دانلود کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing

معرفی کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing

در دنیای امروز که اینترنت اشیا (IoT)، شهرهای هوشمند، خودروهای خودران و برنامه‌های واقعیت افزوده به‌سرعت در حال گسترش هستند، رایانش لبه‌ای (Edge Computing) به یکی از مهم‌ترین فناوری‌های زیرساختی تبدیل شده است. کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing تألیف موهیت کومار، گوتام سریواستاوا، آشوتوش کومار سینگ و کالکا دوبی که در ژوئن ۲۰۲۵ توسط انتشارات معتبر Wiley-Scrivener منتشر شده است، دقیقاً در همین نقطه‌ی حساس وارد می‌شود و نشان می‌دهد چگونه ترکیب هوش مصنوعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته می‌تواند ظرفیت محدود منابع لبه‌ای را به‌حداکثر برساند و در عین حال تأخیر، مصرف انرژی و هزینه‌های عملیاتی را به‌حداقل کاهش دهد.

این اثر ۴۸۰ صفحه‌ای که با زبانی روان و در عین حال علمی نگاشته شده، نخستین مرجع جامع و کاربردی در زمینه‌ی بهینه‌سازی هوشمند منابع لبه‌ای به‌شمار می‌رود؛ از معماری‌های ابری-لبه گرفته تا الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تقویتی، و از مکان‌یابی بهینه‌ی سرورهای لبه تا زمان‌بندی پویا و مدیریت انرژی در شبکه‌های ۶G. اگر به‌دنبال آن هستید که در عصر رایانش لبه‌ای جدید، یک قدم از رقبای خود جلوتر باشید، این کتاب راهنمایی بی‌نظیر برای شما خواهد بود.

درباره کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing

کتاب حاضر با نگاهی میان‌رشته‌ای، حوزه‌های رایانش لبه‌ای، هوش مصنوعی، بهینه‌سازی ریاضی و شبکه‌های نسل پنجم و ششم را به‌هم گره می‌زند. نویسندگان با بیش از دو دهه تجربه‌ی ترکیبی در دانشگاه‌ها و صنعت، در این اثر نشان داده‌اند که چگونه می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک، بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)، شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی و حتی ترکیب این روش‌ها، مشکلات کلاسیک لبه‌ای مانند:

• تخصیص پویای منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی
• کاهش زمان پاسخ‌گویی (Latency) و افزایش قابلیت اطمینان
• کاهش مصرف انرژی در مرکز داده‌های لبه‌ای (Edge Data Centers)
• موازنه‌ی بار بین گره‌های لبه‌ای و ابر
• امنیت سایبری و تشخیص نفوذ با استفاده از هوش مصنوازی

را به‌صورت سیستماتیک حل کرده و راهکارهایی عملیاتی ارائه داد. کتاب در دو بخش اصلی سازمان‌دهی شده است:

1. مبانی و مدل‌سازی: در این بخش مباحثی مانند معماری‌های لبه‌ای، مدل‌های هزینه‌ی انرژی، مدل‌های QoS و کاربردهای واقعی تشریح می‌شود.
2. الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی: این بخش به‌طور خاص بر تکنیک‌های بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز دارد و کدهای Python/Matlab، دیتاست‌های واقعی و سناریوهای شبیه‌سازی‌شده را در اختیار خواننده قرار می‌دهد.

همچنین، در پایان هر فصل، تمرینات برنامه‌نویسی، پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پروژه‌های پیشنهادی گنجانده شده تا دانشجو یا مهندس بتواند مفاهیم را به‌صورت عملی در بیاموزد.

خلاصه کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing

در فصل‌های ابتدایی، کتاب با زبانی ساده اما دقیق مفاهیم Cloud-Edge Continuum، Mobile Edge Computing (MEC) و Multi-Access Edge Computing را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چرا الگوریتم‌های سنتی بهینه‌سازی پاسخ‌گوی نیازهای امروزی نیستند. در ادامه، مدل‌سازی ریاضی مصرف انرژی و تأخیر ارائه و سپس الگوریتم‌های کلاسیک مانند Branch-and-Bound و Dynamic Programming بررسی می‌شوند تا نقاط ضعف آن‌ها در مقیاس بزرگ مشخص گردد.

فصل‌های میانی کتاب وارد دنیای هوش مصنوعی مدرن می‌شود. در این بخش:

• کاربرد شبکه‌های عصبی Convoloutional و Graph Neural Networks در پیش‌بینی بار کاری لبه توضیح داده می‌شود.
• الگوریتم Deep Q-Network (DQN) برای زمان‌بندی وظایف در محیط لبه‌ای با وضعیت‌های پیوسته و گسسته شرح داده می‌شود.
• ترکیب یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL) و Federated Learning برای حفظ حریم خصوصی و کاهش بار ارتباطی تشریح می‌گردد.
• برای حل مسائل NP-hard، الگوریتم‌های فراابتکاری مانند الگوریتم مورچگان، بهینه‌سازی گرگ‌ها (GWO) و شبیه‌سازی تبرید (SA) معرفی و مقایسه می‌شوند.

