ضمن النشاطات العلمية لكلية الهندسة بجامعة الموصل، وفي إطار سعيها لتحقيق أهداف التنمية المستدامة، ولا سيما الهدف الرابع “التعليم الجيد“ ، ناقشت كلية الهندسة / قسم هندسة الحاسوب بجامعة الموصل أطروحة دكتوراه بعنوان ( تصميم معالج خاص بخوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الالة ) يوم الثلاثاء الموافق 17 اذار 2026 على قاعة المناقشات في القسم.

هدفت الأطروحة التي تقدمت بها الطالبة ( تقى عبدالحميد فتحي ) إلى تطوير خوارزميات فعّالة لتصنيف إشارات تخطيط كهربائية العضل (EMG) لدعم تطبيقات تفاعل الإنسان مع الآلة والأجهزة القابلة للارتداء بهدف تصميم معالج مخصص لهذه البيانات، حيث تم جمع بيانات من متحسسات متعددة من عدة متطوعين باستخدام سوار Thalmic Myo وتطبيق عدة نماذج تعلم آليDT RF، KNN، XGBoost ونماذج تعلم عميق LSTM،CNN-LSTM و من ثم تقييم هذه النماذج وفق عدة مؤشرات أداء منها زمن التنفيذ و دقة النماذج و التكلفة المادية و القدرة المستخدمة. حقق نموذج الغابة العشوائية أعلى دقة (~98%)، أظهرت نتائج نموذج شجرة القرار توازنًا أفضل بين الدقة والكفاءة الحسابية. تم تطبيق خوارزميات التقليم لتقليل حجم النماذج حيث أصبح نموذج شجرة القرار أكثر ملاءمة للتطبيقات المدمجة من حيث سرعة الاستدلال واستهلاك الذاكرة والطاقة. تم اسقاط النموذج على منصة Jetson Nano وتنفيذه نموذج أوليً منه على مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا FPGA، مما يؤكد ملاءمته لتطبيقات الزمن الحقيقي منخفضة الطاقة.

ترأس لجنة المناقشة الأستاذ الدكتور ضحى بشير عبدالله كلية علوم الحاسبات و الرياضيات/جامعة الموصل وعضوية كلاً من الاستاذ الدكتور شفاء عبدالرحمن داؤد، الاستاذ المساعد الدكتور رياض زغلول محمود، الاستاذ المساعد الدكتور شوكت صباح خيرالله، الاستاذ المساعد الدكتور مهند لقمان احمد وبإشراف وعضوية الأستاذ الدكتور باسل شكر محمود و الأستاذ المساعد الدكتور محمد عبدالمطلب محمد.