المشاريع الواعدة

عنوان المشروع: Developing Intelligent Educational Robotic Arm for Color-Based Object Sorting Using Arduino Uno Micro Controller

الوصف:
This project presents the design and implementation of a low-cost educational robotic arm based on the Arduino Uno microcontroller for automatic color detection and object sorting. The proposed system consists of a four-degree of freedom (4-DOF) robotic arm fabricated from lightweight acrylic materials and actuated by servo motors. A TCS34725 RGB color sensor is employed to detect the reflected color values of target objects, while the Arduino processes the acquired data using calibrated threshold values to identify different colors. According to the detected color, the robotic arm automatically performs pick-and-place operations and sorts objects into predefined containers. Manual operation through joystick modules is also supported using Pulse Width Modulation (PWM) control for smooth joint movement. Experimental results demonstrate reliable color recognition, accurate object sorting, and stable robotic operation under appropriate lighting conditions. The developed prototype provides an affordable, modular, and expandable educational platform for teaching robotic kinematics, embedded programming, intelligent sensing, and mechatronic system integration, with the potential for future enhancements through computer vision and autonomous control.Keywords: Educational Robotic Arm, Arduino Uno, Servo Motor, Embedded Systems, four-degree-of-freedom (4-DOF) robotic arm.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 11:56:05

عنوان المشروع: Sumer Academy \ اكاديمية سومر

الوصف:
أكاديمية سومر (Sumer Academy)
نظام التعلم الذكي المستدام والدمج المجتمعي الرقمي
الرؤية العامة للمشروع
منصة تعليمية رقمية وطنية شاملة (MOOCs) تعمل بمحرك ذكاء اصطناعي، تهدف إلى رقمنة قطاع التدريب والتعليم في العراق. المنصة مصممة لتكون "مركزاً للتعلم مدى الحياة"، حيث لا تقتصر على الطلاب الأكاديميين فقط، بل تمتد لتشمل كافة فئات المجتمع (موظفين، خريجين، وباحثين عن عمل).

يتميز المشروع بوجود قسم التعليم المستمر، وهو قسم مفتوح للعامة يتميز بـ:
شمولية الفئات: توفير دورات احترافية تناسب ربات البيوت، الموظفين الراغبين في تطوير مهاراتهم، والمهنيين المستقلين (Freelancers).
المرونة: إمكانية التعلم في أي وقت ومن أي مكان، مما يخدم الأشخاص المرتبطين بوظائف بدوام كامل.
تحديث المهارات: التركيز على المهارات التي تتغير بسرعة في سوق العمل، لضمان بقاء القوى العاملة العراقية على اطلاع دائم بأحدث التقنيات.
الحل التقني: الذكاء الاصطناعي التشخيصي (AI Engine)
النواة التقنية للمشروع هي نظام Sumer AI Navigator:
التقييم الديناميكي: اختبار ذكاء اصطناعي يحدد "الفجوة المعرفية" لدى المستخدم فور دخوله المنصة.
تخصيص المسار: النظام لا يعرض قائمة عشوائية، بل يبني "خطة تطوير شخصية" (Individual Development Plan) تقترح الكورسات بناءً على مستوى المستخدم الحالي وأهدافه المهنية.
التكامل الرقمي والشراكات الاستراتيجية
يعتمد المشروع على استراتيجية "الوصول السهل" من خلال التكامل مع الأنظمة
نقابة المدربين العراقيين: تغطية جانب مهارات التطوير الذاتي والقيادة بشهادات معتمدة مهنياً.
الجامعات العراقية: تقديم المسارات الأكاديمية التخصصية التي تخدم الطلبة والباحثين

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 02:59:51

عنوان المشروع: Suly AI: Adaptive Learning Platform Using Artificial Intelligence

الوصف:
This project addresses a significant problem in educational technology: the inability of traditional learning systems to adapt to individual student needs. All students currently learn the same content at the same pace, leading to underperformance by struggling students and boredom among advanced learners. The proposed solution, Suly AI, is an intelligent adaptive learning platform that leverages artificial intelligence and machine learning algorithms to personalize the learning experience for each student. The system analyzes student performance in real-time, adjusts question difficulty dynamically, and predicts areas where students may struggle. The expected outcomes include a 20-30% improvement in student comprehension rates, reduced learning time by 35-40%, and increased student engagement through personalized content delivery. Preliminary testing with 50 students over 4 weeks demonstrated an improvement in learning comprehension from 64% to 87%, a 40% reduction in session duration, and a 92% student satisfaction rate. The innovation lies in the combination of real-time performance analysis, dynamic difficulty adjustment, and predictive modeling to create a truly adaptive learning environment

