បញ្ហា (The Problem)៖ និក្ខេបបទនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការកម្ចាត់ជាតិផូស្វ័រនៅក្នុងរោងចក្រប្រព្រឹត្តកម្មទឹកកខ្វក់ (WWTPs) ដើម្បីគោរពតាមបទប្បញ្ញត្តិបរិស្ថានដ៏តឹងរ៉ឹង ទន្ទឹមនឹងការកាត់បន្ថយថ្លៃដើមប្រតិបត្តិការ និងការគ្រប់គ្រងភាពយឺតយ៉ាវនៃប្រព័ន្ធ (Time Delays)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតបរិស្ថានក្លែងធ្វើដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ (Data-driven Simulation) និងបានបង្ហាត់ភ្នាក់ងារ Deep Reinforcement Learning (DRL) ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការនេះ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Traditional PID Controller ឧបករណ៍បញ្ជា PID ប្រពៃណី |
ងាយស្រួលអនុវត្ត និងប្រើប្រាស់ទូទៅក្នុងឧស្សាហកម្ម។ មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការកែតម្រូវគម្លាតកំហាប់ផូស្វ័រភ្លាមៗ។ | ខ្វះសមត្ថភាពទស្សន៍ទាយទុកជាមុន និងពិបាកគ្រប់គ្រងភាពយឺតយ៉ាវ (Time Delays) ព្រមទាំងបម្រែបម្រួលថាមវន្តនៃប្រព័ន្ធស្មុគស្មាញ។ | ចំណាយប្រតិបត្តិការសរុបមានកម្រិតខ្ពស់ (២៩២៤.៦៩ DKK) និងមានអត្រាគម្លាតពីគោលដៅដែលបានកំណត់រហូតដល់ ២៤.១៧%។ |
| Soft Actor-Critic with Random Delay (SAC-RD) អភិក្រម Soft Actor-Critic ដែលគិតគូរពីការពន្យារពេលចៃដន្យ |
មានភាពបត់បែនខ្ពស់ក្នុងការសម្របខ្លួនទៅនឹងការពន្យារពេលមិនទៀងទាត់ (Random Delays)។ អាចរក្សាលំនឹងកំហាប់ផូស្វ័របានល្អ និងសន្សំសំចៃសារធាតុគីមី។ | ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រ និងទិន្នន័យច្រើនសម្រាប់ការបង្ហាត់ (Training) ហើយត្រូវពឹងផ្អែកលើការបង្កើតបរិស្ថានក្លែងធ្វើ (Simulator) ដែលមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់កម្រិតយន្តការស្មុគស្មាញ។ | កាត់បន្ថយអត្រាគម្លាតគោលដៅបាន ៧៧% កាត់បន្ថយការបំភាយជាតិផូស្វ័រ ៥៥% និងសន្សំសំចៃចំណាយប្រតិបត្តិការសរុបបាន ៩.៣% ធៀបនឹង PID។ |
| LSTM-based Simulator with Iterative Correction ម៉ូដែលក្លែងធ្វើ LSTM ជាមួយការកែតម្រូវចម្លើយតបជាលំដាប់ |
ពូកែក្នុងការចាប់យកទំនាក់ទំនងទិន្នន័យប្រែប្រួលតាមពេលវេលា (Long-term dependencies) និងអាចកែតម្រូវកំហុសប្រមូលផ្តុំបានល្អ។ | ទាមទារការរៀបចំមុខងារទម្រង់ច្បាប់ (Loss Function) ស្មុគស្មាញ (ឧ. DILATE) ដើម្បីចៀសវាងការធ្លាក់ចុះគុណភាពនៅពេលទស្សន៍ទាយរយៈពេលយូរ។ | បន្ទាប់ពីកែលម្អ វាបានកាត់បន្ថយកំហុសទស្សន៍ទាយពហុជំហាន (Multi-step simulation errors) រហូតដល់ ៩៨% ផ្នែកលើពិន្ទុ DTW។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រ និងកម្រិតបច្ចេកទេសខ្ពស់ សម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យធំៗ និងបង្ហាត់ម៉ូដែល Deep Learning/Reinforcement Learning។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីរោងចក្រប្រព្រឹត្តកម្មទឹកកខ្វក់ Agtrup នៅក្នុងប្រទេសដាណឺម៉ាក