موضوعات جدید پایان نامه رشته هوش مصنوعی و رباتیکز + 113عنوان بروز

مقدمه: افق‌های نوین هوش مصنوعی و رباتیکز

دنیای امروز با سرعتی بی‌سابقه در حال تحول است و رشته‌های هوش مصنوعی (AI) و رباتیکز در کانون این انقلاب قرار دارند. این دو حوزه، نه تنها مرزهای تکنولوژی را جابجا می‌کنند، بلکه زندگی روزمره، صنعت، پزشکی، و حتی نحوه تفکر ما را دگرگون می‌سازند. انتخاب یک موضوع پایان‌نامه در این رشته‌ها، نه تنها فرصتی برای عمق بخشیدن به دانش تخصصی شماست، بلکه سکوی پرتابی برای ورود به دنیایی از نوآوری‌ها و چالش‌های علمی هیجان‌انگیز محسوب می‌شود.

هدف این مقاله، ارائه یک دید جامع و به‌روز از گرایش‌ها و موضوعات پژوهشی پیشرو در هوش مصنوعی و رباتیکز است. ما تلاش کرده‌ایم با معرفی جدیدترین روندهای علمی و ارائه 113 عنوان پایان‌نامه پیشنهادی، راهنمای ارزشمندی برای دانشجویان، پژوهشگران و اساتید فراهم آوریم تا بتوانند با دیدی بازتر و اطلاعاتی غنی‌تر، گام در مسیر پژوهش‌های آینده بردارند.

چرا انتخاب موضوع بروز اهمیت دارد؟

• تأثیرگذاری بیشتر: موضوعات جدید، پتانسیل بیشتری برای ایجاد نوآوری و حل مسائل واقعی و پیچیده دارند.
• فرصت‌های شغلی بهتر: بازار کار به متخصصانی نیاز دارد که با آخرین دانش و تکنولوژی‌ها آشنایی دارند.
• انگیزه و علاقه پژوهشگر: کار بر روی مباحث جدید و چالش‌برانگیز، اشتیاق و انگیزه پژوهشگر را افزایش می‌دهد.
• پتانسیل انتشار مقالات با ایمپکت بالا: پژوهش در مرزهای دانش، شانس پذیرش در مجلات معتبر را بالا می‌برد.

گرایش‌های کلیدی و نوظهور در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی شاخه‌ای وسیع و دائماً در حال گسترش است. در ادامه به برخی از مهمترین گرایش‌های فعلی و آینده‌نگر در این حوزه می‌پردازیم:

یادگیری ماشین پیشرفته و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق (Deep Learning)، موتور محرک اصلی بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی هستند. پژوهش‌ها در این زمینه بر توسعه مدل‌های پیچیده‌تر، کارآمدتر و با قابلیت تعمیم‌پذیری بالاتر متمرکز شده‌اند.

• مدل‌های ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی گراف (GNNs): کاربرد در تحلیل داده‌های پیچیده و روابط گراف‌محور.
• یادگیری عمیق خودنظارت‌شده (Self-Supervised Learning): آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های بدون برچسب.
• یادگیری انتقال (Transfer Learning) و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning): بهبود کارایی مدل‌ها با بهره‌گیری از دانش از دامنه‌های دیگر.

هوش مصنوعی توضیه‌پذیر (Explainable AI – XAI)

با افزایش پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عمیق، درک و اعتماد به تصمیمات آن‌ها دشوارتر شده است. XAI به دنبال توسعه روش‌هایی است که بتوانند نحوه عملکرد و استدلال مدل‌های هوش مصنوعی را برای انسان قابل فهم و شفاف سازند، که در کاربردهای حساس مانند پزشکی و حقوقی حیاتی است.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL) و سیستم‌های خودکار

یادگیری تقویتی، با تمرکز بر آموزش عامل‌های هوشمند برای تصمیم‌گیری در محیط‌های پویا، در رباتیک، بازی‌ها، و سیستم‌های خودمختار (مانند خودروهای خودران) کاربرد گسترده‌ای یافته است. پژوهش‌های نوین بر RL با نمونه‌برداری کم، RL چندعامله (Multi-Agent RL) و ترکیب آن با یادگیری عمیق (Deep RL) تمرکز دارند.

