ذكاء السرب

📅 آخر تحديث: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة
سرب من طيور الزرزور يتفاعل مع حيوان مفترس

ذكاء السرب ( SI ) هو السلوك الجماعي للأنظمة اللامركزية ذاتية التنظيم ، سواء كانت طبيعية أو اصطناعية. [ 1 ] يُستخدم هذا المفهوم في أبحاث الذكاء الاصطناعي . وقد صاغ هذا المصطلح جينغ وانغ وجيراردو بيني عام 1989، في سياق أنظمة الروبوتات الخلوية. [ 2 ] [ 3 ]

تتألف أنظمة ذكاء الأسراب عادةً من مجموعة من الكائنات الحية البسيطة التي تتفاعل محليًا فيما بينها ومع بيئتها. [ 4 ] غالبًا ما يُستلهم هذا المفهوم من الطبيعة، وخاصة الأنظمة البيولوجية. [ 5 ] تتبع هذه الكائنات قواعد بسيطة للغاية، وعلى الرغم من عدم وجود بنية تحكم مركزية تُملي كيفية تصرف كل كائن على حدة، فإن التفاعلات المحلية، والعشوائية إلى حد ما، بين هذه الكائنات تؤدي إلى ظهور سلوك عالمي "ذكي"، غير معروف للكائنات الفردية. [ 6 ] تشمل أمثلة ذكاء الأسراب في الأنظمة الطبيعية مستعمرات النمل ، ومستعمرات النحل ، وأسراب الطيور، وصيد الصقور ، ورعي الحيوانات ، ونمو البكتيريا ، وتجمع الأسماك ، وذكاء الكائنات الدقيقة .

يُطلق على تطبيق مبادئ الأسراب على الروبوتات اسم روبوتات الأسراب، بينما يشير ذكاء الأسراب إلى مجموعة أكثر عمومية من الخوارزميات. وقد استُخدم التنبؤ بالأسراب في سياق مشاكل التنبؤ. وتُدرس مناهج مماثلة لتلك المقترحة لروبوتات الأسراب للكائنات المعدلة وراثيًا في مجال الذكاء الجماعي الاصطناعي. [ 7 ]

نماذج سلوك الأسراب

بويدز (رينولدز 1987)

برنامج Boids هو برنامج محاكاة للحياة الاصطناعية ، طوّره كريغ رينولدز عام 1986، وهو يحاكي سلوك التجمّع في أسراب . نُشر البرنامج عام 1987 في وقائع مؤتمر ACM SIGGRAPH . [ 8 ] اسم "boid" هو اختصار لعبارة "كائن شبيه بالطائر"، والتي تشير إلى كائن يشبه الطائر. [ 9 ]

كما هو الحال مع معظم محاكاة الحياة الاصطناعية، يُعدّ Boids مثالاً على السلوك الناشئ ؛ أي أن تعقيد Boids ينشأ من تفاعل الكائنات الفردية (الـ Boids في هذه الحالة) التي تلتزم بمجموعة من القواعد البسيطة. وفيما يلي القواعد المطبقة في أبسط بيئة لـ Boids:

  • الفصل : التوجيه لتجنب الازدحام مع أفراد القطيع المحليين
  • التوجيه : اتجه نحو الاتجاه المتوسط ​​لأفراد القطيع المحليين
  • التماسك : التوجيه للتحرك نحو الموقع المتوسط ​​(مركز الكتلة) لأفراد القطيع المحليين

يمكن إضافة قواعد أكثر تعقيداً، مثل تجنب العقبات والسعي لتحقيق الأهداف.

الجسيمات ذاتية الدفع (Vicsek et al . 1995)

تم تقديم نموذج الجسيمات ذاتية الدفع (SPP)، المعروف أيضًا بنموذج فيسيك ، في عام 1995 من قِبل فيسيك وآخرون [ 10 ] كحالة خاصة من نموذج البويدز الذي قدمه رينولدز في عام 1986. [ 8 ] يُنمذج السرب في نموذج الجسيمات ذاتية الدفع بمجموعة من الجسيمات التي تتحرك بسرعة ثابتة، ولكنها تستجيب للاضطرابات العشوائية من خلال تبني متوسط ​​اتجاه حركة الجسيمات الأخرى في جوارها المحلي في كل زيادة زمنية. [ 11 ] تتنبأ نماذج الجسيمات ذاتية الدفع بأن الحيوانات التي تتجمع في أسراب تشترك في خصائص معينة على مستوى المجموعة، بغض النظر عن نوع الحيوانات في السرب. [ 12 ] تُنتج أنظمة التجمع سلوكيات ناشئة تحدث على نطاقات مختلفة، بعضها يتبين أنه عالمي وقوي. وقد أصبح إيجاد نماذج إحصائية بسيطة قادرة على استيعاب هذه السلوكيات تحديًا في الفيزياء النظرية. [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]

الحقول المحتملة الاجتماعية (ريف وآخرون ، 1999)

يُعدّ نموذج الحقول الكامنة الاجتماعية، الذي طُوّر عام ١٩٩٩ على يد جون إتش. ريف وهونغيان وانغ، [ ١٦ ] أحد أقدم نماذج ذكاء الأسراب، وقد طُوّر لاستخدامه في التحكم الذاتي بأنظمة أسراب الروبوتات التي قد تتألف من مئات إلى عشرات الآلاف أو أكثر من الروبوتات المستقلة. وهو أول بحث يُطبّق نموذج الحقل الكامن على التحكم الذاتي الموزع للروبوتات المتعددة. يُعرّف الحقل الكامن الاجتماعي قوانين قوى اصطناعية بسيطة بين أزواج الروبوتات أو مجموعات الروبوتات. هذه القوانين هي قوانين قوى عكسية القوة، تشمل كلاً من التجاذب والتنافر، وهي مشابهة لقوانين القوى الموجودة في الديناميكا الجزيئية ولكنها أكثر عمومية. كمثال بسيط، يُعرّف هذا النموذج قانون قوة يهيمن فيه التجاذب على المسافات الطويلة والتنافر على المسافات القصيرة. قد تختلف قوانين القوى بين الروبوتات المختلفة. تُتحكّم حركة الروبوت الفردي بالقوة الاصطناعية الناتجة التي تفرضها الروبوتات الأخرى ومكونات النظام الأخرى. يُعتبر نهج الحقول الكامنة الاجتماعية نهجًا موزعًا، إذ يُمكن إجراء حسابات القوة والتحكم في الحركة بطريقة غير متزامنة وموزعة. وباستخدام قوانين قوة مُصممة خصيصًا، تُظهر هذه الطريقة سلوكيات معقدة وما يُمكن اعتباره "علاقات اجتماعية" بين الروبوتات. ولذلك، سُمي النموذج "الحقول الكامنة الاجتماعية". وقد أثبتت المحاكاة الحاسوبية أن هذه الطريقة تُنتج سلوكيات مثيرة للاهتمام ومفيدة بين الروبوتات، بما في ذلك التجمع والحراسة والمرافقة والدوريات، وغيرها. وتوقعت ورقة بحثية نُشرت عام 1999 العديد من التطبيقات الصناعية والعسكرية، مثل التجميع والنقل والتفتيش على المواد الخطرة والدوريات والتحكم العسكري في أنظمة الأسراب. وأظهرت المحاكاة أن طريقة الحقول الكامنة الاجتماعية تتميز بالمتانة، حيث يُمكنها تحمل الأخطاء في أجهزة الاستشعار والمحركات. كما وسّعت ورقة "الحقول الكامنة الاجتماعية" نموذج الحقول الكامنة الاجتماعية ليشمل استخدام قوانين الزنبرك كقوانين للقوة.