ដែលប្រតិបត្តិការក្នុងបរិយាកាសអាកាសធាតុត្រជាក់ និងលក្ខណៈទឹកកខ្វក់តាមស្តង់ដារអឺរ៉ុប។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការយកម៉ូដែលនេះមកអនុវត្តផ្ទាល់អាចជួបបញ្ហាប្រឈមដោយសារកម្ពុជាមានអាកាសធាតុក្តៅសើម របបទឹកភ្លៀងខុសគ្នាខ្លាំងរវាងរដូវប្រាំងនិងវស្សា ដែលធ្វើឱ្យសីតុណ្ហភាព និងសមាសធាតុទឹកខុសគ្នា។ ហេតុនេះ ទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យ និងបង្ហាត់ម៉ូដែលសាជាថ្មី។
វិធីសាស្ត្រប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់កែលម្អការគ្រប់គ្រងរោងចក្រទឹកកខ្វក់នេះ មានសក្តានុពលដ៏ធំធេងសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ពិសេសក្នុងបរិបទដែលទីក្រុងកំពុងពង្រីកខ្លួនយ៉ាងរហ័ស។
ការបំពាក់បច្ចេកវិទ្យា Reinforcement Learning ជាមួយប្រព័ន្ធ IoT ក្នុងវិស័យគ្រប់គ្រងទឹកកខ្វក់ នឹងជួយកម្ពុជាឆ្ពោះទៅរកទីក្រុងឆ្លាតវៃ (Smart City) និងអភិវឌ្ឍន៍ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបៃតងប្រកបដោយចីរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Deep Reinforcement Learning (DRL) | ជាបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលភ្នាក់ងារ (Agent) រៀនធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ តាមរយៈការសាកល្បងខុសនិងត្រូវ នៅក្នុងបរិស្ថានក្លែងធ្វើ ហើយទទួលបានរង្វាន់ពេលធ្វើត្រូវ ឬពិន័យពេលធ្វើខុស ដោយប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ (Neural Networks) ដ៏ស្មុគស្មាញដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពជម្រើស។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វសុនខឱ្យចេះរើសបាល់ ដោយឱ្យនំចំណីពេលវាធ្វើបានល្អ និងស្តីបន្ទោសពេលវាធ្វើខុស រហូតដល់វាចេះគិតថាត្រូវធ្វើបែបណាទើបបាននំច្រើនបំផុត។ |
| Long Short-Term Memory (LSTM) | ជាប្រភេទបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (RNN) ដែលមានសមត្ថភាពពិសេសក្នុងការចងចាំព័ត៌មានពីអតីតកាលក្នុងរយៈពេលយូរ ហើយយកវាទស្សន៍ទាយនិន្នាការទៅអនាគត។ វាកាត់ចោលព័ត៌មានមិនចាំបាច់ និងរក្សាទុកតែទិន្នន័យសំខាន់ៗដែលមានប្រយោជន៍សម្រាប់ប្រព័ន្ធ។ | ដូចជាមនុស្សម្នាក់អានសៀវភៅរឿងវែងមួយ ដែលគាត់អាចចងចាំតួអង្គសំខាន់ៗពីដើមរឿងមកភ្ជាប់នឹងសាច់រឿងបច្ចុប្បន្ន ខណៈពេលបំភ្លេចចោលនូវឈុតឆាកតូចតាចដែលមិនសំខាន់។ |
| Soft Actor-Critic (SAC) | ជាក្បួនអាល់កូរីតទឹមនៃ Reinforcement Learning មួយប្រភេទដែលប្រើបណ្តាញពីរគឺ៖ Actor (អ្នកធ្វើសកម្មភាព) និង Critic (អ្នកវាយតម្លៃ)។ វាមានលក្ខណៈពិសេសក្នុងការលើកទឹកចិត្តឱ្យភ្នាក់ងារស្វែងរកយុទ្ធសាស្ត្រថ្មីៗ (Exploration) ជាជាងការធ្វើតែរឿងដដែលៗដែលធ្លាប់ទទួលបានពិន្ទុខ្ពស់។ | ដូចជាសិស្សម្នាក់ (Actor) កំពុងរៀនគូរគំនូរដោយមានគ្រូ (Critic) ចាំផ្តល់មតិកែលម្អ ខណៈដែលគ្រូតែងលើកទឹកចិត្តឱ្យសិស្សសាកល្បងលាយពណ៌ថ្មីៗប្លែកៗជាជាងគូរតែរូបដដែលៗ។ |
