الشارقة:
«الخليج»
فازت طالبة الماجستير بلسم الكوز، من قسم علوم الحاسوب في كلية الحوسبة والمعلوماتية في جامعة الشارقة، بالمركز الثاني في جائزة «اتحاد الجامعات العربية لأفضل أطروحة ماجستير في الذكاء الاصطناعي»، عن أطروحتها «تحليل حركة المرور على الطرق والتنبّؤ بها بدمج البيانات من مواقع الشبكات الاجتماعية المتعددة» وأشرف عليها الدكتور زاهر الأغبري. وشاركت في الجائزة رسائل ماجستير من جميع أنحاء الدول العربية.
جاء ذلك خلال المؤتمر العام للاتحاد الذي عقد الأربعاء، بحضور رؤساء الجامعات العربية.
وهدفت الرسالة إلى تصميم وتطوير نظام فعال وسريع يكشف الازدحام المروري ويتنبّأ به، بتحليل بيانات متعددة المصدر ومتعددة اللغة من مواقع التواصل. فقد أدى تزايد شعبية تطبيقات المدونات الصغيرة، إلى إنشاء تدفقات كبيرة من البيانات ذات العلامات الجغرافية. وتوفر هذه البيانات فرصة كبيرة للباحثين، لاكتشاف الأحداث والتنبّؤ بها، لما لذلك من أهمية كبيرة لمختلف التطبيقات، مثل أنظمة النقل الذكية.
وطورت الباحثة، في هذه الرسالة، نظاماً جديداً وهو طريقة لاكتشاف ازدحام المرور وتوقعه، باستخدام بيانات بالإنجليزية والعربية، تجمعها من مصادر متعددة، مثل «تويتر» و«إنستجرام»، ثم تدمج البيانات وتصفى حسب أسباب الازدحام، بالتركيز على البيانات المجمعة من دولة الإمارات. بعد ذلك يعرض الازدحام المروري بالزمان والمكان، على خريطة ديناميكية وبوقت أسرع من الأنظمة الحالية. فضلاً عن ذلك، تستخدم المشاركات المصنفة الحالية والتاريخية للتنبّؤ بالاختناقات المرورية المستقبلية. وقد قيّمت نتائج الكشف والتنبؤ ببيانات حقيقية الجهات المعنية في الإمارات مثل شرطة دبي ومصادر أخرى مثل خرائط بينج.
«الخليج»
فازت طالبة الماجستير بلسم الكوز، من قسم علوم الحاسوب في كلية الحوسبة والمعلوماتية في جامعة الشارقة، بالمركز الثاني في جائزة «اتحاد الجامعات العربية لأفضل أطروحة ماجستير في الذكاء الاصطناعي»، عن أطروحتها «تحليل حركة المرور على الطرق والتنبّؤ بها بدمج البيانات من مواقع الشبكات الاجتماعية المتعددة» وأشرف عليها الدكتور زاهر الأغبري. وشاركت في الجائزة رسائل ماجستير من جميع أنحاء الدول العربية.
جاء ذلك خلال المؤتمر العام للاتحاد الذي عقد الأربعاء، بحضور رؤساء الجامعات العربية.
وهدفت الرسالة إلى تصميم وتطوير نظام فعال وسريع يكشف الازدحام المروري ويتنبّأ به، بتحليل بيانات متعددة المصدر ومتعددة اللغة من مواقع التواصل. فقد أدى تزايد شعبية تطبيقات المدونات الصغيرة، إلى إنشاء تدفقات كبيرة من البيانات ذات العلامات الجغرافية. وتوفر هذه البيانات فرصة كبيرة للباحثين، لاكتشاف الأحداث والتنبّؤ بها، لما لذلك من أهمية كبيرة لمختلف التطبيقات، مثل أنظمة النقل الذكية.
وطورت الباحثة، في هذه الرسالة، نظاماً جديداً وهو طريقة لاكتشاف ازدحام المرور وتوقعه، باستخدام بيانات بالإنجليزية والعربية، تجمعها من مصادر متعددة، مثل «تويتر» و«إنستجرام»، ثم تدمج البيانات وتصفى حسب أسباب الازدحام، بالتركيز على البيانات المجمعة من دولة الإمارات. بعد ذلك يعرض الازدحام المروري بالزمان والمكان، على خريطة ديناميكية وبوقت أسرع من الأنظمة الحالية. فضلاً عن ذلك، تستخدم المشاركات المصنفة الحالية والتاريخية للتنبّؤ بالاختناقات المرورية المستقبلية. وقد قيّمت نتائج الكشف والتنبؤ ببيانات حقيقية الجهات المعنية في الإمارات مثل شرطة دبي ومصادر أخرى مثل خرائط بينج.
