کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0 (هوش محاسباتی برای تحلیل روندهای صنعت ۴.۰ و ۵.۰) به بررسی محل تلاقی فناوری‌های پیشرفته و روندهای صنعتی می‌پردازد. این اثر با تمرکز بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، پتانسیل دگرگون‌کننده‌ی هوش محاسباتی (CI) را در شکل‌دهی به آینده‌ی تولید و خدمات تشریح می‌کند.
هدف این کتاب بررسی کاربردهایی است که سه رشته‌ی کلیدی هوش محاسباتی، صنعت ۴.۰ و صنعت ۵.۰ را با هم ادغام می‌کنند. این کتاب راه‌حل‌هایی را با استفاده از فناوری‌های اینترنت اشیای صنعتی (IIoT)، تقویت‌شده با تکنیک‌های مبتنی بر هوش محاسباتی، مدل‌سازی، کنترل‌ها، تخمین‌ها، کاربردها، سیستم‌ها و چشم‌اندازهای آینده ارائه می‌دهد.
در نهایت، این کتاب نشان می‌دهد که چگونه سیستم‌های خودآگاه و خودآموز مجهز به هوش محاسباتی، با تفسیر داده‌ها در زمان واقعی و قابلیت‌های خودتنظیمی، می‌توانند کیفیت و کارایی تولید را در عصر صنایع هوشمند به طور چشمگیری افزایش دهند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0 را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0:
تکامل مداوم فناوری، دوران تحول بی‌سابقه‌ای را به ارمغان آورده است که عمیقاً بر صنایع، اقتصادها و جوامع تأثیر گذاشته است. در آستانه‌ی صنعت ۴.۰ و ورود به قلمرو نوظهور صنعت ۵.۰، ادغام سیستم‌های هوشمند، اتوماسیون و تحلیل داده‌ها به محور اصلی نوآوری و کارایی تبدیل شده است.
همگرایی سیستم‌های سایبرفیزیکی، اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر شکل نحوه‌ی عملکرد صنایع و تعامل آن‌ها با مصرف‌کنندگان است و فرصت‌هایی را برای تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و افزایش پایداری فراهم می‌آورد.
در این کتاب ویرایش‌شده، ما نقش هوش محاسباتی (CI) را در تحلیل روندهای در حال تغییر در این پارادایم‌های صنعتی پیشرفته بررسی می‌کنیم. صنعت ۴.۰، با تمرکز بر اتوماسیون و تبادل داده، گام‌های قابل توجهی در تولید و خدمات برداشته است. با این حال، ظهور صنعت ۵.۰ حتی سیستم‌های انسان‌محورتر، پایدارتر و مشارکتی‌تری را نوید می‌دهد.
این کتاب از طریق ترکیبی از بینش‌های نظری و کاربردهای عملی، تکنیک‌های محاسباتی کلیدی مانند یادگیری ماشین (ML)، شبکه‌های عصبی، منطق فازی و الگوریتم‌های تکاملی را که در درک و پیش‌بینی روندهای صنعتی حیاتی هستند، بررسی می‌کند. فصول کتاب منعکس‌کننده‌ی نیاز روزافزون به سیستم‌های هوشمندی هستند که نه تنها فرآیندهای عملیاتی را بهینه می‌کنند، بلکه چالش‌های پیچیده‌ای مانند کارایی منابع، پایداری و ملاحظات اخلاقی را نیز مورد توجه قرار می‌دهند.
کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0 با ایجاد پلی بین پیشرفت‌های فناوری و پیامدهای آن‌ها بر صنعت، با هدف فراهم آوردن ابزارهای لازم برای محققان، متخصصان و سیاست‌گذاران برای هدایت چشم‌انداز پویای صنعت ۴.۰ و ۵.۰ است. همانطور که به آینده‌ای مبتنی بر نوآوری حرکت می‌کنیم، توانایی مهار قدرت هوش محاسباتی در شکل‌دهی صنایعی هوشمندتر، سازگارتر و در نهایت، پایدارتر، از اهمیت بالایی برخوردار خواهد بود. کتاب در ۱۷ فصل سازماندهی شده است که به شرح زیر هستند:
پوشش فصول کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0
فصل ۱، به نقش AI و ML در صنعت ۴.۰ و صنعت ۵.۰ می‌پردازد و بر تولید هوشمند، زنجیره‌های تأمین و نگهداری پیش‌بینانه تمرکز دارد. این فصل رویکرد انسان‌محور صنعت ۵.۰ را برجسته می‌کند و بر همکاری بین انسان‌ها و سیستم‌های هوشمند تأکید دارد. نگرانی‌های اخلاقی، چالش‌های کلیدی و روندهای آینده مورد بحث قرار می‌گیرند و تأثیر تحول‌آفرین AI بر فرآیندهای صنعتی را به نمایش می‌گذارد.
فصل ۲ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، معماری‌های کلیدی مانند ترانسفورمرها، GANها، اتوانکدرها و RNNها را به همراه کاربردهایشان در تشخیص عیوب، نگهداری پیش‌بینانه و ناوبری رباتیک ارائه می‌دهد. چالش‌هایی مانند جابجایی نیروی کار، ایمنی و قابلیت تفسیر مدل مورد بحث قرار می‌گیرند، همچنین تحقیقات آینده در زمینه رایانش لبه، IoT و نوآوری پایدار بررسی می‌شود.
فصل ۳ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، نقش هوش محاسباتی را در تحلیل داده‌های بزرگ برجسته می‌کند و الگوریتم‌های کلیدی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های تکاملی و منطق فازی را برجسته می‌سازد. این فصل پیشرفت‌های فناورانه مانند رایانش با عملکرد بالا، دستگاه‌های IoT و چارچوب‌های محاسبات توزیع‌شده (Apache Hadoop, Spark) را که تحلیل داده‌های مقیاس‌پذیر را ممکن می‌سازند، بررسی می‌کند.
نگرانی‌های اخلاقی، حریم خصوصی و امنیتی نیز مورد توجه قرار می‌گیرند. این فصل بر نحوه‌ی افزایش کیفیت زندگی جهانی و پیشرفت فناورانه توسط نوآوری‌های مبتنی بر هوش محاسباتی تأکید می‌کند و آن را به منبعی ارزشمند برای محققان و فعالان در تحلیل داده‌های بزرگ تبدیل می‌کند.
فصل ۴ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، نقش AI و ML را در نگهداری پیش‌بینانه در سیستم‌های سایبرفیزیکی (CPSs) برجسته می‌کند. با تحلیل داده‌های بزرگ، این فناوری‌ها به شناسایی خطاها قبل از وقوع کمک می‌کنند، زمان توقف را کاهش داده و کارایی را افزایش می‌دهند.
تکنیک‌هایی مانند یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده، تشخیص ناهنجاری و یادگیری عمیق (DL) امکان شناسایی روندها و پیش‌بینی دقیق نگهداری را فراهم می‌کنند. مدل‌های مبتنی بر AI به‌طور مداوم از داده‌های بلادرنگ یاد می‌گیرند و دقت را در طول زمان بهبود می‌بخشند.
فصل ۵ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، نقش رایانش لبه را در ربات‌های مشارکتی، تولید شخصی‌سازی‌شده و رابط‌های انسان و ماشین ارائه می‌دهد. فناوری‌های کلیدی رایانش لبه شامل AI، ML، 5G و چارچوب‌های امنیتی هستند که تحلیل هوشمند، انتقال سریع داده و حفاظت از حریم خصوصی را تضمین می‌کنند.
