تمت مناقشة طالبة الماجستير (مها ياسر جمعة) عن رسالتها للماجستير والموسومة (تشخيص نعاس السائق باستخدام التعلم العميق التطوري) المقدمة إلى مجلس كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات/جامعة القادسية، يوم الأحد المصادف(٢٠٢٤/٧/٢٩م).
وتألفت لجنة المناقشة من كل من:

• أ.م.د علي محسن محمد، جامعة القادسية/كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات،رئيسا.
• أ.م.د قصي عمران موسى، جامعة القادسية/كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات،عضوا.
• أ.م.د سارة سعدون جاسم، الجامعة التقنية الوسطى، عضوا.
• أ.م.د أسامة مجيد هلال، جامعة القادسية/كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات،عضوا ومشرفا.
• أ.م.د علاء طعيمة عبد الكاظم، جامعة القادسية/كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات، عضوا ومشرفا.

تهدف هذه الرسالة إلى بناء نموذج شبكة عصبية ملتوية (CNN) يعتمد على نسخة معدلة من خوارزمية تحسين الفظ( MWaOA)للوصول إلى أفضل المعلمات الفائقة التي تزيد من دقة النموذج وبالتالي زيادة كفاءته.
تتضمن خوارزمية تحسين الفظ المحسنة (MWaOA) إستعمال خريطة لوجستية لإعداد الجيل الأولي؛ وتم استعمال خوارزمية (مانتيجنا) لإضافة العشوائية إلى الحلول المكتشفة، مما ساهم في تعزيز دقة وموثوقية اكتشاف النعاس.
وتم استعمال مجموعة بيانات (YAWDD) للحصول على مقاطع فيديو متعلقة بالقيادة؛ لتدريب النموذج حيث يتم تحويل مقاطع الفيديو إلى إطارات؛ لإنشاء مجموعة بيانات؛ وللتعرف على معالم الوجه المتعلقة بالنعاس، وتم استعمال ست وثمانين إحداثية معلم وجه مدرّبة مسبقًا لنموذج (Shape_predictor) الخاص بـ (Dlib)، الذي أعطى النهج المقترح معدل دقة 98.94، ودقة = 96.318، واستدعاء = 96.88، ودرجة F1 = 96.586، وخسارة الإختبار = 0.04536. إلى جانب ذلك، تفوقت النتائج في هذه الرسالة على النتائج في الأعمال السابقة.

إلى جانب ذلك قدمت الرسالة مقترحات عديدة لإضافة مجموعة من التحسينات والتقنيات الذكية والتي من المؤمل أن تكون مشاريعا بحثية مستقبلية مع نتائج أفضل وأداء أعلى لتقنيات الذكاء الاصطناعي في تشخيص نعاس السائق.
ولقد أجيزت الرسالة بتقدير إمتياز، كل التوفيق للطالبة ولمشرفيها.