پردازش زبان طبیعی پیشرفته (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

انقلاب مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3/4 و LLaMA، افق‌های جدیدی را در NLP گشوده است. پژوهش در این زمینه شامل توسعه مدل‌های کارآمدتر، کاهش سوگیری (bias)، بهبود درک زمینه، تولید محتوای خلاقانه، و کاربرد آن‌ها در خلاصه‌سازی، ترجمه ماشینی، و چت‌بات‌های پیشرفته می‌شود.

بینایی ماشین (Computer Vision) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

بینایی ماشین همچنان در حال پیشرفت است، از تشخیص اشیا و چهره تا بازسازی سه‌بعدی و تحلیل حرکت. هوش مصنوعی مولد، به‌ویژه شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و مدل‌های انتشاری (Diffusion Models)، توانایی ایجاد تصاویر، ویدئوها و حتی موسیقی واقع‌گرایانه را فراهم کرده‌اند که کاربردهای زیادی در هنر، طراحی و شبیه‌سازی دارند.

هوش مصنوعی در محاسبات لبه (Edge Computing) و اینترنت اشیا (IoT)

استقرار هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های کم‌مصرف و در نزدیکی منبع داده (لبه شبکه)، امکان پردازش سریع‌تر، کاهش تأخیر و حفظ حریم خصوصی را فراهم می‌کند. این حوزه شامل بهینه‌سازی مدل‌ها برای منابع محدود، یادگیری فدرال (Federated Learning) و کاربرد هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند، پزشکی از راه دور و نظارت صنعتی است.

هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه

با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی، نگرانی‌ها در مورد مسائل اخلاقی، تعصب (bias)، حریم خصوصی و امنیت افزایش یافته است. پژوهش در این زمینه بر توسعه الگوریتم‌های منصفانه، مقاوم در برابر حملات، حفظ حریم خصوصی (مانند حریم خصوصی تفاضلی) و چارچوب‌های قانونی و اخلاقی برای طراحی و استقرار هوش مصنوعی متمرکز است.

روندهای آینده در رشته رباتیکز

رباتیکز، در هم‌افزایی با هوش مصنوعی، در حال خلق ماشین‌هایی با قابلیت‌های بی‌نظیر است. در ادامه به مهمترین روندهای رباتیکز اشاره می‌کنیم:

رباتیک مشارکتی و انسان-ربات (Cobots)

ربات‌های مشارکتی یا کوبات‌ها، طراحی شده‌اند تا در کنار انسان‌ها و در یک فضای کاری مشترک، با ایمنی و کارایی بالا فعالیت کنند. پژوهش‌ها بر تعامل طبیعی انسان و ربات، برنامه‌ریزی حرکتی تطبیقی، و سیستم‌های تشخیص قصد انسان متمرکز هستند.

ربات‌های خودمختار و هوشمند

ربات‌های خودمختار با قابلیت درک محیط، تصمیم‌گیری و اجرای وظایف بدون دخالت مستقیم انسان، در حال گسترش هستند. این شامل ربات‌های متحرک، پرنده، و زیرآبی با قابلیت مسیریابی هوشمند، ناوبری در محیط‌های پیچیده، و سازگاری با تغییرات محیطی است.

رباتیک نرم و بیومیمتیک (Bio-Mimetic Robotics)

رباتیک نرم بر طراحی ربات‌هایی با مواد انعطاف‌پذیر و تغییرشکل‌پذیر تمرکز دارد که الهام‌گرفته از موجودات زنده هستند. این ربات‌ها می‌توانند با محیط‌های نامنظم بهتر تعامل کنند و در کاربردهایی مانند اکتشاف، پزشکی (اندوسکوپی) و کارهای ظریف بسیار مؤثر باشند.

