ยนเวลา สามารถเลื่อนเวลาไปข้างหน้าหรือย้อนกลับได้ เพื่อดูการเปลี่ยนแปลงของตำแหน่งดาวและวัตถุต่าง ๆ
- เปิด-ปิดชื่อกลุ่มดาวและเส้นเชื่อมกลุ่มดาว เพื่อดูตำแหน่งและรูปร่างของกลุ่มดาวได้ชัดเจน
ตัวอย่างวิธีการใช้งานในสถานการณ์ต่าง ๆ:
- การดูท้องฟ้าในคืนนี้จากที่ตั้งของผู้ใช้งาน เปิด Stellarium แล้วตั้งตำแหน่งให้เป็น “กรุงเทพฯ” โดยใช้แผงการตั้งค่าตำแหน่ง (Location Window) Stellarium จะแสดงท้องฟ้าตามเวลาปัจจุบัน คุณสามารถซูมเข้าไปดูดวงดาว ดาวเคราะห์ และกลุ่มดาวที่อยู่ในท้องฟ้าในขณะนั้น
- การค้นหาดาวเคราะห์หรือวัตถุท้องฟ้า ใช้แถบค้นหา (Search window) พิมพ์คำว่า “Perseus” หรือ การดูฝนดาวตก โดย Stellarium จะซูมเข้าไปที่ดาว Perseus ทันที และแสดงให้คุณเห็นทิศทางที่ฝนดาวตกจะปรากฏ และกลุ่มดาวเพอร์เซอุส (Perseus) ที่เป็นตำแหน่งเริ่มต้นของฝนดาวตกนั้น แสดงตำแหน่งของมันบนท้องฟ้าตามเวลาปัจจุบัน ทำให้สามารถติดตามการเคลื่อนที่ของดาวได้ในช่วงเวลาต่าง ๆ ของวัน
- การเรียนรู้เรื่องกลุ่มดาว สามารถเลือกเปิดแผนภาพการเชื่อมกลุ่มดาวเพื่อเห็นภาพได้ชัดเจน
Google Flood Hub เป็นแพลตฟอร์มที่พัฒนาโดย Google เพื่อคาดการณ์และแจ้งเตือนเหตุการณ์น้ำท่วมล่วงหน้า โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลหลายประเภท เช่น สภาพอากาศ ภูมิประเทศ และข้อมูลประวัติการเกิดน้ำท่วม เพื่อทำนายระดับน้ำท่วมในพื้นที่เสี่ยง ช่วยในการเตรียมตัวรับมือกับน้ำท่วมล่วงหน้าได้ดีขึ้น
เทคนิคที่ใช้ใน Google Flood Hub:
- Machine Learning (ML): Google Flood Hub ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างโมเดลการทำนายน้ำท่วม โดยโมเดลนี้จะเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต เช่น ปริมาณฝน ระดับน้ำในแม่น้ำ และลักษณะภูมิประเทศ เพื่อคาดการณ์ความเป็นไปได้ของน้ำท่วมในอนาคต
- Hydrological Modeling: โมเดลที่ใช้ในการจำลองการไหลของน้ำในแม่น้ำและภูมิประเทศ เพื่อทำนายระดับน้ำท่วมในสถานการณ์ต่าง ๆ
- Satellite Imagery & Remote Sensing: ใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมและเทคโนโลยีตรวจจับระยะไกลเพื่อวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของน้ำและพื้นที่ รวมถึงการตรวจจับน้ำท่วมที่เกิดขึ้นแล้วในพื้นที่บางส่วน
- AI for Social Good: Flood Hub เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ AI for Social Good ของ Google ซึ่งใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อแก้ปัญหาทางสังคม โดย Flood Hub เน้นไปที่การช่วยชีวิตและลดความเสียหายจากภัยพิบัติน้ำท่วม
Google Flood Hub อัปเดตข้อมูลการคาดการณ์น้ำท่วมเป็นรายวัน โดยข้อมูลคาดการณ์นี้สามารถทำนายได้ล่วงหน้าถึง 7 วัน จากเดิมที่เคยให้ข้อมูลล่วงหน้าได้เพียง 48 ชั่วโมง โดยใช้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น การพยากรณ์อากาศและภาพถ่ายดาวเทียม การผสมผสานเทคโนโลยี ช่วยให้ Google Flood Hub สามารถให้การพยากรณ์ที่แม่นยำและเป็นประโยชน์ในการเตรียมการรับมือน้ำท่วม
