نورومورفیک در سازمان هوشمند: بازسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی با الهام از مغز هشت پا

این پژوهش به ارائه یک مدل نوآورانه برای تصمیم‌گیری در مدیریت سازمان هوشمند پرداخته است که با الهام از ساختارهای عصبی مغز هشت پا و سیستم‌های هوش مصنوعی نورومورفیک توسعه یافته است. مدل پیشنهادی بر اساس تحلیل مقایسه‌ای دقیق بین نقاط مشترک و تمایزات این دو سیستم، بهینه‌سازی‌هایی را برای بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری ارائه می‌دهد. نتایج نشان دادند که معماری پردازش موازی و توزیع‌شده، تصمیم‌گیری‌های مستقل تطبیقی، و یادگیری مداوم می‌توانند به سازمان‌ها در مواجهه با شرایط پیچیده و متغیر کمک کنند. ویژگی‌های مغز هشت پا، مانند تصمیم‌گیری غیرمتمرکز، واکنش سریع به استرسورها، و اصلاح خطاهای مستقل در سطح بازوها، در ترکیب با قابلیت‌های نورومورفیک، به توسعه مدلی منجر شده که قادر به پردازش هم‌زمان داده‌های عملکردی، پیش‌بینی رفتارهای کارکنان، و بهینه‌سازی منابع پردازشی است. این مدل به‌طور خاص در زمینه‌هایی مانند ارزیابی عملکرد، مدیریت استعداد و جانشین‌پروری، پیش‌بینی رفتار کارکنان، استخدام هوشمند، تحلیل احساسات کارکنان، و بهینه‌سازی مسیر شغلی کاربرد دارد. پیشنهادهای این پژوهش بر استفاده از پردازش چندوظیفه‌ای، هماهنگی سیناپسی خودتنظیم، و بهینه‌سازی انرژی پردازشی تاکید دارند که می‌توانند به بهبود تصمیم‌گیری‌ها و افزایش کارایی در مدیریت منابع انسانی کمک کنند. این پژوهش گامی اساسی در جهت استفاده از فناوری‌های پیشرفته و ساختارهای بیولوژیکی برای حل چالش‌های پیچیده مدیریتی برداشته و به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا بهره‌وری خود را به‌طور قابل توجهی افزایش دهند. مدل پیشنهادی، به‌عنوان یک چارچوب عملیاتی پیشرفته، مسیر جدیدی برای تحقیقات آینده و کاربردهای مدیریتی فراهم می‌کند.

neuromorphic in human resources: reconstructing ai decision-making processes inspired by the octopus brain

this study presents an innovative model for decision-making in human resource management, inspired by the neural structures of the octopus brain and neuromorphic ai systems. the proposed model offers optimizations to enhance decision-making processes based on a detailed comparative analysis of the similarities and differences between these two systems. the findings indicate that parallel and distributed processing architectures, adaptive independent decision-making, and continuous learning can help organizations navigate complex and dynamic environments. the octopus brain’s characteristics, such as decentralized decision-making, rapid response to stressors, and independent error correction at the arm level, combined with neuromorphic capabilities, have led to the development of a model capable of simultaneously processing performance data, predicting employee behaviors, and optimizing processing resources. this model is particularly applicable in areas such as performance evaluation, talent management and succession planning, employee behavior prediction, smart recruitment, employee sentiment analysis, and career path optimization. the study’s recommendations emphasize the use of multitasking processing, self-regulating synaptic coordination, and energy-efficient processing optimization, which can improve decision-making and increase efficiency in human resource management. this research takes a significant step toward leveraging advanced technologies and biological structures to address complex management challenges, enabling organizations to substantially enhance their productivity. the proposed model, as an advanced operational framework, provides a new pathway for future research and managerial applications.