مخبر الذكاء الإصطناعي وتطبيقاته

 التعريف بالمخبر

مخبر الذكاء الإصطناعي وتطبيقاته هو وحدة بحثية تابعة لكلية العلوم الدقيقة في الجامعة، يوفر بيئة علمية متطورة للباحثين وطلبة الدكتوراه للتعامل مع جميع المشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي، وكذلك جميع جوانب تصميم الأنظمة المعقدة من نمذجتها إلى تنفيذها, يتميز المخبر بتجهيزاته التقنية الحديثة كما يضم المخبر العديد من فرق البحث مما يجعله منصة مهيئة للتبادل العلمي والتعاون البحثيي.

 البروفسيور : عبد القادر لعويد

مدير مخبر الذكاء الإصطناعي وتطبيقاته

أهداف المخبر وأهداف كل فرقة بحث

  • يهدف مخبر الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته إلى توفير فرص بحثية لتطوير أو تحسين الحلول المتعلقة بالمشاكل التي تواجه بيئتنا,كذلك يسعى المخبر إلى توفير بيئة بحثية وتعليمية متقدمة للباحثين وطلبة الدكتوراه من خلال توفير الأدوات والآليات اللازمة لذلك.

     

    • الفريق الأول يسعى إلى تكييف الخوارزميات التقليدية وتطبيقها في الشبكات التي تعاني من قيود كبيرة في الموارد, إذ أصبح العالم اليوم متصلاً بأنواع متعددة من الأجهزة المحمولة التي توفر مزايا عديدة، لكنها غالباً ما تواجه تحديات تتعلق بالطاقة، والقدرة الحسابية، ووحدات التخزين المحدودة.
    • الفريق الثاني يهدف إلى استغلال أدوات وأساليب وتقنيات الذكاء الاصطناعي وأنظمة المعلومات المتقدمة لتقديم حلول وتصاميم لتطبيقات في القطاع الزراعي بمنطقة الوادي والجنوب.
    • الفريق الثالث يهدف هذا الفريق إلى تطوير الخوارزميات الميتا-إرشادية لدراسة وتحليل الأنظمة المعقدة في مجالات متعددة, يركز البحث على استخدام الميتا-إرشاديات كأدوات لتحليل وتصميم الأنظمة الديناميكية المعقدة، إضافةً إلى توظيفها لحل مشكلات التحسين الرياضي الصعبة (NP-difficile), تشمل تطبيقات البحث مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، البيانات الضخمة، الطاقة، النقل، الرؤية بالحاسوب، المدن الذكية، وإنترنت الأشياء, كما يتم التركيز على تطوير نماذج هجينة تجمع بين عدة خوارزميات لتحقيق أداء أمثل في بيئات الحوسبة السحابية والضبابية.
    الفريق الرابع يهدف هذا الفريق إلى تطوير وتطبيق الطرق الشكلية للتحقق من صحة وأمن الأنظمة المعلوماتية، خاصة الأنظمة الحساسة والمعقدة, يركز البحث على تصميم نماذج رسمية دقيقة تعتمد على لغات النمذجة مثل UML وOCL، إضافةً إلى شبكات  Petriالموسعة، لضمان تحليل واختبار الأنظمة قبل تنفيذها، مما يساعد في تقليل الأخطاء وتقوية الأمن السيبراني, كما يسعى الفريق إلى دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التحقق، وتطوير حلول للتحقق من البرمجيات الحرجة في مجالات مثل الطيران، الصحة، والأنظمة الصناعية.

