طراحی و تحلیل معماری های تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت نااطمینانی، خطا و مقیاس پذیری در سامانه های توزیع شده مدرن

با گسترش سامانه های توزیع شده مدرن و افزایش پیچیدگی های پردازشی، چالش های مرتبط با مدیریت نااطمینانی، خطا و مقیاس پذیری به یکی از دغدغه های اصلی مهندسی کامپیوتر تبدیل شده اند. معماری های تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی، با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین، تحلیل داده های بلادرنگ و بهینه سازی خودکار منابع، امکان بهبود عملکرد، افزایش پایداری و کاهش اثرات خطا در این سامانه ها را فراهم می کنند. این مقاله با رویکرد تحلیلی و طراحی، به بررسی اصول طراحی چنین معماری هایی، مدل های تصمیم گیری خودکار و استراتژی های مدیریت منابع در شرایط نااطمینانی می پردازد. همچنین تعامل میان اجزای هوشمند و زیرساخت توزیع شده مورد تحلیل قرار می گیرد تا راهکارهای بهینه برای افزایش مقیاس پذیری و انعطاف پذیری سیستم ارائه گردد. نتایج نشان می دهد که استفاده همزمان از معماری های تطبیقی و هوش مصنوعی می تواند ضمن کاهش خطاهای سیستم، قابلیت پاسخگویی به نیازهای پویا و افزایش کارایی در محیط های پیچیده و مقیاس پذیر را بهبود بخشد.

کلیدواژه ها:

معماری تطبیقی ، هوش مصنوعی ، سامانه توزیع شده ، مدیریت خطا ، مقیاس پذیری ، نااطمینانی