النمذجة والمحاكاة

• أوضح النمذجة والمحاكاة.
• أعدد أنواع النماذج المستخدمة في النمذجة والمحاكاة.
• أبين بعضاً من تطبيقات النمذجة والمحاكاة واستخداماتها.
• أستخدم أحد تطبيقات النمذجة والمحاكاة.

نبني نموذجًا ثم نشغّله

لا بدَّ أننا سمعنا مسبقًا بمصطلحي النمذجة والمحاكاة. فما المقصود بهذين المصطلحين؟ وما علاقتهما بالذكاء الاصطناعي؟

أفكر وأناقش: هل سبق أن لعبتَ الألعاب الإلكترونية الخاصة بالسيارات؟ كيف صُمّمتْ هذه السيارات؟ كيف بُرمِجتْ السيارة لتقلّد السيارات في الحقيقة؟ أناقش مع الزملاء للتوصل إلى تعريف خاص بي لمفهومي النمذجة والمحاكاة.

• تُستخدم النماذج بكثرة في حقول الرياضيات والفيزياء والهندسة.

• تطوّرت أدوات النمذجة والمحاكاة بشكل كبير، عندما دُمجت مع الذكاء الاصطناعي؛
• حيث يوفر قدرات متقدمة في مجالات النمذجة والمحاكاة مثل: التحسين، وتحليل البيانات، والتحقق، والصلاحية.

أين تخدم النمذجة الذكاء الاصطناعي

• تُستخدم النمذجة والمحاكاة في الذكاء الاصطناعي في عديد من المجالات منها:
• تطوير الخوارزميات: تُقيّم الخوارزميات عن طريق محاكاتها على نماذج قبل تطبيقها على بيانات حقيقية.
• تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي: تدريب الروبوتات وغيرها من أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طريق محاكاة البيئات الحقيقية.

• تحليل البيانات: تُحلل النماذج الحاسوبية كميات ضخمة من البيانات؛ بهدف استخراج الأنماط والمعرفة.
• التنبؤ واتخاذ القرار: توقّع أداء النظام في ظروف مختلفة، ومن الأمثلة على ذلك التنبؤ بأداء الشبكات العصبية في مختلف المهام.

أبحث في المواقع الإلكترونية الموثوقة عن استخدامات الذكاء الاصطناعي والنمذجة والمحاكاة في تدريب المركبات غير المأهولة؛ للمساعدة في اتخاذ القرارات الصائبة.

أبحث في المواقع الإلكترونية الموثوقة عن مراحل عملية النمذجة والمحاكاة، ثم أصمم مخططًا يبين هذه المراحل باستخدام أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أشارك المخطط على اللوح الرَّقْميّ التفاعلي للصف.

نصف النظام بمعادلات أو وكلاء أو بيانات

• اعتُمدت هذه النماذج لدراسة الأمراض المعدية؛ حيث تتنبأ بتأثيرات الأمراض المعدية في الصحة العامة.
• ومن الأمثلة على ذلك استخدام نموذج رياضي لقياس حجم تفشي وباء كورونا؛ حيث رُكّب منحنى الوباء باستخدام نموذج النمو الأسي كأول نموذج لدراسة تفشي الوباء.

• وعن طريق دراسة خصائصهم يتمُّ عمل المحاكاة.
• ومن ثمَّ فهي أكثر مرونة وواقعية لمعرفة كيفية ظهور الخصائص الجديدة للنظام الناجمة عن تفاعلات العوامل المكوّنة له.

• ومن فوائدها تحسين اتخاذ القرار عن طريق التنبؤ بالنتائج، والتأكد من صحة النموذج، والتحقق من كفاءة التكلفة.
• أنواع النماذج المستندة إلى البيانات (الشكل 4-2): 1. النماذج العلائقية. 2. نماذج الكيانات والعلاقات. 3. النماذج المعتمد على الكائنات. 4. النماذج شبه المنظمة.

أبحث في المواقع الإلكترونية الموثوقة عن نماذج أخرى للنمذجة والمحاكاة، وأدون نتائج البحث في مستند، وأشاركها على اللوح التفاعلي الرّقمي للصف.

أين نستعملها في الحياة

• تُستخدم تطبيقات النمذجة والمحاكاة في مجموعة واسعة من المجالات لتحليل الأنظمة المعقدة، وتحسين العمليات، واختبار الفرضيات من دون الحاجة إلى تجارب حقيقية مكلفة أو مستحيلة التنفيذ.
• الروبوتات: تُستخدم المحاكاة في تدريب الروبوتات على تنفيذ مهام معينة قبل تعريضها إلى البيئة الحقيقية؛ مما يضمن نجاح برمجتها ويقلّل من التكلفة والخسائر.

