بهترین موضوعات علوم کامپیوتر برای نوشتن تِز دکتری در 2022

مباحث دکتری در علوم کامپیوتر
دانشجویان PHD علوم کامپیوتر در همان ابتدای کار باید موضوع تحقیقاتی خود را بر اساس حوزه هدف خود تعیین کنند. برای این منظور دامنه مشخصی را می‌توان با مشاوره اساتید راهنما انتخاب کرد یا می توانند بر اساس علاقه خودشان موضوع انتخاب کنند، و البته هر پروژه‌ای که در سال آخر دوره ارشد انجام داده اند، می‌تواند با جزئیات بیشتری به عنوان پایان‌نامه PHD انجام داد. بیشتر موضوعات انتخاب شده برای تحقیقات PHD علوم کامپیوتر عبارتند از: محاسبات شبکه ای، داده کاوی، سنجش از راه دور، محاسبات سیار، ارتباطات بی سیم، پردازش تصویر، و تصویربرداری پزشکی و شبکه های حسگر بی سیم. همچنین برای انجام یک کار تحقیقاتی به ابزارها و زبان های توسعه نیز نیاز است.

پردازش ابری (Cloud Computing):

پردازش ابری یک فناوری در حال تکامل است که محققان زیادی در سراسر جهان در بهبود آن نقش دارند. از آنجایی که Cloud Computing بستری را برای ذخیره سازی داده ها و نگهداری پایگاه های داده بزرگ در سرورهای مجازی فراهم می کند که از آنجا می توان به داده ها در زمان واقعی دسترسی داشت، نگرانی محققان و دانشجویان علوم کامپیوتر را در مورد چگونگی پیشبرد خدمات ابری به خود جلب کرده است. بنابراین، دوره دکتری یکی از بهترین فرصت ها برای تمرین در زمینه رایانش ابری است که نظریه ها و مدل های برجسته را اصلاح می کند.

بدون شک انتخاب موضوع دکتری در رایانش ابری دشوار است زیرا یک حوزه چند رشته ای است. از یک محقق دکتری انتظار می رود مکمل ها، منابع مجازی و مدل های ارائه را در فناوری اطلاعات تجزیه و تحلیل، توصیف و پیشنهاد دهد. حوزه‌های تحقیقاتی زیادی در رایانش ابری وجود دارد که شامل تحقیقات کمی و کیفی برای ارائه نمودارهای تکنیک‌های نوآورانه می‌شود. در زیر زمینه ها و موضوعات دکتری در پردازش ابری که به تحقیقات بالقوه نیاز دارند را توضیح می دهم:

• ایده ای در مورد توسعه استفاده ایمن از منابع و تعادل بار در تکنیک های رایانش ابری مبتنی بر PAAS.
• بهبود امنیت داده های ابری از طریق تکنیک تأیید ترکیبی مبتنی بر سیستم بیومتریک و رمزگذاری
• حفظ حریم خصوصی در رایانش ابری برای داده های کاربر از طریق مکانیسم مبتنی بر اعتماد.
• یک سیستم نظارت بر سلامت مبتکر IOT و Cloud Computing با کمک رویکرد یادگیری ماشین.
• طراحی سیستم پروفایل کاربری برای امنیت رایانش ابری با استفاده از الگوریتم جستجوی فاخته ترکیبی.
• استراتژی زمان‌بندی منابع در رایانش ابری با کمک الگوریتم خوشه‌بندی و بهینه‌سازی
• پیش‌بینی خطای مولدهای برق مبتنی بر داده‌های ابری با استفاده از الگوریتم استخراج و هوش مصنوعی.
• بهبود بهره وری انرژی و امنیت مرکز داده رایانش ابری با کمک رویکرد بهینه سازی.
• یک مدل کارآمد قرار دادن ماشین مجازی آگاه از شبکه در رایانش ابری با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی ترکیبی.
• زمان‌بندی وظایف مبتنی بر QoS-Aware در رایانش ابری.