ตัวอย่างการใช้งาน Google Flood Hub แสดงระดับน้ำท่วมในประเทศไทย
เทคโนโลยีป้องกันการปลอมแปลงข้อมูลชีวมิติในระบบยืนยันตัวตน (Biometric Anti-Spoofing) คือเทคโนโลยีและกระบวนการที่พัฒนาขึ้นเพื่อป้องกันการโจมตีหรือการปลอมแปลงข้อมูลชีวมิติ เช่น ลายนิ้วมือ ใบหน้า หรือม่านตา ซึ่งเป็นข้อมูลที่ใช้ในระบบยืนยันตัวตนทางชีวมิติ (Biometric Authentication) เพื่อไม่ให้ผู้ไม่หวังดีสามารถเข้าถึงระบบได้โดยการใช้วิธีการเลียนแบบข้อมูลเหล่านี้
เทคโนโลยีที่ใช้ในการป้องกันการปลอมแปลงข้อมูลชีวมิติ มีหลายรูปแบบ เช่น
- Liveness Detection (การตรวจสอบความมีชีวิต): เป็นวิธีที่ใช้เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลชีวมิติที่ถูกนำมาใช้นั้นมาจากสิ่งที่มีชีวิตอยู่จริง ไม่ใช่จากรูปภาพ วิดีโอ หรือวัตถุเลียนแบบ เช่น การตรวจสอบการเคลื่อนไหวของดวงตา หรือตรวจจับการไหลเวียนของเลือดในนิ้วมือในขณะสแกนลายนิ้วมือ
ตัวอย่าง: ระบบสแกนใบหน้าจะขอให้ผู้ใช้กระพริบตาหรือขยับศีรษะเพื่อตรวจสอบว่าเป็นบุคคลจริง ไม่ใช่ภาพถ่าย
- Multi-modal Biometrics (ชีวมิติแบบหลายรูปแบบ): เป็นการใช้ข้อมูลชีวมิติหลายประเภทในการยืนยันตัวตนพร้อมกัน เช่น การใช้ทั้งลายนิ้วมือและการสแกนใบหน้าในเวลาเดียวกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัยเนื่องจากผู้โจมตีจะต้องปลอมแปลงหลายส่วนของข้อมูลชีวมิติ
ตัวอย่าง: ระบบประตูอิเล็กทรอนิกส์ที่ต้องใช้ทั้งลายนิ้วมือและการสแกนม่านตาในการเข้าถึง
- Challenge-Response Systems (ระบบท้าทาย-ตอบสนอง): ระบบนี้จะสร้างคำท้าหรือคำสั่งที่ต้องการการตอบสนองในทันทีจากผู้ใช้ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ถูกยืนยันนั้นมาจากบุคคลจริง เช่น การขอให้ผู้ใช้ยิ้ม ขยับนิ้ว หรือมองไปในทิศทางที่กำหนด
ตัวอย่าง: การยืนยันตัวตนด้วยใบหน้าที่ขอให้ผู้ใช้ยิ้มเพื่อยืนยันความมีชีวิต
- Thermal Imaging (การใช้ภาพความร้อน): เป็นการตรวจจับความร้อนจากร่างกายมนุษย์เพื่อยืนยันว่าผู้ที่ถูกสแกนเป็นบุคคลจริง เช่น การใช้กล้องตรวจจับความร้อนเพื่อให้แน่ใจว่าใบหน้าที่ถูกสแกนนั้นเป็นของคนจริง ๆ
ตัวอย่าง: การสแกนใบหน้าด้วยกล้องอินฟราเรดเพื่อยืนยันว่ามีอุณหภูมิของร่างกายอยู่จริง
- 3D Recognition (การรับรู้สามมิติ): การใช้เทคโนโลยีตรวจจับภาพสามมิติ เช่น การสแกนใบหน้าแบบ 3D เพื่อยืนยันตัวตน โดยเทคโนโลยีนี้จะยากต่อการปลอมแปลงด้วยภาพถ่ายสองมิติหรือวิดีโอ
ตัวอย่าง: การสแกนใบหน้าด้วยเทคโนโลยี 3D ที่สามารถตรวจจับโครงสร้างของใบหน้าจากหลายมุมได้