وصف لأهمية تجهيزات المخبر

يتضمن المخبر عدة تجهيزات وتقنيات حديثة محفزة للإبتكار التي تساهم في تعزيز البيئة البحثية والتعليمية، مما يعزز من جودة الأبحاث والتجارب العلمية,نذكر البعض من هاته التجهيزات:

  • حواسيب عالية الآداء مخصصة للبحث وتصميم ونمذجة البرمجيات في مجال الذكاء الإصطناعي.
  • طابعة ثلاثية الأبعاد للقيام بنماذج ومجسمات أولية للروبوتات وتجسيد قطع مهمة للمشاريع والأبحاث واقعيا.
  • طائرة درون لتجميع صور وبيانات جغرافية مهمة لتدريب الخوارزميات والنماذج, كذلك تطبيق خورازميات فالزمن الفعلي.
  • سبورة ذكية لتقديم الدروس بشكل تفاعلي والمشاركة في الملتقيات الوطنية والدولية.

العديد من الشرائح والمستشعرات والقطع الإلكترونية من أجل تجسيد عتاد مخصص وإختبار الأفكار واقعيا بشكل مصغر.

 

 أنشطة المخبر بالتعاون مع جهات أخرى

  • مشاركة طلبة الدكتوراه المنتمين للمخبر في الملتقى الدولي لتحليل الأنماط والأنظمة الذكية PAIS ’24 الذي تم إنعقاده يومي 2024/04/24-25 بجامعة الشهيد حمه لخضر – الوادي.

تنظيم ورشة تكوينية لفائدة طلبة الدكتوراه بالقسم بعنوان “الكشف عن قوة إمكانات تكنولوجيا  BLOCKCHAIN وذلك بتاريخ 2024/01/29 من تأطير الدكتور نور الدين العسلة أستاذ بالمدرسة العليا للذكاء الإصطناعي – الجزائر العاصمة.

 فرق البحث 

 فريق البحث الأول

رئيس الفريق:

الإسم: لعويد عبد القادر

الرتبة: بروفيسور

التخصص: إعلام آلي

الإيميل المهني: [email protected]

رقم الهاتف:0669124780

الإسم

الرتبة

التخصص

الإيميل المهني

رقم الهاتف

صورة شخصية

مديلح الساسي

أستاذ محاضر ب

إعلام آلي

[email protected]

0664611833

خلايفة عبد الناصر

أستاذ محاضر ب

إعلام آلي

[email protected]

0674199613

عبيد محمد النذير

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0675463228

ميلودي عمارة

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0782837281

يمبعي علي

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0657843108

 

 فريق البحث الثاني

رئيس الفريق:

الإسم: مفتاح شرف الدين

الرتبة: بروفيسور

التخصص: إعلام آلي

الإيميل المهني: [email protected]

رقم الهاتف:0661896380

الإسم

الرتبة

التخصص

الإيميل المهني

رقم الهاتف

صورة شخصية

كرثيو إسماعيل

أستاذ محاضر أ

إعلام آلي

[email protected]

0661667166

بالي معاذ

أستاذ مساعد أ

إعلام آلي

[email protected]

0665510957

برجوح شفيق

أستاذ محاضر ب

إعلام آلي

[email protected]

0699430284

ريغي ثابت

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0656669789

 

 فريق البحث الثالث

رئيس الفريق:

الإسم: بن علي عبد الكامل

الرتبة: أستاذ محاضر أ

التخصص: إعلام آلي

الإيميل المهني: [email protected]

رقم الهاتف:0664425417

الإسم

الرتبة

التخصص

الإيميل المهني

رقم الهاتف

صورة شخصية

الزايز فوزي

أستاذ محاضر ب

إعلام آلي

[email protected]

0780086823

حمود مريم

أستاذ محاضر ب

إعلام آلي

[email protected]

0550357304

 

يعقوب محمد أمين

أستاذ محاضر ب

إعلام آلي

[email protected]

0662748640

قية سناء سحر

أستاذ مساعد أ

إعلام آلي

[email protected]

0665949628

 

حلوات حكيم سيف الدين

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0676538606

بن صالح حازم

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0665079947

 

 فريق البحث الرابع

رئيس الفريق:

الإسم: عباس مسعود

الرتبة: أستاذ محاضر أ

التخصص: إعلام آلي

الإيميل المهني: [email protected]

