ترکیب یادگیری کوانتومی و گراف در خود به روزرسانی زنجیره تامین غیرمتمرکز
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و فناوری های مرتبط
- کد COI اختصاصی: ICIRT01_072
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 16
نویسندگان
دانشیار گروه مهندسی صنایع دانشگاه سیستان و بلوچستان دانشکده مهندسی شهید نیکبخت
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه سیستان و بلوچستان گروه مهندسی صنایع دانشکده مهندسی شهید نیکبخت
چکیده
با گسترش روزافزون اقتصاد دیجیتال و پیچیدگی شبکههای زنجیره تامین مدیریت دادههای توزیع شده و غیرمتمرکز به یکی از چالشهای اساسی سازمانها و صنایع بدل شده است. در این راستا بهره گیری از رویکردهای نوین یادگیری ماشین میتواند مسیرهای تازه ای برای افزایش کارایی شفافیت و تاب آوری زنجیره های تامین بگشاید به ویژه ترکیب یادگیری کوانتومی با یادگیری گراف ظرفیت منحصر به فردی برای پردازش داده های حجیم غیرخطی و پویا ایجاد میکند و زمینه تصمیمگیری سریعتر و دقیقتر در محیطهای پرنوسان را فراهم می آورد. این مطالعه با رویکردی مروری پژوهشهای اخیر منتشر شده در پایگاههای علمی معتبر را بررسی کرده و ظرفیتها فرصتها و چالشهای همگرایی این دو رویکرد را تحلیل می.کند نتایج نشان میدهد که ترکیب یادگیری کوانتومی و یادگیری گراف نه تنها به بهبود پویایی و خودبه روزرسانی زنجیره های تامین غیر متمرکز کمک میکند بلکه میتواند پایه ای برای توسعه سیستمهای هوشمند و مقاوم در برابر اختلالات بازار فراهم آورد. در عین حال، موانعی همچون محدودیت سخت افزارهای کوانتومی پیچیدگی طراحی الگوریتمهای ترکیبی و ضرورت استانداردسازی تبادل دادهها همچنان به عنوان چالشهای اصلی باقی مانده اند در جمع بندی میتوان گفت که همگرایی این دو رویکرد نوظهور، نویدبخش نسل جدیدی از زنجیره های تامین غیر متمرکز با قابلیت خود به روزرسانی است برای تحقق این چشم انداز توصیه میشود تحقیقات آینده بر توسعه زیرساختهای پایدار کوانتومی طراحی الگوریتمهای بهینه و ایجاد بسترهای همکاری میان صنت و دانشگاه متمرکز شود؛ امری که میتواند گامی موثر در جهت ارتقای اعتمادپذیری و پایداری اکوسیستمهای تامین در اقتصاد دیجیتال باشد.کلیدواژه ها
یادگیری کوانتومی, یادگیری گراف, زنجیره تامین, خودبه روزرسانی خودکارمقالات مرتبط جدید
- کاربرد شبکه های عصبی گراف در شبکه های هوشمند برق: یک مرور جامع بر تشخیص و پیش بینی خطا
- Enhanced Residual Attention CNN with Squeeze-and-Excitation Blocks for Brain Tumor MRI Classification
- ارزیابی روشهای تعبیهی گره برای تشخیص جوامع ساختاری در شبکه های فاقد ویژگی
- بهبود رمزگشای استاندارد JPEG AI در نرخ بیت پایین با استفاده از فیلتر عصبی E-Net
- طبقه بندی بهینه اهداف سونار از طریق همجوشی تصمیم گیری پیشرفته مبتنی بر اتوماتای یادگیر فازی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.