عمادة الدراسات العليا والبحث العلمي

مركز الذكاء الاصطناعي بعمادة الدراسات العليا

تأسس مركز الذكاء الاصطناعي بالجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة في 2024 لتعزيز البحث والتطوير في مجالات التقنية الحديثة وتحديدًا الذكاء الاصطناعي والمجالات المرتبطة به. ويهدف المركز إلى تعزيز ثقافة البحث من خلال الربط بين المؤسسات الأكاديمية والقطاعات الصناعية وأصحاب الشأن، لتطوير حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي تساعد في تحسين نوعية حياة سكان ومواطني المملكة العربية السعودية.

نفخر في مركز الذكاء الاصطناعي بالجامعة الإسلامية بتوافق جهودنا مع الأهداف الطموحة لرؤية المملكة العربية السعودية 2030. ونحن نعمل على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لنساهم في بناء اقتصاد قائم على المعرفة يعزز الابتكار والاستدامة والتنافسية العالمية. تتمثل رسالتنا في تمكين أعضاء هيئة التدريس والطلاب والباحثين بأحدث أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي، بما يعزز الإبداع والتعاون والتميز. ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم والبحث العلمي، يساهم المركز في تحقيق أهداف رؤية 2030 التي تسعى إلى تحسين مخرجات التعليم، وتطوير الكفاءات المستقبلية، ووضع المملكة في مصاف الدول الرائدة عالميًا في مجال التقنية والابتكار.

الأستاذ الدكتور عبدالله بن محمد نعمون.

  • الرؤية: 
  •  أن يصبح المركز رائدًا في ابحاث الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته على مستوى المملكة العربية السعودية، لتعزيز التقدم التقني وحلول الذكاء الاصطناعي وفقًا للمعايير الأخلاقية التي تخدم الإنسانية عبر الاستفادة من المعرفة الإسلامية واللغة العربية بالجامعة ومكانة المدينة المنورة العاصمة الدينية ومركز الملايين من الزوار من مختلف بقاع الأرض.
  • الرسالة: 
  •  تطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي، وتعزيز الابتكار والتطبيقات الذكية وفق الضوابط الأخلاقية المتوافقة مع القيم الإسلامية. كما نهدف إلى استقطاب باحثين عالميين وتحسين مستوى الباحثين والمطورين في الجامعة وفي مجال الذكاء الاصطناعي. كما يهدف المركز الى تفعيل التعاون عالميًا، والتعاون مع المجتمع المحلي لحل التحديات المجتمعية المختلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي بحيث تكون حلولًا أخلاقية متوافقة مع الشريعة الإسلامية ويعتمد عليها.

   

    • زيادة الإنتاج البحثي المتعلق بالذكاء الاصطناعي وأثره في الجامعة.
    • توسيع آفاق التعاون البحثي المحلي والدولي في مختلف مجالات الذكاء الاصطناعي.
    • تطوير حلول ومنتجات بالذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات المجتمعية في السعودية والعالم الإسلامي وباقي الدول.
    • تنويع مصادر التمويل لدعم أنشطة البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي بالجامعة.
    • تعزيز ثقافة أبحاث الذكاء الاصطناعي بين أعضاء هيئة التدريس والطلاب والمنتسبين للمركز.


                         مجالات البحث:

           o        مجالات البحث الرئيسية

·         التعلم الآلي،

·         التعلم العميق

·         معالجة اللغة الطبيعية،

·         الرؤية الحاسوبية

·         التعلم التعزيزي

·         عدالة الذكاء الاصطناعي

·         علم البيانات

·         الذكاء الاصطناعي التوليدي

·         تحليل المشاعر

·         تلخيص النصوص

·         اكتشاف الكائنات وتتبعها

·         الواقع المعزز

o        تطبيقات الذكاء الاصطناعي

·         الحج والعمرة 

·         إدارة الحشود

·         الزراعة الدقيقة

·         رقمنة الأحاديث

·         التحقق من صحة سلسلة الأحاديث

·         تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الفتوى

·         التصحيح التلقائي للنصوص العربية 

·         المدن الذكية 

 المشاريع البحثية 
o        نظام قائم على الذكاء الاصطناعي لتقييم أسئلة المقالات المكتوبة باللغة العربية تلقائيًا (الباحث الرئيسي الدكتور عماد نبيل) (بتمويل من الجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة 2022-2024)
o        إطار عمل آلي لمراقبة والتحكم في توزيع المياه والضغط لتقليل هدر إمدادات المياه بكفاءة في منطقة المدينة المنورة (الباحث الرئيسي الدكتور توقير علي سيد) (بتمويل من الجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة 2022-2024)
o        منصة موثوقة ومدعومة بإمكانية الوصول للمعرفة الإسلامية للناطقين بغير اللغة العربية (الباحث الرئيسي الدكتور وقاص نواز) (بتمويل من الجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة 2022-2024)


