هوش مصنوعی در مهندسی

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و تاثیر گذار ترین فناوری‌ها در عصر حاضر، به طور روزافزونی در زندگی روزمره ما نفوذ کرده است. این فناوری به سیستم‌ها و ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا عملکرد هایی را انجام دهند که به طور سنتی نیاز به تفکر، استدلال و یادگیری انسانی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند به دو دسته اصلی تقسیم شود: هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی.

هوش مصنوعی ضعیف، که به نام "هوش مصنوعی باریک" نیز شناخته می‌شود، به سیستم‌هایی اشاره دارد که در یک حوزه خاص و محدود عمل می‌کنند. به عنوان مثال، دستیار های صوتی مانند سیری و الکسا، یا سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پلتفرم‌ های استریمینگ که بر اساس سلیقه‌های کاربران محتوا را پیشنهاد می‌دهند، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی ضعیف هستند

از سوی دیگر، هوش مصنوعی قوی، که هنوز به طور کامل توسعه نیافته است، به سیستم‌هایی اشاره دارد که می‌توانند در تمام حوزه ها مانند انسان فکر کنند و عمل کنند. این نوع هوش مصنوعی، توانایی یادگیری و انطباق با شرایط جدید را دارد و می‌تواند مسائل پیچیده را حل کند.

توعه هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و این پیشرفت‌ها به ما این امکان را می‌دهد که در حوزه های مختلف، از پزشکی و کشاورزی گرفته تا صنعت و آموزش، بهبودهای چشمگیری ایجاد کنیم. به عنوان مثال، در پزشکی، هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل داده‌های پزشکی کمک کند و تشخیص‌ های دقیق‌ تری ارائه دهد. در صنعت، اتوماسیون فرآیندها و بهینه‌سازی زنجیره‌ های تأمین، نمونه‌هایی از کاربردهای مفید AI هستند.

با این حال، توسعه هوش مصنوعی نیز چالش‌ها و نگرانی‌ هایی را به همراه دارد. مسائل مربوط به حریم خصوصی، امنیت داده‌ها، و تبعیض های احتمالی ناشی از الگوریتم‌ها از جمله مواردی هستند که باید مورد توجه قرار گیرند. بنابراین، تحقیق و توسعه در این حوزه نیازمند نظارت و مدیریت دقیقی است تا از فواید آن بهره‌مند شویم و خطرات آن را به حداقل برسانیم.

 

در نهایت، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند می‌تواند نقش مهمی در شکل‌دهی به آینده ما ایفا کند. آگاهی و درک درست از آن، به ما کمک خواهد کرد تا به طور مسئولانه از این فناوری بهره‌برداری کنیم و به سمت آینده ‌ای هوشمند تر و پایدارتر پیش برویم

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به شاخه ‌ای از علم کامپیوتر اشاره دارد که به توسعه سیستم‌ها و الگوریتم‌ هایی می‌پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که به طور معمول به تفکر و یادگیری انسانی نیاز دارند. به طور کلی، هوش مصنوعی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود:

1.      هوش مصنوعی ضعیف: این نوع AI برای انجام وظایف خاص طراحی شده است و نمی‌تواند خارج از این حوزه عمل کند. مثال‌ ها شامل دستیار های صوتی (مثل سیری و الکسا) و سیستم‌های پیشنهاد دهنده (مثل نتفلیکس) هستند.

2.      هوش مصنوعی قوی: این نوع AI هنوز در مراحل تحقیقاتی است و به سیستم‌هایی اشاره دارد که می‌توانند مانند انسان فکر کنند و در زمینه‌های مختلف عمل کنند. این سیستم‌ها توانایی یادگیری و انطباق با شرایط جدید را دارند.

هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند پزشکی، خودروهای خودران، تحلیل داده‌ها و بازی‌های ویدئویی مورد استفاده قرار گیرد. این فناوری توانایی بهبود کارایی، دقت و سرعت در انجام وظایف را دارد، اما همچنین چالش‌ها و نگرانی‌هایی از جمله مسائل اخلاقی و حریم خصوصی را نیز به همراه دارد.

 

جنبه های مختلف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین دستاوردهای فناوری عصر ما، تأثیرات گسترده‌ای بر جنبه‌های مختلف زندگی بشر داشته است. این تکنولوژی، با قدرت تحلیل و پردازش داده‌ها، توانسته است تحولات عمیق و چشمگیری در زمینه‌های متنوعی ایجاد کند. در این نتیجه‌گیری، به بررسی ابعاد مختلف تأثیرات هوش مصنوعی و چالش‌ های آن خواهیم پرداخت.