الأساليب الاستدلالية

تهيمن الخوارزميات التطورية (EA)، وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، والتطور التفاضلي (DE)، وتحسين مستعمرات النمل (ACO)، ومشتقاتها، على مجال الخوارزميات الميتاهوريستية المستوحاة من الطبيعة . [ 17 ] تشمل هذه القائمة الخوارزميات المنشورة حتى عام 2000 تقريبًا. وقد بدأ عدد كبير من الخوارزميات الميتاهوريستية الحديثة المستوحاة من الاستعارات في جذب انتقادات في الأوساط البحثية لإخفائها افتقارها إلى الحداثة خلف استعارة مُفصّلة. [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] للاطلاع على الخوارزميات المنشورة منذ ذلك الحين، انظر قائمة الخوارزميات الميتاهوريستية القائمة على الاستعارات . ومن الأمثلة الحديثة الشائعة بعد عام 2000 خوارزمية تحسين الذئب الرمادي (GWO)، التي تُحاكي آليات الصيد الديناميكية والتسلسلات الهرمية للقيادة الاجتماعية للذئاب في الطبيعة.

تفتقر الخوارزميات فوق الحدسية إلى الثقة في الحل. [ 21 ] فعند تحديد المعلمات المناسبة، وعند الوصول إلى مرحلة تقارب كافية، غالبًا ما تجد هذه الخوارزميات حلاً أمثل، أو قريبًا جدًا من الحل الأمثل - ومع ذلك، إذا لم يكن الحل الأمثل معروفًا مسبقًا، فإن جودة الحل تبقى غير معروفة. [ 21 ] وعلى الرغم من هذا العيب الواضح، فقد ثبت أن هذا النوع من الخوارزميات يعمل بشكل جيد في الممارسة العملية، وقد خضع لبحوث وتطوير مكثفة. [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] من ناحية أخرى، يمكن تجنب هذا العيب عن طريق حساب جودة الحل لحالة خاصة حيثما يكون هذا الحساب ممكنًا، وبعد هذه العملية، يُعرف أن كل حل لا يقل جودة عن الحل الذي توصلت إليه تلك الحالة الخاصة، يتمتع على الأقل بنفس مستوى الثقة الذي تمتعت به تلك الحالة. ومن الأمثلة على ذلك خوارزمية مونت كارلو المستوحاة من النمل لمجموعة أقواس التغذية الراجعة الدنيا ، حيث تم تحقيق ذلك احتماليًا من خلال تهجين خوارزمية مونت كارلو مع تقنية تحسين مستعمرات النمل . [ 27 ]

تحسين مستعمرات النمل (دوريغو 1992)

تُعدّ خوارزمية تحسين مستعمرات النمل (ACO)، التي قدّمها دوريغو في أطروحته للدكتوراه، فئةً من خوارزميات التحسين المُستوحاة من سلوك مستعمرات النمل . وتُعتبر ACO تقنية احتمالية مفيدة في المسائل التي تتناول إيجاد مسارات أفضل عبر الرسوم البيانية. تقوم "النملات" الاصطناعية - وهي عوامل محاكاة - بتحديد الحلول المثلى من خلال التحرك عبر فضاء معلمات يُمثّل جميع الحلول الممكنة. وكما هو الحال مع النمل الطبيعي الذي يُفرز الفيرومونات لتوجيه بعضها البعض إلى الموارد أثناء استكشاف بيئتها، تُسجّل "النملات" المُحاكاة مواقعها وجودة حلولها، بحيث تُحدّد المزيد من النملات في دورات المحاكاة اللاحقة مواقع الحلول الأفضل. [ 28 ]

تحسين سرب الجسيمات (كينيدي، إيبرهارت وشي 1995)

خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) هي خوارزمية تحسين شاملة تُستخدم لمعالجة المشكلات التي يمكن فيها تمثيل الحل الأمثل كنقطة أو سطح في فضاء متعدد الأبعاد (n-dimensional). تُرسَم الفرضيات في هذا الفضاء وتُزوَّد بسرعة ابتدائية ، بالإضافة إلى قناة اتصال بين الجسيمات. [ 29 ] [ 30 ] ثم تتحرك الجسيمات عبر فضاء الحل، ويتم تقييمها وفقًا لمعيار لياقة محدد بعد كل خطوة زمنية. بمرور الوقت، تتسارع الجسيمات نحو تلك الجسيمات ضمن مجموعتها المتصلة التي تتمتع بقيم لياقة أفضل. الميزة الرئيسية لهذا النهج مقارنةً باستراتيجيات التصغير الشاملة الأخرى، مثل التلدين المحاكي، هي أن العدد الكبير من أعضاء سرب الجسيمات يجعل هذه التقنية مرنة بشكل ملحوظ في مواجهة مشكلة القيم الدنيا المحلية .

الذكاء الاصطناعي السربي (2015)

الذكاء الاصطناعي الجماعي (ASI) هو أسلوب لتعزيز الذكاء الجماعي لمجموعات بشرية متصلة بشبكة، باستخدام خوارزميات تحكم مستوحاة من أسراب الكائنات الحية. تُعرف هذه التقنية أحيانًا باسم "التجمع البشري" أو "ذكاء الأسراب الاصطناعي"، وهي تربط مجموعات من المشاركين البشريين في أنظمة تعمل في الوقت الفعلي، حيث يتداولون ويتوصلون إلى حلول كأسراب ديناميكية عند طرح سؤال عليهم في آن واحد [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]. وقد استُخدم الذكاء الاصطناعي الجماعي في نطاق واسع من التطبيقات، بدءًا من تمكين فرق العمل من وضع توقعات مالية دقيقة للغاية [ 34 ] ، وصولًا إلى تمكين مشجعي الرياضة من التفوق على أسواق المراهنات في لاس فيغاس [ 35 ] . كما استُخدم الذكاء الاصطناعي الجماعي لتمكين مجموعات من الأطباء من وضع تشخيصات بدقة أعلى بكثير من الطرق التقليدية [ 36 ] [ 37 ] . وقد استخدمت منظمة الأغذية والزراعة للأمم المتحدة (الفاو) الذكاء الاصطناعي الجماعي للمساعدة في التنبؤ بالمجاعات في المناطق الساخنة حول العالم [ 38 ] [ 39 ] .