رباتیک پزشکی و جراحی

کاربرد ربات‌ها در پزشکی از جراحی‌های دقیق و کم تهاجم تا توانبخشی و کمک به افراد مسن و ناتوان، انقلابی در مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کرده است. موضوعات جدید شامل ربات‌های میکرو و نانو، ربات‌های هوشمند برای تشخیص و درمان، و سیستم‌های رباتیک برای تله‌جراحی (Tele-surgery) هستند.

ربات‌های پرنده و زیرآبی (UAVs & UUVs)

پهپادها (UAVs) و ربات‌های زیرآبی خودمختار (UUVs) در حال تکامل هستند. پژوهش‌ها بر بهبود خودمختاری، پایداری، قابلیت‌های حمل بار، و کاربرد آن‌ها در نقشه‌برداری، نظارت، بازرسی زیرساخت‌ها و اکتشاف متمرکز است.

رباتیک در کشاورزی و محیط زیست

ربات‌ها می‌توانند بهره‌وری کشاورزی را افزایش داده و به حفظ محیط زیست کمک کنند. این شامل ربات‌های کشاورزی دقیق برای کاشت، برداشت و نظارت بر محصولات، ربات‌های پایش آلودگی و جمع‌آوری زباله، و ربات‌های مورد استفاده در عملیات نجات و واکنش به بلایا است.

موضوعات ترکیبی و بین‌رشته‌ای

بسیاری از پیشرفت‌های مهم در مرز بین هوش مصنوعی و رباتیکز یا در ترکیب با سایر رشته‌ها رخ می‌دهند:

هم‌افزایی هوش مصنوعی و رباتیکز

ادغام عمیق‌تر هوش مصنوعی در رباتیکز، به ربات‌ها امکان می‌دهد تا با محیط خود هوشمندانه‌تر تعامل کنند، از تجربیات بیاموزند، و وظایف پیچیده‌تر را با انعطاف‌پذیری بالاتر انجام دهند. این شامل ربات‌های یادگیرنده، ربات‌هایی با قابلیت استدلال و تصمیم‌گیری پیچیده، و سیستم‌های رباتیک مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ است.

سیستم‌های سایبرفیزیکی (CPS) و دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins)

CPS سیستم‌هایی هستند که جهان فیزیکی را با فضای سایبری ترکیب می‌کنند، در حالی که دوقلوهای دیجیتال مدل‌های مجازی از اشیاء یا سیستم‌های فیزیکی هستند. هوش مصنوعی و رباتیکز در این حوزه برای نظارت، کنترل، بهینه‌سازی و پیش‌بینی رفتار سیستم‌های پیچیده صنعتی، شهری و بهداشتی نقش حیاتی ایفا می‌کنند.

راهنمای انتخاب موضوع پایان نامه

انتخاب موضوع پایان‌نامه یک تصمیم مهم و تأثیرگذار است. برای اطمینان از یک انتخاب موفق، مراحل زیر را دنبال کنید:

مراحل گام به گام

1. شناسایی علایق: در کدام بخش از هوش مصنوعی یا رباتیکز بیشترین انگیزه را دارید؟
2. مرور ادبیات: مقالات، کنفرانس‌ها و پایان‌نامه‌های اخیر را مطالعه کنید تا شکاف‌های پژوهشی را بیابید.
3. مشاوره با اساتید: با اساتید متخصص در زمینه مورد علاقه خود مشورت کنید.
4. قابلیت اجرا: از در دسترس بودن منابع، داده‌ها و ابزارهای لازم اطمینان حاصل کنید.
5. نوآوری و اصالت: تلاش کنید موضوعی را انتخاب کنید که دارای جنبه‌های نوآورانه و اصیل باشد.

جدول زیر به شما در ارزیابی موضوعات کمک می‌کند:

اینفوگرافیک: مسیر پژوهش در هوش مصنوعی و رباتیکز

این اینفوگرافیک گام‌های کلیدی در انجام یک پروژه پژوهشی موفق در هوش مصنوعی و رباتیکز را به تصویر می‌کشد و به شما کمک می‌کند تا با دیدی سازمان‌یافته به مسیر خود ادامه دهید. این تصویر ذهنی، فرآیند پژوهش را شفاف‌تر و قابل مدیریت‌تر می‌سازد.

