ملخص
هل أنت متحمس للمساهمة في مستقبل السيارات الآمنة ذاتية القيادة؟ أم أنك مهتم بدراسة تأثير تنقل المركبات ذاتية القيادة على البنى التحتية الحاسوبية المتطورة مثل السلسلة المستمرة من الحافة إلى السحابة؟ هذا المشروع هو فرصة فريدة لتحقيق كلا الأمرين!
الرؤية: تخيل نفسك كمنشئ لبنية تحتية مقترنة متعددة الاستخدامات للغاية من الحوسبة والمركبات، حيث "تتبع" الحوسبة المركبات، و"تتبع" المركبات الحوسبة! بنية تحتية مرنة وآمنة وقادرة على التكيف مع التغيرات غير المتوقعة، مما يضع الأسس لتحقيق الأهداف الطموحة لصافي الانبعاثات الصفرية!
الأساليب والهدف: باستخدام الذكاء الاصطناعي الموزع المتقدم (AI) وأساليب التحسين مثل التعزيز والتعلم الموحد والجماعي، ستقدم تقنيات لموازنة الحمل الحسابي ضمن السلسلة المستمرة من الحافة إلى السحابة، كما تم إنشاؤها بواسطة أنماط التنقل الناشئة الجديدة للمركبات ذاتية القيادة. ومن خلال موازنة الأحمال هذه، سيتمتع الركاب بمستوى أعلى من الأمان وجودة الخدمات، مثل الواقع المعزز، من خلال تحسين زمن الوصول المنخفض وانتهاكات الخدمة المنخفضة والإنتاجية الأعلى. بشكل تكميلي، ستقدم تقنيات إعادة توجيه المركبات التي ستعطي الأولوية للطرق التي لا تؤدي إلى زيادة التحميل على البنية التحتية للحوسبة أثناء التفريغ الحسابي للحفاظ على السلامة وجودة الخدمة. في النهاية، ستهدف إلى كشف التفاعل بين هاتين العمليتين للتحسين المشترك وفهم كيفية تنسيق الموارد الموزعة لموارد الحوسبة وأنظمة النقل.
فرص التأثير: يوفر هذا المشروع فرصًا غير مسبوقة للحصول على درجة الدكتوراه ذات التأثير على المجتمع. من خلال المتعاونين الصناعيين الراسخين، والشراكات مع صانعي السياسات وأنظمة التحكم في حركة المرور الحضرية في المدن وشبكة كبيرة من شركاء التعاون الدوليين، ستكون في أقوى وضع يسمح لك بإجراء الأبحاث في العالم الحقيقي، والعمل مع بيانات العالم الحقيقي، واستكشاف مختلف مسارات التطوير الوظيفي البارزة.
الفريق والإشراف: يوفر هذا المشروع أيضًا الفرصة لجعل درجة الدكتوراه الخاصة بك ممتعة، من خلال التكامل والدعم ضمن فريق مبدع ومتنوع وشامل من الطلاب الموهوبين وزملاء البحث الذين يعملون في مشاريع بحثية طموحة مثل زمالة قادة المستقبل في UKRI. سيكون لديك دعم إشرافي قوي من قبل اثنين من الخبراء في هذا المجال. يتضمن ذلك اجتماعات منتظمة وخطة تطوير مخصصة وإرشاد وتدريب للتعامل مع كل التحديات التي ستواجهها خلال فترة الدكتوراه.
سيستفيد هذا المشروع من المهارات والمعرفة التالية: مهارات برمجة برمجية قوية: Python أو C أو C++ أو Java وUNIX ومهارات البرمجة النصية ومعرفة قوية بالإحصائيات ومعرفة أسس الأنظمة الموزعة والذكاء الاصطناعي.
سيشمل التنقل الذكي المستقبلي المركبات ذاتية القيادة والمشتركة والكهربائية والحاجة إلى التحول إلى وسائل نقل منخفضة الكربون لمعالجة تغير المناخ. ومع ذلك، فإن تقنيات المعلومات والاتصالات الحالية، مثل الحوسبة السحابية، لا يمكنها تلبية متطلبات هذا التحول الطموح. يهدف مشروع الدكتوراه هذا إلى إنشاء بنية تحتية ذاتية التكيف للتنقل الذكي والتي ستحصد الموارد الحسابية ضمن سلسلة متصلة من الحافة إلى السحابة باستخدام الذكاء الاصطناعي الموزع وطرق التحسين مثل التعزيز والتعلم الموحد والجماعي. باعتبارك مرشحًا لدرجة الدكتوراه في هذا المشروع، ستكون جزءًا من فريق مبدع ومتنوع بإشراف ممتاز، بينما ستتعاون مع شركاء صناعيين رفيعي المستوى سيكشفون عن فرص التطوير الوظيفي المستقبلية والوصول إلى أحدث التقنيات.
المراجع
- Nezami, Z., Pournaras, E., Borzouie, A. and Xu, J., 2023. SMOTEC: اختبار حوسبة الحافة لتجربة التنقل الذكي التكيفي. نسخة أولية من arXiv arXiv:2307.11181.
- Nezami, Z., Zamanifar, K., Djemame, K. and Pournaras, E., 2021. موازنة التحميل اللامركزية من الحافة إلى السحابة: وضع الخدمة لإنترنت الأشياء. IEEE Access، 9، الصفحات 64983-65000.