التحكم الذكي بنظم القيادة الآلية في العربات باستخدام الشبكات العصبية والخوارزمية الجينية - Bilal Chiha; Zenab Bosheah (Tishreen University, 2022)
تعتبر الشبكات العصبية التطورية شكل من أشكال التعلم الآلي الذي يستخدم الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية عن طريق تقدير أوزان الشبكة العصبية، وأمثلة قواعد التعلم، بالإضافة إلى أمثلة بنية الشبكة العصبية، وبذلك يتم الحصول على شبكات عصبية أكثر دقة وأقل اعتمادا على الإنسان.  يستخدم هذا البحث الخوارزمية الجينية كطريقة مثلى لاختيار أوزان الشبكة العصبية بهدف الحصول على زاوية التوجيه المثلى لعربة ذاتية القيادة، حيث تمثل كل عربة كروموسوم مختلف في الجيل، وبمعنى آخر مجموعة فريدة من أوزان الشبكة العصبية، والتي يتم تقييمها ونقلها الى الجيل التالي عن طريق تابع اللياقة fitness score. تم اختيار تابع اللياقة ليكون المسافة التي تقطعها العربة على طول المسار دون اصطدامها بحدود المسار، وبذلك تكون العربة التي بقيت أطول مدة زمنية على المسار هي العربة الأفضل. تم اختبار العربة المدربة على عدة طرق تختلف عن مسار التدريب، ووفق سرعات مختلفة وقد أثبتت النتائج العملية كفاءة الخوارزمية المستخدمة في الوصول الى زاوية توجيه مناسبة.