إنجاز بحثي دولي متميز لتدريسي من كلية الهندسة في مجلة IET Networks
نشر الأستاذ المساعد الدكتور ياسر أمين أحمد، التدريسي في قسم هندسة الاتصالات بكلية الهندسة – جامعة ديالى، بحثًا علميًا مشتركًا بالتعاون مع باحثين من جامعة ديالى، وجامعة الإمام جعفر الصادق (ع)، وجامعة برونيل لندن (Brunel University London) في المملكة المتحدة، وذلك في مجلة IET Networks التابعة لمؤسسة IET والصادرة عن دار النشر العالمية Wiley، والمتخصصة في شبكات الاتصالات والتقنيات الذكية الحديثة.
وجاء البحث بعنوان:
MT-OPMNet: Attention-Enhanced Multi-Task Deep Learning for Joint OSNR Estimation and Modulation Format Recognition in Elastic Optical Networks
«MT-OPMNet: نموذج تعلم عميق متعدد المهام معزَّز بآلية الانتباه للتقدير المشترك لنسبة الإشارة الضوئية إلى الضوضاء والتعرّف على صيغة التضمين في الشبكات الضوئية المرنة».
ويهدف البحث إلى تطوير إطار ذكي متعدد المهام يعتمد على تقنيات التعلم العميق وآليات الانتباه (Attention Mechanisms)، لتنفيذ مهمتين مترابطتين في آن واحد، هما: تقدير نسبة الإشارة الضوئية إلى الضوضاء (OSNR)، والتعرّف على صيغة التضمين (MFI)، بالاعتماد على مخططات السعة غير المتزامنة المستخرجة من المستقبلات الضوئية المتماسكة.
ويعتمد النموذج المقترح على بنية التفاف أحادية البعد مشتركة، ووحدة انتباه واعية بالقناة، ورؤوس مخصصة لكل مهمة، بما يتيح الاستفادة من الخصائص المشتركة بين مهمتي المراقبة الضوئية ضمن نموذج موحد وأكثر كفاءة من حيث عدد المعلمات.
وأظهرت النتائج أداءً متقدمًا؛ إذ حقق النموذج عند معدل رموز بلغ 28 GBd قيمة خطأ جذر متوسط المربعات لتقدير OSNR بلغت نحو 2.4 dB، فيما حقق في الاختبار المختلط لمعدلات الرموز متوسط خطأ بلغ 3.4 dB، ودقة في التعرّف على صيغة التضمين وصلت إلى 97.5%، مع تقليل عدد المعلمات القابلة للتدريب بنسبة 23.8% مقارنة باستخدام نموذجين منفصلين أحاديي المهمة.
كما أظهر التحقق باستخدام محاكاة Split-Step Fourier دقة بلغت 100% في التعرّف على صيغة التضمين ضمن اختبار النقل المباشر، مع تسجيل قيمة OSNR RMSE مقدارها 2.1 dB ضمن مدى تراوح بين 14 و22 dB.
ويجسد هذا الإنجاز أهمية التعاون العلمي المحلي والدولي بين الباحثين والمؤسسات الأكاديمية، ويسهم في تعزيز الحضور البحثي لكلية الهندسة بجامعة ديالى في مجالات شبكات الاتصالات الضوئية، والذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق، ومراقبة أداء شبكات الاتصالات المستقبلية.
وينسجم البحث مع أهداف التنمية المستدامة، ولاسيما الهدف الرابع (التعليم الجيد)، من خلال دعم البحث العلمي والتعاون الأكاديمي، والهدف التاسع (الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية)، من خلال تطوير حلول ذكية تسهم في رفع كفاءة البنى التحتية لشبكات الاتصالات الحديثة والمستقبلية.
رابط البحث:
https://doi.org/10.1049/ntw2.70038