التطبيقات

يمكن استخدام تقنيات ذكاء الأسراب في العديد من التطبيقات. يدرس الجيش الأمريكي تقنيات الأسراب للتحكم في المركبات غير المأهولة. وتدرس وكالة الفضاء الأوروبية استخدام سرب مداري للتجميع الذاتي والتداخل الضوئي. كما تبحث وكالة ناسا في استخدام تقنية الأسراب لرسم خرائط الكواكب. وتناقش ورقة بحثية نُشرت عام ١٩٩٢ من قِبل إم. أنتوني لويس وجورج أ. بيكي إمكانية استخدام ذكاء الأسراب للتحكم في الروبوتات النانوية داخل الجسم بهدف القضاء على الأورام السرطانية. [ ٤٠ ] في المقابل، استخدم الرفاعي وأبر البحث الانتشار العشوائي للمساعدة في تحديد مواقع الأورام. [ ٤١ ] [ ٤٢ ] ويتزايد تطبيق ذكاء الأسراب في أنظمة إنترنت الأشياء [ ٤٣ ] [ ٤٤ ] ، وبالارتباط بشبكات النوايا [ ٤٥ ] ، نظرًا لقدرته على التعامل مع المهام المعقدة والموزعة من خلال خوارزميات لامركزية ذاتية التنظيم. كما تم تطبيق ذكاء الأسراب في استخراج البيانات [ 46 ] وتحليل التجمعات [ 47 ] . وتُعد النماذج القائمة على النمل موضوعًا آخر لنظرية الإدارة الحديثة [ 48 ] .

يمكن استخدام ذكاء الأسراب في العديد من المجالات العملية حيث تعمل عدة عوامل بسيطة معًا لحل المشكلات المعقدة بكفاءة. ويُستخدم عادةً في مسائل التحسين، مثل تخطيط المسارات، والجدولة، وتخصيص الموارد، حيث تساعد الخوارزميات المستوحاة من النمل والطيور في إيجاد أفضل الحلول. في مجال الروبوتات، يُستخدم ذكاء الأسراب لتنسيق عمل عدة روبوتات في مهام مثل البحث والإنقاذ، وأتمتة المستودعات، والمراقبة البيئية. كما يُستخدم على نطاق واسع في أنظمة الشبكات لتوجيه البيانات بكفاءة في الإنترنت وشبكات الاستشعار اللاسلكية.

بالإضافة إلى ذلك، يلعب ذكاء الأسراب دورًا هامًا في أنظمة المرور والنقل، حيث يُسهم في التحكم بإشارات المرور، وتوجيه المركبات، وتخفيف الازدحام في المدن الذكية. وفي مجال التعلم الآلي واستخراج البيانات، يُستخدم لاختيار الميزات، وتجميع البيانات، وتحسين أداء النماذج. كما يُطبق في أنظمة الطاقة لتحقيق توازن الأحمال وترشيد استهلاك الطاقة، لا سيما في الشبكات الذكية. علاوة على ذلك، يُستخدم ذكاء الأسراب في الرعاية الصحية والمعلوماتية الحيوية لمهام مثل اكتشاف الأدوية وتحليل الجينات، وفي الألعاب والمحاكاة لإنشاء سلوكيات جماعية واقعية مثل حركة الحشود أو التجمع في أسراب.

التوجيه القائم على النمل

تم أيضًا بحث استخدام ذكاء الأسراب في شبكات الاتصالات ، وتحديدًا في شكل توجيه قائم على سلوك النمل . وقد رُوِّج لهذا الأسلوب بشكل منفصل من قِبَل دوريغو وآخرون وهيوليت-باكارد في منتصف التسعينيات، مع وجود عدد من المتغيرات. يعتمد هذا الأسلوب أساسًا على جدول توجيه احتمالي يُكافئ/يُعزز المسار الذي يجتازه كل "نملة" (حزمة تحكم صغيرة) بنجاح، والتي تُغمر الشبكة. وقد دُرِسَ تعزيز المسار في الاتجاهين الأمامي والخلفي، وكلاهما معًا: يتطلب التعزيز العكسي شبكة متناظرة ويربط الاتجاهين معًا؛ بينما يُكافئ التعزيز الأمامي المسار قبل معرفة النتيجة (لكن في هذه الحالة، سيدفع المرء ثمن تذكرة السينما قبل أن يعرف جودة الفيلم). ولأن النظام يتصرف بشكل عشوائي، وبالتالي يفتقر إلى إمكانية التكرار، توجد عقبات كبيرة أمام نشره تجاريًا. تمتلك وسائل الإعلام المتنقلة والتقنيات الجديدة القدرة على تغيير عتبة العمل الجماعي بفضل ذكاء الأسراب (راينغولد: 2002، ص 175).

يُعدّ تحديد مواقع البنية التحتية لنقل البيانات في شبكات الاتصالات اللاسلكية مشكلة هندسية هامة تنطوي على أهداف متضاربة. ويتطلب الأمر اختيار عدد محدود من المواقع (أو نقاط الوصول) مع ضمان توفير تغطية كافية للمستخدمين. وقد استُخدمت بنجاح خوارزمية بحث الانتشار العشوائي (SDS)، وهي خوارزمية ذكاء سرب مستوحاة من سلوك النمل، لتقديم نموذج عام لهذه المشكلة، ويرتبط هذا النموذج بتعبئة الدوائر وتغطية المجموعات. وقد ثبت أن خوارزمية SDS قادرة على تحديد حلول مناسبة حتى في حالات المشاكل الكبيرة. [ 49 ]

استخدمت شركات الطيران أيضًا نظام توجيه يعتمد على سلوك النمل لتحديد بوابات وصول الطائرات في المطارات. ففي شركة طيران ساوث ويست، يستخدم برنامج حاسوبي نظرية السرب، أو ذكاء السرب، وهي فكرة مفادها أن مجموعة من النمل تعمل بكفاءة أكبر من النمل المنفرد. يتصرف كل طيار كالنملة التي تبحث عن أفضل بوابة في المطار. يوضح دوغلاس أ. لوسون قائلاً: "يتعلم الطيار من خبرته ما هو الأنسب له، ويتضح أن هذا هو الحل الأمثل لشركة الطيران". ونتيجة لذلك، تتجه "مجموعة" الطيارين دائمًا إلى البوابات التي يمكنهم الوصول إليها والمغادرة منها بسرعة. بل ويمكن للبرنامج تنبيه الطيار إلى ازدحام الطائرات قبل حدوثه. يقول لوسون: "يمكننا توقع حدوث ذلك، وبالتالي ستكون لدينا بوابة متاحة". [ 50 ]

محاكاة الحشود

يستخدم الفنانون تقنية السرب كوسيلة لإنشاء أنظمة تفاعلية معقدة أو لمحاكاة الحشود .