+-------------------------------------------------+
|                1. شناسایی مسئله                 |
|-------------------------------------------------|
|    • کشف شکاف‌های پژوهشی در ادبیات علمی         |
|    • تعیین نیازهای صنعتی/اجتماعی                |
|    • تعریف دقیق و محدود کردن حوزه مسئله         |
+--------------------------|----------------------+
                           V
+--------------------------|----------------------+
|                2. مرور جامع ادبیات               |
|-------------------------------------------------|
|    • مطالعه مقالات، کنفرانس‌ها، پایان‌نامه‌های اخیر|
|    • شناسایی روش‌های موجود و نقاط قوت/ضعف آنها   |
|    • پیدا کردن ایده‌های نوآورانه و منحصر به فرد |
+--------------------------|----------------------+
                           V
+--------------------------|----------------------+
|               3. فرموله‌کردن فرضیه              |
|-------------------------------------------------|
|    • طراحی یک راهکار اولیه یا مدل مفهومی        |
|    • تدوین اهداف و سوالات پژوهشی شفاف           |
|    • تعیین متغیرها و معیارهای ارزیابی            |
+--------------------------|----------------------+
                           V
+--------------------------|----------------------+
|                4. طراحی و پیاده‌سازی             |
|-------------------------------------------------|
|    • جمع‌آوری/آماده‌سازی داده‌ها (Dataset)       |
|    • انتخاب الگوریتم‌ها و فریم‌ورک‌ها             |
|    • کدنویسی و توسعه نمونه اولیه (Prototype)     |
+--------------------------|----------------------+
                           V
+--------------------------|----------------------+
|               5. آزمایش و ارزیابی                |
|-------------------------------------------------|
|    • اجرای آزمایش‌ها و جمع‌آوری نتایج            |
|    • تحلیل داده‌ها با ابزارهای آماری             |
|    • مقایسه با روش‌های پیشین (Baseline)          |
+--------------------------|----------------------+
                           V
+--------------------------|----------------------+
|                6. تحلیل و نتیجه‌گیری             |
|-------------------------------------------------|
|    • تفسیر نتایج در راستای فرضیات اولیه         |
|    • بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های پژوهش          |
|    • ارائه پیشنهادات برای کارهای آینده           |
+--------------------------|----------------------+
                           V
+--------------------------|----------------------+
|               7. نگارش و ارائه                   |
|-------------------------------------------------|
|    • تدوین پایان‌نامه، مقاله یا گزارش             |
|    • رعایت استانداردهای علمی و نگارشی           |
|    • ارائه نتایج به جامعه علمی و صنعتی           |
+-------------------------------------------------+
        

113 عنوان بروز برای پایان نامه در هوش مصنوعی و رباتیکز

در ادامه، لیستی جامع از 113 عنوان پیشنهادی برای پایان‌نامه‌های کارشناسی ارشد و دکترا در رشته‌های هوش مصنوعی و رباتیکز ارائه شده است. این عناوین، گرایش‌های روز دنیا را پوشش می‌دهند و می‌توانند الهام‌بخش انتخاب موضوع شما باشند.

الف. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Advanced ML & Deep Learning)

