الهندسة والذكاء الاصطناعي للتنمية المستدامة وبناء الدولة
DOI:
https://doi.org/10.65405/ecn6d820الكلمات المفتاحية:
الهندسة، الذكاء الاصطناعي، التنمية المستدامة، بناء الدولةالملخص
تهدف هذه الورقة البحثية إلى دراسة العلاقة التكاملية بين الهندسة والذكاء الاصطناعي في دعم التنمية المستدامة وبناء الدولة. يركز البحث على استعراض الدور الحيوي لهذين المجالين في إدارة الموارد الطبيعية، تعزيز كفاءة الطاقة، تطوير البنية التحتية الذكية، وتحقيق أهداف التنمية المستدامة.
يتناول البحث أمثلة تطبيقية من دول مختلفة، ويستعرض إحصائيات حديثة تظهر مدى تأثير هذه التقنيات على القطاعات الحيوية مثل المياه، الطاقة، الصحة، التعليم، والاقتصاد. كما يقدم البحث دراسة للتحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي والهندسة الحديثة، مع اقتراح استراتيجيات عملية لتجاوز هذه العقبات.
التنزيلات
المراجع
1. الأمم المتحدة (2023). تقرير أهداف التنمية المستدامة.
2. البنك الدولي (2022). الابتكار في التنمية المستدامة.
3. اليونسكو (2021). الذكاء الاصطناعي والتعليم.
4. تقرير الاتحاد الدولي للطاقة (IEA, 2021).
5. تقرير دبي للمباني الخضراء (2021).
6. منظمة الصحة العالمية (WHO, 2022). AI in Healthcare Applications.
7. عبدالقادر الفتحي الشيباني الفتحي. (2026). تقييم التصحر بإستخدام التقنيات الجيومكانية والمؤشرات الطيفية خلال السنوات 2015-2025م (بلدية صبراتة نموذجا للدراسة). Al-Farooq Journal of Sciences, 2(3), 723-738.
8. مصطفى أحمد بن حكومة, عبد السلام على الزمزام, & عالية سالم الشيخ. (2026). التوظيف المستدام للذكاء الاصطناعي في التعليم التقني: تحليل واقعي لآليات تعظيم القيمة المضافة وتقويض المخاطر المهنية. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(2), 182-198.
9. نرمين خليفة النعاس, & حليمة محمد القرضاوي. (2026). جدوى استخدام الطاقات المتجددة على ميزانية الدولة الليبية الحالية والمستقبلية. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(2), 94-119.
المراجع الإنجليزية
1.World Bank (2022). Artificial Intelligence for Sustainable Development.
2. UNDP (2020). Engineering and AI in State-Building.
3. Alnnale, T. (2026). Predictive Governance in Digital Enterprises: An LSTM-Enhanced Deep Learning Framework for Economic Optimization of IT Incident Management Using Enriched Process Logs. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(3), 86-113.
4. Degirmenci, A., & Karal, O. (2022). iMCOD: Incremental multi-class outlier detection model in data streams. Knowledge-Based Systems, 258, 109950. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109950
5. Elwalwa, H. M., Zarig, F. H. A., Murad, M. K. H., & Nashnush, A. N. E. (2026). The role of innovation technology in developing solar energy technologies: challenges and future trends towards sustainable development (literature review). Al-Farooq Journal of Sciences, 2(3), 585-594.
6. algasim Alrrjipi, J. A. (2026). Silent Data Waste in Public Laboratories: A Conceptual Framework for Sustainable Data Driven Management. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(2), 36-48.
7. Rajab, T., & Hamhoum, F. A. (2026). The Role of Artificial Intelligence Technologies in Addressing Individual Differences among Basic Education Students in Libya. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(3), 536-544.
