Ứng Dụng LSTM Trong Giám Sát Và Dự Báo Chất Lượng Nguồn Nước

Edge Computing, hay còn gọi là điện toán biên, là việc xử lý tính toán dữ liệu cảm biến từ các nút và gần biên logic của mạng, hướng tới các nguồn dữ liệu riêng lẻ. Thay vì gửi dữ liệu đến các trung tâm dữ liệu đám mây, điện toán biên mang sức mạnh tính toán đến gần nguồn dữ liệu để đảm bảo xử lý theo thời gian thực, không có độ trễ đồng thời giảm yêu cầu về băng thông và lưu trữ trên mạng. Khác với các hệ thống nhúng truyền thống đã tồn tại hơn 40 năm qua, điện toán biên không chỉ là một vi điều khiển 8 bit đơn giản điều khiển theo các trường hợp được lập trình sẵn, mà điện toán biên giải quyết các vấn đề quan trọng với số đối tượng và dữ liệu được kết nối với mức độ phức tạp cao và ngày càng tăng.

Trong lĩnh vực IoT, điện toán biên được ứng dụng vào một số lĩnh vực cụ thể như sau: Giải quyết, phán đoán nhanh và đưa ra quyết định theo thời gian thực cho các tình huống về an toàn như phẫu thuật từ xa hoặc xe tự lái. Các giải pháp giúp xử lý các dữ liệu lớn phi cấu trúc như video, âm thanh để tiết kiệm chi phí truyền tải dữ liệu qua các nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu di động hoặc lưu trữ. Tuy vậy, Điện toán đám mây và điện toán biên không loại trừ lẫn nhau. Một hệ thống khi kết hợp hai mô hình điện toán này sẽ mang lại hiệu quả cao hơn, vì một máy chủ biên (trong cùng một khu vực hoặc trên cùng một cơ sở) có thể xử lý các tác vụ nhạy cảm về thời gian trong khi gửi dữ liệu đã lọc lên đám mây để phân tích sâu hơn, tốn nhiều thời gian hơn.

Edge AI là thuật ngữ chỉ sự kết hợp của Edge Computing (điện toán biên) và Artificial Intelligence (trí tuệ nhân tạo). Edge AI là quá trình tính toán AI được thực hiện gần người dùng ở rìa của mạng, gần nơi đặt hoặc tạo ra dữ liệu, thay vì tập trung trong cơ sở điện toán đám mây hoặc trung tâm dữ liệu. Edge AI mang lại khả năng tính toán hiệu suất cao tại vùng rìa mạng.

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của machine learning dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (deep neural networks). Các mạng nơ-ron này có khả năng học các biểu diễn phức tạp của dữ liệu, cho phép chúng thực hiện các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán chuỗi thời gian với độ chính xác cao. Học sâu đã đạt được những thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả giám sát chất lượng nước.

Một số thuật toán học sâu phổ biến bao gồm mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron hồi quy (RNN), mạng tự mã hóa (Autoencoder) và mạng đối nghịch sinh (GAN). Mỗi thuật toán có những ưu điểm và ứng dụng riêng. Trong lĩnh vực giám sát và dự báo chất lượng nước, mạng RNN, đặc biệt là LSTM, được sử dụng rộng rãi do khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là một loại mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. RNN có khả năng ghi nhớ thông tin từ các bước thời gian trước đó, cho phép chúng học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu. Tuy nhiên, RNN truyền thống gặp khó khăn trong việc học các phụ thuộc rất dài do vấn đề biến mất gradient. LSTM là một biến thể của RNN được thiết kế để giải quyết vấn đề này.

Kiến trúc tổng quát của hệ thống giám sát và dự báo chất lượng nước bao gồm ba lớp chính: lớp cảm biến, lớp xử lý biên và lớp lưu trữ điện toán đám mây. Lớp cảm biến thu thập dữ liệu từ các cảm biến chất lượng nước. Lớp xử lý biên xử lý dữ liệu và thực hiện dự báo bằng mô hình LSTM. Lớp lưu trữ điện toán đám mây lưu trữ dữ liệu và kết quả dự báo.