1. توسعه یک مدل یادگیری عمیق خودنظارت‌شده برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی صنعتی.
2. بهبود پایداری و تعمیم‌پذیری شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی پویا.
3. طراحی چارچوبی برای یادگیری انتقال تطبیقی در بین دامنه‌های داده‌های پزشکی با حجم کم.
4. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای برای بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در بازار سهام.
5. بهینه‌سازی معماری‌های ترنسفورمر برای پردازش کارآمد داده‌های ژنومیک.
6. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از شبکه‌های عصبی ترکیبی (Hybrid Neural Networks).
7. توسعه روش‌های یادگیری عمیق برای تشخیص حملات سایبری در شبکه‌های 5G.
8. بهبود یادگیری عمیق تقویتی برای کنترل سیستم‌های پیچیده انرژی.
9. کاوش در روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های عمیق برای استقرار در دستگاه‌های لبه.
10. طراحی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی عملکرد محصول در کشاورزی دقیق.
11. یادگیری فعال (Active Learning) مبتنی بر مدل‌های عمیق برای کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار.
12. توسعه الگوریتم‌های یادگیری فدرال برای حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های سلامت دیجیتال.
13. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای مدل‌سازی پویایی بازار ارز.
14. طراحی مدل‌های یادگیری عمیق مقاوم در برابر داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data).
15. تحلیل مقایسه‌ای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده.
16. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) مبتنی بر GNNs با در نظر گرفتن تعصب.
17. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ترافیک شهری.
18. شناسایی و حذف سوگیری‌های (Bias) پنهان در مدل‌های یادگیری عمیق.
19. بهبود کارایی و دقت شبکه‌های عصبی اسپایکی (Spiking Neural Networks) برای محاسبات کم‌مصرف.
20. یادگیری عمیق برای سنتز داده‌های مصنوعی جهت آموزش مدل‌های هوش مصنوعی.
21. مدل‌سازی و پیش‌بینی فرسایش مشتری با استفاده از یادگیری عمیق.
22. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning) برای طبقه‌بندی تصاویر پزشکی.
23. استفاده از هوش ازدحامی (Swarm Intelligence) برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های عمیق.
24. طراحی یک سیستم یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین.
25. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل احساسات چندزبانه.

ب. پردازش زبان طبیعی و LLMs (Advanced NLP & LLMs)

26. تولید متن خلاقانه با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترنسفورمر.
27. بهبود درک زمینه در مدل‌های LLMs برای پاسخگویی دقیق‌تر به سوالات پیچیده.
28. کاهش سوگیری (Bias) و سمیت (Toxicity) در خروجی مدل‌های زبانی مولد.
29. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی با استفاده از LLMs برای کاربردهای علمی.
30. ترجمه ماشینی عصبی (NMT) برای زبان‌های کم‌منبع با استفاده از یادگیری انتقال.
31. توسعه یک چت‌بات هوشمند برای پشتیبانی مشتریان با قابلیت یادگیری از تعاملات.
32. استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی و پزشکی با استفاده از مدل‌های NLP.
33. تشخیص فیک‌نیوز (Fake News) و اطلاعات غلط با تحلیل زبانی و محتوایی.
34. طراحی سیستم‌های تولید گفتار طبیعی (Text-to-Speech) با کیفیت بالا.
35. بازشناسی گفتار خودکار (ASR) برای محیط‌های نویزی و زبان‌های محلی.
36. کاربرد LLMs در تولید کدهای برنامه‌نویسی و رفع اشکال خودکار.
37. مدل‌سازی زبان‌های محلی و گویش‌های فارسی با استفاده از LLMs کوچک‌تر.
38. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی برای درک نظرات عمومی.
39. توسعه ابزارهای NLP برای کمک به آموزش زبان خارجی.
40. استفاده از مدل‌های LLMs برای تحلیل و خلاصه‌سازی مکالمات تلفنی.
41. طراحی سیستم‌های بازنمایی دانش (Knowledge Representation) مبتنی بر زبان طبیعی.
42. بهبود عملکرد LLMs در استدلال و حل مسائل ریاضی.
43. کاهش تأثیر اطلاعات نادرست در مدل‌های LLMs با روش‌های فیلترسازی.
44. تولید سناریوهای داستانی با کیفیت بالا با استفاده از هوش مصنوعی مولد.
45. تحلیل خودکار اسناد مالی برای پیش‌بینی روندهای بازار.
46. بازشناسی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) برای متون پزشکی فارسی.
47. تولید سؤال و پاسخ (Question Answering) از متون علمی پیچیده.
48. طراحی سیستم‌های گفت‌وگومحور (Conversational AI) با قابلیت شخصی‌سازی.
49. کاربرد NLP برای تحلیل و سازماندهی پایگاه‌های داده نامنظم (Unstructured Databases).
50. بهبود تعامل انسان و کامپیوتر از طریق رابط‌های کاربری زبانی.

