الشارقة:«الخليج»
تزامناً مع شهر الإمارات للابتكار، شاركت مجموعة «تعدين البيانات الضخمة والوسائط المتعددة» (BDMM)، بعرض أحدث المشاريع والأبحاث الرائدة التي عملت عليها، وذلك ضمن الاجتماع السنوي الثاني لمركز تحليل البيانات والأمن السيبراني في جامعة الشارقة.
وتمحورت المشاريع حول قواعد بيانات الوسائط المتعددة ومراقبة حركة المرور وتحليل الشبكات الاجتماعية وتدفقات بيانات شبكة الاستشعار اللاسلكية، وضمت المجموعة البحثية عدداً من أساتذة كلية الحوسبة والمعلوماتية.
وركزت المشاريع والأبحاث على تصميم وتطوير خوارزميات جديدة لجمع وتخزين وتحليل البيانات الكبيرة، والفهم التلقائي لبيانات الوسائط المتعددة، وتطبيق أدوات التنقيب عن البيانات لحل المشكلات الموجودة في التطبيقات مثل مراقبة حركة المرور في الوقت الفعلي بالمدن الذكية في الدولة، لإعادة التوجيه ومنع الازدحام والحوادث
وتم إنشاء نظام قائم على الحوسبة الضبابية لضبط حركة المرور ورصد سرعة السيارة وموقعها، حيث يمكن الكشف عنها إما عن طريق الحوسبة الجانبية أو عبر جهاز ITS، كما يعمل النظام على دمج بيانات زمن الوصول المنخفضة، وستتم تجربة وتقييم النظام المقترح من خلال محاكاة حركة المرور وتحليل النتائج في ما يتعلق بهندسة الحوسبة السحابية. ويعد مشروع «Deep Eware»، نظاماً أساسياً للبيانات الضخمة وقابلاً للتطوير وفعالاً ومدركاً للأحداث، حيث يدمج تدفق البيانات وأدوات المعالجة الجغرافية المكانية، لنشر الأحداث المكانية والزمانية في الوقت الحقيقي، وتتبعها من وسائل التواصل الاجتماعي.
كما تم تصميم مخطط للتنبؤ بأسباب الحادث وسلوكه، وتنبيه السائقين حول المناطق المعرضة للحوادث أو الحوادث المحتملة بناء على حركة المرور، إضافة إلى تحديد المسار الأمثل لموقع الحادث لتسهيل عملية الإنقاذ.
تزامناً مع شهر الإمارات للابتكار، شاركت مجموعة «تعدين البيانات الضخمة والوسائط المتعددة» (BDMM)، بعرض أحدث المشاريع والأبحاث الرائدة التي عملت عليها، وذلك ضمن الاجتماع السنوي الثاني لمركز تحليل البيانات والأمن السيبراني في جامعة الشارقة.
وتمحورت المشاريع حول قواعد بيانات الوسائط المتعددة ومراقبة حركة المرور وتحليل الشبكات الاجتماعية وتدفقات بيانات شبكة الاستشعار اللاسلكية، وضمت المجموعة البحثية عدداً من أساتذة كلية الحوسبة والمعلوماتية.
وركزت المشاريع والأبحاث على تصميم وتطوير خوارزميات جديدة لجمع وتخزين وتحليل البيانات الكبيرة، والفهم التلقائي لبيانات الوسائط المتعددة، وتطبيق أدوات التنقيب عن البيانات لحل المشكلات الموجودة في التطبيقات مثل مراقبة حركة المرور في الوقت الفعلي بالمدن الذكية في الدولة، لإعادة التوجيه ومنع الازدحام والحوادث
وتم إنشاء نظام قائم على الحوسبة الضبابية لضبط حركة المرور ورصد سرعة السيارة وموقعها، حيث يمكن الكشف عنها إما عن طريق الحوسبة الجانبية أو عبر جهاز ITS، كما يعمل النظام على دمج بيانات زمن الوصول المنخفضة، وستتم تجربة وتقييم النظام المقترح من خلال محاكاة حركة المرور وتحليل النتائج في ما يتعلق بهندسة الحوسبة السحابية. ويعد مشروع «Deep Eware»، نظاماً أساسياً للبيانات الضخمة وقابلاً للتطوير وفعالاً ومدركاً للأحداث، حيث يدمج تدفق البيانات وأدوات المعالجة الجغرافية المكانية، لنشر الأحداث المكانية والزمانية في الوقت الحقيقي، وتتبعها من وسائل التواصل الاجتماعي.
كما تم تصميم مخطط للتنبؤ بأسباب الحادث وسلوكه، وتنبيه السائقين حول المناطق المعرضة للحوادث أو الحوادث المحتملة بناء على حركة المرور، إضافة إلى تحديد المسار الأمثل لموقع الحادث لتسهيل عملية الإنقاذ.