·         الأوراق العلمية 


·         Ijaz, Irtaza, Abdallah Namoun, Nasser Aljohani, Meshari Huwaytim Alanazi, Mohammad N. Alanazi, Junaid Shuja, and Mohammad Ali Humayun. "Automated Compilation of Urdu Poetry Handwritten Image Datasets for Optical Character Recognition." MethodsX (2024): 103130. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2215016124005818

·         Namoun, Abdallah, Ahmad B. Alkhodre, Adnan Ahmad Abi Sen, Yazed Alsaawy, and Hani Almoamari. "Dataset of infected date palm leaves for palm tree disease detection and classification." Data in Brief 57 (2024): 110933. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340924008965

·         Aslam, Muhammad Muzamil, Ali Tufail, Liyanage Chandratilak De Silva, Rosyzie Anna Awg Haji Mohd Apong, and Abdallah Namoun. "An improved autoencoder-based approach for anomaly detection in industrial control systems." Systems Science & Control Engineering 12, no. 1 (2024): 2334303. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21642583.2024.2334303

·         Aamir, Muhammad, Abdallah Namoun, Sehrish Munir, Nasser Aljohani, Meshari Huwaytim Alanazi, Yaser Alsahafi, and Faris Alotibi. "Brain Tumor Detection and Classification Using an Optimized Convolutional Neural Network." Diagnostics 14, no. 16 (2024): 1714. https://www.mdpi.com/2075-4418/14/16/1714

·         Ullah, Khalil, Sulaiman Sulmi Almutairi, Riaz Ahmad, Siraj Muhammad, Abdallah Namoun, and Isa Ali Ibrahim. "Muscle Innervation Zone Localization: A Linearity Measure based Approach with Applications to Post-Stroke Plasticity and Episiotomy." IEEE Access (2024). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10538262/

·         Ullah, Shaheen, Riaz Ahmad, Abdallah Namoun, Siraj Muhammad, Khalil Ullah, Ibrar Hussain, and Isa Ali Ibrahim. "A Deep Learning-Based Approach for Part of Speech (PoS) Tagging in the Pashto Language." IEEE Access (2024). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10552703

·         Jouini, Oumayma, Kaouthar Sethom, Abdallah Namoun, Nasser Aljohani, Meshari Huwaytim Alanazi, and Mohammad N. Alanazi. "A Survey of Machine Learning in Edge Computing: Techniques, Frameworks, Applications, Issues, and Research Directions." Technologies 12, no. 6 (2024): 81. https://www.mdpi.com/2227-7080/12/6/81

·         Namoun, Abdallah, Ahmed Alrehaili, Zaib Un Nisa, Hani Almoamari, and Ali Tufail. "Predicting the usability of mobile applications using AI tools: the rise of large user interface models, opportunities, and challenges." arXiv preprint arXiv:2405.03716 (2024). https://arxiv.org/abs/2405.03716

·         Ul Huda, Noor, Sanam Fayaz Sahito, Abdul Rehman Gilal, Ahsanullah Abro, Abdullah Alshanqiti, Aeshah Alsughayyir, and Abdul Sattar Palli. "Impact of Contradicting Subtle Emotion Cues on Large Language Models with Various Prompting Techniques." International Journal of Advanced Computer Science & Applications 15, no. 4 (2024). http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2024.0150442

·         Palli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Abdul Rehman Gilal, Aeshah Alsughayyir, Heitor Murilo Gomes, Abdullah Alshanqiti, and Mazni Omar. "Online Machine Learning from Non-stationary Data Streams in the Presence of Concept Drift and Class Imbalance: A Systematic Review." Journal of Information and Communication Technology 23, no. 1 (2024): 105-139. https://e-journal.uum.edu.my/index.php/jict/article/view/20733

·         Namoun, Abdallah, Mohammad Ali Humayun, Oussama BenRhouma, Burhan Rashid Hussein, Ali Tufail, Abdullah Alshanqiti, and Waqas Nawaz. "Service selection using an ensemble meta-learning classifier for students with disabilities." Multimodal Technologies and Interaction 7, no. 5 (2023): 42. https://www.mdpi.com/2414-4088/7/5/42

