پروپوزال توسعه یک معماری نرم‌افزار خودتطبیق برای خودروهای خودران با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

توسعه یک معماری نرم‌افزار خودتطبیق برای خودروهای خودران با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک معماری نرم‌افزار خودتطبیق می‌پردازد که قادر است به طور خودکار با تغییرات محیطی و شرایط رانندگی سازگار شود. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، این معماری می‌تواند عملکرد خودروهای خودران را بهبود بخشد و ایمنی و کارایی آنها را افزایش دهد.

اهداف

تحلیل نیازهای سیستم: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری برای خودروهای خودران.
طراحی معماری نرم‌افزار: توسعه یک معماری که قابلیت خودتطبیق را داشته باشد و بتواند به طور پویا با تغییرات محیطی سازگار شود.
ادغام الگوریتم‌های یادگیری عمیق: استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های دریافتی از حسگرها و دوربین‌ها به منظور اتخاذ تصمیمات هوشمندانه در زمان واقعی.
ارزیابی عملکرد سیستم: بررسی و ارزیابی کارایی معماری طراحی شده در مقایسه با سیستم‌های سنتی و تحلیل تأثیر آن بر روی ایمنی و کارایی خودرو.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری برای خودروهای خودران پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند، کارایی خودروهای خودران را افزایش دهند و ایمنی آنها را بهبود بخشند.
با توجه به اهمیت روزافزون فناوری خودروهای خودران در صنعت حمل و نقل، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه مهندسی نرم‌افزار و فناوری اطلاعات مورد استفاده قرار گیرد.