បញ្ហា (The Problem)៖ ភ្នាក់ងារនៃការរៀនពង្រឹងស៊ីជម្រៅ (DRL) ជួបប្រទះការបរាជ័យនៅពេលដែលទម្រង់នៃបរិស្ថាន (Topology) មានការផ្លាស់ប្តូរ ដោយសារពួកវាមិនអាចបន្សាំខ្លួនទៅនឹងទិន្នន័យដែលនៅក្រៅរបាយចែកចាយដែលបានរៀនពីមុន (Out-of-distribution data)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះស្នើឡើងនូវគំរូវិធីសាស្ត្ររៀន Context-aware Adversarial Resilience Learning (CARL) ដែលភ្នាក់ងារប្រឆាំងវាយតម្លៃអង់ត្រូពី ហើយបង្កើតបរិស្ថានថ្មីៗដើម្បីជួយភ្នាក់ងារប្រតិបត្តិការឱ្យរៀនយុទ្ធសាស្ត្រទូទៅដែលអាចបន្សាំបាន។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Plain SAC Agent ភ្នាក់ងារ Soft Actor-Critic ធម្មតា |
អាចរៀនយុទ្ធសាស្ត្រគ្រប់គ្រងនិងស្វែងរកដំណោះស្រាយល្អបំផុតនៅក្នុងបរិស្ថានដែលវាបានហ្វឹកហាត់។ | ទទួលបរាជ័យយ៉ាងខ្លាំង (Catastrophic failure) នៅពេលមានការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់បណ្តាញ (Topology) ដោយសារវាមិនអាចបន្សាំទៅនឹងទិន្នន័យថ្មីដែលវាមិនធ្លាប់ជួប (Out-of-distribution)។ | ពុំមានការផ្លាស់ប្តូរចំណុចកំណត់ (Setpoints) របស់ខ្លួនទេ ទោះបីជាត្រូវឆ្លើយតបដើម្បីរក្សាកម្រិតតង់ស្យុងក្រោយពេលប្តូរទម្រង់បណ្តាញក៏ដោយ។ |
| Simple Reactive Power Controller (Q Controller) ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងថាមពលសកម្មប្រតិកម្មសាមញ្ញ |
មានភាពធន់ទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់បណ្តាញ ដោយសារវាដំណើរការផ្អែកលើរូបមន្តគណិតវិទ្យាជាក់លាក់។ | អាចនឹងមិនផ្តល់នូវដំណោះស្រាយដែលប្រសើរបំផុត (Optimal) ដូចភ្នាក់ងារ AI ដែលបានហ្វឹកហាត់បានល្អ នៅក្នុងស្ថានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំងនោះទេ។ | អាចកែតម្រូវចំណុចកំណត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីរក្សាកម្រិតតង់ស្យុងឱ្យនៅអាចទទួលយកបាន ក្រោយពេលកុងតាក់បណ្តាញផ្លាស់ប្តូរ។ |
| Context-aware Adversarial Resilience Learning (CARL) វិធីសាស្ត្ររៀន Context-aware Adversarial Resilience Learning |
ផ្តល់សមត្ថភាពរៀនបន្សាំខ្លួន (Zero-shot adaptation) ទៅនឹងបរិស្ថានថ្មីៗ ដោយប្រើប្រាស់ភ្នាក់ងារប្រឆាំងដើម្បីបង្កើតបរិស្ថានហ្វឹកហាត់ចម្រុះ។ | ទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រខ្ពស់ខ្លាំងក្នុងការដំណើរការ ដោយសារត្រូវបង្កើតនិងដំណើរការការក្លែងធ្វើ (Simulation) ជាច្រើនស្របគ្នា។ | តាមទ្រឹស្តីនិងការធ្វើតេស្តបឋម ភ្នាក់ងារទទួលបានពិន្ទុរង្វាន់ (Reward) ខ្ពស់ជាង និងអាចទប់ទល់នឹងការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់បណ្តាញដោយជោគជ័យ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការបង្វឹកភ្នាក់ងារ DRL តាមវិធីសាស្ត្រនេះទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ ជាពិសេសនៅពេលទាមទារឱ្យដំណើរការបរិស្ថានក្លែងធ្វើ (Simulation) ច្រើនស្របគ្នា។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបណ្តាញអគ្គិសនីស្តង់ដារអឺរ៉ុប (CIGRE MV grid) និងទិន្នន័យសូឡាគំរូនៅក្នុងបរិស្ថានក្លែងធ្វើ (Simulation) ប៉ុណ្ណោះ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទម្រង់បណ្តាញអគ្គិសនីមានលក្ខណៈរូបវន្តខុសប្លែក និងប្រឈមនឹងអស្ថិរភាពតង់ស្យុងខុសៗគ្នា ដូច្នេះការយកមកអនុវត្តជាក់ស្តែងទាមទារឱ្យមានការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពិតពីស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធ។
វិធីសាស្ត្រនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការជួយពង្រឹងភាពធន់ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការគ្រប់គ្រងបណ្តាញអគ្គិសនីនៅកម្ពុជា។
ការអភិវឌ្ឍម៉ូដែល Foundation Action Models នេះ នឹងផ្តល់លទ្ធភាពឱ្យកម្ពុជាអាចពង្រឹងស្ថិរភាពបណ្តាញថាមពលឆ្លាតវៃ (Smart Grid) កាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងកាត់បន្ថយការពឹងផ្អែកលើប្រតិបត្តិការដោយដៃពេញលេញ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Deep Reinforcement Learning (DRL) | ទម្រង់នៃការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន (Machine Learning) ដែលភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI Agent) រៀនធ្វើការសម្រេចចិត្តជាបន្តបន្ទាប់ តាមរយៈការធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបរិស្ថាន ដោយទទួលបានរង្វាន់ពេលធ្វើត្រូវ និងពិន័យពេលធ្វើខុស ដើម្បីសម្រេចគោលដៅធំណាមួយ។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វឆ្កែឱ្យចេះធ្វើតាមបញ្ជា ដោយផ្តល់ចំណីពេលវាធ្វើត្រូវ និងស្តីបន្ទោសពេលវាធ្វើខុស រហូតដល់វាចេះចាំស្ទាត់។ |
| Foundation Action Models | ម៉ូដែលគោលនយោបាយសកម្មភាពទូទៅមួយនៅក្នុងការរៀនពង្រឹង (DRL) ដែលមិនត្រូវបានចងភ្ជាប់ទៅនឹងបរិស្ថានតែមួយនោះទេ ប៉ុន្តែវាត្រូវបានបង្វឹកឱ្យមានសមត្ថភាពអាចអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ខ្លួននៅលើបរិស្ថានស្រដៀងគ្នាផ្សេងៗទៀតបានយ៉ាងទូលំទូលាយ។ | ដូចជាអ្នកមានជំនាញបើកបរឡានទូទៅយ៉ាងស្ទាត់ជំនាញ ដែលអាចឡើងបើកឡានម៉ាកអ្វីក៏បាន ទោះបីជាមិនធ្លាប់បើកឡានម៉ាកនោះពីមុនមកក៏ដោយ។ |
| Zero-shot adaptation | សមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែល AI ក្នុងការអនុវត្តភារកិច្ច និងសម្របខ្លួនទៅនឹងស្ថានភាព ឬបរិស្ថានថ្មីស្រឡាងភ្លាមៗ ដោយជោគជ័យ ទោះបីជាវាមិនធ្លាប់បានហ្វឹកហាត់ជាមួយទិន្នន័យនៃស្ថានភាពថ្មីនោះពីមុនមកសោះក៏ដោយ។ | ដូចជាចុងភៅដែលធ្លាប់តែធ្វើម្ហូបខ្មែរ តែអាចអានរូបមន្តគ្រឿងផ្សំថ្មី ហើយធ្វើម្ហូបអឺរ៉ុបបានឆ្ងាញ់ភ្លាមៗដោយមិនបាច់រៀនធ្វើពីមុនមក។ |
