ترأس التدريسي في كلية هندسة النفط والغاز الاستاذ المساعد الدكتور رعد زعلان حمود فريقًا علميًا اشترك فيه عدد من الباحثين من جامعة كوينزلاند الاسترالية ومن تايوان و ماليزيا والجامعة الأمريكية في الكويت اضافة الى عدد من الجامعات العراقية وقد تم استدعاء هؤلاء الباحثين من قبل رئيس الفريق لكون هدف البحث يتطلب جهدا كبير وفريق عمل متكامل واوضح زعلان بانه من المعروف ان هدف البحث له دورًا كبيرًا في تقدير مستوى حجم العمل والثقل الفكري للبحث وعادة يمكن تقسيم البحوث العلمية حسب الأهداف المخطط لها ففي اغلب البحوث يكون الهدف الرئيس للبحث العلمي هو ايجاد حلول للعديد من النواقص او المشاكل في دراسة ما مرت مع الباحث نفسه او الباحثين السابقين، وهنا يكون الهدف الأول للبحث هو إكمال ما أنقصه الباحثين السابقين نتيجة ظروفٍ ما قد مرت بهم لكن هناك نوع ثان من البحوث والتي تمتاز بكونها اسمى وارقى انواع البحوث واكثرها تاثيرا بالمجال البحثي وهي تلك البحوث التي تتناول ابتكار طرق جديدة تختلف عن الطرق التقليدية المتبعة لحلول المشاكل التي تواجه الباحثين اي تقوم بتغيير اتجاه مسار الحلول وعند اثبات هذه الطرق والتأكد من الموثوقية بها ودقتها العالية عندها يتم نشرها في مجلات عالية التاثير بل تكون هي الأعلى في ذلك التخصص لكي يتبناها فيما بعد الباحثين لتطوير ماتم التوصل اليه وهكذا بحوث مبنية على الأبتكارات ﻳﺘﻢ ﺍﺳﺘﺜﻤﺎﺭﻫﺎ ﻭﺍﻻﺳﺘﻔﺎﺩﺓ من اقتباساتها. وتابع: وهذا ما تحقق في هذا البحث اذ قام رئيس الفريق برسم خطة ذات افكار ناجحة للتغلب على معوقات الخطط او الطرق التقليدية السابقة للتحول من الطرق السائدة في الذكاء الصناعي 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) في نفس الوقت لذلك عمل رئيس الفريق على استحداث طريقة لتقسيم المعلومات على هيئة مجاميع او تفصيصها (clustering) باستخدام احد الخوارزميات (TSK Fuzzy Regression) لبناء 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 الصناعي في كل من الروبوتات الذكية والملاحة التلقائية (Automatic Control) لجميع انواع الطائرات والدرون (Unmanned aerial vehicle) ومصانع السيارات والكثير من التطبيقات في الحياة العملية التي يستخدم فيها ما يسمى بالعقول الذكية.
واشار رئيس الفريق: ان هذا النظام من الذكاء الصناعي تم تطبيقة 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 قد فاقت التوقعات 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 الكهربائية المستهلكة في المبنى وقابل للتطوير في المستقبل 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: 9.746) والسايت سكور لها 17.6 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.
وللمزيد من المعلومات حول البحث في الرابط الخاص بالمؤلفين الذي يسمح بالتنزيل مجانا
