Bit Flipping Decision Based on Machine Learning Technique in Magnetic Recording System

โดย ศุภกฤษณ์ เจริญสิทธิ์

ปี 2565

บทคัดย่อ

ฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ เป็นอุปกรณ์บันทึกข้อมูลที่ได้รับความนิยมในการใช้งานอย่างมากเนื่องจากมี ราคาที่ถูกลงในขณะที่มีความจุที่สูงขึ้น และมีความคงทนถาวรในการใช้งานได้ยาวนาน ซึ่งในปัจจุบันการบันทึกข้อมูลในรูปแบบดิจิทัลมีความต้องการใช้พื้นที่สำหรับเก็บข้อมูลที่สูงขึ้น ซึ่งเทคโนโลยีการบันทึกและอ่านข้อมูลเชิงแม่เหล็กแบบบิตแพทเทิร์นมีเดียหรือบีพีเอ็มอาร์เป็นเทคโนโลยีหนึ่งที่ช่วยให้มีพื้นที่สำหรับเก็บข้อมูลเพิ่มมากขึ้น

อย่างไรก็ตามเทคนิคในการบันทึกข้อมูลด้วยเทคโนโลยีดังกล่าวเมื่อทดลองอ่านข้อมูลบันทึกขึ้นมาจะมีการแทรกสอดของสัญญาณบางอย่างเกิดขึ้น ทำให้ค่าสัญญาณบิตที่อ่านขึ้นมาจากอุปกรณ์เก็บข้อมูลที่บันทึกด้วยระบบดังกล่าวเกิดการผิดเพี้ยนได้ ส่งผลให้ประสิทธิภาพโดยรวมของระบบบันทึกข้อมูลดังกล่าวลดลง

ผู้วิจัยได้นำเสนอแนวทางในการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบดังกล่าว ด้วยการใช้เทคนิคเกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง (ML: Machine learning) มาช่วย ด้วยการสร้างโมเดลการจำแนก (Classifier Model) ขึ้นมาเพื่อทำนาย การกลับบิตที่ผิดเพื้ยนซึ่งเกิดจากการอ่านข้อมูลให้มีความถูกต้องมากขึ้น โดยจากการทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลดังกล่าวที่ระดับค่าสัญญาณรบกวนที่ต่างกัน พบว่าสามารถทำให้ประสิทธิภาพของระบบมีความถูกต้องมากกว่า 90%

ABSTRACT

Hard disk drive is a very popular recording device because of its low price, high capacity and long-life of usage. Nowadays, the recording of data in digital format increasingly needs a storage device that contains more space. Bit-Pattern Media Recording and Reading (BPMR) is a recording technology that could provide more space for recording.

However, there are some signal interferences when the hard disk drive is tested to read the data recorded by the BPMR technology. This causes the distortion in reading the bit value. As a result, the overall efficiency of the recording system is decreased.

The researcher has proposed a method to improve the efficiency of the system using techniques of Machine Learning (ML) by creating a classifier model to predict a distorted flipping bit caused by the reading process. The results of performance testing of the model at several different noise levels showed that the proposed method could improve the system efficiency with more than 90% of accuracy.

Download: Bit Flipping Decision Based on Machine Learning Technique in Magnetic Recording System