| مروری بر رویکردهای نوین یادگیری عمیق در شبیهسازی و پیشبینیهای هیدرولوژیکی و زیستمحیطی مبتنی بر دادهکاوی |
| کد مقاله : 1104-SCWMSUP (R1) |
| نویسندگان |
|
گلاله غفاری *1، جاهده تکیه خواه2، علی فضلی3، فرزاد صفری4 1عضو هیئت علمی 2عضو هیئت علمی جهاد دانشگاهی استان کردستان 3دانشیار معلم سازمان آموزش و پرورش استان لرستان 4استادیار سازمان آموزش و پرورش استان البرز |
| چکیده مقاله |
| در عصر حاضر، پیشرفتهای چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق به عنوان بخشی از این حوزه، امکانات جدیدی را برای شبیهسازی و پیشبینی پدیدههای پیچیده فراهم آورده است. بر این اساس، مقاله حاضر به بررسی جامع جدیدترین روشهای یادگیری عمیق در شبیهسازی و پیشبینی با استفاده از دادهکاوی میپردازد. مدلهای ترنسفورمر (تبدیلکننده)، شبکههای عصبی عمیق، یادگیری تقویتی و روشهای هوش مصنوعی مولد، از جمله نوآوریهای اصلی هستند که قابلیتهای پیشبینی و شبیهسازی را به سطح جدیدی ارتقا دادهاند. این پژوهش با تمرکز بر کاربردهای علمی و صنعتی، چالشها و فرصتهای پیش روی این فناوریها را تحلیل میکند. شایان ذکر است که در سالهای آینده، شاهد پیشرفتهای مهمی در معماریهای جدید شبکههای عصبی خواهیم بود؛ از این رو مدلهای هیبریدی که قابلیتهای مختلف را ترکیب میکنند، احتمالاً نقش مهمی در آینده این حوزه خواهند داشت. محاسبات کوانتومی و کاربرد آن در یادگیری ماشین نیز یکی از حوزههای امیدوارکننده برای آینده محسوب میشود، چرا که این فناوری ممکن است قابلیتهای جدیدی را برای حل مسائل بهینهسازی پیچیده و شبیهسازی سیستمهای کوانتومی فراهم آورد. به تبع آن انتظار میرود که در آینده، همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان سایر رشتهها بیشتر شود و این همکاریهای میانرشتهای، منجر به توسعه مدلهایی خواهد شد که نهتنها از نظر تکنیکی پیشرفته باشند، بلکه از دانش تخصصی حوزههای کاربردی نیز بهره ببرند. از سوی دیگر، با افزایش آگاهی نسبت به تأثیرات محیط زیستی و اجتماعی فناوری، تمرکز بر توسعه پایدار و مسئولانه هوش مصنوعی افزایش خواهد یافت که این امر شامل توسعه الگوریتمهای کارآمدتر، کاهش مصرف انرژی و درنظرگیری ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستمها خواهد بود. در نهایت با بلوغ این فناوریها، ضرورت توسعه استانداردها و بهترین شیوههای صنعتی احساس میشود؛ |
| کلیدواژه ها |
| هوش مصنوعی، شبیهسازی، پیشبینی، دادهکاوی، یادگیری عمیق، مدلهای ترنسفورمر. |
| وضعیت: پذیرفته شده |