يستخدم باحثو جلاسكو التعلم الآلي لبناء شبكة رقمية مزدوجة شبكة الطيف الاخبارية - 5/5/2026 4:19:49 PM - GMT (+3 )
طور الباحثون في جامعة جلاسكو طريقة جديدة لاختبار الشبكات، والتي يزعمون أنها أسرع 25000 مرة من الطرق التقليدية.
استخدم شنجيا دينج، وهو طالب باحث في كلية علوم الحاسب بالجامعة، توائم رقمية يتم إنشاؤها تلقائيًا – مبنية على التعلم الآلي – لاختبار شبكتين حاسوبيتين أمريكيتين وأوروبيتين معقدتين، بهما 12 و37 عقدة، على التوالي.
وتضمن الاختبار ستة أنواع مختلفة من حركة المرور، بما في ذلك تصفح الويب وبث الفيديو وتنزيل الملفات، إلى جانب الازدحام المستمر والضوضاء في الخلفية لمحاكاة الظروف الحقيقية.
استغرق التوأم الرقمي للفريق 4.78 ثانية لاختبار سرعة الشبكات، مقارنة بـ 33 ساعة اللازمة لإجراء نفس الاختبارات باستخدام جهاز محاكاة تقليدي.
ومع تزايد حركة المرور على الإنترنت وحجم البيانات بشكل كبير، يقول العلماء إن نهجهم يمكن أن يصبح نهجًا “عمليًا وقابلاً للتطوير وفعالاً من حيث التكلفة” لاختبار الشبكات وإدارتها.
يتضمن اختبار الشبكة التقليدي استخدام أجهزة المحاكاة لتقليد سيناريوهات العالم الحقيقي وحركة البيانات لاختبار أداء شبكة الكمبيوتر وأمانها وموثوقيتها. استخدم الباحثون التعلم الآلي الآلي (AutoML) لبناء التوأم الرقمي، والذي قالوا إنه لا يسرع عملية بناء أدوات التعلم الآلي فحسب، بل يمكن استخدامه أيضًا من قبل غير الخبراء ذوي الخبرة المحدودة في التعلم الآلي.
وقال دينغ: “تظهر نتائجنا أن اختبار شبكات الكمبيوتر باستخدام التوائم الرقمية التي يتم إنشاؤها تلقائيًا يمكن أن يحقق دقة عالية وسرعات أعلى بكثير من الاختبارات التقليدية القائمة على المحاكاة”. “إننا نعرض بديلاً واعدًا جدًا للاختبارات اليدوية والمستهلكة للوقت والتي تعتمد أيضًا بشكل كبير على الخبرة المهنية.”
يمكن أن يحقق اختبار شبكات الكمبيوتر باستخدام التوائم الرقمية التي يتم إنشاؤها تلقائيًا دقة عالية وسرعات أعلى بكثير من الاختبارات التقليدية المعتمدة على المحاكاة
شنجيا دينغ، كلية علوم الحاسب، جامعة جلاسكو
بول هارفي، مؤلف مشارك في البحث ومحاضر كبير في كلية علوم الحوسبة بجامعة جلاسكو، هو أيضًا باحث مشارك في TransiT، وهو تعاون بين جامعة هيريوت وات في إدنبرة، وجامعة جلاسكو و70 شريكًا في الصناعة، بتمويل من مجلس أبحاث الهندسة والابتكار والعلوم الفيزيائية في المملكة المتحدة.
تتطلع TransiT إلى تحديد المسارات الأسرع والأقل خطورة والأقل تكلفة لنقل إزالة الكربون في المملكة المتحدة. يعتقد هارفي أن البحث يوضح كيف يمكن تطبيق التعلم الآلي لبناء توائم رقمية في إعدادات الشبكة الأخرى، مثل النقل. وأوضح هارفي أن “وسائل النقل، مثل الحوسبة، تشهد نمواً هائلاً في أحجام البيانات، وفي كلتا الحالتين، يكون الضغط على شبكات الاتصالات التي تحمل كل هذه البيانات هائلاً”.
“من خلال إثبات أنه يمكننا استخدام التعلم الآلي لبناء توائم رقمية – وهي مهمة أخرى تستغرق وقتًا طويلاً وشاقة – فإننا نسلط الضوء على الإمكانات الهائلة لهذا البحث أيضًا لاختبار وتحسين شبكات النقل والشبكات الأخرى التي نعتمد عليها يوميًا.”
وقال إن بحث دينغ يمكن أن يدعم شركة TransiT، لا سيما في هدفها المتمثل في إنشاء “مصنع توأم رقمي” يمكنه أتمتة إنتاج التوائم الرقمية لإعدادات النقل.
ويخطط الباحثون للتركيز على التحقق من صحة آليات تحديث التوأم الرقمي وتكلفته، وتقييم الأداء في بيئات الشبكة في الوقت الفعلي، وإجراء دراسة مقارنة عبر سيناريوهات الشبكة المتنوعة.
سيقدم دينغ ورقة، الجيل الرقمي المزدوج الآلي لاختبار الشبكة: التحقق من الصحة المتعددة الطبولوجيا، الذي يبحث في استخدام التوائم الرقمية الآلية في إدارة الشبكات، في مؤتمر IEEE الدولي للاتصالات (ICC) لعام 2026 في غلاسكو في وقت لاحق من هذا الشهر.
شارك في تأليف هذه الورقة بول هارفي وديفيد فلين من جامعة جلاسكو.
