استخدام الشبكات العصبونية في شبكات الحساسات اللاسلكية

Abstract

دفع التشابه الكبير الموجود بين الشبكات العصبونية وشبكات الحساسات اللاسلكية وآلية عملهما بعض الباحثين إلى فكرة دمج التقنيتين معاً, لكن محدودية إمكانات الحساسات اللاسلكية لم تشجع على تطبيق الفكرة في بادئ الأمر, إلا أن الدراسات الحديثة في هذا المجال أثبتت أنه، في ظروف عمل معينة، وفي كثير من التطبيقات تكون بعض الخوارزميات المطورة في الشبكات العصبونية، وغيرها من تقنيات الذكاء الصنعي, كالمنطق الغائم والخوارزميات الجينية، قابلة للعمل بسهولة في بيئة الحساسات اللاسلكية، مع أخذ محدودية إمكانات الحساسات من حيث قدرة المعالجة والطاقة المتوفرة بالحسبان, وكذلك يمكن أن تكون خصائص الشبكات العصبونية الفريدة مفيدة جداً لتحسين أداء شبكة الحساسات اللاسلكية وللقيام بمهام معالجة لا يمكن القيام بها بالطرق التقليدية.

سنقوم باستكشاف المجالات المختلفة التي حاول الباحثون فيها إثبات إمكانية استخدام الشبكات العصبونية في نظم شبكات الحساسات اللاسلكية، وسنقوم بتصنيفها بحسب الغاية المرجوة من استخدام الشبكة العصبونية مع تبيين نتائج الدراسات وما توصلت إليه في هذا المجال.

The big similarities between Artificial Neural Networks and Wireless Sensor Networks led some researchers to the idea of combining these two technologies together, but limited sensor recourses didn’t encourage to actually perform it, however recent researches show that in a special situations and in many applications Some algorithms developed within Artificial Neural Networks (ANN) and other Artificial Intelligence AI   technologies Like Fuzzy Logic Genetic Algorithms May easily work in WSN,  also the great objectives  of ANN may be very useful to improve the performance of WSN and to perform tasks that couldn't be done by classical methods.

This research tries to explore various research related to using ANN in WSN, and classifies them according to the  purpose of using ANN, also clarifies the results of these research.