• الأنظمة الاقتصادية: تُستخدم النمذجة والمحاكاة في تحليل سلوك الأسواق المالية اعتمادًا على نمذجة الأنظمة الاقتصادية،
• يمكن أن تساعد النمذجة في تقييم كيفية تحسين عملية معينة، مثل اللحام أو التجميع، واختبار سيناريوهات مختلفة لتحسين الجودة وتقليل الوقت.

أبحثُ في المواقع الإلكترونية الموثوقة عن تطبيقات النمذجة والمحاكاة في الذكاء الاصطناعي ذات صلة بالمباني الخضراء وأعدّ تقريرًا باستخدام ⁦Google Docs⁩ لا يتجاوز 500 كلمة مراعيًا الربط الجيد بين الأفكار،

أتعاونُ مع زملائي في المجموعة عن طريق: استخدام موقع ⁦(leonardo.ai)⁩ لتصميم صورة مبتكرة لمنتج معين يمتاز بمواصفات فريدة بعد إتمام التصميم، نستعين بـ ⁦ChatGPT⁩ للحصول على خطة تسويقية تفصيلية تشمل دراسة السوق، وتحليل المنافسين، وتحديد استراتيجيات الترويج والتسعير.

أختارُ تطبيقًا تعليميًا يعتمد على المحاكاة أقيّم تقدمي عن طريق متابعة التغذية الراجعة المستمرة التي يقدمها النظام بناءً على تفاعلاتي.

برامج جاهزة تحاكي الأنظمة

• يوجد عديد من البرامج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتُستخدم في النمذجة والمحاكاة.

• ويعدّ ⁦Simulink⁩ جزءًا من ⁦MATLAB⁩؛ إذ يعمل على توفير بيئة رسومية تُستخدم في محاكاة الأنظمة الديناميكية والنمذجة القائمة على الوقت.

• Python: يُستخدم في تطوير الخوارزميات التنبؤية، وتحليل البيانات، وبناء نماذج الشبكة العصبية، ومحاكاة الأنظمة المعقدة.

أبحث في المواقع الإلكترونية الموثوقة عن برامج ذكاء اصطناعي أخرى تُستخدم في المحاكاة والنمذجة، وأشاركها مع زملائي في الصف عبر اللوح الرقمي التفاعلي.

أستخدم المهارات التي تعلّمتها في لغة بايثون لكتابة برنامج يحاكي عملية رمي النرد. أبرمج الروتين الفرعي ⁦(functions)⁩ والجمل الشرطية ⁦(if-else)⁩ لتنفيذ عملية الرمي وتوليد أرقام عشوائية بين 1 و 6.

نجرّب دارة كهربائية على الشاشة

• أفتح الموقع الرسمي ⁦www.tinkercad.com⁩ وأستكشف الصفحة الرئيسة للموقع.
• أنشئ حسابًا على الموقع عن طريق النقر على ⁦(Sign up)⁩، ستظهر خيارات عدة.
• أختار ⁦(create a personal account)⁩، ومن ثم ⁦(sign up with Google)⁩ وأدخل حسابي على جوجل، وأكتب كلمة المرور الخاصة بالحساب.

• أختار ⁦(Circuits)⁩ ثم أختار ⁦(Start Simulation)⁩.
• أنقر ⁦(start)⁩ في المرة الأولى عند الدخول على عملية المحاكاة، في المرات الأخرى يُمكن النقر على ⁦(reset)⁩.
• أنقر زر ⁦(Start Simulation)⁩ أعلى يمين الشاشة. ألاحظ أنّ مصباح ⁦(LED)⁩ سوف يُضيء.
• أنقر زر ⁦(Next)⁩ أسفل يسار الشاشة، فتظهر رسالة تهنئة لعمل محاكاة أول دارة كهربائية.

• من الصفحة الرئيسة، أنقر على زر ⁦(Create)⁩ ثم أختار ⁦(Circuits)⁩ لإنشاء دارة كهربائية جديدة.
• من المكونات المتاحة، أختار بطارية معدنية ⁦(Coin Battery)⁩، سيظهر صندوق خصائص المكوّن. أعطي البطارية اسمًا (مثل "بطارية 1")
• أختار مصباح ⁦(LED)⁩، ويمكنني تغيير لونه واسمه إذا أردت.
• أنقر على أحد جوانب البطارية، ثم أحرك المؤشر باتجاه المصباح لربطهما معًا.
• أربط الجهة الموجبة من المصباح بالجهة الموجبة للبطارية.

• أضيف مقاومة ⁦(Resistor)⁩، وأحدد لها قيمة $10\ \text{أوم}$، ثم أنقر على زر بدء المحاكاة مرة أخرى.
• أجرب تغيير قيمة المقاومة وأشغل المحاكاة في كل مرة.
• أضيف مفتاحًا للدارة الكهربائية ثم أضغط على زر المحاكاة مجددًا.
• ألاحظ كيف يعمل المفتاح في تشغيل الدارة أو إيقافها.