چالش‌ها شامل مقیاس‌پذیری، قابلیت همکاری و موانع اقتصادی برای شرکت‌های کوچک‌تر هستند. مدل‌های کسب‌وکار پایدار برای پذیرش نوآوری سبز ضروری هستند. پیشرفت‌های آینده در AI، IoT و رمزنگاری قابلیت‌ها و امنیت رایانش لبه را بیشتر تقویت خواهند کرد.
فصل ۶ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، بر هم‌افزایی بین DL و بهینه‌سازی تأکید دارد و پتانسیل آن‌ها را برای نوآوری مشترک برجسته می‌کند. مدل‌های یکپارچه کارایی را در زمینه‌هایی مانند انرژی و زنجیره‌های تأمین افزایش می‌دهند، اما با چالش‌هایی در مقیاس‌پذیری و قابلیت تفسیر مواجه هستند. غلبه بر این چالش‌ها نیازمند همکاری و تحقیق است، که صنایع هوشمند و سازگار را در میان بازارهای در حال تکامل و فناوری شکل می‌دهد.
فصل ۷ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، به ادغام منطق فازی و سیستم‌های خبره در سیستم‌های تولید سایبرفیزیکی (CPPSs) برای افزایش پشتیبانی از تصمیم‌گیری می‌پردازد. این فناوری‌ها با مدیریت عدم قطعیت و شبیه‌سازی تصمیم‌گیری انسانی، نظارت و کنترل بلادرنگ را بهینه می‌کنند. استراتژی‌های پیاده‌سازی، مزایا و مطالعات موردی که بهبود کارایی، قابلیت اطمینان و انطباق‌پذیری در تولید را نشان می‌دهند، برجسته شده‌اند.
فصل ۸ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، بر حفظ انرژی در صنعت ۴.۰ تمرکز دارد و بر برداشت انرژی محیطی و تبدیل آن به انرژی الکتریکی با استفاده از فناوری سیستم‌های میکروالکترومکانیکی (MEMS) تأکید می‌کند.
این فصل نقش برداشت‌کننده‌های انرژی پیزوالکتریک (PEHs) را در تبدیل کارآمد انرژی مکانیکی به الکتریسیته برجسته می‌کند. MEMS مزایایی مانند مقیاس‌پذیری، چگالی توان بالا و کوچک‌سازی را ارائه می‌دهد که آن را برای کاربردهای حسگر و محرک ایده‌آل می‌سازد. این فصل همچنین به طراحی و اجرای مدل‌های کسب‌وکار برای راه‌حل‌های انرژی پایدار می‌پردازد.
فصل ۹ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، فناوری‌های کلیدی را که تعامل انسان و ماشین را در صنعت ۵.۰ ممکن می‌سازند، از جمله AI، AR، VR و دستگاه‌های پوشیدنی ارائه می‌دهد. این فصل تأثیر آن‌ها را بر فرآیندهای صنعتی، کارایی نیروی کار و چالش‌های ادغام بررسی می‌کند. این فصل بینش‌هایی را در مورد روندهای آینده ارائه می‌دهد و آن را به منبعی ارزشمند برای محققان، متخصصان صنعت و علاقه‌مندان به فناوری تبدیل می‌کند.
فصل ۱۰ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، یک سیستم کنترل دسترسی با استفاده از مدل مارکوف پنهان (HMM) برای طبقه‌بندی و تجزیه مقدار منفرد (SVD) برای استخراج ویژگی پیشنهاد می‌کند. این سیستم که بر روی پایگاه داده‌ای شامل ۵۰ تصویر از ۱۰ فرد آزمایش شده است، پاسخ‌های پایدار و سریع با دقت تشخیص ۸۰% را نشان می‌دهد.
فصل ۱۱ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، به نقش حیاتی طراحی انسان‌محور در پیشرفت‌های فناورانه، با تمرکز بر صنعت ۴.۰ و ۵.۰، می‌پردازد. این فصل بحث می‌کند که چگونه این اصول رابط‌های کاربری، ربات‌های همکار، ارگونومی و آموزش نیروی کار را بهبود می‌بخشند.