 

v   تأثیرات مثبت هوش مصنوعی

1.    پیشرفت در حوزه پزشکی: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های پزشکی و تصویربرداری، توانسته است به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، شبیه‌سازی درمان‌ های مختلف و شخصی سازی درمان‌ ها کمک کند. الگوریتم‌های پیشرفته قادرند الگوهای پیچیده‌ ای را شناسایی کنند که برای پزشکان ممکن است غیرقابل مشاهده باشد. این امر بهبود قابل توجهی در کیفیت و دقت درمان‌ ها ایجاد کرده است.

 

2.      افزایش بهره‌وری در صنایع: در بخش‌های تولید و خدمات، هوش مصنوعی به خودکارسازی فرآیندها و بهینه‌سازی عملیات کمک کرده است. از ربات‌های صنعتی گرفته تا سیستم‌های مدیریت زنجیره تأمین، AI باعث کاهش هزینه‌ها، افزایش سرعت و ارتقاء کیفیت محصولات شده است.

 

3.    تحولات در حوزه مالی و تجارت: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مالی و پیش‌بینی روندهای بازار، به تصمیم ‌گیری‌ های مالی دقیق‌تر و سریع‌تر کمک کرده است. همچنین، الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند الگوهای خرید مصرف ‌کنندگان را شبیه‌سازی کنند و به کسب‌وکار ها در ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده کمک کنند.

 

4.    پیشرفت در حوزه آموزش: در آموزش، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به شخصی سازی یادگیری، شبیه‌سازی محیط‌های آموزشی و تجزیه و تحلیل عملکرد دانش‌آموزان کمک کنند. این امر باعث ایجاد تجربه‌های آموزشی مؤثرتر و متناسب با نیازهای فردی می‌شود.

 

 

v   چالش‌ها و نگرانی‌ ها

1.    مسائل اخلاقی و حریم خصوصی: یکی از چالش‌ های بزرگ هوش مصنوعی، حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است. استفاده از داده‌های شخصی برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند نگرانی‌ هایی را در مورد سوءاستفاده از اطلاعات و نقض حریم خصوصی ایجاد کند. نیاز به قوانین و مقررات مناسب برای حفاظت از داده‌ها و حقوق افراد به شدت احساس می‌شود.

 

2.    تأثیرات اجتماعی و اقتصادی: هوش مصنوعی می‌تواند تأثیرات قابل توجهی بر بازار کار داشته باشد. خودکارسازی و رباتیک ممکن است منجر به از دست رفتن مشاغل سنتی و ایجاد عدم تعادل در بازار کار شود. این امر نیازمند تدابیر سیاست ‌گذاری و برنامه‌های آموزشی برای تطابق با تغییرات بازار کار است.

 

 

3.    تأثیرات بر تصمیم‌ گیری‌ های انسانی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است تصمیمات انسانی را تحت تأثیر قرار دهند، به خصوص زمانی که سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور خودکار تصمیماتی در مورد زندگی و کار افراد اتخاذ می‌کنند. این نگرانی‌ ها نیازمند بررسی دقیق و کنترل‌ های مناسب برای اطمینان از رعایت اصول اخلاقی و شفافیت در تصمیم‌ گیری‌ ها است.

 

v   آینده هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی مملو از فرصت‌ها و چالش‌ های جدید است. پیشرفت‌های مداوم در زمینه‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و دیگر تکنولوژی‌های مرتبط، نویدبخش ظهور نوآوری‌ های بیشتری هستند که می‌توانند زندگی بشر را بهبود بخشند. با این حال، توجه به جنبه‌های اخلاقی، قانونی و اجتماعی توسعه هوش مصنوعی بسیار حائز اهمیت است. نیاز به همکاری بین‌المللی، ایجاد چارچوب‌ های قانونی و نظارتی مناسب، و توجه به جنبه‌های انسانی و اجتماعی می‌تواند به توسعه پایدار و مسئولانه هوش مصنوعی کمک کند.

در مجموع، هوش مصنوعی با پتانسیل‌ های عظیم خود می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای پیشبرد علم، فناوری و بهبود کیفیت زندگی بشری عمل کند، به شرطی که به‌طور هوشمندانه و مسئولانه به کار گرفته شود.

 

کتاب های نظام مهندسی

 

هوش مصنوعی در مهندسی

هوش مصنوعی (AI) در مهندسی کاربردهای گسترده و متنوعی دارد که می‌تواند به بهبود فرآیندها، افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها کمک کند. برخی از این کاربرد ها شامل موارد زیر است:

 

§         طراحی و شبیه‌سازی: AI می‌تواند در فرآیند طراحی محصولات و سیستم‌ها کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، مهندسان می‌توانند طراحی‌های کارآمدتر و بهینه‌تری ایجاد کنند.