الحالات

استخدمت ثلاثية أفلام سيد الخواتم تقنية مشابهة، تُعرف باسم "ماسيف" (برنامج) ، خلال مشاهد المعارك. وتُعدّ تقنية "الأسراب" جذابة بشكل خاص لأنها رخيصة الثمن، ومتينة، وسهلة الاستخدام.

كان فيلم Stanley and Stella in: Breaking the Ice أول فيلم يستخدم تقنية السرب للعرض، حيث يصور بشكل واقعي تحركات مجموعات الأسماك والطيور باستخدام نظام Boids.

استخدم فيلم "عودة باتمان" لتيم بيرتون تقنية السرب لعرض حركات مجموعة من الخفافيش. [ 51 ]

استخدمت شركات الطيران نظرية السرب لمحاكاة صعود الركاب إلى الطائرة. استخدم الباحث دوغلاس أ. لوسون، من شركة طيران ساوث ويست، محاكاة حاسوبية قائمة على خوارزمية النمل، مستخدمًا ست قواعد تفاعل فقط، لتقييم أوقات الصعود باستخدام طرق صعود مختلفة. (ميلر، 2010، xii-xviii). [ 52 ]

حشود بشرية

يمكن تنظيم شبكات المستخدمين الموزعين في "أسراب بشرية" من خلال تطبيق أنظمة تحكم مغلقة الحلقة تعمل في الوقت الفعلي. [ 53 ] [ 54 ] وقد طوّر لويس روزنبرغ في عام 2015 مفهوم التجمع البشري، والذي يُطلق عليه أيضًا ذكاء السرب الاصطناعي، والذي يسمح بتسخير الذكاء الجماعي لمجموعات الأشخاص المترابطة عبر الإنترنت. [ 55 ] [ 56 ] غالبًا ما يتجاوز الذكاء الجماعي للمجموعة قدرات أي فرد من أفرادها. [ 57 ]

نشرت كلية الطب بجامعة ستانفورد في عام 2018 دراسةً تُظهر أن مجموعات من الأطباء البشريين، عند ربطهم معًا عبر خوارزميات جماعية فورية، يُمكنهم تشخيص الحالات الطبية بدقة أعلى بكثير من الأطباء الأفراد أو مجموعات الأطباء الذين يعملون معًا باستخدام أساليب التعهيد الجماعي التقليدية. في إحدى هذه الدراسات، كُلِّفت مجموعات من أخصائيي الأشعة البشريين المتصلين ببعضهم البعض بتشخيص صور الأشعة السينية للصدر، وأظهرت انخفاضًا بنسبة 33% في أخطاء التشخيص مقارنةً بالأساليب البشرية التقليدية، وتحسنًا بنسبة 22% مقارنةً بالتعلم الآلي التقليدي. [ 36 ] [ 58 ] [ 59 ] [ 37 ]

نشرت كلية الطب بجامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو (UCSF) دراسة أولية عام 2021 حول تشخيص صور الرنين المغناطيسي بواسطة مجموعات صغيرة من الأطباء المتعاونين. وأظهرت الدراسة زيادة بنسبة 23% في دقة التشخيص عند استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي الجماعي (ASI) مقارنةً بالتصويت بالأغلبية. [ 60 ] [ 61 ]

قواعد السرب

قواعد السرب هي مجموعات من القواعد العشوائية التي يمكن تطويرها لوصف خصائص معقدة كما هو الحال في الفن والعمارة. [ 62 ] تتفاعل هذه القواعد كعناصر فاعلة تتصرف وفقًا لقواعد ذكاء السرب. يمكن لهذا السلوك أيضًا أن يوحي بخوارزميات التعلم العميق ، لا سيما عند النظر في ربط هذه الأسراب بالدوائر العصبية. [ 63 ]

فن سرب

في سلسلة من الدراسات، نجح الرفاعي وآخرون [ 64 ] في استخدام خوارزميتين للذكاء الجماعي - إحداهما تحاكي سلوك نوع من النمل ( Leptothorax acervorum ) أثناء بحثه عن الطعام ( بحث الانتشار العشوائي ، SDS)، والأخرى تحاكي سلوك أسراب الطيور ( تحسين سرب الجسيمات ، PSO) - لوصف استراتيجية تكاملية جديدة تستغل خصائص البحث المحلي لخوارزمية PSO مع سلوك البحث العشوائي العالمي. تُستخدم الخوارزمية الهجينة الناتجة لرسم رسومات جديدة لصورة مُدخلة، مستغلةً التوتر الفني بين السلوك المحلي لـ"أسراب الطيور" - حيث تسعى إلى تتبع الرسم المُدخل - والسلوك العالمي لـ"النمل الباحث عن الطعام" - حيث تسعى إلى تشجيع السرب على استكشاف مناطق جديدة من اللوحة. تم تحليل "إبداعية" نظام السرب الهجين هذا في ضوء مفهوم "الجذمور" الفلسفي في سياق استعارة "الأوركيد والدبور" عند دولوز . [ 65 ]

يقدم بحثٌ حديثٌ للرفاعي وآخرين، بعنوان "الرسومات السربية وآلية الانتباه" [ 66 ] ، منهجًا جديدًا يوظف آلية "الانتباه" من خلال تكييف خوارزمية SDS للتركيز بشكل انتقائي على المناطق التفصيلية في اللوحة الرقمية. بمجرد أن ينجذب انتباه السرب إلى خط معين داخل اللوحة، تُستخدم قدرة خوارزمية PSO لإنتاج "رسم سربي" لهذا الخط. تتحرك الأسراب في جميع أنحاء اللوحة الرقمية في محاولة لتلبية أدوارها الديناميكية - التركيز على المناطق ذات التفاصيل الأكثر - المرتبطة بها عبر دالة لياقتها. بربط عملية العرض بمفهوم الانتباه، يُنتج أداء الأسراب المشاركة رسمًا فريدًا وغير متطابق في كل مرة تبدأ فيها أسراب "الفنان" بتفسير رسومات الخطوط المدخلة. في أعمال أخرى، بينما تتولى خوارزمية PSO مسؤولية عملية الرسم، تتحكم خوارزمية SDS في انتباه السرب.

في عمل مماثل بعنوان "لوحات سربية واهتمام اللون"، [ 67 ] يتم إنتاج صور غير واقعية باستخدام خوارزمية SDS التي، في سياق هذا العمل، هي المسؤولة عن اهتمام اللون.

تمت مناقشة " الإبداع الحسابي " للأنظمة المذكورة أعلاه في [ 64 ] [ 68 ] [ 69 ] من خلال الشرطين الأساسيين للإبداع (أي الحرية والقيود) ضمن المرحلتين سيئتي السمعة للذكاء الجماعي وهما الاستكشاف والاستغلال.

