بحث جديد ذو أهمية علمية وله أثر مباشر على تطوير الذكاء الاصطناعي اذ ترأس فيه رئيس قسم هندسة البوليمرات والبتروكيمياويات في كلية هندسة النفط والغاز الاستاذ الدكتور رعد زعلان حمود فريقاً علمياً اشترك فيه التدريسي في كلية الإدارة الصناعية للنفط والغاز المدرس الدكتور مصطفى عباس عبود وعدد من الباحثين من العراق ومن مختلف الدول الأجنبية وقد تم أستدعاء هؤلاء الباحثين من قبل رئيس الفريق لكون هدف البحث يتطلب جهداً كبيراً وفريق عمل متكامل ومن المعروف ان هدف البحث له دور كبير في تقدير مستوى حجم فريق العمل المبني على الثقل الفكري للبحث. اذ قام زعلان برسم خطة استخدم فيها شبكات عصبية متطورة للتغلب على معوقات الخطط او الطرق التقليدية السابقة للتحول من الطرق التقليدية في بنية الخلايا العصبية للذكاء الاصطناعي والخاصة بتعليم الآلة (Machine learning) والمبنية على تقليد العقل البشري باستخدام الترغيب بالتعلم او الأجبار على التعلم (Reinforcement learning) وان كلا الطريقتين يعتمد على مبدأ المكافئة والعقاب (reward and penalize) لكي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام بشكل يقترب من العقل البشري وهذا الذكاء يتم تمثيله على هيئة شبكة من الأعصاب الصناعية (Artificial neural networks) وعادة هذا النوع من التمثيل لا يستطيع استيعاب عدد كبير من المعلومات والأوامر التي يقوم بها الـ agent بسبب محدودية الخلايا العنكبوتية وثبات ابعادها وهذا ينعكس على فشل هذا النظام من الذكاء عندما تتعدد المهام والوظائف التي تقوم بها مجموعة من الـ agent او ما يسمى بـ (Multi-Agent Reinforcement Learning) لذلك نهج هذا البحث على استحداث طريقة لتقسيم المعلومات على هيئة مجاميع او تفصيصها (clustering) لكي يمكن تمثيل معادلات لاكرانج (Lagrange's Equations) والتي ساعدت على تشكيل هيكل نظام جديد وهذا النظام مرن لزيادة عدد الأبعاد بشكل كبير مما يعمل على اتساع سعة او حيز الذاكرة لكي يساعد على تمثيل افعال كل الوظائف التي تقوم بها مجموعة من الـ (Agents) مهما كان عددها ويمكن استخدام وتطبيق هذه الطريقة الجديدة من الذكاء الاصطناعي في كل من الروبوتات الذكية والملاحة التلقائية (Automatic Control) لجميع انواع الطائرات والدرون (Unmanned aerial vehicle) ومصانع السيارات والكثير من التطبيقات الهندسية والتي يستخدم فيها ما يسمى بالعقول الذكية، وتابع رئيس الفريق: ان هذا النظام من الذكاء الاصطناعي تم تطبيقه على المواصفات الجديدة من الجيل القادم للمباني الذكية والتي تمتاز بكونها تتطلب ان تكون قليلة استهلاك الطاقة وبعد التطبيق الناجح لهذا النظام الجديد كانت النتائج تفوق نتائج الأبحاث المنشورة في هذا المجال اذ اظهر المتحكم الذكي (العقل الألكتروني) يعمل بشكل فائق الأداء وبكفاءة فعالة علما ان هذا التصميم الجديد يمكن المبنى على زيادة عدد الوظائف المسيطر عليها وعلى معرفة مايدور بداخله وخارجه وأن يستجيب لمطالب الشاغلين له من خلال السيطرة على مراقبة جميع الأجهزة الكهربائية والإلكترونية مثل الإضاءة والستائر الكهربائية والتكييف والتلفزيون والنظام الصوتي والكاميرات والأبواب الكهربائية ونظام الحماية والحريق وإنارة المسبح والنوافير كما تمكن من توفير اكثر من 32% من الطاقة المستهلكة في نظام الغلايات المتعددة المستخدمة في تدفئة المبنى. لذلك تم نشر هذا البحث في المجلة البريطانية (Applied Energy) والمصنفة بانها المجلة الأولى من بين أقوى المجلات العلمية الهندسية البريطانية والتي تمتلك معامل تأثير مقداره (Impact Factor: 11.2) والسايت سكور لها 21.1 والتي تحظى بشهرة واسعة بين مختلف الباحثين حول العالم وهي تصدر عن دار النشر العالمية Elsevier كذلك تمتاز بكونها مصنفة ضمن تصنيف Q1 في مستوعبات كلاريفيت Clarivate وسكوبس.
ولتفاصيل أكثر يمكن الأطلاع على البحث عبر الرابط المرفق في ادناه:
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.122357