ج. بینایی ماشین و هوش مصنوعی مولد (Computer Vision & Generative AI)

51. تشخیص و ردیابی اشیا در زمان واقعی با استفاده از شبکه‌های عصبی سبک (Lightweight CNNs).
52. بازسازی سه‌بعدی از تصاویر دو بعدی با مدل‌های یادگیری عمیق.
53. تولید تصاویر واقع‌گرایانه با کنترل بالا با استفاده از مدل‌های انتشاری (Diffusion Models).
54. تشخیص ناهنجاری در خطوط تولید صنعتی با بینایی ماشین.
55. کاربرد بینایی ماشین در سیستم‌های نظارت بر ترافیک هوشمند.
56. تشخیص بیماری‌های پوستی از تصاویر با یادگیری عمیق.
57. بهبود کیفیت تصاویر و ویدئوهای با رزولوشن پایین (Super-Resolution) با هوش مصنوعی.
58. تولید چهره‌های انسانی واقع‌گرایانه (Deepfake) و روش‌های تشخیص آنها.
59. بینایی ماشین برای ناوبری و نقشه‌برداری ربات‌های خودمختار.
60. تشخیص احساسات از طریق تحلیل حالات چهره و حرکات بدن.
61. تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) تصاویر پزشکی با دقت بالا.
62. تولید آثار هنری جدید با هوش مصنوعی مولد با الهام از سبک‌های مختلف.
63. تشخیص رفتار غیرعادی در مکان‌های عمومی با استفاده از دوربین‌های نظارتی.
64. ارزیابی کیفیت محصولات کشاورزی از تصاویر با بینایی ماشین.
65. بازشناسی خودکار علائم رانندگی و اشیاء در سیستم‌های خودروهای خودران.
66. تولید مدل‌های سه‌بعدی از اشیاء واقعی با استفاده از مجموعه تصاویر.
67. ترکیب بینایی ماشین و سنسورهای راداری برای بهبود تشخیص در شرایط آب و هوایی بد.
68. بازسازی ویدئوهای آسیب‌دیده با استفاده از هوش مصنوعی.
69. تشخیص هویت افراد با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته بیومتریک.
70. کاربرد GANs برای افزایش مجموعه داده‌های آموزشی در بینایی ماشین.
71. بینایی ماشین در رباتیک جراحی برای افزایش دقت عملیات.
72. تولید انیمیشن‌های شخصیت‌های مجازی از روی توصیفات متنی.
73. تشخیص حواس‌پرتی راننده با تحلیل ویدئویی.
74. بازشناسی و تحلیل حرکات بدن انسان برای کاربردهای ورزشی و توانبخشی.
75. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation) با کنترل دقیق بر جزئیات.

د. رباتیک خودمختار و مشارکتی (Autonomous & Collaborative Robotics)

76. طراحی و کنترل ربات‌های خودمختار برای بازرسی خطوط لوله در زیر آب.
77. بهبود ناوبری ربات‌های سیار در محیط‌های پویا با استفاده از SLAM مبتنی بر یادگیری عمیق.
78. تعامل طبیعی انسان و کوبات در خطوط مونتاژ صنعتی.
79. برنامه‌ریزی حرکت رباتیک (Motion Planning) برای ربات‌های با درجات آزادی بالا.
80. توسعه سیستم‌های رباتیک چندعامله برای هماهنگی در عملیات نجات.
81. کاربرد یادگیری تقویتی برای آموزش ربات‌ها در انجام کارهای ظریف.
82. سیستم‌های خودمختار برای پهپادهای لجستیک و تحویل کالا.
83. تشخیص قصد انسان برای تعامل ایمن و مؤثر با ربات‌های مشارکتی.
84. طراحی ربات‌های خزنده (Climbing Robots) برای بازرسی سازه‌های بلند.
85. ناوبری و اجتناب از موانع برای ربات‌های پرنده در محیط‌های پیچیده شهری.
86. توسعه رابط‌های کاربری شهودی برای برنامه‌ریزی و کنترل ربات‌ها.
87. کاربرد سنسورهای نوین در رباتیک برای درک عمیق‌تر محیط.
88. بهبود استحکام و پایداری ربات‌های چهارپا (Quadrupeds) در زمین‌های ناهموار.
89. ربات‌های خودمختار برای کشاورزی دقیق و پایش سلامت گیاهان.
90. برنامه‌ریزی مسیر برای ربات‌های حمل و نقل خودکار در انبارها.
91. توسعه سیستم‌های یادگیری از طریق نمایش (Learning from Demonstration) برای ربات‌ها.
92. استفاده از دوقلوهای دیجیتال برای شبیه‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد رباتیک.
93. طراحی و کنترل ربات‌های نرم برای کاربردهای توانبخشی.
94. سیستم‌های بینایی رباتیک برای دستکاری اشیاء با اشکال نامنظم.
95. توسعه سیستم‌های روباتیک خودمختار برای اکتشاف فضایی.
96. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Learning) برای کنترل ربات‌های پویا.
97. ربات‌های خودمختار برای نظافت و نگهداری فضاهای عمومی.
98. بهبود ایمنی در تعامل انسان-ربات از طریق سیستم‌های تشخیص برخورد.
99. طراحی ربات‌های ماژولار و تغییرپذیر برای وظایف مختلف.
100. سیستم‌های رباتیک برای جمع‌آوری و تفکیک زباله در مقیاش صنعتی.

