نشر الطالب (نوار علاء السماك) احد طلبة قسم الرياضيات في كلية التربية للعلوم الصرفة بحثاً علمياً بالتعاون مع فريق بحثي أجنبي متميز في قسم Sensing and Imaging من مجلة Sensors المصنفة في الربع الأول (Q1) في مستوعبات سكوباس (Scopus)، وفي الربع الثاني (Q2) في مستوعبات كلاريفيت (Web of Science). بعنوان (نموذج هجين مبتكر للتعلم العميق يجمع بين EfficientNetB0 وResNet50 لاكتشاف نعاس السائقين). وفي هذا البحث، ابتكر الفريق البحثي نموذجاً هجيناً ذكياً قادراً على كشف علامات النعاس لدى السائقين بدقة عالية وفي الزمن الحقيقي، بالاعتماد على تحليل الفيديو ودمج أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في معالجة سلوكيات الوجه مثل إغلاق العين أو التثاؤب. وقد حقق النموذج نتائج مميزة على ثلاث قواعد بيانات معيارية دولية: SUST-DDD: 97.71% بدقة YawDD: 92.73% بدقة NTHU-DDD: 95.14% بدقة يمتاز النموذج بالقدرة على التعميم والعمل بكفاءة في ظروف وبيئات متنوعة، ما يجعله مناسباً لتطبيقات السلامة الذكية ومراقبة السائقين في الزمن الفعلي. حيث هذا الإنجاز هو ثمرة تعاون دولي مع فريق بحثي متعدد الجنسيات والتخصصات، ويتطلع الفريق البحثي لأن يُسهم هذا الابتكار في تعزيز الأمان على الطرق ودعم التحول نحو الأنظمة الذكية في النقل.