داده کاوی (Data Mining):

رشد فوق‌العاده‌ای در تولید و ذخیره داده‌ها در همه عرصه‌های فناوری اطلاعات وجود دارد. این داده ها در کامیپوترها در قالب پایگاه های داده ذخیره می شوند که سپس می توانند از طریق فناوری کامیپوتر پردازش و منتقل شوند. حجم زیاد داده ها باعث استخراج دانش مفید از آن می شود و در نتیجه تقاضا برای ابزارهای کارآمد برای انجام استخراج را افزایش می دهد. برای برآوردن این خواسته ها، محققان و دانشمندان راه ها و روش هایی را در بصری سازی داده ها، تشخیص الگو، شبکه های عصبی، پردازش داده ها و غیره بررسی کرده اند. این کاوش و تلاش ها منجر به پیدایش حوزه تحقیقاتی جدیدی به نام داده کاوی شده است.

هدف محققی که دکترای داده کاوی را دنبال می کند، عمدتاً دستکاری حجم زیادی از داده ها در پایگاه داده و تعیین متغیرهای مختلف برای کمک به حل شکاف در سایر تحقیقات، مشکلات و راه حل های آنها است. یافتن موضوع و مسئله تحقیقی خوب به همان اندازه که یافتن راه حل مناسب از طریق تحقیق گسترده اهمیت دارد، مهم و دشوار است. انتخاب موضوع کاری است که یک محقق باید انجام دهد یا انجام آن را بیاموزد. در زیر برخی از موضوعات دکتری در حوزه ی داده کاوی آمده است که می تواند به شما کمک کند تا این مرحله را کمی جلوتر ببرید:

• گامی به سوی استخراج نظرات مشتری با استفاده از الگوریتم‌های الگوکاوی مکرر و تکنیک‌های محاسباتی نرم.
• تجزیه و تحلیل داده های پزشکی با کمک قوانین انجمنی و هوش مصنوعی.
• تشخیص و طبقه بندی نفوذ با کمک الگوریتم داده کاوی و شبکه عصبی اصلاح شده.
• یک تکنیک کارآمد برای بهبود مدیریت مشتری با استفاده از الگوریتم کشف الگو.
• رتبه بندی محصولات بر اساس تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان با استفاده از الگوریتم کشف الگو  و تجزیه و تحلیل احساسات.
• تشخیص توصیه‌های جعلی در تجارت الکترونیک با کمک رویکرد یادگیری ماشینی مبتنی بر نظر کاوی.
• پیش بینی رفتار / احساسات کاربر بر اساس استفاده از وب کاوی با کمک هوش مصنوعی.
• طبقه بندی داده های استفاده از وب برای شخصی سازی وب با استفاده از تکنیک های خوشه بندی و یادگیری ماشین.
• یک تکنیک کارآمد برای پیش‌بینی بیماری از داده‌های پزشکی با استفاده از الگوریتم داده کاوی و طبقه‌بندی کننده ANN.
• یک سیستم توصیه صفحه وب کارآمد با استفاده از الگوبرداری مکرر بهینه و طبقه‌بندی‌کننده عصبی.

پردازش تصویر (Image Processing):

در طول دهه‌ها، محاسبات دیجیتالی در حال رشد سریع، دیدگاه‌های آکادمیک و حرفه‌ای را گسترش داده است. پردازش تصویر یکی از واحدهای محاسبات دیجیتال است که به عنوان یک رشته دانشگاهی کاملاً جدید ظهور کرده است که امروزه مورد تقاضا است. انتقال فزاینده اطلاعات برای مصرف بصری، که در قالب دیجیتالی ذخیره، پردازش و بصری سای می‌شود، در حال حاضر موضوع اصلی مورد علاقه محققان است. اکنون به هسته اصلی هر رشته علوم کامپیوتر و مهندسی تبدیل شده است.