ปัจจุบันเทคโนโลยีการยืนยันตัวตนด้วยข้อมูลทางชีวมิติ เช่น ภาพใบหน้า เป็นที่นิยมอย่างแพร่หลายในการยืนยันทำธุรกรรมการเงิน, ใช้จ่ายผ่านแอปคนละครึ่ง เป็นต้น เพื่อป้องกันไม่ให้ใช้ภาพถ่ายใบหน้าในการยืนยันตัวตน ซึ่งอาจมีการปลอมแปลง หรือนำมาแอบอ้างใช้แทนกัน หลาย ๆ แอปพลิเคชันจึงหันไปใช้การตรวจสอบในลักษณะการตอบสนองของผู้ใช้ เช่น กระพริบตา ขยับใบหน้าเข้า-ออก ซึ่งอาจไม่สะดวกสำหรับกลุ่มผู้สูงอายุ หรือผู้ที่มีปัญหาการขยับใบหน้า
สำหรับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีนี้ ทางทีมวิจัยความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ได้นำเทคโนโลยีป้องกันการปลอมแปลงข้อมูลชีวมิติในระบบยืนยันตัวตน (Biometric Anti-Spoofing and Deepfake Technology) โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ประเภทโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) ที่จะจำลองการมองเห็นของมนุษย์ที่มองพื้นที่เป็นที่ย่อย ๆ มีความแม่นยำสูง มาพัฒนาปรับแต่งโครงสร้างก่อนนำมาใช้เทรนกับชุดข้อมูลภาพ ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้กับระบบโมบายแอปพลิเคชันที่ใช้ในการยืนยันตัวตน เพื่อใช้ตรวจจับการปลอมแปลงภาพถ่ายใบหน้าได้ว่าเป็นภาพของผู้ใช้จริง ไม่ใช่ภาพใบหน้าที่มาจากภาพถ่าย (2D) และได้มีการพัฒนา ระบบลงเวลาด้วยการยืนยันตัวตนแบบครบวรจร (AtTime) แอปพลิเคชันที่ช่วยให้การลงเวลางาน เข้า-ออกงาน เป็นเรื่องง่ายด้วยการสแกนใบหน้า แก้ปัญหาการลืมพกบัตรพนักงาน เสียเวลารอคิวต่อแถวลงเวลา ลายนิ้วมือไม่ชัดเจน และยังสามารถลงเวลาได้ทุกที่ ทุกเวลา ตอบโจทย์การทำงานในรูปแบบ Work@Anywhere ด้วยระบบการยืนยันตัวตนอย่างปลอดภัย 4FA (Four-Factors Authentication)ประกอบด้วย ใบหน้า, สถานที่ที่กำหนด, รหัสผ่าน และโทรศัพท์มือถือ สนใจใช้งานระบบ AtTime ติดตามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ http://attime.secteam.in.th/
OpenThaiGPT เทคโนโลยีทางภาษาแบบ ChatGPT (Large Language Model) พัฒนาเพื่อคนไทยทุกคน เป็นโอเพ่นซอร์ส โมเดลแชทภาษาไทยขนาดใหญ่ขนาด 7, 13 และ 70 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งพัฒนาต่อยอดจาก Facebook LLaMA v2 ให้มีความสามารถในการเข้าใจและเขียนภาษาไทยได้ เปิดโค้ดและโมเดลอย่างเสรี (Opensource) ให้ทุกคนสามารถนำไปพัฒนาต่อยอดหรือแม้กระทั่งการทำการค้าได้ (Apache 2.0 License) เพื่อเป็น Infrastructure พื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์สำหรับคนไทยทุกคน พัฒนาโดยทีมนักวิจัยจาก สมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT), สมาคมปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIAT) , ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC), ศูนย์ทรัพยากรคอมพิวเตอร์เพื่อการคำนวณขั้นสูง (ThaiSC) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) และ Pantip.com โดยรวบรวมจากฐานข้อมูลและกระทู้ต่าง ๆ บนพันทิป.คอม ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันรวม 20 ปี และประมวลผลโดยเครื่องซูเปอร์คอมพิวเตอร์ลันตา (LANTA) ของ สวทช.