در فصل‌های پایانی، نویسندگان به مطالعه موردی می‌پردازند و نشان می‌دهند که چگونه اپراتورهای مخابراتی می‌توانند با استفاده از این تکنیک‌ها، هزینه‌ی انرژی را تا ۳۲٪ و زمان پاسخ‌گویی را تا ۴۵٪ کاهش دهند. همچنین، سناریوهایی از صنایع هوشمند، مراقبت‌های سلامت از راه دور و بازی‌های تعاملی ابری بررسی می‌شود تا خواننده درک کند این الگوریتم‌ها چگونه به‌طور مستقیم بر زندگی روزمره‌ی ما اثر می‌گذارند.

چرا باید کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing را بخوانیم

در بازار کار امروز، شرکت‌های فناوری به‌دنبال متخصصانی هستند که هم درک عمیقی از زیرساخت‌های لبه‌ای داشته باشند و هم بتوانند از ابزارهای هوش مصنوعی و بهینه‌سازی برای حل مسائل واقعی استفاده کنند. این کتاب دقیقاً همان پلی است که بین دانش تئوری و مهارت‌های عملیاتی ایجاد می‌کند. در ادامه، مهم‌ترین دلایل مطالعه‌ی این اثر را مرور می‌کنیم:

با مطالعه‌ی این کتاب، شما قادر خواهید بود:

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی را متناسب با محدودیت‌های زمان و انرژی در محیط لبه‌ای انتخاب و پیاده‌سازی کنید.
• با استفاده از Federated Learning حریم خصوصی کاربران را حفظ کرده و در عین حال مدل‌های دقیق یادگیری ماشین را آموزش دهید.
• پلتفرم‌هایی طراحی کنید که قابلیت Scale-up در صدها هزار گره لبه‌ای را داشته باشند.
• در مصاحبه‌های شغلی پژوهشی یا صنعتی، پاسخ‌هایی کاربردی و مبتنی بر داده برای مسائل بهینه‌سازی لبه‌ای ارائه دهید.

درباره نویسنده کتاب Mohit Kumar, Gautam Srivastava, Ashutosh Kumar Singh, Kalka Dubey

دکتر موهیت کومار دانشیار دانشگاه لاپلند در فنلاند است و بیش از ۱۵ سال سابقه‌ی تحقیقاتی در حوزه‌ی Cloud/Edge Computing و بهینه‌سازی هوشمند دارد. او برنده‌ی جایزه‌ی IEEE Best Paper Award در سال ۲۰۲۲ شده و در تدوین استانداردهای ETSI MEC مشارکت داشته است.

دکتر گوتام سریواستاوا استاد دانشگاه براندون در کانادا است. تخصص او در یادگیری ماشین، امنیت سایبری و اینترنت اشیا قرار دارد و بیش از ۲۰۰ مقاله‌ی علمی منتشر کرده است. او ویراستار مجموعه‌ی "AI for Edge Devices" نیز هست.

دکتر آشوتوش کومار سینگ استاد دانشگاه NIT Kurukshetra در هند است و در زمینه‌ی شبکه‌های نسل پنجم و ششم و رایانق لبه‌ای فعالیت دارد. او مشاور پروژه‌های صنعتی برای شرکت‌هایی مانند Reliance Jio و Bharti Airtel بوده است.

دکتر کالکا دوبی دانشیار دانشگاه SVNIT در هند است. تحقیقات او بر مدیریت انرژی در دیتاسنترها و محیط‌های لبه‌ای تمرکز دارد و جوایز متعددی از جمله Young Scientist Award از آکادمی علوم هند دریافت کرده است.

ترکیب این چهار نویسنده از دانشگاه‌های اروپا، کانادا و هند، به کتاب دیدگاهی جهانی و کاربردی می‌بخشد؛ به‌گونه‌ای که هم‌پوشانی نیازهای پژوهشی و صنعتی را به‌خوبی پوشش می‌دهد.

نگاه کلی به کتاب

کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing را می‌توان به‌عنوان یک راهنمای جامع و عملیاتی برای دانشجویان مقطع کارشناسی ارشد و دکتری، مهندسان شبکه و ابر، پژوهشگران یادگیری ماشین و حتی مدیران محصول در شرکت‌های فناوری دانست. ساختار منطقی فصل‌ها، از مبانی تا پیاده‌سازی، باعث می‌شود خواننده بدون داشتن پیش‌زمینه‌ی عمیق در هر دو حوزه‌ی Edge و AI نیز بتواند به‌مرور زمان بر مباحث تسلط یابد.

برجسته‌ترین ویژگی کتاب، ارائه‌ی معیارهای ارزیابی دقیق است. در هر فصل، معیارهایی مانند Energy-Delay Product (EDP)، Total Cost of Ownership (TCO)، Service Level Agreement (SLA) Violation Rate و Carbon Footprint تعریف و با ارقام واقعی مورد ارزیابی قرار می‌گیرند تا خواننده درک روشنی از trade-off بین این معیارها پیدا کند.

همچنین، کتاب به‌روزترین چالش‌های آینده را نیز بررسی می‌کند؛ از جمله:

• ادغام با فناوری‌های کوانتومی برای بهینه‌سازی در مقیاس بسیار بزرگ.
• استفاده از Digital Twin برای شبیه‌سازی لحظه‌ای و پیش‌بینی وضعیت شبکه.
• توسعه‌ی Edge-Native Applications که از ابتدا برای اجرا در محیط‌های لبه‌ای طراحی شده‌اند.

با توجه به رشد سالانه‌ی بازار Edge AI که پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به بیش از ۵۹ م

دانلود کتاب AI-Based Advanced Optimization Techniques for Edge Computing را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.