اعلام جامعة بابل | اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"Energy-Efficient Data Reduction

اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"Energy-Efficient Data Reduction

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 24/10/2024 57:34:04 PM

عدد المشاهدات : 165

اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"Energy-Efficient Data Reduction"

ضحى فاضل عباس
كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش اطروحة دكتوراه " Energy-Efficient Data Reduction and Decision-Making for Remote Smart Farming Irrigation Based on IOT Networks"
لطالبة الدكتوراه ( زهراء ياسين حسن كاظم ) و بإشراف (د. علي كاظم ادريس ) في قسم البرمجيات . و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الخميس المصادف 24/10/2024 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات
ناقشت الاطروحة مشكلة ندرة المياه مشكلة عالمية كبرى وتؤثر بشكل مباشر على الزراعة. لذلك، من الضروري توفير موارد المياه من خلال أنظمة الري الفعالة والذكية. تعتمد هذه الأنظمة على شبكات إنترنت الأشياء (IoT)، والتي تستخدم أجهزة استشعار لمراقبة المجال الزراعي. تستشعر أجهزة استشعار إنترنت الأشياء هذه وترسل كمية كبيرة من البيانات إلى البوابة. لذلك، من المهم إزالة البيانات المكررة من أجهزة الاستشعار قبل إرسالها إلى البوابة. ستتخذ البوابة قرار الري بناءً على البيانات التي تتلقاها، مما يمثل تحديًا في توفير قرار دقيق بناءً على بيانات محدودة من أجهزة الاستشعار.
ولمعالجة هذه التحديات، يقترح هذا البحث أربعة مناهج، يعمل كل منها على مستويين وفيما يتعلق بالفترات. أولاً، نقترح تقليص البيانات الموزعة باستخدام نهج اتخاذ القرار (DiDaReD). ينفذ DiDaReD خوارزمية تسجيل تعتمد على التخفيض في الإرسال على كل قيمة رطوبة تربة تم التقاطها لتحديد ما إذا كان سيتم إرسال قراءات رطوبة التربة خلال الفترة الحالية.
من أجل تحديد ما إذا كان ينبغي ري الأراضي الزراعية قيد المراقبة أم لا،المستوى الثاني (بوابة الحافة) يستخدم نظام تصويت يعتمد على تقييمات القراءات الواردة من المستوى الأول (أجهزة الاستشعار). يأخذ هذا النظام بيانات التربة حالة الرطوبة في الاعتبار.
النهج الثاني يسمى EDaT-SFIMOS (نقل البيانات الموفر للطاقة مع نظام مراقبة الري الزراعي الذكي)، وهو مستوحى من نهج DiDaReD باستخدام نفس طريقة تقليل البيانات داخل أجهزة الاستشعار ولكن مع توفير قيم النتيجة بدلاً من القراءات التي تم أخذها في الأصل. على مستوى بوابة الحافة، يستخدم نموذج التعلم الآلي الذي يعتمد على درجات القراءات التي يتم تلقيها من أجهزة الاستشعار من أجل إنشاء عملية اتخاذ القرار.

ت	اسماء اعضاء لجنة المناقشة	اللقب العلمي	الاختصاص الدقيق	مكان العمل	المنصب
1	د. نبيل هاشم كاغد	استاذ متمرس	ذكاء اصطناعي	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	رئيساً
2	د. فرقان حسن صالح	استاذ	شبكات وانظمة تشغيل	جامعة الكوفة / كلية العلوم	عضوا
3	د. هدى عبدالعالي عبدالباقي	استاذ مساعد	مواصفات الانظمة البرامجية	الجامعة المستنصرية / كلية العلوم	عضوا
4	د. احمد مهدي محمد سعيد	استاذ مساعد	شبكات	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
5	د. احمد حبيب سعيد	استاذ مساعد	انظمة معلومات و تقنيات الويب	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
6	د. علي كاظم ادريس	استاذ	شبكات لاسلكية	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا و مشرفا