يربط إنترنت الأشياء (IoT) بمليارات الأجهزة على مستوى العالم، مما يؤدي إلى تحويل الصناعات بحلول ذكية. وعلى الرغم من إمكاناتها الهائلة، إلا أن أنظمة إنترنت الأشياء تواجه تحديات حاسمة مثل قيود الموارد، وزمن الوصول العالي، والثغرات الأمنية، وعدم كفاءة الطاقة. تبحث هذه الدراسة في كيفية دمج مبادئ علوم الكمبيوتر لمعالجة هذه المشكلات. وتركز الدراسة على الخوارزميات المتقدمة لتحسين الموارد، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات، بالإضافة إلى تقنيات ناشئة مثل الحوسبة الطرفية وتقنية البلوك تشين، وقد ثبت أن الخوارزميات الاستدلالية وتقنيات التحسين تعمل على تحسين تخصيص الموارد والكفاءة في شبكات إنترنت الأشياء بشكل كبير. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين عملية اتخاذ القرار في الوقت الفعلي وتحسين التشغيل، خاصة في التطبيقات الصناعية. يعمل تكامل البلوك تشين. والحوسبة المتطورة على تعزيز الأمان وضمان سلامة البيانات وتقليل زمن الوصول. كما تقدم هذا الدراسة أيضا تقييمات تجريبية شاملة، مما يدل على تحسينات قابلة للقياس في الإنتاجية وتقليل زمن الوصول وكفاءة الطاقة، تُبرز النتائج أهمية تنفيذ هذه الاستراتيجيات الحسابية لتحسين أنظمة إنترنت الأشياء، وزيادة قابليتها للتوسع، وتعزيز تدابير الأمان، وتشجيع التصاميم المستدامة الموفرة للطاقة. تشمل الاتجاهات المستقبلية استكشاف الحوسبة الكمومية لتعزيز القابلية للتوسع والتحقق من صحة الأطر المقترحة عبر مختلف الصناعات.
Cite this Article (APA)
Abdullah, A. N., Salah, A. J. (2024). LEVERAGING COMPUTER SCIENCE IN THE DESIGN AND OPTIMIZATION OF INTERNET OF THINGS SYSTEMS. Journal of Basic Sciences. https://doi.org/10.59743/jbs.v37i2.312
