المشاريع الواعدة

عنوان المشروع: NAJDA (نجدة): An AI-Powered Emergency Reporting and Dispatch Platform

الوصف:
نجدة (بمعنى المساعدة أو الإنقاذ) هي منصة متكاملة للإبلاغ عن حالات الطوارئ وتوجيه فرق الاستجابة، طوّرها فريق مكوّن من طالبين ضمن مسار الخدمة المجتمعية في مسابقة NURAI 2026. تتيح المنصة للمواطنين الإبلاغ عن الحرائق والحالات الطبية والجرائم وحوادث المرور وتسرّب الغاز والفيضانات وأعطال البنية التحتية عبر واجهة محادثة ذكية تفهم اللهجة العراقية، ثم يمرّ كل بلاغ عبر خط معالجة ذكاء اصطناعي من تسع مراحل يقوم بالتصنيف والتحقق والتجميع وترتيب الأولوية والتوجيه في وقت شبه حقيقي، عبر ثلاث واجهات مخصصة للمواطنين ومشغلي غرفة العمليات وفرق الميدان.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-02 13:30:20

عنوان المشروع: حصن التقنية الذكي AI ACD (AI Agent Cyber Defence)

الوصف:
وكيل إدراك ذكي ومؤتمت مصمم خصيصاً للعمل كمحلل أمني داخل مراكز العمليات الأمنية (SOC). يمتلك النظام القدرة على فهم وتحليل سجلات البنية التحتية والتفاعل مع التنبيهات الأمنية؛ مما يمكنه من تحديد الهجمات الحرجة، كشف مصادرها، واستخلاص البيانات الحساسة وعزلها بالكامل، ليوفر استجابة فورية وذكية ضد التهديدات السيبرانية المتسارعة.
حيث نجح نموذج الAI الذي صممناه من التفاعل بشكل فوري وديناميكي للإجابة على الأسئلة الحرجّة مثل تحديد أقوى الهجمات ومصدرها وسحب بيانات الـIP
دون أي تدخل بشري يدوي.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 19:47:06

عنوان المشروع: صميم روبوت لمراقبة وتحليل الشعلات وانبعاثات الغاز في حقول النفط باستخدام الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر

الوصف:
تمثل الشعلة المتوهجة المصاحبة لعمليات استخراج وإنتاج النفط والغاز أحد أبرز التحديات التشغيلية والبيئية في الصناعة النفطية، لما تنطوي عليه من مخاطر تتعلق بانبعاث الغازات القابلة للاشتعال والغازات السامة ودرجات الحرارة المرتفعة، فضلاً عن تأثيراتها السلبية على البيئة وسلامة العاملين. كما أن عمليات الفحص والمراقبة التقليدية تتطلب دخول الكوادر الفنية إلى مناطق عالية الخطورة، الأمر الذي يزيد من احتمالية التعرض للحوادث ويحد من إمكانية إجراء مراقبة مستمرة وفعّالة.

يقترح هذا المشروع تطوير منظومة روبوتية ذكية متنقلة مخصصة للعمل داخل المناطق المصنفة عالية الخطورةوالتي يمنع دخول الأفراد إليها أثناء التشغيل. تعتمد المنظومة على روبوت رباعي الأرجل قادر على التنقل الذاتي في البيئات الصناعية، ومجهز بكاميرا حرارية لتحليل حالة الشعلة ومراقبة توزيع درجات الحرارة، بالإضافة إلى مصفوفة من المتحسسات لقياس تراكيز الغازات المختلفة، مثل الميثان والبروبان والإيثان، بهدف تقييم الحالة التشغيلية والكشف المبكر عن أي تسربات أو حالات غير طبيعية.

