(untitled) (Al-Farooq Journal of Sciences, 2026)
تواجه إدارة المباني السكنية معضلة تشغيلية تتمثل في التضارب بين كفاءة استهلاك الطاقة ورفاهية الشاغلين، حيث تعتمد الأنظمة التقليدية على قواعد تحكم ثابتة أو يدوية تعجز عن التكيف مع الديناميكيات الحرارية والسلوكية، مما أفرز فجوة علمية واضحة في ندرة النماذج التكيفية المستقلة المطبقة في البيئات التشغيلية الحقيقية. لمعالجة هذا القصور، يقترح هذا البحث إطاراً هندسياً تكاملياً يعتمد على إنترنت الأشياء والتعلم الآلي للتحكم اللحظي في أنظمة التكييف والتهوية. منهجياً، تم اختبار الإطار عبر دراسة حالة تجريبية شملت عشر وحدات سكنية، بالاعتماد على شبكة استشعار لامركزية مكونة من ثلاثين مستشعراً لجمع بيانات سلاسل زمنية دقيقة تشمل المتغيرات الحرارية، وتركيز ثاني أكسيد الكربون، وحالة الإشغال. اعتمد محرك التحكم البيئي على بناء نموذج هجين يدمج شبكات الذاكرة طويلة قصيرة المدى للتنبؤ بالحالة البيئية، مع وكيل خوارزمي قائم على التعلم المعزز العميق لاتخاذ قرارات استباقية. أثبتت النتائج الكمية للتحليل البعدي تفوقاً جذرياً للنظام المقترح؛ إذ انخفض الانحراف المعياري لدرجات الحرارة إلى 0.4 درجة مئوية، وارتفعت نسبة الامتثال لنطاق الراحة الحرارية من 64.3 بالمائة إلى 94.7 بالمائة من إجمالي وقت الإشغال. كما نجحت الخوارزمية الاستباقية في تسطيح ذروة تركيز ثاني أكسيد الكربون عند 780 جزءاً في المليون، مانعة تجاوز عتبات الخطر بشكل تام. بالتوازي مع ذلك، حقق الإطار توفيراً طاقياً موثقاً بنسبة 23.8 بالمائة في الاستهلاك الكلي للأنظمة الميكانيكية، متزامناً مع ارتفاع ملحوظ في معدل رضا المستخدمين من 2.8 إلى 4.6 نقطة. تبرز المساهمة العلمية لهذا البحث في تقديم إثبات حقلي دقيق على قدرة النظم السيبرانية الفيزيائية على فك الارتباط الهندسي بين جودة البيئة الداخلية واستهلاك الطاقة.