បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការចំណាយខ្ពស់លើការទំនាក់ទំនងនិងការគណនាក្នុងប្រព័ន្ធបិទស្លាកទិន្នន័យធំ (Big Data Labeling) នៅពេលប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យារៀនសូត្របែបសហព័ន្ធ (Federated Learning) ព្រមទាំងដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាពនិងភាពឯកជននៃទិន្នន័យ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតយន្តការឯកភាពកេរ្តិ៍ឈ្មោះ និងប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទក្រាហ្វ (GCN) រួមជាមួយការរៀនពង្រឹងស៊ីជម្រៅ និងបច្ចេកវិទ្យាប្លុកឆេន (Blockchain) ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនិងសុវត្ថិភាព។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Proposed Method (Fedrep) វិធីសាស្ត្រស្នើឡើង (ការរៀនសូត្របែបសហព័ន្ធជំរុញដោយកេរ្តិ៍ឈ្មោះ) |
ដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាពនិងភាពឯកជននៃទិន្នន័យ ព្រមទាំងកាត់បន្ថយបន្ទុកទំនាក់ទំនងបានយ៉ាងច្រើនតាមរយៈយន្តការកេរ្តិ៍ឈ្មោះ។ | អាចបង្កើនបន្ទុកគណនានៅលើឧបករណ៍កូនខ្យល់ (Client devices) ដោយសារត្រូវផ្ទៀងផ្ទាត់គុណភាពនៃការបណ្តុះបណ្តាល និងកំណត់ត្រឹមភាពត្រឹមត្រូវ ៩៥% បើទិន្នន័យដើមមានកំហុស។ | ទទួលបានកំហុសមធ្យម ADE ត្រឹម ១.១១ និងកំហុសចុងក្រោយ FDE ត្រឹម ២.០១។ |
| FedAVG វិធីសាស្ត្រមធ្យមភាគសហព័ន្ធ (Federated Averaging) |
ជាវិធីសាស្ត្របុរាណនិងសាមញ្ញក្នុងការចែកចាយការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលទៅកាន់កូនខ្យល់ច្រើន។ | មិនបានដោះស្រាយភាពមិនស្មើគ្នានៃទិន្នន័យ និងថាមពលគណនារបស់កូនខ្យល់នីមួយៗនោះទេ ធ្វើឱ្យលទ្ធផលនៅមានកម្រិត។ | ទទួលបានកំហុសមធ្យម ADE ខ្ពស់រហូតដល់ ៣.៩៨ និងកំហុសចុងក្រោយ FDE ៦.៧៥។ |
| FedProx វិធីសាស្ត្រកែលម្អ FedProx |
មានសមត្ថភាពដោះស្រាយបញ្ហាទិន្នន័យមិនស្មើគ្នា និងថាមពលគណនាខុសៗគ្នារបស់កូនខ្យល់បានល្អជាង FedAVG។ | លទ្ធផលនៃភាពត្រឹមត្រូវនិងកម្រិតកំហុសនៅតែមិនទាន់ល្អប្រសើរជាងវិធីសាស្ត្រប្រើប្រាស់កេរ្តិ៍ឈ្មោះ (Reputation-based)។ | ទទួលបានកំហុសមធ្យម ADE ត្រឹម ២.៨៦ និងកំហុសចុងក្រោយ FDE ៤.២៥។ |
| PoTQBFL ការរៀនសូត្របែបសហព័ន្ធផ្អែកលើប្លុកឆេន (Proof of Training Quality Blockchain-based) |
ប្រើប្រាស់យន្តការឯកភាពគ្នាតាមរយៈប្លុកឆេនដើម្បីទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីធនធានគណនារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងធានាសុវត្ថិភាព។ | ទោះបីជាមានសុវត្ថិភាព ប៉ុន្តែកម្រិតនៃកំហុសការទស្សន៍ទាយនៅមានកម្រិតខ្ពស់ជាងវិធីសាស្ត្រដែលបានស្នើឡើងបន្តិច។ | ទទួលបានកំហុសមធ្យម ADE ១.៤៥ និងកំហុសចុងក្រោយ FDE ២.៦៤។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះបានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់អំពីតម្រូវការផ្នែករឹងសម្រាប់ការធ្វើពិសោធន៍ ដែលទាមទារកុំព្យូទ័រយួរដៃ ឬម៉ាស៊ីនមេដែលមានកម្លាំងដំណើរការគណនាក្រាហ្វិក (GPU) ខ្ពស់គួរសមដើម្បីដំណើរការ។
