إعداد م.م البتول عبدالمهدي صالح أدى التطور السريع في الأنظمة الرقمية وتعقيدها المتزايد إلى صعوبة اكتشاف الأعطال باستخدام الطرق التقليدية. وقد برز الذكاء الاصطناعي كحل فعّال لتحسين دقة وسرعة كشف الأعطال والتنبؤ بها قبل حدوثها. تهدف هذه المقالة إلى استعراض مفهوم كشف الأعطال في الأنظمة الرقمية، وبيان دور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين موثوقية هذه الأنظمة، مع عرض أبرز التطبيقات العملية والتحديات المستقبلية. تُعد الأنظمة الرقمية جزءًا أساسيًا من البنى التحتية الحديثة، حيث تدخل في مجالات متعددة مثل الحواسيب، الاتصالات، الأنظمة الصناعية، والأنظمة الطبية. ومع ازدياد تعقيد هذه الأنظمة، تصبح الأعطال أكثر صعوبة في الاكتشاف والمعالجة. لذلك، اتجه الباحثون إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لما توفره من قدرة على التعلم والتحليل الذاتي للبيانات واكتشاف الأنماط غير الطبيعية. مفهوم كشف الأعطال في الأنظمة الرقمية كشف الأعطال هو عملية تحديد الأخطاء أو الانحرافات التي تؤثر على الأداء الطبيعي للنظام الرقمي. وقد تكون هذه الأعطال ناتجة عن: • أخطاء في العتاد (Hardware Faults) • أخطاء برمجية (Software Faults) • أخطاء في الاتصالات أو الإشارات الهدف الأساسي من كشف الأعطال هو تقليل زمن التوقف وتحسين اعتمادية النظام. دور الذكاء الاصطناعي في كشف الأعطال .التعلم الآلي (Machine Learning) يُستخدم التعلم الآلي لتحليل بيانات النظام واستخراج أنماط التشغيل الطبيعية، ومن ثم مقارنة السلوك الحالي بها للكشف عن أي انحراف. أمثلة على الخوارزميات المستخدمة: • الشبكات العصبية الاصطناعية • أشجار القرار • خوارزميات التجميع (Clustering) .التعلم العميق (Deep Learning) يتميز بقدرته العالية على معالجة البيانات المعقدة والكبيرة، مثل إشارات الاستشعار والبيانات الزمنية. يُستخدم بشكل واسع في الأنظمة الرقمية المتقدمة للكشف التلقائي عن الأعطال دون تدخل بشري مباشر. .الأنظمة الخبيرة تعتمد على قواعد معرفية وخبرات بشرية مخزنة مسبقًا، وتُستخدم لتشخيص الأعطال بناءً على سيناريوهات معروفة، خاصة في الأنظمة الصناعية. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كشف الأعطال • الأنظمة الصناعية الرقمية: مراقبة خطوط الإنتاج واكتشاف الأعطال مبكرًا. • الأنظمة المدمجة: تحسين موثوقية المتحكمات الدقيقة والدوائر الرقمية. • شبكات الحاسوب: كشف الأعطال والهجمات التي تؤثر على أداء الشبكة. • الأنظمة الطبية الرقمية: مراقبة الأجهزة الطبية وضمان عملها بشكل آمن. فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي يسهم الذكاء الاصطناعي في: • تقليل زمن اكتشاف الأعطال. • تحسين دقة التشخيص مقارنة بالطرق التقليدية. • التنبؤ بالأعطال قبل وقوعها (Predictive Maintenance). • تقليل التكاليف التشغيلية وزيادة الاعتمادية. التحديات المستقبلية على الرغم من المزايا الكبيرة، تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي عدة تحديات، من أهمها: • الحاجة إلى بيانات تدريب كبيرة ودقيقة. • تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وصعوبة تفسير قراراتها. • متطلبات الحوسبة العالية في الأنظمة الزمنية الحقيقية. أثبت الذكاء الاصطناعي فعاليته في كشف الأعطال في الأنظمة الرقمية وتحسين أدائها وموثوقيتها. ومع استمرار تطور تقنيات التعلم الآلي والعميق، من المتوقع أن تصبح هذه الأنظمة أكثر ذكاءً واستقلالية في المستقبل، مما يسهم في تقليل الأعطال وتعزيز كفاءة الأنظمة الرقمية الحديثة.