نُشِر للدكتور أوس عبد الله التدريسي في كلية العلوم الإسلامية بجامعة بغداد إنجازٌ بحثي علمي متميز ضمن أعمال المؤتمر الدولي السادس للهندسة الكهربائية والاتصالات والحاسوب ICECCE 2025، الذي أُقيم في إسطنبول – تركيا وقد تم نشر وقائع المؤتمر رسميًا على منصة IEEE Xplore كما فُهرس البحث ضمن قاعدة البيانات العالمية Scopus.
يحمل البحث عنوان:Hybrid Deep Learning Approach for Fault Classification in Electric Vehicle Drive Motors “نهجٌ هجين قائم على التعلم العميق لتصنيف الأعطال في محركات الدفع للمركبات الكهربائية”وجرى إعداد البحث بالتعاون مع نخبة من أساتذة جامعة بغداد وعدد من الجامعات العراقية.
يتناول البحث تطوير إطار علمي متقدّم يعتمد تقنيات التعلم العميق لتشخيص وتصنيف الأعطال في محركات الدفع الخاصة بالمركبات الكهربائية (EV) إذ يجمع النموذج المقترح بين قدرات الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وشبكات الذاكرة طويلة الأمد (LSTM) مع استخدام خوارزمية Random Forest بديلًا عن مصنف SoftMax التقليدي بما يعزز من قابلية التعميم ووضوح التفسير ودقة التنبؤ بالأعطال ويجعل النموذج أكثر توافقًا مع تطبيقات الصيانة التنبؤية ومنظومات إنترنت الأشياء في البيئات العملية.
ويمثل هذا الإنجاز إضافة نوعية إلى مسار البحث العلمي ودعمًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجالات الهندسية الحديثة المرتبطة بتقنيات المركبات الكهربائية.