ទិន្នន័យដែលប្រើក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះ (NGSIM និង ApolloScape) ត្រូវបានប្រមូលពីចរាចរណ៍ផ្លូវហាយវេនៅសហរដ្ឋអាមេរិក (រដ្ឋកាលីហ្វ័រញ៉ា) និងទីក្រុងប៉េកាំង ប្រទេសចិន ដែលមានគន្លងផ្លូវច្បាស់លាស់ និងរថយន្តទំនើបៗ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា លំហូរចរាចរណ៍មានលក្ខណៈខុសគ្នាស្រឡះ ដោយមានការលាយឡំគ្នាច្រើនរវាងម៉ូតូ កង់បី និងរថយន្ត ព្រមទាំងការបើកបរមិនសូវគោរពគន្លងផ្លូវ។ ហេតុនេះ ម៉ូដែលនេះត្រូវតែបង្វឹកឡើងវិញ (Retrain) ជាមួយទិន្នន័យចរាចរណ៍ក្នុងស្រុកទើបអាចប្រើប្រាស់បានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
ទោះបីជាទិន្នន័យពិសោធន៍ផ្តោតលើចរាចរណ៍បរទេសក្តី ក៏បច្ចេកវិទ្យាស្នូលនៃការរៀនសូត្របែបសហព័ន្ធ (Federated Learning) នេះមានសក្តានុពលខ្លាំងមែនទែនសម្រាប់ស្ថាប័ននៅកម្ពុជាដែលចង់សហការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដោយមិនបំពានសិទ្ធិឯកជន។
ការរៀបចំប្រព័ន្ធនេះនឹងជួយឱ្យកម្ពុជាអាចទាញយកប្រយោជន៍ពីការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំ (Big Data) ឆ្លងស្ថាប័នប្រកបដោយសុវត្ថិភាព ស្របតាមចក្ខុវិស័យរដ្ឋាភិបាលឌីជីថល។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Federated Learning | វិធីសាស្ត្រនៃការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដោយមិនចាំបាច់ប្រមូលទិន្នន័យពីឧបករណ៍ឬកូនខ្យល់នានាមកដាក់នៅកន្លែងតែមួយឡើយ ពោលគឺវាបញ្ជូនតែការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពម៉ូដែល (Model Updates) ទៅម៉ាស៊ីនមេប៉ុណ្ណោះ ដើម្បីរក្សាភាពឯកជននៃទិន្នន័យ។ | ដូចជាសិស្សរៀនមេរៀនរៀងៗខ្លួននៅផ្ទះ ហើយប្រាប់តែលទ្ធផលដែលរៀនចេះទៅគ្រូ ដោយមិនបាច់យកសៀវភៅសរសេរដៃរបស់ខ្លួនទៅបង្ហាញគ្រូនោះទេ។ |
| Graph Convolutional Network (GCN) | បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតប្រភេទពិសេសដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីទាញយកលក្ខណៈពិសេស និងរៀនពីទិន្នន័យដែលមានទម្រង់ជាក្រាហ្វ (ឧទាហរណ៍៖ បណ្តាញទំនាក់ទំនងសង្គម ឬបណ្តាញចរាចរណ៍) ដែលមានចំណុច (Nodes) និងខ្សែតភ្ជាប់ (Edges)។ | ដូចជាការស្វែងយល់ពីអត្តចរិតរបស់មនុស្សម្នាក់ ដោយមើលទៅលើមិត្តភក្តិដែលគាត់រាប់អាន និងរបៀបដែលពួកគេទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមក។ |
