في إنجاز علمي جديد يُضاف إلى السجل الحافل لجامعة القادسية، نشر الدكتور سيف خالد مصلح الخالدي، التدريسي في كلية التقانات الأحيائية، بحثاً علمياً متميزاً في المجلة العالمية الرائدة “Automation in Construction” الصادرة عن مؤسسة Elsevier العريقة.

وتُصنف هذه المجلة ضمن الربع الأول (Q1) كأعلى فئة عالمياً، وتتميز بمؤشرات تقييم فائقة؛ حيث يبلغ معامل التأثير لها (Impact Factor) 11.5، بينما تبلغ درجة الاقتباس (CiteScore) 20.9. ويعكس هذا النشر الرصانة العلمية العالية للبحث، وأهميته البالغة في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير قطاع البناء والتشييد.

عنوان البحث:

Context- and refinement-driven convolutional architecture for robust crack segmentation under real-world and zero-shot conditions

ملخص البحث والابتكار العلمي

يُعالج البحث واحداً من أبرز التحديات الهندسية المتمثلة في اكتشاف وتجزئة التشققات في البنى التحتية. ولحل هذه المشكلة، قدم الباحث ابتكاراً لشبكة عصبية عميقة تحت اسم (CrackRefineNet). وتتميز هذه الشبكة بدمج ثلاث وحدات متكاملة تعمل بتناغم لتحسين دقة تحديد مواقع التشققات ورسم حدودها بكفاءة غير مسبوقة.

أبرز النتائج والتطبيقات

أثبتت التجارب العملية التي أُجريت على أربع مجموعات بيانات معيارية تفوق النموذج الجديد على أحدث الطرق المتبعة عالمياً، محققاً النتائج التالية:

• زيادة في الدقة: تفوق النموذج بنسبة تصل إلى 3.5% في مقياس التقاطع على الاتحاد (IoU)، و 2.8% في مقياس (F1-score).

• الكفاءة الواقعية: أظهر النموذج أداءً استثنائياً وقوياً في الاختبارات التي تمت بدون تدريب مسبق (Zero-shot conditions).

• الجاهزية للتطبيق: تؤكد هذه النتائج موثوقية النموذج وجاهزيته التامة للتطبيق الفعلي في المشاريع الواقعية لمراقبة وتقييم البنى التحتية هندسياً.

يُعد هذا النشر إضافة نوعية للبحث العلمي في جامعة القادسية، ومساهمة بارزة تُسلط الضوء على قدرة الكوادر الأكاديمية العراقية على تقديم حلول مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لخدمة القطاعات الحيوية ومراقبة سلامة البنى التحتية.