با تأکید بر هم‌افزایی انسان و ماشین، به همدلی، اخلاق، سفارشی‌سازی و تعادل کار و زندگی می‌پردازد، در حالی که چالش‌هایی مانند تعادل اتوماسیون و نیازهای مهارت در حال تکامل را برجسته می‌کند. این فصل با بینش‌هایی در مورد روندهای آینده به پایان می‌رسد.
فصل ۱۲ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، به استفاده از مدل‌های مبتنی بر ML و DL برای پیش‌بینی خطاها با رویکرد مبتنی بر چند نمونه می‌پردازد. این تحقیق مدلی را برای شناسایی خطاهای احتمالی با تحلیل چندین نمونه در زمینه‌های مختلف توسعه می‌دهد. یک مطالعه موردی اثربخشی این روش را در بهبود دقت پیش‌بینی، با پیامدهایی برای مداخله پیشگیرانه و نگهداری در دامنه‌های مختلف نشان می‌دهد.
فصل ۱۳ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، به چالش‌ها و پیشرفت‌های امنیت سایبری در صنعت ۴.۰ و ۵.۰ می‌پردازد و بر فناوری‌هایی مانند IoT، AI و AR/VR تمرکز دارد. این فصل بر خطرات برای دستگاه‌های متصل، داده‌های حساس و رابط‌های انسان و ماشین تأکید می‌کند. این فصل استراتژی‌ها، الگوریتم‌ها و بهترین شیوه‌ها را برای کاهش تهدیدات سایبری در حال تکامل و تأمین امنیت زیرساخت‌های حیاتی تشریح می‌کند.
فصل ۱۴ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، به گذار از صنعت ۴.۰ به صنعت ۵.۰ می‌پردازد و نقش AI و مزایای بالقوه‌ی آن را برجسته می‌کند. این فصل به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی مرتبط با جمع‌آوری انبوه داده‌ها در زنجیره‌های تأمین و کارخانه‌های هوشمند می‌پردازد و بر خطراتی مانند نقض داده‌ها و سوءاستفاده تأکید می‌کند.
این فصل همچنین آسیب‌پذیری‌های سیستم‌های AI در برابر حملات سایبری، مسائل اخلاقی در ادغام AI و اهمیت تأمین امنیت مدل‌ها و داده‌ها را پوشش می‌دهد. این فصل استراتژی‌هایی را برای افزایش حریم خصوصی و امنیت، از جمله رمزنگاری، شیوه‌های ایمن AI و همکاری بین ذینفعان پیشنهاد می‌کند.
فصل ۱۵ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، به بررسی نقش رایانش نوری و کوانتومی در پیشرفت اتوماسیون صنعتی از صنعت ۴.۰ تا ۶.۰ می‌پردازد. این فصل اصول اولیه، کاربردها و بخش‌هایی را که از این فناوری‌ها استفاده می‌کنند، معرفی می‌کند و سهم آن‌ها را در پایداری برجسته می‌سازد.
این فصل همچنین چالش‌های آن‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد و کمک‌های بصری برای شفافیت ارائه می‌دهد. در نهایت، این فصل درک قابل دسترسی از نحوه‌ی شکل‌دهی این فناوری‌های محاسباتی به گذار صنعتی را، صرف نظر از پیش‌زمینه‌ی فناوری خوانندگان، ارائه می‌دهد.
فصل ۱۶ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، نقش بلاکچین در صنعت ۵.۰ را بررسی می‌کند و بر کاربردها، چالش‌ها و چشم‌اندازهای آینده‌ی آن تمرکز دارد. این فصل پتانسیل بلاکچین را برای متحول کردن مدیریت زنجیره تأمین، امنیت داده و تصمیم‌گیری غیرمتمرکز برجسته می‌کند.