เว็บไซต์หลัก OpenThaiGPT https://openthaigpt.aieat.or.th/
จุดเด่น
- โมเดลภาษาไทย LLM แบบเปิดที่ทันสมัยที่สุด, ทำคะแนนสอบภาษาไทยได้เฉลี่ยสูงสุดเมื่อเทียบกับโมเดลภาษาไทยแบบเปิดอื่นๆ
- เป็นโมเดลเปิดภาษาไทยที่มีขนาดใหญ่ถึง 70 พันล้านพารามิเตอร์โมเดลแรกของโลก
- รองรับการสนทนาโต้ตอบหลายครั้งแบบต่อเนื่อง (Multi-turn Conversation)
- โมเดลมีความสามารถในการค้นหาข้อมูลและสกัดคำตอบบน Prompt ที่มีความยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความเร็วในการตอบคำถามรวดเร็ว ด้วยการเพิ่มคำภาษาไทยที่พบบ่อยมากถึง 10,000 คำลงในพจนานุกรมของโมเดล
- เรียนรู้บนข้อมูลภาษาไทย (Pretraining) กว่า 65 พันล้านคำ มีการกำจัดข้อมูลภาษาไทยซ้ำซ้อนที่ใช้ในเรียนรู้ (Deduplicated Dataset) และปรับจูนให้ตอบคำถามทั่วไปภาษาไทย (Finetuning) บนมากกว่า 1 ล้านตัวอย่าง
- สามารถเข้าใจและประมวลผล บริบทของข้อมูลภาษาไทยได้ถึง 4096 คำ, ช่วยให้สามารถให้คำแนะนำที่ละเอียดและซับซ้อนได้
OpenThaiGPT มี 3 เวอร์ชันหลัก
- OpenthaiGPT 0.0.4 พูดคุย Chat ได้อยู่บ้าง แต่ยังไม่สามารถตอบคำถามได้ตรงและยังไม่สามารถทำ Few Shot Learning ได้
- OpenthaiGPT 0.1.0 แปลภาษา ไทย-อังกฤษ ได้และทำ Few Shot Learning ได้บางส่วน สามารถพูดคุย Chat ได้เต็มรูปแบบ
- OpenthaiGPT 1.0.0 สามารถทำ Few shot learningได้ แปลภาษา ไทย-อังกฤษ พูดคุย Chat ได้เต็มรูปแบบและเปิดใช้งานในปัจจุบัน
ผู้สนใจสามารถดาวน์โหลดโมเดล
สำหรับนักพัฒนาการทดลองใช้งานแบบ Colab Demo สามารถใช้ได้แบบในการ Load model, Finetune, Inference โดย Model Pipeline สามารถโหลดโมเดล และใช้งานโมเดลได้ผ่าน google colab
https://colab.research.google.com/drive/1w1giDWhmq3WIUCK4AISFJtGIqiPDtRSC?usp=sharing
และ สำหรับการทดลองใช้งานแบบ Web Demo สามารถทดลองได้ที่ https://openthaigpt.openservice.in.th/
การสนับสนุนกองทุนพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของ สวทช.
