| تفاصيل الخبر |
نشر بحث علمي ضمن مستوعبات سكوبس Q2
2025-05-18
في إنجاز علمي جديد يُضاف إلى سجل التعاون الأكاديمي الدولي، نشر المدرس الدكتور أحمد طلعت حمودي، مدير مركز بحوث الطاقة المتجددة، بحثًا علميًا بالتعاون مع نخبة من الباحثين من جامعات مرموقة على مستوى العالم في المجلة العالمية " Physical Communication " والمصنفة ضمن مستوعبات سكوباس Q2 بعنوان:
“Artificial Intelligence Performance Evaluation for URLLC of Industrial IoT Applications: A Review”
I.F : 2
وشارك في إعداد البحث باحثون من:
Queen's University Belfast - المملكة المتحدة
uthm - ماليزيا
utar – ماليزيا
University of Surrey - المملكة المتحدة
Cqupt - الصين
يُحدث دمج اتصالات الجيل الخامس/السادس فائقة الموثوقية (URLLC) مع تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) ثورةً في الصناعة ، ويُحسّن أداء تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي من خلال محاكاة الذكاء الاصطناعي. تتطلب أجهزة إنترنت الأشياء الصناعي زمن وصول منخفضًا وموثوقية عالية، وهو ما يُمكن معالجته بفعالية من خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي. علاوةً على ذلك، يُمكن أن يُؤدي غياب تقنيات الذكاء الاصطناعي في العمليات الصناعية إلى اتخاذ قرارات فعّالة، وتحقيق السلامة، وتنبؤات الجودة، وتبني الموظفين لها. ومع ذلك، يُمكن أن يُحسّن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي سير العمل الصناعي، مع توفير فرص وتحديات لتحقيق تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي. تُمكّن خوارزميات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) التطبيقات الصناعية من العمل بكفاءة وذكاء. علاوةً على ذلك، تُوفر هذه الدراسة متطلبات روابط اتصالات موثوقة ومنخفضة الكمون بين أجهزة إنترنت الأشياء الصناعي. نستعرض مجالات البحث الرئيسية التي يُمكن فيها توظيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التشخيص الخاطئ، والكشف عن سرطان الرئة، والكشف الذكي عن الشذوذ، والحوسبة الطرفية، وأداء الشبكات، وأنظمة كشف التسلل في تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي. وقد أولي اهتمام خاص لدور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء وكفاءة أنظمة إنترنت الأشياء الصناعي. ونُسلّط الضوء على مزايا هذه الخوارزميات وأغراضها وتطبيقاتها وأدائها. بالإضافة إلى ذلك، نناقش التحديات الحالية والتوجهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء الصناعي، مُقدّمين رؤى قيّمة تُلهم المزيد من البحث. وبشكل عام، هناك العديد من المجالات المُحتملة لإجراء المزيد من البحث حول الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي، بما في ذلك تطوير تقنيات جديدة، والتكامل مع تقنيات الجيل الخامس/السادس، واتخاذ القرارات بشكل مستقل، والتحسين الذاتي للنماذج، ومعالجة التطبيقات ذات الأهمية الحرجة، وتدابير الخصوصية، ونقل معالجة الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات إلى الحافة. أخيرًا، ستفيد هذه المراجعة الشاملة الأكاديميين والباحثين والمتخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء الصناعي، بالإضافة إلى الصناعات التي تسعى إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء وكفاءة أنظمة إنترنت الأشياء الصناعي الخاصة بها.
