Page 157 - شبكات الحاسب الالي

‫شبكات الحاسب الالى‬

‫‪.1‬تحليل البيانات والتنبؤ‪ :‬يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المتعلقة بالحركة المرورية عبر الشبكة‬
‫وتوقع أوقات الذروة والتغيي ارت في الاستخدام‪ .‬ذلك يساعد في توجيه حركة البيانات بطريقة تجنب الازدحام‬

‫وتحسين الأداء‪.‬‬

‫‪.2‬تعلم الآلة والتحسين المستمر‪ :‬باستخدام تقنيات تعلم الآلة‪ ،‬يمكن تطوير نماذج توجيه تتعلم من الأنماط‬
‫والسلوكيات عبر الشبكة‪ .‬هذا يمكن أن يؤدي إلى تحسين مستمر في أداء توجيه الشبكة‪.‬‬

‫‪.3‬توجيه ديناميكي ومعايرة تلقائية‪ :‬يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توجيه الشبكة بشكل ديناميكي استناًدا‬
‫إلى تغي ارت في حالة الشبكة واحتياجات الأداء‪ .‬يمكن تعديل مسا ارت الحركة المرورية وتخصي الموارد‬

‫تلقائًيا‪.‬‬
‫‪.4‬تو يا الحمل التلقائي‪ :‬يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل أوضاع الأجهزة والخوادم في الشبكة وتحسين‬

‫توزيع الحمل بينها‪ .‬هذا يساعد في تجنب تكدس الموارد وتحسين استجابة الشبكة‪.‬‬

‫‪.5‬اكتشاف وتصحيح الأعطا ‪ :‬يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأعطال والمشكلات في توجيه الشبكة‬
‫واتخاذ إج ارءات تصحيحية تلقائية‪ .‬ذلك يقلل من تأثي ارت التوقفات غير المتوقعة على سرعة وأداء الشبكة‪.‬‬

‫‪.6‬تحسين جودة الخدمة‪ :‬يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لرصد جودة الخدمة (‪ )QoS‬وضمان تقديم‬
‫الخدمات بالشكل المطلوع من حيس سرعة الاستجابة والأداء‪.‬‬

‫‪.7‬توجيه متعدد الطبقات‪ :‬يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توجيه متعدد الطبقات‪ ،‬حيس يتم تحسين توجيه‬
‫الحركة المرورية على مستويات مختلفة من الشبكة‪ ،‬مما يسهم في تحسين أداء الشبكة بشكل عام‪.‬‬

‫بشكل عال‪ ،‬يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في تحسين توجيه شبكات الحاسوع الآلي من خلال تحليل‬
‫البيانات‪ ،‬تعلم الآلة‪ ،‬واتخاذ ق ار ارت ذكية لضمان تحقيق أقصى سرعة وأداء ممكن للشبكة‪.‬‬

‫❖ فروع الذباج الا طناعي بثيرة ومنها ‪:‬‬

‫‪ o‬تعلم الآلة‪Machine Learning.‬‬
‫‪ o‬الشبكات العصبية‪Neural Network.‬‬

‫‪ o‬الروبوتات‪Robotics.‬‬
‫‪ o‬معالجة اللغات الطبيعية ‪Natural Language Processing (NLP).‬‬

‫‪ o‬التعلم العميق‪Deep Learning.‬‬
‫‪ o‬السيا ارت ذاتية القيادة‪.‬‬

‫‪144‬‬