يستخدم مايكل ثيودور ونيكولاس كوريل تركيبات فنية ذكية تعتمد على أسراب الحيوانات لاستكشاف ما يتطلبه الأمر لهندسة أنظمة تبدو نابضة بالحياة. [ 70 ]

باحثون بارزون

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ سو، يو-هسيانغ؛ أرفين، فرشاد؛ هو، جونيان (2026). "التحكم الجماعي متعدد العوامل في حالات السلامة الحرجة عبر وظائف حاجز التحكم الواعية بالحركة". معاملات IEEE في علوم وهندسة الأتمتة . 23 : 10506-10520 . doi : 10.1109/TASE.2026.3695359 .
  2. ↑ بيني، ج.؛ وانغ، ج. (1993). "ذكاء الأسراب في أنظمة الروبوتات الخلوية". وقائع ورشة عمل الناتو المتقدمة حول الروبوتات والأنظمة البيولوجية، توسكانا، إيطاليا، 26-30 يونيو (1989) . برلين، هايدلبرغ: سبرينغر. ص 703-712 . doi : 10.1007/978-3-642-58069-7_38 . ISBN  978-3-642-63461-1.
  3. ↑ بني، ج. (1989). "مفهوم نظام الروبوتات الخلوية". وقائع ندوة IEEE الدولية للتحكم الذكي 1988. IEEE. ص 57-62 . doi : 10.1109/ISIC.1988.65405 . ISBN  978-0-8186-2012-6.
  4. ↑ Hu, J.; Turgut, A.; Krajnik, T.; Lennox, B.; Arvin, F., " Occlusion-Based Coordination Protocol Design for Autonomous Robotic Shepherding Tasks " IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2020.
  5. ↑ جاد، أحمد ج. (2022-08-01). "خوارزمية تحسين سرب الجسيمات وتطبيقاتها: مراجعة منهجية" . مجلة أرشيفات الأساليب الحسابية في الهندسة . 29 (5): 2531-2561 . doi : 10.1007/s11831-021-09694-4 . ISSN 1886-1784 . 
  6. ↑ Hu, J.; Bhowmick, P.; Jang, I.; Arvin, F.; Lanzon, A., " إطار عمل لاحتواء تشكيل المجموعات اللامركزية لأنظمة الروبوتات المتعددة " IEEE Transactions on Robotics, 2021.
  7. ^ سولي آر، رودريغيز-أمور د، دوران-نيبريدا إس، كوندي-بويو إن، كاربونيل-باليستيرو إم، مونتانيز آر (أكتوبر 2016). “الذكاء الجماعي الاصطناعي”. النظم الحيوية . 148 : 47– 61. بيب كود : 2016BiSys.148...47S . دوى : 10.1016/j.biosystems.2016.01.002 . اتش دي ال : 10630/32279 . بميد 26868302 . 
  8. 1 2 رينولدز، كريج (1987). "القطعان والأسراب والمدارس: نموذج سلوكي موزع". وقائع المؤتمر السنوي الرابع عشر حول رسومات الحاسوب والتقنيات التفاعلية . رابطة آلات الحوسبة . ص 25-34 . CiteSeerX 10.1.1.103.7187 . doi : 10.1145/37401.37406 . ISBN   978-0-89791-227-3. S2CID 546350 . 
  9. ↑ بانكس، أليك؛ فينسنت، جوناثان؛ أنياكوها، تشوكوودي (يوليو 2007). "مراجعة لتحسين سرب الجسيمات. الجزء الأول: الخلفية والتطوير". الحوسبة الطبيعية . 6 (4): 467-484 . CiteSeerX 10.1.1.605.5879 . doi : 10.1007/s11047-007-9049-5 . S2CID 2344624 .  
  10. ↑ فيسيك، ت .؛ تشيروك، أ.؛ بن يعقوب، إ.؛ كوهين، إ.؛ شوشيت، أ. (1995). "نوع جديد من التحول الطوري في نظام من الجسيمات ذاتية الحركة". رسائل المراجعة الفيزيائية . 75 (6): 1226-1229 . arXiv : cond-mat/0611743 . Bibcode : 1995PhRvL..75.1226V . doi : 10.1103 /PhysRevLett.75.1226 . PMID 10060237. S2CID 15918052 .  
  11. ↑ تشيروك، أ.؛ فيسيك، ت. (2006). "السلوك الجماعي للجسيمات ذاتية الدفع المتفاعلة". فيزيكا أ . 281 (1): 17-29 . arXiv : cond-mat/0611742 . Bibcode : 2000PhyA..281...17C . doi : 10.1016/S0378-4371(00)00013-3 . S2CID 14211016 . 
  12. ↑ بوهل، ج.؛ سومبتر، د.ج.ت.؛ كوزين، د.؛ هيل، ج.ج.؛ ديسبلاند، إ.؛ ميلر، إ.ر.؛ سيمبسون، س.ج.؛ وآخرون . (2006). " من الفوضى إلى النظام في الجراد الزاحف" (ملف PDF) . مجلة ساينس . 312 (5778): 1402-1406 . رمز Bibcode : 2006Sci...312.1402B . doi : 10.1126/science.1125142 . PMID 16741126. S2CID 359329. مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 29-09-2011 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 07-10-2011 .   
  13. ↑ تونر، ج.؛ تو، ي.؛ راماسوامي، س. (2005). "الديناميكا المائية وأطوار الأسراب" (ملف PDF) . حوليات الفيزياء . 318 (1): 170-244 . Bibcode : 2005AnPhy.318..170T . doi : 10.1016/j.aop.2005.04.011 . مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 18 يوليو 2011. تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 أكتوبر 2011 .
  14. ↑ بيرتين، إي.؛ دروز، م.؛ غريغوار، ج. (2009). "معادلات الديناميكا المائية للجسيمات ذاتية الدفع: اشتقاق مجهري وتحليل الاستقرار". مجلة الفيزياء أ . 42 (44) 445001. arXiv : 0907.4688 . Bibcode : 2009JPhA...42R5001B . doi : 10.1088/1751-8113/42/44/445001 . S2CID 17686543 . 
  15. ↑ لي، واي إكس؛ لوكمان، آر؛ إيدلشتاين-كيشيت، إل؛ وآخرون (2007). "الآليات الدنيا لتشكيل التجمعات في الجسيمات ذاتية الدفع" (ملف PDF) . فيزيكا د: الظواهر غير الخطية . 237 (5): 699-720 . رمز Bibcode : 2008PhyD..237..699L . doi : 10.1016/j.physd.2007.10.009 . مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 1 أكتوبر 2011. 
