បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃការបែងចែកធនធានដែលមានលក្ខណៈស្មុគស្មាញនិងប្រែប្រួល (ជាពិសេសការកាត់បន្ថយថាមពល និងតុល្យភាពប្រសិទ្ធភាពថាមពល) នៅក្នុងបណ្តាញចូលប្រើវិទ្យុតាមប្រព័ន្ធក្លោដ (CRAN) សម្រាប់បច្ចេកវិទ្យា 5G ដែលវិធីសាស្ត្របែបប្រពៃណីមិនអាចដោះស្រាយបានល្អ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ និក្ខេបបទនេះស្នើឡើងនូវវិធីសាស្ត្រដែលមិនពឹងផ្អែកលើគំរូ (Model-free approach) ដោយប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយការរៀនពង្រឹងស៊ីជម្រៅ (Deep Reinforcement Learning - DRL) ចំនួនបីផ្សេងគ្នា ដើម្បីគ្រប់គ្រងក្បាលវិទ្យុពីចម្ងាយ (RRHs) និងការបែងចែកថាមពល។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Conventional Approaches (Full Coordinate Association - FA / Q-Learning) វិធីសាស្ត្របែបប្រពៃណី (FA) និង Q-Learning ស្តង់ដារ |
មានភាពសាមញ្ញក្នុងការអនុវត្ត និងសមស្របសម្រាប់ប្រព័ន្ធដែលមានទំហំតូច ឬស្ថានភាពមិនសូវស្មុគស្មាញ។ | មិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានទំហំទិន្នន័យធំ (Large state space) បានល្អ និងមានល្បឿនរៀនយឺត ដែលធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងស្ថានភាពជាក់ស្តែង។ | ប្រើប្រាស់ជាមូលដ្ឋានប្រៀបធៀប (Baseline) ប៉ុន្តែមិនអាចបំពេញតម្រូវការសន្សំសំចៃថាមពលបានល្អដូចវិធីសាស្ត្រ Deep Learning ឡើយ។ |
| Double Deep Q-Network (Double DQN) បណ្តាញ Q ជ្រៅទ្វេ (Double DQN) |
ដោះស្រាយបញ្ហានៃការវាយតម្លៃតម្លៃ Q ខ្ពស់ពេក (Overestimation) ដែលកើតឡើងនៅក្នុង DQN ធម្មតា ធ្វើឱ្យការរៀនមានស្ថេរភាពជាងមុន។ | មានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនាជាង Q-Learning បន្តិច។ | សន្សំសំចៃថាមពលបាន ២២% និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពថាមពល (EE) បាន ២០% បើធៀបនឹងវិធីសាស្ត្រប្រពៃណី។ |
| Dueling DQN with Anchor Graph Hashing (AGH) Dueling DQN រួមជាមួយបច្ចេកទេស AGH |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យស្ថានភាពឆានែល (CSI) ដែលមានទំហំធំ ដោយកាត់បន្ថយទំហំទិន្នន័យតាមរយៈ AGH។ | តម្រូវឱ្យមានការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្របន្ថែមសម្រាប់ការធ្វើ Hashing និង Clustering។ | ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវតុល្យភាពរវាងប្រសិទ្ធភាពថាមពល និងប្រសិទ្ធភាពវិសាលគម (Joint EE-SE) ដោយទទួលបានលទ្ធផលល្អជាង Q-Learning និង Myopic approach។ |
| Convolutional Neural Network-based DQN (CNN-DQN) DQN ផ្អែកលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទ Convolutional (CNN-DQN) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការទាញយកលក្ខណៈពិសេស (Feature extraction) ពីទំនាក់ទំនងរវាងអ្នកប្រើប្រាស់និងអង់តែន (RRHs) បានយ៉ាងល្អ។ | ទាមទារធនធានគណនាខ្ពស់ក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលដោយសារស្រទាប់ Convolutional។ | បង្កើនប្រសិទ្ធភាពថាមពល (EE) បានពី ៥% ទៅ ១២% ខ្ពស់ជាងវិធីសាស្ត្រផ្សេងទៀត និងមានល្បឿន Convergence លឿនជាង។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការពិសោធន៍នៅក្នុងឯកសារនេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័រដែលមានសមត្ថភាពមធ្យម ដែលបង្ហាញថាវិធីសាស្ត្រនេះអាចអនុវត្តបានដោយមិនចាំបាច់មានកំព្យូទ័រមេ (Supercomputer) ខ្លាំងពេកនោះទេ។
ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើទិន្នន័យដែលបានពីការធ្វើត្រាប់តាម (Simulation) នៅក្នុងកុំព្យូទ័រ ដោយផ្អែកលើគំរូគណិតវិទ្យា (Math models) ដូចជា Rayleigh Fading។ វាមិនបានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យជាក់ស្តែងពីបណ្តាញទូរស័ព្ទក្នុងប្រទេសណាមួយឡើយ ដែលនេះជាចំណុចកម្រិតមួយនៅពេលយកទៅអនុវត្តផ្ទាល់នៅក្នុងបរិបទជាក់ស្តែងនៃប្រទេសកម្ពុជាដែលមានស្ថានភាពភូមិសាស្ត្រចម្រុះ។
វិធីសាស្ត្រដែលបានស្នើឡើងមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់វិស័យទូរគមនាគមន៍នៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការត្រៀមខ្លួនសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យា 5G ដែលប្រើប្រាស់ថាមពលខ្លាំង។
ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រសន្សំសំចៃថាមពលនេះអាចជួយកាត់បន្ថយថ្លៃដើមប្រតិបត្តិការយ៉ាងច្រើនសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនទូរគមនាគមន៍នៅកម្ពុជា ដែលតម្លៃអគ្គិសនីនៅមានកម្រិតខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Cloud Radio Access Network (CRAN) | ជាស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញទូរស័ព្ទជំនាន់ថ្មី ដែលបំបែកផ្នែកកែច្នៃសញ្ញា (Baseband Unit) ទៅដាក់នៅកន្លែងកណ្តាល (Cloud) រួមគ្នា និងទុកតែផ្នែកអង់តែន (Remote Radio Head) នៅតាមបង្គោល ដើម្បីងាយស្រួលគ្រប់គ្រង និងសន្សំសំចៃថាមពល។ | ដូចជាការមានកុំព្យូទ័រមេដ៏ខ្លាំងមួយនៅការិយាល័យកណ្តាល ហើយបុគ្គលិកគ្រាន់តែប្រើអេក្រង់និងក្តារចុចនៅតាមតុរៀងៗខ្លួនដើម្បីធ្វើការ។ |
| Deep Reinforcement Learning (DRL) | ជាបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលរៀនតាមរយៈការសាកល្បងនិងកំហុស (Trial and Error) ដោយប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ (Neural Networks) ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តដ៏ស្មុគស្មាញ ដើម្បីទទួលបានរង្វាន់ (Reward) ខ្ពស់បំផុត។ | ប្រៀបដូចជាការបង្រៀនសត្វចិញ្ចឹមឱ្យចេះធ្វើកាយវិការ ដោយឱ្យចំណីនៅពេលវាធ្វើត្រូវ និងមិនឱ្យនៅពេលវាធ្វើខុស រហូតដល់វាចាំស្ទាត់។ |
| Remote Radio Head (RRH) | ជាឧបករណ៍វិទ្យុដែលដំឡើងនៅឆ្ងាយពីមជ្ឈមណ្ឌលគ្រប់គ្រង (ជាធម្មតានៅលើបង្គោលអង់តែន) មានតួនាទីបំប្លែងសញ្ញាឌីជីថលទៅជាសញ្ញាវិទ្យុដើម្បីផ្សាយទៅកាន់ទូរស័ព្ទដៃ និងទទួលសញ្ញាត្រឡប់មកវិញ។ | វាគឺដូចជា "មាត់និងត្រចៀក" របស់បណ្តាញទូរស័ព្ទ ដែលនៅជាប់នឹងអ្នកប្រើប្រាស់ ខណៈដែល "ខួរក្បាល" (BBU) នៅកន្លែងផ្សេង។ |
| Double Deep Q-Network (Double DQN) | ជាក្បួនដោះស្រាយ DRL កម្រិតខ្ពស់ដែលប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទពីរដាច់ដោយឡែកពីគ្នា (មួយសម្រាប់ជ្រើសរើសសកម្មភាព និងមួយសម្រាប់វាយតម្លៃ) ដើម្បីកាត់បន្ថយកំហុសនៃការវាយតម្លៃតម្លៃរង្វាន់ខ្ពស់ពេក (Overestimation)។ | ដូចជាការឱ្យមនុស្សពីរនាក់ត្រួតពិនិត្យការងារគ្នាទៅវិញទៅមក ដើម្បីកុំឱ្យមនុស្សម្នាក់វាយតម្លៃសមត្ថភាពខ្លួនឯងខ្ពស់ហួសហេតុពេក។ |
| Channel State Information (CSI) | ជាទិន្នន័យបច្ចេកទេសដែលពិពណ៌នាអំពីស្ថានភាពនៃផ្លូវបញ្ជូនសញ្ញាវិទ្យុរវាងអង់តែននិងទូរស័ព្ទ ដូចជាការថមថយថាមពល ការបែកខ្ចាត់ខ្ចាយ ឬការរំខានផ្សេងៗ។ | ប្រៀបដូចជា "របាយការណ៍ចរាចរណ៍" ដែលប្រាប់អ្នកបើកបរថាតើផ្លូវខាងមុខរលូន ឬមានការកកស្ទះ ដើម្បីឱ្យពួកគេសម្រួលល្បឿនបានត្រឹមត្រូវ។ |
| Anchor Graph Hashing (AGH) | ជាបច្ចេកទេសក្នុងការបង្រួមទិន្នន័យដ៏ច្រើននិងស្មុគស្មាញ (ដូចជាទិន្នន័យ CSI) ឱ្យទៅជាកូដខ្លីៗ (Hash codes) ដោយប្រើចំណុចយុថ្កា (Anchors) ដើម្បីធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធ AI អាចរៀនបានលឿនជាងមុន។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ "លេខកូដប្រៃសណីយ៍" ដើម្បីតំណាងឱ្យតំបន់ទាំងមូល ជំនួសឱ្យការសរសេរអាសយដ្ឋានលម្អិតរាល់ដង។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