| Deep Reinforcement Learning (DRL) | ក្បួនអភិវឌ្ឍន៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលរួមបញ្ចូលគ្នារវាង Deep Learning និង Reinforcement Learning ដោយបង្រៀនកុំព្យូទ័រឲ្យចេះធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តតាមរយៈការសាកល្បង និងទទួលរង្វាន់ពេលធ្វើត្រូវ ឬទទួលទណ្ឌកម្មពេលធ្វើខុស ដើម្បីស្វែងរកយុទ្ធសាស្ត្រល្អបំផុត។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វឆ្កែឲ្យចេះចាប់បាល់ ដោយផ្តល់នំចំណីឲ្យវាពេលវាធ្វើបានល្អ ដើម្បីឲ្យវារៀនពីវិធីដែលត្រឹមត្រូវបំផុតក្នុងការរត់ចាប់បាល់នោះ។ |
| Reputation Consensus Mechanism | យន្តការវាយតម្លៃនិងឯកភាពគ្នានៅក្នុងប្រព័ន្ធវិមជ្ឈការ ឬ Federated Learning ដែលជឿជាក់លើការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពម៉ូដែលរបស់ថ្នាំង (Nodes) ណាមួយ ដោយផ្អែកលើកេរ្តិ៍ឈ្មោះ ឬប្រវត្តិគុណភាពការងារល្អរបស់ថ្នាំងនោះនាពេលកន្លងមក។ | ដូចជាការជ្រើសរើសមេភូមិ ឬជឿជាក់លើសម្តីនរណាម្នាក់ ដោយផ្អែកលើអំពើល្អ និងទំនុកចិត្តដែលគាត់បានកសាងកន្លងមកនៅក្នុងសហគមន៍។ |
| Big Data Labeling | ដំណើរការនៃការចាត់ថ្នាក់ ឬដាក់ស្លាកសញ្ញា (ចំណារពន្យល់) លើសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំមហិមា ដើម្បីប្រែក្លាយទិន្នន័យឆៅទៅជាទិន្នន័យដែលមានអត្ថន័យនិងទម្រង់ច្បាស់លាស់ សម្រាប់យកទៅបង្វឹកម៉ូដែល Machine Learning។ | ដូចជាការបិទស្លាកឈ្មោះលើប្រអប់ទំនិញរាប់ពាន់ប្រអប់នៅក្នុងឃ្លាំង ដើម្បីងាយស្រួលរកនិងដឹងថាប្រអប់មួយណាមានផ្ទុកអ្វីខ្លះ។ |
| Blockchain Technology | បច្ចេកវិទ្យាកត់ត្រាព័ត៌មានជាបន្តបន្ទាប់ (Blocks) ដែលត្រូវបានអ៊ិនគ្រីប និងចែកចាយតាមបណ្តាញកុំព្យូទ័រជាច្រើន ដោយធានាថាទិន្នន័យដែលបានកត់ត្រារួចមានសុវត្ថិភាព តម្លាភាព និងមិនអាចលុប ឬកែប្រែបានឡើយ។ | ដូចជាសៀវភៅបញ្ជីរួមមួយដែលមនុស្សគ្រប់គ្នាក្នុងក្រុមមានច្បាប់ចម្លងដូចៗគ្នា ហើយរាល់ពេលមានការកត់ត្រាថ្មី មនុស្សគ្រប់គ្នាត្រូវផ្តិតមេដៃទទួលស្គាល់ ទើបមិនអាចមានអ្នកណាលួចកែតួលេខបាន។ |
| Average Displacement Error (ADE) | រង្វាស់វាយតម្លៃកម្រិតកំហុសនៃម៉ូដែលទស្សន៍ទាយគន្លងធ្វើដំណើរ ដោយគណនាមធ្យមភាគនៃចម្ងាយលំអៀងរវាងទីតាំងពិតប្រាកដ និងទីតាំងដែលប្រព័ន្ធបានទស្សន៍ទាយទុក នៅគ្រប់ចំណុចពេលវេលានៃដំណើរនោះ។ | ដូចជាការគណនាថាតើអ្នកបោះព្រួញខុសគោលដៅប៉ុន្មានសង់ទីម៉ែត្រជាមធ្យម សម្រាប់រាល់ព្រួញទាំងអស់ដែលគាត់បានបោះ។ |
| Asynchronous Federated Learning | ទម្រង់មួយនៃ Federated Learning ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកូនខ្យល់ (Clients) នីមួយៗអាប់ដេតម៉ូដែលទៅកាន់ម៉ាស៊ីនមេដោយឯករាជ្យនិងតាមពេលវេលាខុសៗគ្នា ដោយមិនចាំបាច់រង់ចាំកូនខ្យល់ផ្សេងទៀតធ្វើការងាររួចរាល់ព្រមគ្នានោះទេ ដែលជួយកាត់បន្ថយការពន្យារពេល។ | ដូចជាការប្រគល់កិច្ចការផ្ទះដែលសិស្សម្នាក់ៗអាចយកទៅឱ្យគ្រូកែភ្លាមៗពេលធ្វើរួច ដោយមិនចាំបាច់រង់ចាំមិត្តរួមថ្នាក់ផ្សេងទៀតធ្វើរួចទើបយកទៅប្រគល់ព្រមគ្នានោះទេ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