เนื่องจาก ดัชนีวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม เป็นบันไดสู่การพัฒนาประเทศ เป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการนำวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีไปใช้ในการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมโดยรวมของประเทศ สวทช.ขอเชิญชวนท่านมาร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมโดยรวมของประเทศได้ที่ https://www.nstda.or.th/donation/
ประเภทการสนับสนุนเงินเข้ากองทุนเพื่อการพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ประกอบไปด้วย
- มาตราการ BOI บริจาคเงินเข้ากองทุนฯ เพื่อรับสิทธิประโยชน์เพิ่มเติมจาก BOI ตามคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (สกท.) ได้มีประกาศที่ ๑๐/๒๕๖๕ เรื่อง มาตรการเสริมสร้างขีดความสามารถในการแข่งขัน เมื่อวันที่ ๘ ธันวาคม พ.ศ. ๒๕๖๕ ข้อที่ ๑ ผู้ประกอบการสามารถขอรับสิทธิและประโยชน์เพิ่มเติมเพื่อเสริมสร้างขีดความสามารถในการแข่งขัน กรณีโครงการที่ได้ลงทุนหรือมีค่าใช้จ่าย ในข้อย่อยที่ ๑.๑ (๔) การสนับสนุนองค์กรด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี เช่น สถาบันการศึกษา ศูนย์ฝึกอบรมเฉพาะทาง สถาบันวิจัย หน่วยงานของภาครัฐ เป็นต้น รวมถึง กองทุนด้านต่าง ๆ เช่น ด้านพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรม ด้านพัฒนา บุคลากร ตามที่คณะกรรมการเห็นชอบ เพื่อจูงใจและกระตุ้นให้มีการลงทุนหรือการใช้จ่ายในกิจกรรมที่เป็นประโยชน์ต่อประเทศ หรืออุตสาหกรรมโดยรวมมากขึ้น
- มาตราการ RDI บริจาคเงินเข้ากองทุนฯ เพื่อลดหย่อนภาษีจากกรมสรรพากร พระราชกฤษฎีกาออกตามความในประมวลรัษฎากรว่าด้วยการยกเว้นรัษฎากร (ฉบับที่ 770) พ.ศ. ๒๕๖๖
กำหนดมาตรการเพื่อยกเว้นภาษีให้แก่บุคคลธรรมดาและบริษัทหรือห้างหุ้นส่วนนิติบุคคล สำหรับการบริจาคเงินผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์ให้แก่กองทุนเพื่อการพัฒนาระบบมาตรวิทยา กองทุนเพื่อการพัฒนาระบบสาธารณสุข กองทุนเพื่อการพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี หรือกองทุนส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรมที่ได้กระทำตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2566 ถึงวันที่ 31 ธันวาคม พ.ศ. 2568
สวทช. เป็นขุมพลังหลักของประเทศ ในการใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม ของรัฐ เอกชน และชุมชน เพื่อพัฒนาและสร้างความเข้มแข็งของระบบนิเวศ วิจัย และนวัตกรรม ให้ตอบโจทย์สำคัญ นำสู่การพัฒนาประเทศอย่างก้าวกระโดด และ มุ่งผลักดันให้ประเทศไทยแข็งแกร่งและเจริญรุ่งเรืองบนเวทีเศรษฐกิจระดับโลก โดยการนำความสามารถอันเหนือชั้นด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมาช่วยให้ภาคการ เกษตรและภาคอุตสาหกรรมสามารถดำเนินงานได้ดี มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ซึ่ง สวทช. ได้ดำเนินงานผ่านการทำงานร่วมกันของศูนย์ทั้ง 5 ศูนย์แห่งชาติ ได้แก่
- ศูนย์พันธุวิศวกรรมและเทคโนโลยีชีวภาพแห่งชาติ (BIOTEC) มุ่งพัฒนางานด้านเทคโนโลยีชีวภาพ
- ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (MTEC) มุ่งพัฒนางานด้านเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับวัสดุต่างๆ
- ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) มุ่งพัฒนางานด้านอิเล็กทรอนิกส์และเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์
- ศูนย์นาโนเทคโนโลยีแห่งชาติ (NANOTEC) มุ่งพัฒนางานด้านนาโนเทคโนโลยี
- ศูนย์เทคโนโลยีพลังงานแห่งชาติ (ENTEC) มุ่งวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีพลังงานของประเทศ
สำหรับการนำเงินบริจาคไปใช้ มีกิจกรรมตาม 4 พันธกิจหลักประกอบด้วย
- ด้านการวิจัย พัฒนา และวิศวกรรม
- ด้านการพัฒนาบุคลากรทางเทคนิค
- ด้านการพัฒนาเทคโนโลยีของผู้ประกอบการขนากกลางและย่อม (SMEs) ในประเทศ
- ด้านการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี เพื่ออุตสาหกรรมและบริการ
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่
งานสนับสนุนการวิจัยพัฒนาภาคเอกชน (PSR)
111 อุทยานวิทยาศาสตร์ประเทศไทย
ถ.พหลโยธิน ต.คลองหนึ่ง
