أطروحة دكتوراه في كلية العلوم تناقش تحسين تخصيص الموارد في الحوسبة السحابية باستخدام التعلم العميق وتقنية البلوك تشين

ناقشت أطروحة دكتوراه في كلية العلوم بجامعة ديالى”تحسين تخصيص الموارد في الحوسبة السحابية باستخدام تقنيات التعلم العميق وسلسلة الكتل (البلوك تشين)”.

هدفت الأطروحة التي قدمتها الطالبة سهاد إبراهيم محمد، إلى معالجة التحديات المتزايدة التي تواجه بيئات الحوسبة السحابية في تخصيص الموارد بكفاءة، وإدارة أحمال العمل الديناميكية، وضمان التنفيذ الموثوق لاتفاقيات مستوى الخدمة (SLA)، من خلال تطوير إطار عمل ذكي يجمع بين نماذج التعلم العميق الهجينة وتقنية سلسلة الكتل لتعزيز الدقة والشفافية والموثوقية.

تضمنت الأطروحة الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لاستخراج الخصائص والأنماط الخفية لأحمال العمل، ونماذج الذاكرة طويلة المدى (LSTM) لالتقاط التبعيات الزمنية والسلوك التسلسلي للمهام السحابية، إلى جانب وحدات التكرار البوابية (GRU) لتقليل التعقيد الحسابي وتحسين كفاءة التدريب دون التأثير على الأداء التنبؤي.

وأظهرت النتائج التجريبية تحقيق النموذج الهجين CNN-LSTM دقة بلغت (99%)، ودرجة (F1) مقدارها (0.97)، مع قيم عالية لمساحة تحت المنحنى (AUC)، مما يعكس أداءً تصنيفيًا عالي الاعتمادية واستقرارًا في التعلم وسرعة في التقارب وقابلية للتوسع في البيئات السحابية واسعة النطاق.

وتأتي هذه الأطروحة في إطار سعي كلية العلوم بجامعة ديالى إلى دعم البحث العلمي الرصين وتقديم حلول تقنية مبتكرة تسهم في تطوير البنى التحتية الرقمية وتحقيق أهداف التنمية المستدامة.

اخر تحديث في 04/03/2026