 

§         پیش‌بینی و نگهداری: در صنایع مانند تولید و انرژی، AI می‌تواند به پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات و زمان مورد نیاز برای نگهداری کمک کند. این کار باعث کاهش هزینه‌ها و افزایش زمان کارایی می‌شود.

 

 

§         تحلیل داده‌ها: مهندسان می‌توانند از AI برای تحلیل داده‌های بزرگ استفاده کنند. این تحلیل‌ ها می‌توانند الگوهای مخفی را شناسایی کنند و به تصمیم‌گیری بهتر کمک کنند.

 

§       اتوماسیون و رباتیک: در زمینه‌های تولید و ساخت، ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری را انجام دهند و به افزایش سرعت و دقت تولید کمک کنند.

 

 

§       مدیریت پروژه: ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به برنامه‌ریزی و مدیریت پروژه‌ های مهندسی کمک کنند. این ابزارها می‌توانند زمان ‌بندی، تخصیص منابع و ارزیابی ریسک‌ ها را بهبود بخشند.

 

§         سیستم‌های هوشمند: AI می‌تواند در طراحی سیستم‌های هوشمند مانند ساختمان‌ های هوشمند، خودروهای خودران و شبکه‌های انرژی هوشمند استفاده شود.

 

 

این کاربرد ها به مهندسان این امکان را می‌دهد که به طور کارآمدتر و خلاقانه تر به چالش‌ها پاسخ دهند.

 

طراحی های مهندسی

طراحی‌های مهندسی یک فرآیند پیچیده و چند مرحله ‌ای است که به ایجاد و توسعه محصولات، سازه‌ ها یا سیستم‌های جدید کمک می‌کند. این طراحی‌ها به طور کلی شامل مراحل زیر هستند:

 

Ø    تحلیل نیازها

در این مرحله، نیازها و خواسته‌های مشتری یا کارفرما شناسایی می‌شود. این شامل تعیین اهداف پروژه، محدودیت‌ها و الزامات عملکردی است.

 

Ø    تحقیقات و بررسی‌های اولیه

مهندسان به بررسی و تحقیق در مورد تکنولوژی‌های موجود، مواد، و فرآیندهای مرتبط می‌پردازند. این مرحله می‌تواند شامل تحلیل بازار و رقبا نیز باشد.

 

Ø    طراحی مفهومی

در این مرحله، ایده‌ های اولیه شکل می‌گیرد. مهندسان می‌توانند با استفاده از ترسیمات دو بعدی یا سه بعدی، مدل‌های مفهومی ایجاد کنند.

 

Ø    مدل‌سازی و شبیه‌سازی

با استفاده از نرم‌افزارهای طراحی مانند CAD (طراحی به کمک کامپیوتر)، مهندسان می‌توانند مدل‌های دقیق‌ تری از طرح خود ایجاد کنند و عملکرد آن را در شرایط مختلف شبیه‌سازی کنند.

 

Ø      تحلیل و بهینه‌سازی

این مرحله شامل ارزیابی و بهینه‌سازی طرح برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها است. این کار می‌تواند شامل تحلیل‌ های ساختاری، حرارتی و دینامیکی باشد.

 

Ø    تهیه مستندات فنی

مستندات لازم برای ساخت و تولید شامل نقشه‌ ها، مشخصات فنی و دستورالعمل‌های مونتاژ تهیه می‌شود.

 

Ø    ساخت و تولید*

در این مرحله، طراحی به مرحله اجرا می‌رسد و محصول نهایی ساخته می‌شود. این مرحله ممکن است شامل آزمایش و اعتبار سنجی نیز باشد.

 

Ø    بازخورد و بهبود

پس از تولید، بازخورد از کاربران یا مشتریان جمع‌آوری می‌شود تا نقاط ضعف و قوت محصول شناسایی و بهبودهای لازم اعمال گردد.

 

Ø    نگهداری و پشتیبانی

پس از عرضه محصول، خدمات پس از فروش و نگهداری برای اطمینان از عملکرد درست و رفع مشکلات احتمالی ارائه می‌شود.

 

کاربردهای طراحی مهندسی

ü    مهندسی مکانیک: طراحی ماشین‌آلات و تجهیزات صنعتی.

ü    مهندسی برق: طراحی سیستم‌های الکتریکی و مدارها.

ü    مهندسی عمران: طراحی سازه‌ ها، پل‌ها و ساختمان‌ها.