ه. رباتیک نرم و پزشکی (Soft & Medical Robotics)

101. طراحی و کنترل ربات‌های نرم الهام‌گرفته از طبیعت برای حرکت در فضاهای محدود.
102. کاربرد ربات‌های نرم در جراحی‌های کم تهاجم (Minimally Invasive Surgery).
103. توسعه ربات‌های پوشیدنی (Wearable Robots) برای توانبخشی بیماران سکته مغزی.
104. ربات‌های میکرو و نانو برای تحویل دارو به نقاط هدف در بدن.
105. سیستم‌های رباتیک هوشمند برای کمک به افراد مسن و معلول در کارهای روزمره.
106. طراحی ربات‌های بیومیمتیک برای اکتشاف در محیط‌های آبی عمیق.
107. ربات‌های جراح با قابلیت بازخورد لمسی (Haptic Feedback) برای افزایش دقت.
108. کاربرد رباتیک نرم در ساخت پروتزهای هوشمند و حسگرهای زیستی.
109. سیستم‌های رباتیک برای آموزش و شبیه‌سازی جراحی.
110. توسعه ربات‌های اسکلت خارجی (Exoskeletons) برای افزایش قدرت انسانی.
111. ربات‌های مبتنی بر مایعات (Fluidic Robots) برای کارهای ظریف و بی‌خطر.
112. هوش مصنوعی در رباتیک توانبخشی برای تطبیق با نیازهای فردی بیمار.
113. طراحی ربات‌های خودترمیم‌شونده (Self-Healing Robots) با استفاده از مواد هوشمند.

نتیجه‌گیری: پیشگامی در مرزهای دانش

هوش مصنوعی و رباتیکز، دو ستون اصلی آینده فناوری هستند که با سرعت سرسام‌آوری در حال پیشرفتند. انتخاب یک موضوع پایان‌نامه به‌روز و کاربردی در این حوزه‌ها، نه تنها به شما امکان می‌دهد تا در خط مقدم دانش قرار گیرید، بلکه مهارت‌ها و تجربیات ارزشمندی را برای آینده شغلی و پژوهشی شما به ارمغان می‌آورد. امیدواریم این مقاله، با ارائه بینش‌های عمیق و 113 عنوان پژوهشی الهام‌بخش، چراغ راهی برای دانشجویان و پژوهشگران در مسیر اکتشاف و نوآوری باشد.

به یاد داشته باشید که موفقیت در پژوهش، بیش از هر چیز به علاقه، پشتکار و توانایی شما در تبدیل ایده‌های نو به راه‌حل‌های عملی بستگی دارد. با انتخاب هوشمندانه و تلاش مستمر، می‌توانید سهمی ارزشمند در پیشرفت این حوزه‌های هیجان‌انگیز داشته باشید.