อ.คลองหลวง จ.ปทุมธานี 12120
โทรศัพท์ : 0-2564-7000 ต่อ 1308, 1335
อีเมล : ipd-psr@nstda.or.th
Low Code Development Platforms คือแพลตฟอร์มการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้สามารถสร้างแอปพลิเคชันได้โดยใช้การเขียนโค้ดน้อยที่สุด มีอินเทอร์เฟซแบบกราฟิก (GUI) ที่ผู้ใช้สามารถลากและวางเครื่องมือหรือคอมโพเนนต์ต่าง ๆ เพื่อสร้างแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องพึ่งพาการเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม
คุณสมบัติหลักของ Low Code Development Platforms:
- Visual Development : นักพัฒนาสามารถออกแบบอินเทอร์เฟซและกระบวนการทำงานของแอปพลิเคชันได้ด้วยการลากและวางคอมโพเนนต์
- Pre-Built Modules : มีคอมโพเนนต์และโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้า เช่น ส่วนของอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ตัวเชื่อมต่อฐานข้อมูล และเครื่องมือสำหรับการทำงานเชิงตรรกะ ซึ่งสามารถปรับแต่งได้ง่าย
- Automation : แพลตฟอร์มจะช่วยลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซ้อน เช่น การเชื่อมต่อข้อมูลและการนำแอปพลิเคชันไปใช้งาน
- Integration Capabilities : มักมีระบบการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล, API และบริการอื่น ๆ ที่ง่ายต่อการรวมเข้าด้วยกัน
- Rapid Prototyping : สามารถสร้างและทดสอบต้นแบบแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็วผ่านการใช้เครื่องมือที่มีอยู่
Low Code Development Platforms สามารถแบ่งตามลักษณะการใช้งาน ดังนี้:
1.General-Purpose Low Code Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อการพัฒนาแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ทั้งเว็บและมือถือ โดยไม่ได้เจาะจงสำหรับอุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่ง
- ตัวอย่าง: OutSystems, Mendix, Microsoft Power Apps
2.Business Process Management (BPM) Platforms
- ลักษณะ: เน้นการจัดการและปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ (Business Processes) โดยให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันและการปรับปรุงการไหลของข้อมูล
- ตัวอย่าง: Appian, Pega, ProcessMaker
3.Database-Centric Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์มที่เน้นการสร้างแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลอย่างง่ายดาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่จัดการและประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
- ตัวอย่าง: Knack, Caspio, Airtable
4.Request Handling and Form-Based Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคำร้องขอ (Request Handling) หรือฟอร์มต่างๆ ที่สามารถรวบรวมและจัดการข้อมูลได้
- ตัวอย่าง: Zoho Creator, Nintex, Quick Base
5.Integration-Focused Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์มที่เน้นการเชื่อมต่อและผสานรวมระบบต่างๆ ภายในองค์กร เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถเข้าถึงข้อมูลจากหลายแหล่งและประสานงานระหว่างระบบได้
- ตัวอย่าง: Boomi, MuleSoft, Retool
6.Customer Relationship Management (CRM) Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์ม Low Code ที่เน้นการพัฒนาแอปพลิเคชันเพื่อจัดการและพัฒนาความสัมพันธ์กับลูกค้าโดยเฉพาะ ซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลลูกค้าและกระบวนการขายได้
- ตัวอย่าง: Salesforce Lightning, Zoho CRM, Creatio
7.Open Source Low Code Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์ม Low Code ที่เป็นโอเพนซอร์ส ซึ่งสามารถปรับแต่งและพัฒนาต่อยอดได้อย่างอิสระ โดยชุมชนผู้ใช้งานหรือองค์กร
- ตัวอย่าง: Budibase, Joget, Appsmith
8.Industry-Specific Low Code Platforms
- ลักษณะ: แพลตฟอร์มที่ถูกออกแบบมาสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมเฉพาะ เช่น การเงิน การแพทย์ หรือการผลิต
- ตัวอย่าง: Vantiq (สำหรับ IoT และ AI), Unqork (สำหรับภาคการเงินและประกันภัย)
0-2564-8000