  16. ↑ ريف، جون؛ وانغ، هونغيان (1999). "حقول الإمكانات الاجتماعية: تحكم سلوكي موزع للروبوتات المستقلة" (ملف PDF) . الروبوتات والأنظمة المستقلة . 27 (3): 171-194 . doi : 10.1016/S0921-8890(99)00004-4 .
  17. ↑ لونز، مايكل أ. (2014). "الأساليب فوق الحدسية في الخوارزميات المستوحاة من الطبيعة". وقائع المنشور المصاحب للمؤتمر السنوي لعام 2014 حول الحوسبة الجينية والتطورية (ملف PDF) . الصفحات 1419-1422 . CiteSeerX 10.1.1.699.1825 . doi : 10.1145/2598394.2609841 . ISBN   978-1-4503-2881-4. S2CID 14997975 . 
  18. ↑ سورنسن، كينيث (يناير 2015). "الأساليب الاستدلالية المتقدمة - كشف المجاز" . المعاملات الدولية في بحوث العمليات . 22 (1): 3-18 . doi : 10.1111/itor.12001 . ISSN 0969-6016 . 
  19. ↑ غلوفر، فريد؛ سورينسن، كينيث (2015). "الأساليب الاستدلالية" . موسوعة سكولاربيديا . 10 (4): 6532. doi : 10.4249/scholarpedia.6532 . ISSN 1941-6016 . 
  20. ^ سوان ، جيري. أدريانسن، ستيفن. بشر، محمد؛ بيرك، إدموند ك. كلارك، جون أ. دي كوسماكي، باتريك؛ دوريلو، خوان خوسيه؛ هاموند، كيفن؛ هارت، إيما؛ جونسون، كولن G.؛ كوكسيس، زولتان أ؛ كوفيتز، بن؛ كرافيك، كرزيستوف؛ مارتن، سيمون. ميريلو، خوان J.؛ مينكو، لياندرو L.؛ أوزجان، أندر؛ بابا، جيزيل لوبو؛ بيش، إروين؛ غارسيا سانشيز، بابلو؛ شيرف، أندريا؛ سيم، كيفن؛ سميث، جيم. ستوتزل، توماس؛ فاغنر ، ستيفان (2015). “أجندة بحثية للتوحيد القياسي Metaheuristic” (PDF) . عالم دلالي . S2CID 63728283 . تم الاسترجاع بتاريخ 2025-03-03 . 
  21. 1 2 سيلبرهولز، جون؛ جولدن، بروس؛ جوبتا، سواتي؛ وانغ، شينغين (2019)، "مقارنة حسابية للأساليب الاستكشافية"، في جيندرو، ميشيل؛ بوتفين، جان إيف (محرران)، دليل الأساليب الاستكشافية ، السلسلة الدولية في بحوث العمليات وعلوم الإدارة، تشام: سبرينغر للنشر الدولي، ص 581-604 ، doi : 10.1007/978-3-319-91086-4_18 ، ISBN  978-3-319-91086-4، S2CID 70030182 
  22. ↑ بيرك، إدموند؛ دي كوزمايكر، باتريك؛ بيتروفيتش، سانيا؛ بيرغ، غريت فاندن (2004)، "بحث الجوار المتغير لمشاكل جدولة الممرضات"، في ريسيندي، ماوريسيو جي سي؛ دي سوزا، خورخي بينهو (محررون)، الميتاهيورستيك: اتخاذ القرارات الحاسوبية ، التحسين التطبيقي، بوسطن، ماساتشوستس: سبرينغر الولايات المتحدة، ص 153-172 ، doi : 10.1007/978-1-4757-4137-7_7 ، ISBN  978-1-4757-4137-7
  23. ↑ فو، مايكل سي. (1 أغسطس 2002). "مقال مميز: التحسين للمحاكاة: النظرية مقابل التطبيق". مجلة INFORMS للحوسبة . 14 (3): 192-215 . doi : 10.1287/ijoc.14.3.192.113 . ISSN 1091-9856 . 
  24. ↑ دوريغو، ماركو؛ بيراتاري، ماورو؛ ستوتزل، توماس (نوفمبر 2006). "تحسين مستعمرات النمل". مجلة IEEE للذكاء الحسابي . 1 (4): 28-39 . doi : 10.1109/MCI.2006.329691 . ISSN 1556-603X . 
  25. ↑ هايز-روث فريدريك (1975-08-01). "مراجعة لكتاب "التكيف في الأنظمة الطبيعية والاصطناعية" لجون هـ. هولاند، مطبعة جامعة ميشيغان، 1975". نشرة ACM SIGART (53): 15. doi : 10.1145/1216504.1216510 . S2CID 14985677 . 
  26. ↑ ريسيندي، ماوريسيو جي سي؛ ريبيرو، سيلسو سي (2010)، "إجراءات البحث التكيفي العشوائي الجشع: التطورات والتهجينات والتطبيقات"، في جيندرو، ميشيل؛ بوتفين، جان إيف (محرران)، دليل الميتاهيورستيك ، السلسلة الدولية في بحوث العمليات وعلوم الإدارة، بوسطن، ماساتشوستس: سبرينغر الولايات المتحدة، ص 283-319 ، doi : 10.1007/978-1-4419-1665-5_10 ، ISBN  978-1-4419-1665-5
  27. ↑ كوديليتش، روبرت؛ إيفكوفيتش، نيكولا (15 مايو 2019). "خوارزمية مونت كارلو مستوحاة من النمل لمجموعة أقواس التغذية الراجعة الدنيا" . أنظمة الخبراء وتطبيقاتها . 122 : 108-117 . doi : 10.1016/j.eswa.2018.12.021 . ISSN 0957-4174 . S2CID 68071710 .  
  28. ↑ تحسين مستعمرات النمل، تأليف ماركو دوريغو وتوماس ستوتزل، منشورات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، 2004. ISBN 0-262-04219-3
  29. ↑ بارسوبولوس، ك. إي.؛ فراهاتيس، م. ن. (2002). "الأساليب الحديثة لحل مسائل التحسين العالمي من خلال تحسين سرب الجسيمات". الحوسبة الطبيعية . 1 ( 2-3 ): 235-306 . doi : 10.1023/A:1016568309421 . S2CID 4021089 . 
  30. ↑ تحسين سرب الجسيمات، تأليف موريس كليرك، ISTE، ISBN 1-905209-04-5، 2006.
  31. ↑ روزنبرغ، لويس (20 يوليو 2015). "أسراب البشر: أسلوب فوري للذكاء الجماعي" . 20-24 يوليو 2015. المجلد 27. الصفحات 658-659 . doi : 10.7551/978-0-262-33027-5-ch117 . ISBN   978-0-262-33027-5.
  32. ↑ روزنبرغ، لويس؛ ويلكوكس، جريج (2020). "ذكاء الأسراب الاصطناعي". في: بي، ياكسين؛ بهاتيا، راهول؛ كابور، سوبريا (محررون). الأنظمة الذكية وتطبيقاتها . سلسلة التقدم في الأنظمة الذكية والحوسبة. المجلد 1037. دار نشر سبرينغر الدولية. الصفحات 1054-1070 . doi : 10.1007/978-3-030-29516-5_79 . ISBN   978-3-030-29516-5. S2CID 195258629 . 