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 03:06:17

عنوان المشروع: Sustainable University

الوصف:
The Sustainable University project successfully demonstrates how the integration of IoT, embedded systems, and renewable energy can transform a traditional campus into a smart and sustainable environment. The developed system combines intelligent access control, smart irrigation, automatic lighting, and fire detection within a unified platform that improves security, conserves water and energy, and enhances overall campus management. The experimental results showed that the system operates reliably, achieving significant water savings, fast response times, and effective real-time monitoring. Furthermore, the project supports the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) by promoting responsible resource management, environmental protection, and smart infrastructure. Overall, this project provides a practical, cost-effective, and scalable solution that demonstrates the potential of modern engineering technologies to build safer, greener, and more sustainable universities.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 14:48:06

عنوان المشروع: An Intelligent Face Recognition-Based Student Attendance Management System Using InsightFace

الوصف:
Conventional methods of attendance management in educational institutions are mostly inefficient, tedious, and prone to errors due to the human element involved and also proxy attendance. In order to solve these issues, this paper proposes an intelligent student attendance management system utilizing face recognition technology. The face recognition system suggested in this paper uses buffalo_l from the InsightFace family of algorithms and combines RetinaFace face detection technique with ResNet-50 and ArcFace face recognition and feature extraction algorithms. Facial images of the students are extracted to create facial embeddings and compared to the registered faces in order to record attendance automatically. It is also able to avoid duplicate entry of attendance records and create the attendance report in Microsoft Excel format. The experimental results showed 98% recognition accuracy, thus proving the reliability of the system under various classroom conditions while saving time and effort in managing the attendance

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-30 14:44:28

عنوان المشروع: كشف الاجسام في الصورة باستخدام الخوارزمية YOLOv8

الوصف:
تناول هذا المشروع تطوير نظام ذكي لاكتشاف الأجسام في الصور الرقمية باستخدام نموذج YOLOv8n التابع لعائلة YOLO المعروفة بتوازنها بين السرعة والدقة في مهام الرؤية الحاسوبية.
ويهدف النظام إلى تمكين المستخدم من تحميل صورة ثابتة، وضبط عتبة الثقة للتحكم في حساسية الكشف، ثم تنفيذ عملية الاستنتاج وعرض الصورة مع مربعات الإحاطة وتسميات الفئات ودرجات الثقة. وتم بناء واجهة استخدام رسومية مبسطة باستخدام مكتبة Tkinter لتسهيل التفاعل مع البرنامج دون الحاجة إلى خبرة برمجية متقدمة، مع خيار لحفظ صورة المخرجات بعد المعالجة.
ويعتمد التنفيذ على بيئة Python ومكتبات الرؤية الحاسوبية المرتبطة بنموذج Ultralytics YOLOv8 باستخدام أو ا زن مد ربة مسبقًا، ما يقلل تعقيد تجربة التدريب في نطاق مشروع التخرج ويركز على الجانب التطبيقي والعرض البصري للنتائج. وأظهرت الاختبا ا رت على عينات صور متنوعة قدرة النظام على اكتشاف الأجسام ضمن الفئات التي يغطيها النموذج المستخدم، مع ملاحظة تأثير جودة الصورة وظروف الإضاءة والتداخل البصري بين الأجسام على عدد الاكتشافات وثقتها. وتكمن حدود العمل في الاقتصار على الصور الثابتة دون تتبع زمني في الفيديو، وعدم تنفيذ تدريب أو ضبط دقيق مخصص لمجال تطبيقي ضيق ضمن هذه النسخة من المشروع.
خلص البحث إلى أن دمج نماذج الكشف الحديثة مع واجهة تطبيقية واضحة يسهم في تقريب المفاهيم النظرية من الاستخدام العملي، ويُوصى بالتطوير المستقبلي عبر دعم معالجة الفيديو، وتحسين خط أنابيب ما بعد المعالجة، وإمكانية التخصيص عبر التدريب أو الضبط الدقيق على بيانات ميدانية تخص المجال المطلوب.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:41:14

عنوان المشروع: منصة وتطبيق ذكي لتتبع مشاريع الطاقة المتجددة (المنظومات الشمسية) وتقييم كفائتها وجدوتها الاقتصادية واختيار الافضل منها باستخدام الذكاء الاصطناعي

الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال هندسة الطاقة المتجددة، تتمثل في العشوائية والأخطاء الفنية الشائعة عند اختيار منظومات الطاقة الشمسية للمنازل والمشاريع. ويستند الحل المقترح إلى تطوير منصة رقمية تدمج الحسابات الهندسية الدقيقة مع الذكاء الاصطناعي لتقدير سعات المنظومة (الإنفرتر، الألواح، والبطاريات) بهدف تقديم استشارات هندسية آلية وفورية لتحديد النظام الأنسب لاحتياجات المستهلك وميزانيته. وتشمل النتائج المتوقعة الحد من أخطاء التصميم، تخفيف العبء عن الشبكة الكهربائية الوطنية، وتسهيل تبني المواطنين للطاقة النظيفة بموثوقية عالية.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 06:30:23