وترسل البيانات المستخلصة إلى منصة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب لتحليلها بشكل لحظي، واكتشاف المخاطر، وإصدار إنذارات مبكرة إلى غرفة السيطرة، بما يدعم اتخاذ القرارات التشغيلية بصورة استباقية. ويهدف النظام إلى تعزيز السلامة المهنية، وتقليل تعرض العاملين للمخاطر، وتحقيق مراقبة ذكية ومستمرة للمنشآت النفطية، فضلاً عن التنبؤ بالأعطال قبل وقوعها، وتقليل فترات التوقف غير المخطط لها، وضمان استمرارية العمليات الإنتاجية بأعلى مستويات الكفاءة والاعتمادية.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 22:36:03

عنوان المشروع: Infrastructure and Systems Integration for Project SENTINEL-XDR

الوصف:
مع التطور السريع للتهديدات المستمرة المتقدمة (APTs)، أصبحت الحاجة إلى أنظمة دفاع مركزية قادرة على دمج وتحليل البيانات الواردة من مصادر متعددة في الوقت الفعلي أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. يقدم هذا المشروع تصميمًا وتطويرًا لنظام SENTINEL-XDR وهو نظام للكشف والاستجابة الموسعة (Extended Detection and Response - XDR) مدعوم بمحرك دمج يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI Fusion Engine). يهدف النظام إلى تجاوز القيود التي تفرضها الحلول الأمنية المنفصلة من خلال دمج سجلات الشبكة الصادرة عن أنظمة منع التسلل (IPS) مع بيانات أجهزة نقاط النهاية (EDR) لمعالجتها بصورة مركزية.
يعتمد الهيكل المعماري للنظام على بنية تحتية هجينة وموزعة، تستخدم بروتوكول gRPC عالي السرعة لتنفيذ المعالجة المركزية، وإطار العمل FastAPI لإدارة تدفق البيانات، مع دعم جسر واجهات برمجة التطبيقات (API Bridge) لأتمتة دورة حياة النظام وتمكين النشر السريع.
ولإثبات فاعلية النموذج، تم تطوير محرك محاكاة غير متزامن يقوم بحقن تدفقات ضخمة من البيانات (أكثر من 500 حدث أمني عالي الإنتروبيا) لاختبار استقرار النظام وقدرته على التعامل مع الأحمال المرتفعة.
وأظهرت النتائج قدرة النظام العالية على تحمل الضغط، واكتشاف السلوكيات الخبيثة المعقدة، واتخاذ قرارات الحظر بصورة آلية، ومزامنة الأدلة الجنائية الرقمية عبر لوحة تحكم تفاعلية مباشرة، مما يوفر نموذجًا متكاملًا للأمن السيبراني على مستوى المؤسسات.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 20:44:59

عنوان المشروع: An Intelligent Robotic System for Automated Grain Quality Assessment and Monitoring Based on Advanced Sensing and AI Algorithms

الوصف:
روبوت ذكي يتحرك على سطح الحبوب داخل المخازن الزراعية بشكل تلقائي. يقوم بثلاثة أشياء في آنٍ واحد: يلتقط صوراً لسطح الحبوب ويحللها بالذكاء الاصطناعي، يقيس درجة حرارة الحبوب في العمق، ويقيس حرارة ورطوبة الهواء داخل المخزن. كل هذه البيانات ترسل مباشرة إلى لوحة بيانات يمكن مراقبتها عن بُعد من أي جهاز.
الفائدة الرئيسية هي حماية العمال من مخاطر دخول المخزن كالغبار الكثيف ونقص الأكسجين وخطر انهيار سطح الكومة، واكتشاف مناطق التلف مبكراً قبل انتشارها وخسارة المحصول.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-01 06:36:23

عنوان المشروع: Medicore Academy

الوصف:
Medicore Academy is an AI-powered web app, better to say an ecosystem that contains outstanding features. Medicore Academy aims to remaster standard university lectures and old textbooks into highly organized, interactive learning lectures, making them easier to understand, reducing time, and improving learning quality by using mind maps, 8K-resolution visual models, and comparisons. Having a large AI model with more than 740B parameters that's working with a strict policy and five times check, and having a vision model called Medimate Vision that can analyze and read pathological slides, ECGs, X-Rays, MRIs, and CT scans, and more. Mediocre Academy used these AI algorithms: Transformer-based-LLM, Vision-Language Model (VLM), AI Agent Framework, Prompt Engineering, Multi-Modal AI (Text + Image), Schema Validation (Zod), Image Optimization (Sharp), Compression and resizing.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-01 06:36:23

