ارگانیزم های حکمرانی عمومی در شبکه های نانوبایوتک با تکنیک همگام سازی سیناپسی (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
حوزه‌های تخصصی:
شماره صفحات:
۱۴۷ - ۱۷۹
دریافت مقاله
آرشیو
چکیده
هدف : هدف اصلی این پژوهش تحلیل و شناسایی ساختارهای حکمرانی عمومی در شبکه های نانوبایوتکنولوژی از طریق استفاده از تکنیک های همگام سازی سیناپسی است. حکمرانی عمومی فعلی یا همان سنتی، تمامی ابعاد یک حکمرانی مطلوب را در بر نمی گیرد و ارتباطات در این نوع حکمرانی صرفا به یک مرکز تصمیم گیری وابسته است یا درگیر بوروکراسی پیچیده ای می شود که در سطح ملی و بین المللی مشکلاتی ایجاد می کند. در حالی که دیدگاه حکمرانی از طریق همگام سازی سیناپسی در شبکه های نانوبایوتکنولوژی نوعی رویکرد نوین و همه جانبه به حکمرانی عمومی ارائه می دهد. این دیدگاه جدید، امکان بهبود هماهنگی، کارایی و پاسخگویی سیستم های حکمرانی را فراهم می سازد. از طریق تحلیل دقیق و سیستماتیک ساختارهای شبکه ای و تعاملات پیچیده بین اجزای مختلف شبکه های نانوبایوتک، می توان به شناسایی الگوهای بهینه سازی در فرآیندهای تصمیم گیری و اجرایی حکمرانی عمومی دست یافت. این پژوهش تلاش می کند تا با استفاده از الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی، نقش همگام سازی سیناپسی را در افزایش کارایی نانوبایوتک و استفاده از فناوری های هوشمند بررسی کند و راهکارهایی عملی برای بهبود ساختارهای حکمرانی عمومی ارائه دهد. طراحی/ روش شناسی/ رویکرد: پژوهش حاضر از منظر پارادایم در دسته پژوهش های پُست مدرن قرار می گیرد چرا که از ابزارهایی مانند هوش مصنوعی، شبکه های پیشرفته نانوبایوتکنولوژی و الگوریتم هوشمند همگام سازی سیناپسی استفاده کرده است. روش تحقیق این پژوهش از منظر هدف، توسعه ای-کاربردی و از منظر ماهیت، آمیخته (کیفی-کمی) است که به شیوه شبه آزمایشگاهی با استفاده از سیمولینک کردن شبکه های حکمرانی عمومی و نانوبایوتکنولوژی با استفاده از الگوریتم های هوشمند همگام سازی سیناپسی صورت پذیرفته است. برای این کار ابتدا ابعاد حکمرانی عمومی از بخش ادبیات تحقیق و مراجعه به مقالات و کتب قبلی، استخراج گردیده است. عوامل و شبکه های به دست آمده، جهت تائید به پنج نفر از خبرگان ارئه گردید و مورد تائید نهایی قرار گرفت. سپس عوامل کلیدی و شبکه های نانوبایوتک قابل تطبیق با این مضامین، با استفاده از مدل های زبانی هوش مصنوعی مانند ChatGPT به عنوان دستیار پژوهشی شناسایی شدند. با توجه به محدودیت های مرجعیت علمی این ابزارها، یافته های حاصل پس از تأیید نهایی توسط خبرگان، برای تطبیق با مضامین شبکه های حکمرانی دولتی مورد استفاده قرار گرفتند. جهت تطبیق مضامین و شبکه های حکمرانی عمومی و نانوبایوتکنولوژی، از الگوریتم های هوش مصنوعی همگام سازی سیناپسی استفاده گردید. برای این کار، نورون ها(گره) و سیناپس ها(مش ها) برای هر دو شبکه شناسایی شده و از طریق ارتباطات سیناپسی، با یکدیگر تطبیق پیدا می کند. زبان برنامه نویسی به کار رفته برای پیاده سازی الگوریتم ها، پایتون در محیط ژوپیتر بود. یافته های پژوهش: یافته های این پژوهش نشان می دهد که استفاده از انواع الگوریتم های هوش مصنوعی نظیر الگوریتم های ژنتیک، الگوریتم های ازدحام ذرات (PSO)، شبکه های عصبی پیچشی (CNN)، الگوریتم های یادگیری تقویتی (RL) و الگوریتم های تصادفی برای همگام سازی سیناپسی، بهترین نتایج را از نظر دقت، صحت و قابلیت اطمینان فراهم کرده است. با استفاده از این الگوریتم ها، دقت و صحت در تشخیص و تحلیل داده های حکمرانی بهبود یافته و مدل های بهینه ای برای تصمیم گیری و مدیریت در زمینه های مختلف حکمرانی، از جمله بهداشت و درمان، سیاست خارجی، نظام اداری، نظام اقتصادی، آموزش و پژوهش، زیرساخت ها و حمل و نقل، حوزه محیط زیست، امنیت و دفاع، دیجیتال و فناوری اطلاعات، فرهنگ و هنر، حقوق بشر و عدالت اجتماعی، گردشگری و میراث فرهنگی، کشاورزی و امنیت غذایی استخراج شده اند. محدودیت ها و پیامدها : از محدودیت های این پژوهش می توان به محدودیت در دسترسی به برخی از داده های حساس و محرمانه دولتی و نیز پیچیدگی های موجود در تحلیل شبکه های بزرگ و پیچیده اشاره کرد. پیامدهای این محدودیت ها می تواند شامل کاهش دقت برخی از تحلیل ها و مدل ها باشد. همچنین، به کارگیری نتایج این پژوهش در سطوح مختلف حکومتی نیازمند تغییرات ساختاری و فرهنگی قابل توجهی است که ممکن است در کوتاه مدت چالش برانگیز باشد. پیامدهای عملی: پیامدهای عملی این پژوهش می تواند به دولت ها کمک کند تا با بهره گیری از فناوری های نوین و مدل های پیشرفته، به بهبود فرآیندهای تصمیم گیری، افزایش پاسخگویی و کارآمدی در ارائه خدمات عمومی بپردازند. همچنین، این پژوهش می تواند به عنوان یک نقشه راه برای سیاست گذاران و مدیران دولتی در جهت توسعه سیستم های حکمرانی نوین و کارآمد مورد استفاده قرار گیرد. ابتکار یا ارزش مقاله : ارزش این مقاله در ارائه یک چارچوب نظری و عملی برای بهبود سیستم های حکمرانی از طریق بهره گیری از مدل های پیشرفته و فناوری های نوین نهفته هوشمند است. این پژوهش با ترکیب مفاهیم نظری و تکنیک های عملی، یک دیدگاه جامع و نوین برای تحلیل و بهبود سیستم های حکمرانی ارائه می دهد که می تواند در سطح بین المللی نیز مورد توجه و استفاده قرار گیرد. نوع مقاله: مقاله پژوهشیPublic Governance Organisms in Nano-Biotech Networks with Synaptic Synchronization Technique