  33. ↑ ميتكالف، لين؛ أسكاي، ديفيد أ.؛ روزنبرغ، لويس ب. (2019). "إبقاء العنصر البشري في دائرة صنع القرار: تجميع المعرفة من خلال الذكاء الاصطناعي الجماعي لتحسين عملية صنع القرار في الأعمال" . مجلة كاليفورنيا للإدارة . 61 (4): 84-109 . doi : 10.1177/0008125619862256 . ISSN 0008-1256 . S2CID 202323483 .  
  34. ↑ شومان، هانز؛ ويلكوكس، جريج؛ روزنبرج، لويس؛ بيسيتيلي، نيكولو (2019). ""التجمع البشري يعزز الدقة والعائد على الاستثمار عند التنبؤ بالأسواق المالية". المؤتمر الدولي لعام 2019 التابع لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) حول الحوسبة والاتصالات المُؤنسنة (HCC) . الصفحات 77-82 . doi : 10.1109/HCC46620.2019.00019 . ISBN  978-1-7281-4125-1. S2CID 209496644 . 
  35. ↑ بايرن، مايسي (4 سبتمبر 2018). "كيف تتفوق أنظمة الذكاء الاصطناعي على مكاتب المراهنات في لاس فيغاس في دقة التنبؤات الرياضية" . TechRepublic . تاريخ الاسترجاع: 10 سبتمبر 2018 .
  36. 1 2 سكوديلاري، ميغان (13 سبتمبر 2018). "عقل جماعي مُدمج بين الذكاء الاصطناعي والبشر يُشخّص الالتهاب الرئوي" . مجلة IEEE Spectrum: أخبار التكنولوجيا والهندسة والعلوم . تاريخ الاسترجاع: 20 يوليو 2019 .
  37. 1 2 روزنبرغ، لويس؛ لونغرين، ماثيو؛ حلبي، صفوان؛ ويلكوكس، غريغ؛ بالتاكس، ديفيد؛ ليونز، ميمي (نوفمبر 2018). "استخدام ذكاء السرب الاصطناعي لتعزيز دقة التشخيص في علم الأشعة". المؤتمر السنوي التاسع لتكنولوجيا المعلومات والإلكترونيات والاتصالات المتنقلة (IEMCON) لعام 2018. فانكوفر، كولومبيا البريطانية: IEEE. الصفحات 1186-1191 . doi : 10.1109/IEMCON.2018.8614883 . ISBN  978-1-5386-7266-2. S2CID 58675679 . 
  38. ↑ أوليفيرا، ليلى؛ هان، نيكولاس (بدون تاريخ). IPC ATARI #2: مشاريع تجريبية لزيادة تغطية وتواتر تصنيفات IPC (ملف PDF) (تقرير) . تم الاطلاع عليه في 31 يوليو 2025 .
  39. ↑ روزنبرغ، لويس (13 أكتوبر 2021). "ذكاء الأسراب: الذكاء الاصطناعي المستوحى من نحل العسل يمكن أن يساعدنا في اتخاذ قرارات أفضل" . بيغ ثينك .
  40. ↑ لويس، إم. أنتوني؛ بيكي، جورج أ. "التنظيم الذاتي السلوكي للروبوتات النانوية باستخدام القواعد المحلية" . وقائع المؤتمر الدولي لعام 1992 IEEE/RSJ حول الروبوتات والأنظمة الذكية .
  41. ↑ الرفاعي، م.م.؛ آبر، أ. "تحديد النقائل في فحوصات العظام باستخدام البحث الانتشار العشوائي" . وقائع مؤتمر IEEE لتكنولوجيا المعلومات في الطب والتعليم، ITME . 2012 : 519-523 .
  42. ↑ الرفاعي، محمد ماجد، أحمد عابر، وأحمد ماجد عودة. " استخدام البحث الانتشار العشوائي لتحديد النقائل في فحوصات العظام والتكلسات الدقيقة في صور الثدي الشعاعية. ""في ورش عمل المعلوماتية الحيوية والطب الحيوي (BIBMW)، المؤتمر الدولي لعام 2012 التابع لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، الصفحات 280-287. معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، 2012."
  43. ↑ صن، ويفنغ؛ تانغ، مين؛ تشانغ، ليجون؛ هو، تشي تشيانغ؛ شو، لي (يناير 2020). "دراسة استقصائية حول استخدام خوارزميات ذكاء الأسراب في إنترنت الأشياء" . مجلة الحساسات . 20 (5): 1420. رمز Bibcode : 2020Senso..20.1420S . doi : 10.3390/s20051420 . ISSN 1424-8220 . PMC 7085620. PMID 32150912 .   
  44. ↑ أبو عليجة، ليث؛ فالكوني، ديبورا؛ فوريستيرو، أغوستينو (29-05-2023). " ذكاء الأسراب لمواجهة تحديات إنترنت الأشياء" . الذكاء الحسابي وعلم الأعصاب . 2023 4254194. doi : 10.1155/2023/4254194 . ISSN 1687-5265 . PMC 10241578. PMID 37284052 .   
  45. ↑ "الشبكات القائمة على النوايا لإنترنت الأشياء | موضوع بحثي من مجلة فرونتيرز" . www.frontiersin.org . تاريخ الاسترجاع: 14 أغسطس 2024 .
  46. ↑ مارتنز، د.؛ بايسنز، ب.؛ فوسيت، ت. (2011). "دراسة افتتاحية: ذكاء الأسراب لاستخراج البيانات" . تعلم الآلة . 82 (1): 1-42 . doi : 10.1007/s10994-010-5216-5 .
  47. ↑ ثرون، م.؛ أولتش، أ. (2021). "ذكاء السرب للتجميع الذاتي التنظيم". الذكاء الاصطناعي . 290 103237. arXiv : 2106.05521 . doi : 10.1016/j.artint.2020.103237 . S2CID 213923899 . 
  48. ↑ فلادرر، يوهانس-بول؛ كورتزمان، إرنست (نوفمبر 2019). حكمة الجماعة: كيفية إنشاء التنظيم الذاتي وكيفية استخدام الذكاء الجماعي في الشركات والمجتمع انطلاقًا من المانا . كتب حسب الطلب. ISBN 978-3-7504-2242-1.
  49. ↑ Whitaker, RM, Hurley, S. نهج قائم على الوكلاء لاختيار الموقع للشبكات اللاسلكية . وقائع ندوة ACM حول الحوسبة التطبيقية، ص 574-577، (2002).
  50. ↑ "الطائرات والقطارات وتلال النمل: علماء الحاسوب يحاكون نشاط النمل لتقليل تأخيرات شركات الطيران" . ساينس ديلي . 1 أبريل 2008. مؤرشف من الأصل في 24 نوفمبر 2010. تم الاطلاع عليه في 1 ديسمبر 2010 .
  51. ↑ ماهانت، مانيش؛ سينغ راثور، كالياني؛ كيشرواني، أبهيشيك؛ تشودري، بهارات (2012). "دراسة معمقة حول ذكاء الأسراب" . المجلة الدولية لبحوث الحاسوب المتقدمة . 2 (1) . تاريخ الاسترجاع: 3 أكتوبر 2022 .
  52. ↑ ميلر، بيتر (2010). السرب الذكي: كيف يمكن لفهم الأسراب والمدارس والمستعمرات أن يحسن تواصلنا وقدرتنا على اتخاذ القرارات وإنجاز الأمور . نيويورك: أفيري. ISBN 978-1-58333-390-7.