| Soft Actor Critic (SAC) | ក្បួនដោះស្រាយកម្រិតខ្ពស់នៃការរៀនពង្រឹង (DRL) ដែលជំរុញឱ្យភ្នាក់ងារមិនត្រឹមតែស្វែងរករង្វាន់ខ្ពស់បំផុតប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងស្វែងរកវិធីសាស្រ្តថ្មីៗចម្រុះជាច្រើន (Maximize entropy) ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហា ដើម្បីកុំឱ្យវាធ្វើតែសកម្មភាពដដែលៗ និងចៀសវាងការទាល់គំនិត។ | ដូចជាការលើកទឹកចិត្តសិស្សមិនត្រឹមតែឱ្យប្រឡងបានពិន្ទុល្អទេ តែត្រូវចេះប្រើវិធីសាស្រ្តដោះស្រាយលំហាត់ច្រើនរបៀបខុសៗគ្នាដោយភាពច្នៃប្រឌិត។ |
| Contextual Markov Decision Process (CMDP) | ក្របខ័ណ្ឌគណិតវិទ្យាសម្រាប់ធ្វើគំរូបញ្ហានៃការសម្រេចចិត្ត ដោយបំបែកបរិស្ថានជា "បរិបទ" (Contexts) ផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីបង្វឹកឱ្យភ្នាក់ងារ AI អាចរៀនពីរបៀបសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរស្ថានភាពបរិស្ថាន (ឧ. ការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់ខ្សែភ្លើង)។ | ដូចជាការលេងអុកលើក្តារដែលមានរាងនិងទំហំខុសៗគ្នាជាច្រើន ប៉ុន្តែច្បាប់នៃការដើរកូនអុកនៅតែរក្សាដដែល។ |
| Adversarial Resilience Learning (ARL) | វិធីសាស្ត្របង្វឹក AI ដែលប្រើភ្នាក់ងារពីរប្រកួតប្រជែងគ្នា គឺភ្នាក់ងារប្រតិបត្តិការ (Operator) ព្យាយាមរក្សាលំនឹងប្រព័ន្ធ ចំណែកភ្នាក់ងារប្រឆាំង (Adversary) ព្យាយាមបង្កើតបញ្ហារំខាន (ឧ. ប្តូរកុងតាក់ភ្លើង) ដើម្បីបង្ខំឱ្យភ្នាក់ងារទាំងពីររៀនពូកែជាងមុន។ | ដូចជាការហ្វឹកហាត់ក្បាច់គុន ដោយមានដៃគូម្ខាងវាយលុកជានិច្ច និងម្ខាងទៀតការពារជានិច្ច ដើម្បីឱ្យអ្នកទាំងពីរពូកែជាងមុន។ |
| Catastrophic forgetting | បាតុភូតដែលម៉ូដែល AI ភ្លេចចំណេះដឹងឬជំនាញដែលវាធ្លាប់ចេះពីមុនទាំងស្រុង នៅពេលដែលវាចាប់ផ្តើមរៀនពីភារកិច្ចថ្មីមួយទៀត ដោយសារបណ្តាញសរសៃប្រសាទរបស់វាត្រូវបានសរសេរជាន់ពីលើ។ | ដូចជាការទន្ទេញមេរៀនប្រវត្តិវិទ្យាចូលចាំអស់ហើយ ស្រាប់តែពេលទៅទន្ទេញមេរៀនជីវវិទ្យាបន្ត ក៏ភ្លេចមេរៀនប្រវត្តិវិទ្យាខ្ទេចគ្មានសល់។ |
| Autocurriculum learning | ដំណើរការដែលប្រព័ន្ធ ឬភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត បង្កើតមេរៀន និងបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ ឱ្យស្របតាមកម្រិតសមត្ថភាពបច្ចុប្បន្នរបស់ភ្នាក់ងារដែលកំពុងរៀន ដើម្បីជំរុញការវិវឌ្ឍសមត្ថភាពជាបន្តបន្ទាប់ដោយគ្មានដែនកំណត់។ | ដូចជាហ្គេមដែលបន្ថែមវគ្គលំបាកៗដោយស្វ័យប្រវត្តិរហូត នៅពេលដែលអ្នកលេងកាន់តែពូកែទៅៗ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