ü    مهندسی نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری و اپلیکیشن‌ ها.

 

 

هوش مصنوعی در بهبود مهندسی

هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی در بهبود فرآیندهای مهندسی تأثیرگذار باشد. در زیر به برخی از کاربردهای کلیدی آن اشاره می‌کنم:

 

·       طراحی بهینه

الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی: این الگوریتم‌ها می‌توانند برای پیدا کردن بهترین طراحی‌ها با کمترین هزینه یا بیشترین کارایی استفاده شوند.

 

·       شبیه‌سازی و مدل‌سازی

مدل‌های پیشرفته: استفاده از شبکه‌های عصبی برای شبیه‌سازی رفتار سیستم‌ها و پیش‌بینی نتایج در شرایط مختلف.

 

·       تحلیل داده

یادگیری ماشین: تحلیل داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها و روندها، بهبود تصمیم‌گیری و پیش‌بینی نیازها.

 

·       خودکارسازی فرآیندها

رباتیک: استفاده از روبات‌ها در خطوط تولید برای افزایش دقت و سرعت تولید.

 

·       نگهداری پیش‌ بین

تحلیل پیش‌ بین: با استفاده از داده‌های تاریخی، AI می‌تواند زمان‌های احتمالی خرابی تجهیزات را پیش‌بینی کند و برنامه‌های نگهداری را بهینه‌سازی کند.

 

·       بهبود امنیت

سیستم‌های نظارتی هوشمند: استفاده از بینایی ماشین برای شناسایی ناهنجاری ها و تهدیدات در پروژه‌ های عمرانی.

 

·       تجزیه و تحلیل ریسک

مدل‌سازی ریسک: استفاده از الگوریتم‌های AI برای ارزیابی و مدیریت ریسک در پروژه‌ های مهندسی.

 

·       توسعه پایدار

مدیریت منابع: AI می‌تواند به بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش اثرات زیست‌محیطی کمک کند.

 

این کاربرد ها می‌توانند به افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت در پروژه‌ های مهندسی منجر شوند.

 

بیشتر: استخدامی اموزش و پرورش

بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود طراحی های مهندسی

برای بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود طراحی‌های مهندسی، می‌توان به چند نکته کلیدی اشاره کرد. اولین مورد، طراحی بهینه است؛ الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم‌های ژنتیک می‌توانند طراحی‌ها را بر اساس معیارهای مختلف بهبود بخشند. دوم، شبیه‌سازی دقیق؛ AI  می‌تواند در شبیه‌ سازی رفتار سیستم‌ها و تحلیل نتایج در شرایط مختلف کمک کند. سوم، تحلیل داده‌ها؛ استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و روندها به مهندسان در اتخاذ تصمیمات بهینه یاری می‌رساند. در نهایت، خودکارسازی فرآیند طراحی می‌تواند کارایی و دقت را افزایش دهد.

 

 هوش مصنوعی (AI) به‌طور فزاینده ‌ای در طراحی‌های مهندسی کاربرد دارد و می‌تواند به بهبود کیفیت، کاهش هزینه‌ها و تسریع فرآیندها کمک کند. در ادامه به جزئیات بیشتری درباره نقش AI در این حوزه می‌پردازم:

 

§       طراحی بهینه

الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی: استفاده از الگوریتم‌ هایی مانند الگوریتم‌های ژنتیک، برنامه‌ریزی خطی و بهینه‌سازی تجمعی به مهندسان کمک می‌کند تا طراحی‌ها را به بهترین نحو ممکن بهینه‌سازی کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند پارامترهای مختلفی را مانند وزن، هزینه و استحکام تحلیل کنند و بهترین ترکیب را پیشنهاد دهند.

 

§       شبیه‌سازی و مدل‌سازی

شبیه‌سازی عددی: AI می‌تواند در شبیه‌سازی رفتار سیستم‌های پیچیده به مهندسان کمک کند. به‌عنوان مثال، مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق می‌توانند در شبیه‌سازی جریان سیالات یا تحلیل تنش در سازه‌ ها استفاده شوند.

مدل‌سازی پیشرفته: ابزارهای AI می‌توانند مدل‌های پیچیده‌ ای ایجاد کنند که به بررسی رفتار سیستم‌ها تحت شرایط مختلف کمک می‌کند. این مدل‌ها می‌توانند به طور خودکار بروزرسانی شوند تا نتایج دقیق‌ تری ارائه دهند.