  53. ↑ أوكسنهام، سيمون (15 ديسمبر 2016). "لماذا قد يكون النحل سر الذكاء الخارق؟" . تم الاطلاع عليه بتاريخ 20 يناير 2017 .
  54. ↑ روزنبرغ، ل.؛ بيسيتيلي، ن.؛ ويلكوكس، ج. (أكتوبر 2017). "ذكاء الأسراب الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بالأسواق المالية". المؤتمر السنوي الثامن للحوسبة الشاملة والإلكترونيات والاتصالات المتنقلة (UEMCON) لعام 2017. الصفحات 58-62 . doi : 10.1109/UEMCON.2017.8248984 . ISBN  978-1-5386-1104-3. S2CID 21312426 . 
  55. ↑ "أذكى كمجموعة: كيف اختارت ذكاءات الأسراب الفائزين في سباق ديربي" . كريستيان ساينس مونيتور .
  56. ↑ "شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تستغل ذكاء "الجماعة" البشرية للتنبؤ بالفائزين" . CNET .
  57. ↑ روزنبرغ، لويس (12 فبراير 2016). "ذكاء السرب الاصطناعي: نهجٌ يُشرك الإنسان في عملية الذكاء الاصطناعي" . وقائع المؤتمر الثلاثين للجمعية الأمريكية للذكاء الاصطناعي (AAAI) . AAAI'16. فينيكس، أريزونا: مطبعة الجمعية الأمريكية للذكاء الاصطناعي: 4381-4382 .
  58. ↑ "الذكاء الاصطناعي بالإجماع يحقق تشخيصات أكثر دقة بنسبة 22% لحالات الالتهاب الرئوي" . فينشر بيت . 10 سبتمبر 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 20 يوليو 2019 .
  59. ↑ "مجموعة من الأفكار الثاقبة - مجلة راديولوجي توداي" . www.radiologytoday.net . تاريخ الاسترجاع: 20 يوليو 2019 .
  60. ↑ شاه، روتويك؛ أستوتو، برونو؛ غليسون، تايلر؛ فليتشر، ويل؛ بانغا، جاستن؛ سويتوود، كيفن؛ يي، ألين؛ باتيل، رينا؛ ماكجيل، كيفن؛ لينك، توماس؛ كرين، جيسون (2021-09-06). "استخدام منصة ذكاء السرب الرقمي لتحسين التوافق بين أخصائيي الأشعة واستكشاف تطبيقاتها". arXiv : 2107.07341 [ cs.HC ].
  61. ↑ شاه، روتويك؛ أستوتو أروش نونيس، برونو؛ غليسون، تايلر؛ فليتشر، ويل؛ بانغا، جاستن؛ سويتوود، كيفن؛ يي، ألين؛ باتيل، رينا؛ ماكجيل، كيفن؛ لينك، توماس؛ كرين، جيسون؛ بيدويا، فالنتينا؛ ماجومدار، شارميلا (4 أبريل 2023). "استخدام منصة ذكاء السرب الرقمي لتحسين التوافق بين أخصائيي الأشعة واستكشاف تطبيقاتها" . مجلة التصوير الرقمي . 36 (2): 401-413 . doi : 10.1007/s10278-022-00662-3 . PMC 10039189. PMID 36414832 .  
  62. ↑ فون مامين، سيباستيان؛ جاكوب، كريستيان (2009). "تطور قواعد السرب - تنمية الأشجار، وصياغة الفن، والتصميم من الأسفل إلى الأعلى". مجلة IEEE للذكاء الحسابي . 4 (3): 10-19 . Bibcode : 2009ICIM....4c..10V . CiteSeerX 10.1.1.384.9486 . doi : 10.1109/MCI.2009.933096 . S2CID 17882213 .  
  63. ↑ دو كاستل، برتراند (15 يوليو 2015). "نظرية تنشيط/التعرف على الأنماط في العقل" . مجلة فرونتيرز في علم الأعصاب الحاسوبي . 9 (90): 90. doi : 10.3389/fncom.2015.00090 . PMC 4502584. PMID 26236228 .  
  64. 1 2 الرفاعي، م.م.؛ بيشوب، ج.م.؛ كاينز، س. (2012). "الإبداع والاستقلالية في أنظمة ذكاء الأسراب" (ملف PDF) . الحوسبة المعرفية . 4 (3): 320-331 . doi : 10.1007/s12559-012-9130-y . S2CID 942335 . 
  65. ↑ ديليوز جي، غواتاري إف، ماسومي بي. ألف هضبة. مينيابوليس: مطبعة جامعة مينيسوتا؛ 2004.
  66. ↑ الرفاعي، محمد ماجد؛ بيشوب، جون مارك (2013). "الرسومات السربية وآلية الانتباه" (ملف PDF) . الموسيقى والصوت والفن والتصميم المستوحى من التطور وعلم الأحياء (ملف PDF) . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 7834. الصفحات 85-96 . doi : 10.1007/978-3-642-36955-1_8 . ISBN   978-3-642-36954-4.
  67. ↑ الرفاعي، محمد ماجد؛ بيشوب، جون مارك (2013). "اللوحات السربية والاهتمام بالألوان" (ملف PDF) . الموسيقى والصوت والفن والتصميم المستوحى من التطور وعلم الأحياء (ملف PDF) . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 7834. الصفحات 97-108 . doi : 10.1007/978-3-642-36955-1_9 . ISBN   978-3-642-36954-4.
  68. ↑ الرفاعي، محمد ماجد، مارك جيه إم بيشوب، وأحمد عابر. " مبدعون أم لا؟ الطيور والنمل يرسمون بالعضلات ". وقائع مؤتمر AISB'11 للحوسبة والفلسفة (2011): 23-30.
  69. ↑ الرفاعي، م.م.، وبيشوب، م. (2013). ذكاء السرب والإبداع الاصطناعي الضعيف. مؤرشف في 11 أغسطس 2019 على موقع Wayback Machine . في: ندوة الربيع لجمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي (AAAI) 2013، جامعة ستانفورد، بالو ألتو، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية، الصفحات 14-19.
  70. ↑ "مختبر كوريل" . مختبر كوريل .

للمزيد من القراءة

  • بونابو، إريك؛ دوريغو، ماركو؛ ثيراولاز، غاي (1999). ذكاء الأسراب: من الأنظمة الطبيعية إلى الأنظمة الاصطناعية . مطبعة جامعة أكسفورد، الولايات المتحدة الأمريكية. ISBN 978-0-19-513159-8.
  • كينيدي، جيمس؛ إيبرهارت، راسل سي. (9 أبريل 2001). ذكاء الأسراب . مورغان كوفمان. ISBN 978-1-55860-595-4.
  • إنجلبرخت، أندرياس (16 ديسمبر 2005). أساسيات ذكاء الأسراب الحاسوبي . وايلي وأولاده. ISBN 978-0-470-09191-3.