بحثت رسالة الماجستير في جامعة نينوى/ كلية هندسة الالكترونيات/ قسم هندسة الالكترونيك للطالب (محمد زيد فرحان) يوم الاثنين الموافق ٢٠٢٥/٩/٨ ،(تحسين مرشحات الموجات الدقيقة القائمة على التعلم الآلي لأنظمة الاتصالات الحديثة) من خلال تقديم منهجية متكاملة تجمع بين تقنيات التصميم التقليدية لمرشحات الموجات الدقيقة، مع الاستفادة من قدرات التعلم الآلي في التنبؤ وتحسين أداء المرشحات
Machine Learning-Based Optimization of Microwaves Filters for Modern Communication Systems.
تناولت الرسالة تصميم مرشح تمرير منخفض (LPF) باستخدام تقنية Stepped Impedance مع تردد قطع مقداره 3.6 GHz يستخدم في تقنيات الجيل الخامس 5G ، مع توليد قواعد بيانات متنوعة تشمل الأبعاد الفيزيائية و الاستجابة الترددية لمدى واسع من الترددات ، ثم استخدام و توظيف خوارزميات التعلم الالي لتوقع أبعاد المرشح واستجابته بدقة عالية لتطوير حلول أكثر كفاءة ومرونة في تصميم المرشحات المخصصة لشبكات الاتصالات الحديثة.
استنتجت الدراسة أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تصميم مرشحات التمرير المنخفض بالاعتماد على خطوط المايكروسترب يوفر دقة عالية في التنبؤ بالاستجابة الترددية مع تقليل الحاجة إلى المحاكاة المتكررة والمعقدة. وتمتاز هذه المنهجية بقدرتها على تسريع عملية التصميم وتحقيق أداء مقارب للطرق التقليدية في حين تسهم في تبسيط الإجراءات الحسابية وخفض الزمن المستهلك في التطوير، مما يجعلها خيارًا عمليًا في تطبيقات الترددات العالية.
تألفت لجنة المناقشة من :-
١- أ.د. قيس ذنون نجم/ جامعة نينوى/ كلية هندسة الالكترونيات (رئيساً).
٢- أ.م.د. محمد عبدالمطلب محمد / جامعة نينوى/ كلية هندسة الالكترونيات (عضواً).
٣- أ.م.د. إيهاب عصام داؤود/ جامعة نينوى/ كلية هندسة الالكترونيات (عضواً).
٤- أ.م.د. أحمد محمد أحمد/ جامعة نينوى/ كلية هندسة الالكترونيات (عضواً ومشرفاً).
5- أ.م.د. سحر لازم قدوري/ جامعة نينوى/ كلية هندسة الالكترونيات (عضواً ومشرفاً).
تمنياتنا للباحث وللجنة المناقشة دوام الموفقية والنجاح.