 

§       تحلیل داده‌ها

یادگیری ماشین: با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و واقعی، AI می‌تواند الگوها و روندهای غیرقابل مشاهده را شناسایی کند. این اطلاعات می‌تواند به مهندسان کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و پروژه‌ ها را به‌طور موثرتری مدیریت کنند.

پیش‌بینی عملکرد: با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده، AI می‌تواند پیش‌ بینی‌ هایی درباره عملکرد سیستم‌ها در آینده ارائه دهد که می‌تواند به طراحی‌های بهتر و کارآمدتر منجر شود.

 

§       خودکارسازی فرآیند طراحی

تولید خودکار طراحی: با استفاده از ابزارهای AI، مهندسان می‌توانند به‌طور خودکار طراحی‌های اولیه ایجاد کنند. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد تا زمان بیشتری را صرف نوآوری و بهبود جزئیات طراحی کنند.

واقعیت مجازی و افزوده: AI می‌تواند در ایجاد محیط‌های مجازی برای تست و ارزیابی طراحی‌ها استفاده شود. این محیط‌ ها به مهندسان کمک می‌کند تا طراحی‌های خود را در یک فضای شبیه‌سازی شده ارزیابی کنند.

 

§       نگهداری و بهبود مستمر

نگهداری پیش‌ بین: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، AI می‌تواند زمان‌های احتمالی خرابی تجهیزات را پیش‌بینی کند. این اطلاعات به مهندسان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های نگهداری را بهینه‌سازی کرده و از وقوع مشکلات جلوگیری کنند.

بازیابی داده: AI می‌تواند به شناسایی و تحلیل داده‌های مربوط به طراحی‌های قبلی کمک کند تا نقاط قوت و ضعف آن‌ها شناسایی شود و در پروژه‌ های آینده مورد استفاده قرار گیرد.

 

§       توسعه پایدار

مدیریت منابع: AI می‌تواند به بهینه‌سازی مصرف منابع در طراحی‌های مهندسی کمک کند، که به کاهش اثرات زیست‌محیطی منجر می‌شود. این شامل بهینه‌سازی مصرف انرژی و مواد اولیه در فرآیند طراحی است.

تحلیل اثرات زیست‌محیطی: مدل‌های AI می‌توانند به پیش‌بینی اثرات زیست‌محیطی طراحی‌های مختلف کمک کنند و مهندسان را در انتخاب گزینه‌های پایدارتر یاری دهند.

 

 

در نهایت، هوش مصنوعی توانسته است به‌طور قابل توجهی فرآیند طراحی مهندسی را متحول کند. از طراحی بهینه و شبیه ‌سازی دقیق تا تحلیل داده‌ها و نگهداری پیش‌ بین، AI ابزارهای جدید و قدرتمندی را در اختیار مهندسان قرار می‌دهد که به بهبود کارایی و کیفیت طراحی‌های مهندسی کمک می‌کند.

 

جمع بندی

این فناوری به‌طور چشمگیری در بهبود پزشکی، افزایش بهره‌وری صنایع و تحول در آموزش و تجارت مؤثر بوده است. با این حال، چالش‌ هایی نظیر مسائل اخلاقی، حریم خصوصی و تأثیرات اجتماعی بر بازار کار نیز وجود دارد. آینده هوش مصنوعی نیازمند توجه به جنبه‌های انسانی و همکاری‌ های بین‌المللی برای توسعه پایدار و مسئولانه است. در نهایت، با رویکرد مناسب، هوش مصنوعی می‌تواند ابزار قدرتمندی برای بهبود کیفیت زندگی بشر باشد. هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار تحول آفرین در طراحی‌های مهندسی، موجب بهبود کارایی، دقت و پایداری این فرآیندها شده است. با استفاده از AI، مهندسان قادرند به‌طور مؤثر تری طراحی‌ها را بهینه‌سازی کنند، شبیه ‌سازی‌ های دقیق‌ تری انجام دهند، و از داده‌ها به‌صورت بهینه بهره‌برداری کنند. این تحولات نه تنها به نفع پروژه‌ های فردی است، بلکه می‌تواند به‌طور کلی به پیشرفت صنایع و جامعه کمک کند.

 

با توجه به این پیشرفت‌ها، می‌توان انتظار داشت که در آینده، هوش مصنوعی نقشی حتی پررنگ‌ تر و کلیدی‌ تر در طراحی‌های مهندسی ایفا کند و راه‌حل‌های نوآورانه‌ تری را برای چالش‌ های موجود ارائه دهد. در نتیجه، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های AI و توسعه مهارت‌های مرتبط با آن برای مهندسان و متخصصان حوزه‌ های مرتبط ضروری به نظر می‌رسد.