الگوریتم های تطبیقی برای ادغام داده های چندحسی و چندمقیاسی در رباتیک پیشرفته و شبیه سازی واقعیت افزوده با تصمیم گیری خودکار در زمان واقعی

الگوریتم های تطبیقی برای ادغام داده های چندحسی و چندمقیاسی در رباتیک پیشرفته و شبیه سازی واقعیت افزوده با تصمیم گیری خودکار در زمان واقعی به یکی از مهم ترین زمینه های نوظهور علوم کامپیوتر و مهندسی تبدیل شده اند. با رشد انفجار داده ها و پیچیدگی محیط های تعامل انسان و ماشین، نیاز به الگوریتم هایی وجود دارد که بتوانند اطلاعات پیچیده را از منابع متنوع دریافت و به شیوه ای هوشمندانه ادغام کنند تا ربات ها و سیستم های واقعیت افزوده قادر به تصمیم گیری سریع و دقیق باشند. این پژوهش با بررسی اصول بنیادی الگوریتم های تطبیقی، چالش های پردازش داده های چندحسی شامل بینایی، شنوایی، لامسه و اطلاعات محیطی، و نیز داده های چندمقیاسی شامل مقیاس های زمانی، فضایی و معنایی، به ارائه چارچوبی جامع برای یکپارچه سازی این داده ها می پردازد. نتایج نشان می دهد که استفاده از الگوریتم های تطبیقی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی چندسطحی می تواند تصمیم گیری خودکار در زمان واقعی را به شکل قابل توجهی بهبود بخشد و در کاربردهای رباتیک پیچیده و محیط های واقعیت افزوده پیشرفته کارآمد باشد. این مقاله همچنین محدودیت های موجود، چالش های پردازشی و مسیرهای تحقیقاتی آینده را مورد بحث قرار می دهد و بر نقش مهم الگوریتم های تطبیقی در ایجاد ربات ها و سیستم های واقعیت افزوده هوشمند تاکید می کند.