Purpose : The primary objective of this research is to analyze and identify public governance structures within nanobiotechnology networks through the application of synaptic synchronization techniques. Traditional public governance does not fully encompass all aspects of an optimal governance framework; rather, it relies on a centralized decision-making entity or becomes entangled in complex bureaucratic processes, which create challenges at both national and international levels. In contrast, governance through synaptic synchronization in nanobiotechnology networks introduces a novel and holistic approach to public governance. This perspective enhances coordination, efficiency, and accountability in governance systems. By conducting a systematic and detailed analysis of network structures and the intricate interactions among different components of nanobiotech networks, this study seeks to identify optimization patterns in public governance decision-making and execution. The research further explores how advanced artificial intelligence (AI) algorithms can leverage synaptic synchronization to enhance the efficiency of nanobiotechnology applications and the integration of intelligent technologies into governance models. Design/ methodology/ approach: This study falls under the postmodern research paradigm, as it incorporates AI-driven methodologies, advanced nanobiotechnology networks, and intelligent synaptic synchronization algorithms. From a methodological perspective, the research is applied-developmental in terms of its objective and mixed-method (qualitative-quantitative) in nature. The study adopts a quasi-experimental approach, simulating public governance networks and nanobiotechnology frameworks using intelligent synaptic synchronization algorithms. To achieve this, the dimensions of public governance were first extracted through a comprehensive literature review of previous studies and academic sources. The identified governance factors and network structures were then presented to five subject-matter experts for validation, ensuring their accuracy and relevance. Following expert approval, key factors and nanobiotech networks compatible with these governance concepts were identified using AI-based language models such as ChatGPT as a research assistant. Given the scientific validity limitations of these AI tools, all findings were subjected to final expert validation before being applied to public governance networks. For aligning governance frameworks with nanobiotechnology networks, synaptic synchronization AI algorithms were utilized. Within this process, neurons (nodes) and synapses (edges) of both networks were identified and synchronized through synaptic connections. The Python programming language, implemented within the Jupyter environment, was used to develop and execute the intelligent algorithms. Research Findings: The findings indicate that using various AI algorithms, such as genetic algorithms, particle swarm optimization (PSO), convolutional neural networks (CNN), reinforcement learning (RL), and random algorithms for synaptic synchronization, provided the best results in terms of accuracy, precision, and reliability. These techniques enabled the extraction of nanobiotech model-based networks for each dimension of public governance. Using these algorithms improved the accuracy and precision in diagnosing and analyzing governance data and produced optimal models for decision-making and management in various governance areas, including healthcare, foreign policy, administrative system, economic system, education and research, infrastructure and transportation, environment, security and defense, digital and IT, culture and arts, human rights and social justice, tourism and cultural heritage, and agriculture and food security. The results suggest that nanobiotech networks, leveraging synaptic synchronization techniques, can serve as an inspiring model for developing efficient and responsive governance systems. Limitations & Consequences : Limitations include restricted access to some sensitive and confidential government data and the complexity of analyzing large and intricate networks. These limitations may reduce the accuracy of some analyses and models. Implementing the findings across various government levels may also require significant structural and cultural changes, which could be challenging in the short term. Practical Consequences : This research can help governments enhance their decision-making processes, increase accountability, and improve efficiency in delivering public services by utilizing advanced technologies and models. It can also serve as a roadmap for policymakers and government managers to develop modern and efficient governance systems. Innovation or value of the Article : The value of this paper lies in providing a theoretical and practical framework for improving governance systems through advanced models and smart technologies. By combining theoretical concepts and practical techniques, this research provides a comprehensive and innovative perspective on analyzing and enhancing governance systems, which has international interest and application. Paper Type : Original Paper
تبلیغات