أجرب بنفسي: تصميم دارة كهربائية ومحاكاتها باستخدام ⁦(Tinkercad)⁩ استخدام تطبيق ⁦(Tinkercad)⁩ لمحاكاة دارة كهربائية تحتوي على مصباح عادي ومقاومة متغيرة، أشارك البرنامج مع زملائي في الصف

أخلاقيات العمل بالنماذج

• الملكية الفكرية: أنسبُ المعلومات إلى أصحابها عن طريق التوثيق الصحيح للمعلومات.
• التعامل الأخلاقي مع البيانات: أجمعُ البيانات بموافقة كاملة، وعدم استخدامها لأغراض غير مصرح بها.
• المشاركة المفتوحة: توفير الوصول إلى النماذج والبيانات بشكل مفتوح؛ لتمكين الآخرين من التحقق وإعادة استخدام النتائج.

• المسؤولية الاجتماعية: تطوير نماذج تركّز على تحسين جودة الحياة، وحلّ القضايا الاجتماعية مثل الفقر والبيئة.
• التعاون: العمل مع فرق متعددة التخصصات، وتبادل المعرفة لتحقيق أفضل النتائج.

أسئلة التقييم

السؤال الأول: أقارن بين النموذج القائم على المعادلات، والنموذج القائم على الوكيل في طريقة محاكاتهم للواقع الحقيقي في محاكاة حركة المرور.

السؤال الثاني: استخدم تطبيق ⁦Tinkercad⁩، بالإضافة إلى البحث باستخدام الإنترنت لتطبيق دارة إلكترونية بسيطة باستخدام ⁦Arduino Board, LED⁩، ومصدر كهربائي.

السؤال الثالث: أقترح أفكارًا لتوظيف النمذجة والمحاكاة لدعم الطلبة ذوي صعوبات التعلّم.

أبحثُ عن تطبيقات لتوظيف النمذجة والمحاكاة في موضوعات العلوم للصفوف 1-6، وأجمع المصادر التي حصلت عليها على شكل مكتبة إلكترونية، وأنشرها على مواقع التواصل.

نحلل نصوص القصص بأداة جاهزة

• تستخدم أداة ⁦Orange Data Mining⁩ في مجال الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات،
• ملاحظة: يُقصد بـ ⁦Corpus⁩ مجموعات النصوص.

• أضيفُ أداة ⁦Corpus⁩ إلى حيز العمل، وانقر نقرًا مزدوجًا عليها لتحديد النصوص التي سيتعامل معها.
• أختار ⁦grimm-tales-selected.tab⁩، وهي مجموعة قصص تتكون من 44 قصة لنطبّق عليها.
• أربطُ أداة ⁦Corpus⁩ بأداة ⁦Corpus viewer⁩، ثم انقر على الأداة الأخيرة نقرًا مزدوجًا لتظهر النافذة الآتية.

• لإظهار المحتوى فقط من القصة، أختارُ ⁦Content⁩ من الجهة اليسرى في أسفل النافذة والمعنونة بـ ⁦Display features⁩.
• أربطُ أداة ⁦Corpus⁩ بأداة ⁦Word Cloud⁩ التي تُعطي تمثيلًا لأكثر الكلمات تكرارًا في القصص.

• للتحكم في الكلمات التي يتم تحليلها، أربطُ أداة ⁦Corpus⁩ بأداة ⁦Preprocess text⁩ وانقر عليها نقرًا مزدوجًا.

• بعد التعديل على الخيارات، أربطُ أداة ⁦Preprocess text⁩ بأداة ⁦Word cloud⁩ جديدة، ولاحظ الفرق في النتائج.

نجمّع القصص بحسب كلماتها

• لتجميع النصوص أنفذُ بما يأتي:

1. أضيف أداة ⁦Corpus⁩ ثم أحدد الخصائص التي أريد العمل عليها بوساطة النقر المزدوج عليها واختيار ⁦content⁩.
2. أربط بين الأداة وبين أداة ⁦Preprocess text⁩ وأحدد الخيارات التي أرغب بها.
3. أضيف أداة ⁦Bag of Words⁩ التي تُستخدم لعدّ الكلمات.
4. أضيف أداة ⁦Data Table⁩ وأربطها بأداة ⁦Bag of Words⁩ لمشاهدة عدد الكلمات.
5. أربط أداة ⁦Bag of Words⁩ بأداة ⁦Distance⁩ ثم أربطها بأداة ⁦Hierarchical Clustering⁩ حيث يقوم بتجميع القصص بناءً على الكلمات الموجودة فيها.