Lớp cảm biến bao gồm các cảm biến chất lượng nước như cảm biến nhiệt độ, độ pH, độ mặn và oxy hòa tan. Các cảm biến này được kết nối với một bộ vi điều khiển, chẳng hạn như Raspberry Pi, để thu thập dữ liệu và truyền đến lớp xử lý biên. Việc lựa chọn cảm biến phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.

Lớp xử lý biên thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu và dự báo bằng mô hình LSTM. Lớp này có thể được triển khai trên một thiết bị biên, chẳng hạn như Raspberry Pi, để giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông. Mô hình LSTM được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử và được sử dụng để dự báo các thông số chất lượng nước trong tương lai.

Quá trình thu thập dữ liệu bao gồm việc triển khai các cảm biến chất lượng nước tại một địa điểm thực tế, chẳng hạn như một ao nuôi tôm. Dữ liệu được thu thập liên tục trong một khoảng thời gian dài để đảm bảo tính đại diện. Dữ liệu thu thập được bao gồm các thông số như nhiệt độ, độ pH, độ mặn và oxy hòa tan.

Sau khi thu thập, dữ liệu được phân tích để xác định các xu hướng, mối tương quan và các giá trị ngoại lệ. Dữ liệu cũng được làm sạch và chuẩn hóa để đảm bảo chất lượng. Quá trình chuẩn bị dữ liệu bao gồm việc chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra, cũng như tạo các chuỗi thời gian đầu vào và đầu ra cho mô hình LSTM.

Mô hình LSTM được xây dựng bằng cách sử dụng một thư viện học sâu, chẳng hạn như TensorFlow hoặc PyTorch. Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu huấn luyện và được đánh giá trên tập dữ liệu kiểm tra. Sau khi huấn luyện, mô hình được triển khai tại biên mạng để thực hiện dự báo theo thời gian thực.

Kết quả đánh giá cho thấy mô hình LSTM có độ chính xác dự báo cao cho cả nhiệt độ và độ pH. Sai số trung bình tuyệt đối (MAE) và sai số bình phương gốc trung bình (RMSE) đều ở mức thấp, cho thấy mô hình có khả năng dự báo chính xác các thông số chất lượng nước.

So sánh với mô hình GRU, mô hình LSTM cho thấy hiệu quả tốt hơn trong việc dự báo các thông số chất lượng nước. Điều này có thể là do LSTM có khả năng học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tốt hơn GRU.

Một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến độ chính xác dự báo của mô hình LSTM, bao gồm chất lượng dữ liệu, kích thước tập dữ liệu huấn luyện và kiến trúc mô hình. Việc cải thiện các yếu tố này có thể giúp tăng độ chính xác dự báo của mô hình.

Luận văn đã trình bày một phương pháp tiếp cận hiệu quả để giám sát và dự báo chất lượng nước sử dụng LSTM và Edge AI. Mô hình LSTM đã được chứng minh là có khả năng dự báo chính xác các thông số chất lượng nước, và việc triển khai mô hình tại biên mạng giúp giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông.

Các hướng phát triển tiềm năng bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật học sâu khác, chẳng hạn như mạng nơ-ron tích chập (CNN), để cải thiện độ chính xác dự báo. Ngoài ra, việc tích hợp thêm các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu thời tiết, cũng có thể giúp cải thiện hiệu quả của mô hình.

Các khuyến nghị cho việc triển khai hệ thống trong thực tế bao gồm việc lựa chọn các cảm biến chất lượng nước phù hợp, đảm bảo chất lượng dữ liệu và triển khai mô hình LSTM trên một thiết bị biên có đủ tài nguyên tính toán. Ngoài ra, việc theo dõi và đánh giá hiệu quả của mô hình thường xuyên là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác dự báo.