رقم الهاتف:0662307238

الإسم

الرتبة

التخصص

الإيميل المهني

رقم الهاتف

صورة شخصية

بوشريط عمار

أستاذ محاضر أ

إعلام آلي

[email protected]

0664256208

ناوي محمد أنور

أستاذ محاضر أ

إعلام آلي

[email protected]

0699562910

 

عثماني سمير

أستاذ مساعد أ

إعلام آلي

[email protected]

0655989377

 

قديري سمير

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0664229249

العموري محمد لمين

طالب دكتوراه

إعلام آلي

[email protected]

0674347589

 

بوحامد محمد منير

أستاذ مساعد ب

إعلام آلي

[email protected]

0676512199

الإنتاج العلمي للمخبر الذكاء الاطناعي

  1. Arabic opinion mining using machine learning techniques: Algerian dialect as a case of study
  2. Rule-Based Arabic Sentiment Analysis using Binary Equilibrium Optimization Algorithm
  3. Machine learning to classify religious communities and detect extremism on social networks: Ml to crcs and de through text tweets on sns
  4. Machine/Deep Learning for obfuscated malware Detection
  5. Categorization of Digital Pathology Image using Deep Learning model
  6. Tuberculosis Detection Using Chest X-Ray Image Classification by Deep Learning
  7. Tuberculosis detection using chest X-ray image classification by deep learning
  8. Pelican Gorilla troop optimization based on Deep feed forward neural network for human activity abnormality detection in smart spaces
  9. An Intelligent Approach Based on Cleaning up of Inutile Contents for Extremism Detection and Classification in Social Networks
  10. A secure multi-agent-based decision model using a consensus mechanism for intelligent manufacturing tasks
  11. A Data Communication Based on Deep Learning Model for Efficient IoT Energy Clustering
  12. Enhancing Proximal Policy Optimization in the Pendulum-v1 Environment Through Clustering-Based State Space Simplification
  13. Comparative Analysis and Application of Large Language Models on FAQ Chatbots
  14. An intelligent agriculture monitoring framework for leaf disease detection using YOLOv7
  15. Intelligent Image Text Detection via Pixel Standard Deviation Representation
  16. A nature-inspired partial distance-based clustering algorithm
  17. Reinforcement Learning Approach for IoT Security using CyberBattleSim: A Simulation-based Study
  18. Using transformers to classify arabic dialects on social networks
  19. Techniques intelligentes pour la gestion de la cohérence des Big data dans le cloud
  20. The KD-GATS algorithm: A way for Optimizing Data Replication with Kruskal-Dijkstra and Genetic Tabu Strategy
  21. SMART Irrigation System (SMARTIS)—Desert Areas
  22. A CNN Model for Early Leukemia Diagnosis
  23. Human Activity Recognition with Anomaly Prediction for E-Health Systems using Lightweight AI
  24. Artificial Intelligence aware Knowledge Graphs and Deep Learning-Based Diagnostic Prediction Model in Healthcare
  25. Comprehensive learning TLBO with recursive precedence-based solution construction and multilevel local search for the linear ordering problem
  26. Improving damage classification via hybrid deep learning feature representations derived from post-earthquake aerial images
  27. A Hybrid GAN-ANN-Based Model for Diabetes Prediction
  28. POSTER – Perspectives d’utilisation de l’IA pour détecter et prends soin les TSA
  29. Intelligent models for early Autism detection from MRI images
  30. A maintainable and iterative development approach of critical systems with FoCaLiZe
  31. A rewriting logic based behaviour semantics of discrete event systems models with complex dynamics
  32. PN2Maude: An automatic tool to generate Maude specification for Petri net models
  33. An Example of a Dynamic CPN Model to Obtain Routes in the Presence of Obstacles Detected Using Machine Learning Techniques
  34. A deep-based compound model for lung cancer detection
  35. Dzchatbot: a medical assistant chatbot in the Algerian Arabic dialect using seq2seq model
  36. Federated learning for multi-institutional on 3D brain tumor segmentation