·         Abdurrab, Ibrahim, Tariq Mahmood, Sana Sheikh, Saba Aijaz, Muhammad Kashif, Ahson Memon, Imran Ali et al. "Predicting the length of stay of cardiac patients based on pre-operative variables—bayesian models vs. machine learning models." In Healthcare, vol. 12, no. 2, p. 249. MDPI, 2024. https://www.mdpi.com/2227-9032/12/2/249

·         Naz, Amna, Hamayun Khan, Irfan Ud Din, Arshad Ali, and Mohammad Husain. "An Efficient Optimization System for Early Breast Cancer Diagnosis based on Internet of Medical Things and Deep Learning." Engineering, Technology & Applied Science Research 14, no. 4 (2024): 15957-15962. https://www.etasr.com/index.php/ETASR/article/view/8080

·         Hassan, Ammar, Hamayun Khan, Arshad Ali, Abdullah Sajid, Mohammad Husain, Muddassar Ali, Amna Naz, and Hanfia Fakhar. "An Enhanced Lung Cancer Identification and Classification Based on Advanced Deep Learning and Convolutional Neural Network." Bulletin of Business and Economics (BBE) 13, no. 2 (2024): 136-141. https://bbejournal.com/BBE/article/view/814

·         Waleed, Rana, Arshad Ali, Samra Tariq, Ghulam Mustafa, Hussnain Sarwar, Sadia Saif, Maham Zulfiqar, Hamayun Khan, and Irfan Uddin. "An Efficient Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT's) Based MEAN Stack Technology Applications." Bulletin of Business and Economics (BBE) 13, no. 2 (2024): 200-206. https://bbejournal.com/BBE/article/view/822

·         Bakro, Mhamad, Rakesh Ranjan Kumar, Mohammad Husain, Zubair Ashraf, Arshad Ali, Syed Irfan Yaqoob, Md Nadeem Ahmed, and Nikhat Parveen. "Building a cloud-IDS by hybrid bio-inspired feature selection algorithms along with random forest model." IEEE Access (2024). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10388239

·         Ali, Muddassar, Hamayun Khan, Muhammad Tausif Afzal Rana, Arshad Ali, Muhammad Zeeshan Baig, Saif Ur Rehman, and Yazed Alsaawy. "A Machine Learning Approach to Reduce Latency in Edge Computing for IoT Devices." Engineering, Technology & Applied Science Research 14, no. 5 (2024): 16751-16756. https://etasr.com/index.php/ETASR/article/view/8365

·         Saif, Sadia, Arshad Ali Hamayun Khan, Sami Albouq, Muhammad Zunnurain Hussain, Muhammad Zulkifl Hasan, Irfan Uddin, Shahab Khan, and Mohammad Husain. "An efficient machine learning-based detection and prediction mechanism for cyber threats using intelligent framework in iots."" journal of mechanics of continua and mathematical sciences, Vol 19, No. 8, August 2024 https://doi.org/10.26782/jmcms.2024.00.00014"

·         Attiq Ur Rehman, Hamayun Khan, Arshad Ali, Yazed ALsaawy, Irfan Uddin, Saif ur Rehman, Rao Muhammad Asif, Mohammad Husain, "Securing cyberspace: an efficient machine learning based approach to phishing attack detection"", journal of mechanics of continua and Mathematical sciences, Vol 19, No. 8, August 2024 https://doi.org/10.26782/jmcms.2024.08.00008"

·         Ali, Sarwan, Muhammad Ahmad, Maham Anwer Beg, Imdad Ullah Khan, Safiullah Faizullah, and Muhammad Asad Khan. "Ssag: Summarization and sparsification of attributed graphs." ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 18, no. 6 (2024): 1-22. https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3651619

·         Ansarullah, Syed Immamul, Sami Alshmrany, Mudasir Manzoor Kirmani, and Abdul Basit Andrabi. "4 MachineModels for Learning Regression and Classification." Handbook of Artificial Intelligence and Wearables: Applications and Case Studies (2024): 65. https://doi.org/10.1201/9781032686714-4

·         Ansarullah, Syed Immamul, Mudasir Manzoor Kirmani, Sami Alshmrany, and Arfat Firdous. "Ethical issues around artificial intelligence." In A Biologist s Guide to Artificial Intelligence, pp. 301-314. Academic Press, 2024. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B978044324001000018X

·         Alqahtani, Abdullah Saleh, Saravanan Pandiaraj, Sami Alshmrany, Ali Jaber Almalki, Sandeep Prabhu, and U. Arun Kumar. "Enhancing MIMO-OFDM channel estimation in 5G and beyond with conditional self-attention generative adversarial networks." Wireless Networks 30, no. 3 (2024): 1719-1736. https://link.springer.com/article/10.1007/s11276-023-03615-y