عنوان المشروع: Design and Implementation of an Intelligent AI-Based Smart Wheelchair Controlled by Single-Eye Movement with Integrated Health Monitoring and Emergency System

الوصف:
This paper presents the design and implementation of an intelligent AI-based smart wheelchair controlled by single-eye movement. The implemented prototype uses Raspberry Pi 5 as a vision and decision-making unit, a UGREEN webcam for live eye acquisition, and a hybrid perception pipeline based on MediaPipe iris landmarks, computer vision, and a Convolutional Neural Network (CNN) assist model. A step-by-step calibration procedure learns the user eye pattern for center, right, and left gaze, while a stable eye-controlled menu prevents accidental navigation. Motion commands are transmitted through a local Wi-Fi hotspot to an ESP32 motor and safety controller, which drives two DC motors through an L298N module using smooth pulse-width modulation (PWM) ramping. The prototype also integrates obstacle sensing, tilt detection, heart-rate and SpO2 monitoring, ground-drop detection, GPS localization, and emergency notification through a second ESP32 unit. The final system demonstrates a low-cost assistive mobility platform that combines eye-based control, embedded safety supervision, health monitoring, and emergency communication

Keywords: Smart Wheelchair; Single-Eye Control; Iris Tracking; ESP32; Emergency Monitoring.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-01 06:36:23

عنوان المشروع: —

الوصف:
—

تاريخ رفع الملفات: —

عنوان المشروع: —

الوصف:
—

تاريخ رفع الملفات: —

عنوان المشروع: —

الوصف:
—

تاريخ رفع الملفات: —

عنوان المشروع: Hand Gesture Control System Control Using Computer Vision

الوصف:
This project addresses the inconvenience ofrelying on a mouse, keyboard, or touchpad to control basic computer functionssuch as screen brightness, audio volume, and capturing screenshots. Theproposed solution is based on real-time hand gesture recognition using computervision and machine learning, implemented in Python with OpenCV and MediaPipe,with the aim of providing a touch-free, intuitive interface for controllingsystem settings. The expected outcomes include accurate detection of the numberof raised fingers and reliable mapping of these gestures to system actions suchas raising or lowering volume, adjusting brightness, and taking screenshots

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-02 16:04:51

عنوان المشروع: منظومة ذكية محمولة لدعم القرار الطبي تعتمد على دمج القياسات الحيوية غير الجراحية مع تحليل الأعراض والسجل الصحي والبيانات المختبرية والتنبؤ الزمني

الوصف:
يتعلق هذا الاختراع بنظام MEDISCOPE، وهو نظام دعم قرار طبي ذكي محمول يعتمد على تحليل غير جراحي للبيانات الحيوية للمستخدم بهدف تقديم تقييم صحي أولي فوري دون الحاجة إلى سحب عينات دموية. يستخدم النظام وحدات استشعار حيوية تشمل مستشعرات PPG، ECG، حساسات الحرارة، إضافة إلى تحليل العرق والزفير والطيف الحيوي.
تُدمج البيانات الحيوية مع مدخلات المستخدم والتاريخ الصحي عبر طبقة دمج بيانات، ثم تُعالج باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي تعتمد على التعلم الآلي وتحليل السلاسل الزمنية لإنتاج تقييم صحي يتضمن تقدير المخاطر والتنبؤ بالحالات المرضية وتقديم توصيات طبية أولية.
يدعم النظام إدخال نتائج التحاليل المختبرية الخارجية ودمجها ضمن التحليل، كما يتيح ربطًا اختياريًا ضمن شبكة صحية عائلية لتحليل العوامل الوراثية والبيئية. ويشمل آلية تحقق متعددة المستويات تعتمد على تكرار القياسات، مطابقة الأعراض، وتحليل السياق الزمني لتقليل الأخطاء، مع نماذج لاكتشاف الحالات الحرجة والتنبؤ بالأمراض المزمنة. كما يدعم الاتصال بالطبيب وتقنيات LoRaWAN للعمل في البيئات ضعيفة الاتصال

تاريخ رفع الملفات: 2026-05-22 04:48:54