| Exogenous Variables | ជាអញ្ញាត ឬកត្តាខាងក្រៅដែលអាចជះឥទ្ធិពលដល់លទ្ធផលនៃប្រព័ន្ធមួយ ប៉ុន្តែប្រព័ន្ធនោះមិនអាចបញ្ជា ឬគ្រប់គ្រងកត្តាទាំងនោះបានឡើយ ឧទាហរណ៍ដូចជាសីតុណ្ហភាពអាកាសធាតុ លំហូរទឹក ឬកម្រិតទឹកភ្លៀងនៅក្នុងរោងចក្រចម្រោះទឹក។ | ដូចជាការបើកបរកង់បីលក់កាហ្វេ ដែលអ្នកអាចគ្រប់គ្រងរសជាតិកាហ្វេបាន (កត្តាខាងក្នុង) ប៉ុន្តែអ្នកមិនអាចបញ្ជាកុំឱ្យមានភ្លៀងធ្លាក់ (កត្តាខាងក្រៅ) ដែលធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ការលក់របស់អ្នកបានទេ។ |
| Dynamic Time Warping (DTW) | ជាវិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាសម្រាប់វាស់ស្ទង់ភាពស្រដៀងគ្នារវាងស៊េរីទិន្នន័យពីរ ដែលមានល្បឿន ឬចង្វាក់ពេលវេលាខុសគ្នា។ វាជួយយឺតតម្រូវ ឬបង្រួមទិន្នន័យដែលដើរលឿន ឬយឺតជាងគ្នាឱ្យស៊ីចង្វាក់គ្នាវិញ ដើម្បីយកមកប្រៀបធៀបភាពត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាមនុស្សពីរនាក់ច្រៀងបទចម្រៀងតែមួយ ប៉ុន្តែម្នាក់ច្រៀងរាងញាប់ ម្នាក់ទៀតច្រៀងរាងយឺត តែឧបករណ៍នេះនៅតែអាចស្តាប់ដឹងនិងវាស់ស្ទង់ថាពួកគេកំពុងច្រៀងបទតែមួយបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ |
| Compounding Errors | ជាបញ្ហានៃការកើនឡើងកំហុសតូចៗជាបន្តបន្ទាប់នៅក្នុងការទស្សន៍ទាយពហុជំហាន (Multi-step predictions)។ នៅពេលដែលទិន្នន័យទស្សន៍ទាយខុសបន្តិចនៅជំហានទី១ ត្រូវបានយកទៅប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ជំហានទី២ វាធ្វើឱ្យកំហុសកាន់តែរីកធំឡើងៗរហូតដល់លទ្ធផលចុងក្រោយខុសស្រឡះពីការពិត។ | ដូចជាការថតចម្លងឯកសារ (Copy) ពីសន្លឹកដែលបាន Copy រួចម្តងហើយម្តងទៀត ដែលធ្វើឱ្យសន្លឹកទី១០០ ក្លាយជាព្រិលមើលលែងយល់ ខុសឆ្ងាយពីសន្លឹកដើមដំបូង។ |
| Proportional-Integral-Derivative (PID) Control | ជាប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងបែបរូបវន្តប្រពៃណីដែលប្រើប្រាស់ការគណនាគម្លាតរវាងស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ននិងគោលដៅ (Error) រួចធ្វើការកែតម្រូវម៉ាស៊ីនភ្លាមៗ។ វាមានចំណុចខ្សោយត្រង់ថាវាមិនអាចទស្សន៍ទាយអនាគត និងពិបាកគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធដែលមានការឆ្លើយតបយឺតយ៉ាវ (Time delays)។ | ដូចជាអ្នកបើកបរឡានម្នាក់ដែលរង់ចាំទាល់តែឡានរេខុសគន្លងផ្លូវទើបប្រញាប់កាច់ចង្កូតត្រឡប់មកវិញ ដោយមិនបានមើលផ្លូវកោងនៅខាងមុខដើម្បីត្រៀមបត់ជាមុន។ |
| Markov Decision Processes (MDPs) | ជាក្របខណ្ឌគណិតវិទ្យាដែលពិពណ៌នាពីដំណើរការនៃការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តក្នុងស្ថានភាពដែលលទ្ធផលពាក់កណ្តាលកើតឡើងដោយចៃដន្យ និងពាក់កណ្តាលទៀតកើតចេញពីសកម្មភាពរបស់អ្នកសម្រេចចិត្ត។ នេះជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការបង្វឹក AI កំណត់ស្ថានភាព សកម្មភាព និងរង្វាន់។ | ដូចជាការលេងល្បែងអុក ដែលទោះបីជាអ្នកមានយុទ្ធសាស្ត្រដើរត្រឹមត្រូវក៏ដោយ ស្ថានភាពក្តារអុកបន្ទាប់នៅតែអាស្រ័យលើការដើរតបតដោយនឹកស្មានមិនដល់ពីដៃគូប្រកួតរបស់អ្នកដែរ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