·         Ansarullah, Syed Immamul, Sajadul Hassan Kumhar, and Sami Alshmrany. "Detection of Language from Roman Urdu and English Multilingual Corpus." https://europepmc.org/article/ppr/ppr789071

·         Ahmed, S., Khurshid, S., Imran, M., Siddiqui, M. S., Hina, S. & Ahmed, M. (2024). Analysis of Mental Health Counseling Conversation Using Natural Language Processing. Journal of Computer Science, 20(3), 303-309. https://doi.org/10.3844/jcssp.2024.303.309

·         Maroof, Afsheen, Shaukat Wasi, Syed Imran Jami, and Muhammad Shoaib Siddiqui. "Aspect Based Sentiment Analysis for Service Industry." IEEE Access (2024). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10630782

·         Gupta, Ruchi, Anupama Sharma, and Tanweer Alam. "Building Predictive Models with Machine Learning." In Data Analytics and Machine Learning: Navigating the Big Data Landscape, pp. 39-59. Singapore: Springer Nature Singapore, 2024. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-0448-4_3

·         Nawaz, Waqas, Maryam Baig, and Kifayat Ullah Khan. "Efficient Textual Similarity using Semantic MinHashing." In 2024 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), pp. 262-269. IEEE, 2024. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10488300

·         Toqeer, Muhammad, Kifayat Ullah Khan, and Waqas Nawaz. "Trajectory-based clustering for enhanced attractive region mining in urban taxi services." International Journal of Digital Earth 17, no. 1 (2024): 2356160. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2024.2356160

·         Gupta, Ruchi, and Tanweer Alam. "An efficient federated learning based intrusion detection system using LS2DNN with PBKA based lightweight privacy preservation in cloud server." Multimedia Tools and Applications 83, no. 15 (2024): 44685-44697. https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-023-17401-7

·         Ullah, Arif, Aziza Chakir, Irshad Ahmed Abbasi, Muhammad Zubair Rehman, and Tanweer Alam. "Duplicated Tasks Elimination for Cloud Data Center Using Modified Grey Wolf Optimization Algorithm for Energy Minimization." In Engineering Applications of Artificial Intelligence, pp. 375-393. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-50300-9_20

·         Namoun, Abdallah, Isa Ali Ibrahim, Ehzaz Mustafa, Ahmed Alrehaili, Ali Tufail, Junaid Shuja, and Kashif Bilal. "Generative artificial intelligence in education: an umbrella review of applications and challenges." (2024). https://www.researchsquare.com/article/rs-4892155/v1

·         Mohsin, Syed Farhan, Syed Imran Jami, Shaukat Wasi, and Muhammad Shoaib Siddiqui. "An automated information extraction system from the knowledge graph based annual financial reports." PeerJ Computer Science 10 (2024): e2004. https://peerj.com/articles/cs-2004/


 

التعاون

يركز مركز الذكاء الاصطناعي بالجامعة على تمكين المشاركة والتعاون بين مختلف المؤسسات الأكاديمية والقطاعات الصناعية من حيث العمل على المشاريع البحثية والتطبيقية والشراكات العالمية والزيارات لتقديم حلول وابحاث في  

مجال الذكاء الاصطناعي وعلومه.

·        

الشراكات

o        يركز مركز الذكاء الاصطناعي على إقامة تعاون قوي مع الصناعة والشركاء الأكاديميين لضمان تلبية نتائج البحث لاحتياجات السوق، ودفع المبادرات المشتركة، وتسهيل تطبيق التكنولوجيا. ويهدف إلى تسهيل التوصل الى نقاط التقاط محورية، حيث يجتمع أعضاء هيئة التدريس من الأوساط الأكاديمية وخبراء الصناعة وطلاب الدراسات العليا والجامعية لاستكشاف عناصر "توصيل أبحاثك إلى الصناعة" وتعزيز الشراكات بين الأوساط الأكاديمية والصناعة وتوليد أفكار بحثية مبتكرة.

o        تعد كلية الحاسب ونظم المعلومات أحد الشركاء الاستراتيجيين لمركز الذكاء الاصطناعي، الذي يقدم الدعم المتعلق بالإدارة والتعليم. قدم كلية الحاسب ونظم المعلومات دورات مختلفة تتعلق بالذكاء الاصطناعي، وقد تم إجراء جلسات تدريبية للطلاب وأعضاء هيئة التدريس.




                         مدير مركز الذكاء الاصطناعي في عمادة الدراسات العليا والبحث العلمي تحويلة  84000-84001

                                                            بريد مركز الذكاء الاصطناعي aicenter@iu.edu.sa