با این حال، چالش‌هایی مانند مقیاس‌پذیری و قابلیت همکاری باید مورد توجه قرار گیرند. این فصل بر نیاز به تحقیق و توسعه بیشتر برای آزاد کردن پتانسیل کامل بلاکچین تأکید دارد و اهمیت آن را در شکل‌دهی آینده‌ی صنایع، با وجود موانع فنی، نظارتی و آموزشی، برجسته می‌سازد.
فصل ۱۷ کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0، بر فناوری‌های کلیدی که صنعت ۵.۰ را پیش می‌برند، از جمله AI، ربات‌های همکار، AR/VR، بلاکچین، مواد هوشمند و بیوتکنولوژی‌ها تمرکز دارد. این نوآوری‌ها تصمیم‌گیری انسان را افزایش می‌دهند، آموزش را بهبود می‌بخشند و زنجیره‌های تأمین را ساده‌تر می‌کنند.
این فصل به چالش‌های بالقوه می‌پردازد و بر نیاز به ملاحظات اخلاقی، بازآموزی نیروی کار و چارچوب‌های نظارتی تأکید می‌کند. این فصل بر نحوه‌ی ترکیب خلاقیت انسانی و فناوری‌های پیشرفته برای دستیابی به آینده‌ای صنعتی نوآورانه‌تر، فراگیرتر و پایدارتر تأکید می‌کند.
ما امیدواریم که این کتاب ویرایش‌شده خوانندگان را به کشف فرصت‌های هیجان‌انگیزی که در این عصر جدید تحول صنعتی نهفته است، و به کمک به آینده‌ای که از فناوری‌های پیشرفته به نفع جامعه و محیط زیست استفاده می‌کند، الهام بخشد.
جوزف بامیدل آووتونده
دانشگاه ایلورین، نیجریه
سرفصل‌های کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0:
- Cover Page
- Half-Title Page
- Series Page
- Title Page
- Copyright Page
- Contents
- Foreword
- Preface
- Acknowledgments
- Contributors
- Chapter 1 Fundamentals of Al, ML, and Their Relevance to Industry 4.0 and 5.0
- Chapter 2 Deep Learning Architectures in Industrial Automation and Robotics
- Chapter 3 Advancements in Computational Intelligence for Enhanced Big Data Analytics in Industry 4.0 and 5.0: Challenges, Advances, and Future Perspectives
- Chapter 4 Integration of Artificial Intelligence and Machine Learning Based Algorithms in Cyber-Physical Systems for Predictive Maintenance
- Chapter 5 Applications and Innovations of Edge Computing in Industry 4.0 and 5.0
- Chapter 6 Integration of Deep Learning and Optimization Techniques for Enhanced Efficiency and Decision-Making in Industry 4.0 and 5.0
- Chapter 7 Fuzzy Logic and Expert Systems for Decision Support in Cyber-Physical Production Systems
- Chapter 8 Industry 4.0: A Review on Energy Conservation in MEMS
- Chapter 9 Enabling Technologies for Seamless Human-Machine Interaction in Industry 5.0
- Chapter 10 Face Recognition Access Control System Using Hidden Markov Model
- Chapter 11 Human-Centric Design Principles in Industry 4.0 and Industry 5.0
- Chapter 12 Failure Prediction Using Machine Learning and Deep Learning in Industry 4.0 and 5.0: A Multi-Instance-Based Case Study
- Chapter 13 The Protection of Industry 4.0 and 5.0: Cybersecurity Strategies and Innovations
- Chapter 14 Privacy and Security Challenges of Al Integration in Industry 4.0 and 5.0
- Chapter 15 Optical and Quantum Computing in Industry 4.0 and Industry 5.0
- Chapter 16 Blockchain Technologies in Industry 5.0: A Review of the Applications, Challenges, and Future Prospects
- Chapter 17 Industry 5.0: A New Industrial Revolution and Technological Applications
- Index
جهت دانلود کتاب Computational Intelligence for Analysis of Trends in Industry 4.0 and 5.0 می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.