عنوان المشروع: روبوت السلامة والمراقبة الذكي داخل الحرم الجامعي

الوصف:
يهدف مشروع روبوت السلامة والمراقبة الذكي داخل الحرم الجامعي إلى تطوير روبوت متنقل يعتمد على الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتعزيز الأمن والسلامة داخل المباني الجامعية. يقوم الروبوت بدوريات ذاتية للكشف عن التجمعات غير المصرح بها، والتدخين، والحرائق، وحالات السقوط، مع إرسال تنبيهات فورية إلى مسؤولي الأمن عبر لوحة مراقبة مركزية. يساهم المشروع في تحسين سرعة الاستجابة للحوادث، وتقليل الاعتماد على المراقبة التقليدية، ودعم التحول نحو بيئة جامعية ذكية وأكثر أمانًا.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 20:53:38

عنوان المشروع: Sign Language Recognition Using AI Tools

الوصف:
This project presents the design and implementation of an intelligent wearable system capable of recognizing sign language gestures in real time and converting them into spoken Arabic. The proposed system employs a smart glasses-mounted camera connected to a Raspberry Pi device. The captured images or video frames are processed using computer vision techniques and the YOLOv11 deep learning object detection model to recognize hand signs and gestures. Once recognized, the detected signs are translated into English text using an AI recognition module. Subsequently, an AI-based machine translation model translates the English text into Arabic. Finally, an AI Text-to-Speech (TTS) engine converts the Arabic text into natural speech, enabling verbal communication with surrounding people.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 01:29:49

عنوان المشروع: نظام ذكي للكشف والتعرف عن ارقام السيارات باستخدام تقنيات التعلم العميق

الوصف:
تواجه الأنظمة التقليدية لكشف لوحات السيارات صعوبات كبيرة عند التعامل مع تدفق الفيديو المستمر، مثل فقدان بيانات المركبة نتيجة الحركة السريعة، أو تكرار تسجيل السيارة الواحدة عدة مرات، أو فشل الكشف بسبب العوائق المؤقتة والإضاءة المتغيرة.
يقدم هذا البحث نظام ذكي للتعرف التلقائي على لوحات المركبات باستخدام تقنيات التعلم العميق و هو نظام هجين يجمع بين قوة الكشف وسرعة التتبع. تم الاعتماد على خوارزمية YOLO 8 لتحديد موقع اللوحة بدقة عالية في الصور الثابتة و الإطارات الفديوية المنفردة.
يعمل النظام ضمن مسار تدفق بيانات (Pipeline) يتكون من أربع مراحل رئيسية: إدخال الإطار (Frame Input): قراءة الفيديو وتقسيمه إلى إطارات (صور) متتالية. الاكتشاف والقص (Detection & Cropping): استخدام 8 YOLO لتحديد إحداثيات اللوحة، ثم قص هذا الجزء من الصورة وعزله عن الخلفية. قراءة النص (Text Extraction): تمرير الصورة المقتطعة إلى EasyOCR لتحويل الصورة إلى نص رقمي (String).التصنيف والتوثيق (Classification & Logging): تمرير النص المستخرج لدالة مطابقة المحافظات، ثم حفظ النتيجة مع الوقت في قاعدة بيانات مبسطة (Excel/CSV).
تظهر النتائج أن النظام نجح في التعرف على 99% من السيارات الحقيقية الموجودة في الصور والفديوهات بشكل صحيح ,أن النموذج استطاع اكتشاف 87% من لوحات السيارات بشكل صحيح. وهي نتائج واعدة جدا.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-01 11:07:13

عنوان المشروع: A Hybrid Methodology Using Deep Learning and Clustering for the Detection and Removal of Duplicate Video Shots

الوصف:
The project introduces a data processing pipeline, which has three optimized steps: detection, frame selection and video summarization. YOLO models locate relevant targets at the source of the stream first. Once an event is identified, it is analyzed and condensed using a Convolutional Neural Network (CNN) with the processing of up to (as: 900) frames simultaneously to remove duplicates and background images. Finally, unique keyframes are temporally ordered to create a meaningful video summary. The number of frames is reduced from (as: 27,000) to a few different instances, which enables the transfer of compressed summary movies for preservation efficiency.
This advanced end-to-end pipeline represents a significant milestone in modern video surveillance technology. By seamlessly automating target detection, filtering redundant data through intelligent keyframe selection, and reconstructing concise video summaries, the system effectively overcomes the industry's biggest challenge: massive data storage. Ultimately, converting hours of raw footage into compact, high-efficiency summaries does not only slash infrastructure costs, but also accelerates forensic search times and enhances real-time security responses, paving the way for smarter and more scalable surveillance ecosystems.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-20 16:09:05

عنوان المشروع: The Intelligent Iraqi Legal Consultant

الوصف:
This project addresses a significant problem in legal consultations and Iraqi legislative research. The proposed solution is based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology and hybrid search algorithms with the aim of providing accurate legal consultations, assisting judges, lawyers, and citizens, and automatically drafting judicial petitions. The expected outcomes include accelerating access to reliable legal information, reducing AI hallucinations, and efficiently processing queries in the local Iraqi dialect.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 11:50:50