دکترا در پردازش تصویر یک پروژه تحقیقاتی عمیق در یک موضوع دانشگاهی است که متمرکز و در عین حال بسیار تخصصی است. لازم به ذکر است که تحقیقات مفید و آموزنده قرار است مجدداً مشکلات مطرح شده و بررسی شده توسط سایر محققین را مورد بررسی قرار دهد. از این رو، اولین برنامه شما این است که حوزه مورد علاقه خود را در زمینه آخرین موضوعات تحقیقاتی دکتری در پردازش تصویر شناسایی کنید، یک موضوع یا مسئله تحقیقی واقع بینانه را انتخاب کنید، یک طرح کاملاً تعریف شده ترسیم کنید، و یک کار تحقیقاتی بنویسید که توسط دیگران قابل استفاده باشد. موضوعات دکترا در پردازش تصویر در زیر ارائه شده است:

• تکنیک بازیابی تصویر مبتنی بر شبکه Eco State Optimal (O-ESN) برای بهبود کیفیت تصویر
• تشخیص سرطان سینه از تصاویر ماموگرافی با کمک تکنیک ترمیم تصویر با استفاده از HNN.
• تشخیص ندول مبتنی بر FODM-MNN (مدل تمایز مرتبه کسری) از تصویر ریه CT با دوز پایین.
• تجزیه تصویر برای پردازش تصویر CT با دوز کم با کمک استخراج ویژگی و الگوریتم یادگیری ماشینی.
• رویکردی در شناسایی شکست های مدار با استفاده از تقسیم بندی بر اساس ویژگی های مورفولوژیکی.
• تکنیک کارآمد برای پیش بینی آب و هوا بر اساس تصاویر ماهواره ای با کمک تکنیک های یادگیری ماشینی.
• پیش‌بینی تغییرات محیطی با کمک تقسیم‌بندی گسترده و رویکرد یادگیری ماشینی از تصاویر ماهواره‌ای.
• طبقه بندی تصاویر پزشکی برای پیش بینی بیماری با کمک رویکرد یادگیری ماشینی.
• تکنیک های بهینه سازی ترکیبی برای بهبود انتخاب ویژگی در تکنیک های طبقه بندی تصویر
• یک تکنیک کارآمد برای پیش‌بینی بیماری قوز قرنیه با استفاده از استخراج ویژگی‌های گسترده و روش هوش مصنوعی.

شبکه (Networking):
معمولاً محققین دوره PHD موضوع تحقیق خود را بر اساس شبکه انتخاب می کنند. که یک زمینه بسیار بزرگی است و شبکه حسگر بی سیم، محاسبات تلفن همراه و ارتباطات بی سیم را پوشش می دهد. خطاهای شبکه معمولاً توسط بسیاری از ابزارهای شبیه سازی حل می شود که منجر به ایجاد مفهوم جدید می شود. NS2، NS3، OMNET++، QualNet، Opnet و Peer-sim ابزارهای شبیه سازی مورد نیاز شبکه هستند. توسط این شبیه سازها نتایج به صورت نموداری تولید می شوند که این نمودارها پارامترهای توان عملیاتی، تاخیر، پهنای باند و انتقال را نمایش می دهد. و هر آنجه یک محقق برای تکمیل مقاله خود نیاز داشته باشد را ارائه می دهد. در زیر لیستی از موضوعات برای نوشتن یک مقاله تحقیقاتی آمده است.

• Mobile Ad Hoc Networks
• Wireless Mesh Networks
• Body Area Sensor Networks
• Cognitive Radio Networks
• 4G and 5G Networks
• Information Centric also in Wireless Networks
• Satellite Networks
• Wireless Sensor Networks
• Content Centric Wireless Sensor Networks
• Device to Device Communication
• IoT Wireless Networks
• Multiple Social Networks
• Vehicular Ad Hoc Networks
• Heterogeneous Networks
• Internet of Things
• IEEE 802.11, IEEE 802.15, also in IEEE 802.16
• Artificial Neural Networks
• Wireless Ad Hoc Networks
• Multi Hop Wireless Networks

بهبود آینده (Future Enhancement)

برنامه های کاربردی بینایی کامپیوتر و تطبیق الگو نیز حوزه های رو به رشد علوم کامپیوتر هستند.