المشاريع الواعدة

عنوان المشروع: AI-Powered Smart Soldering System for PCB Assembly

الوصف:
This project introduces an AI-powered smart soldering system designed to automate the soldering of printed circuit board pins using the YOLO26m object detection model, there by mitigating human error. The system architecture utilizes a processor for AI-driven computation, interfacing with an ESP32 controller to manage three-axis motion via a GT2560 module, ensuring high-precision soldering head positioning. The machine supports AI-automated, manual, and hybrid operational modes, and also support remote control via a phone application. Furthermore, the model was trained on a custom PCB pin dataset, achieving a mAP50 of 0.96 and a mAP50-95 of 0.649.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 22:42:21

عنوان المشروع: منظومة تكتيكية متنقلة للدعم و الهجوم الالكتروني الذكي

الوصف:
جهاز منخفض التكلفة، يعمل بشكل مستقل ومحلي لحماية الأجواء من الطائرات المسيرة، ويحمي شبكته اللاسلكية من التهديد والاختراق في آن واحد و كذلك يعمل على الجانب الهجومي فمنه هجمات التشويش و بث شبكات وهمية و كذلك الهجمات على الشبكات اللاسلكية

تلخص الفكرة في جانبين:
1- الرادار الذكي لرصد الدرونات: تقوم المنظومة بمراقبة الأجواء عبر التقاط وتحليل إشارات الواي فاي وقوة الإشارة (RSSI) وباستخدام ذكاء اصطناعي خفيف يعمل محلياً بالكامل بدون الحاجة لإنترنت و يستطيع النظام التعرف فوراً على أي درون غريب يقترب من المنطقة
2- الحماية السيبرانية: لحماية المنظومة من محاولات التعطيل، قمنا بدمج جدار حماية رقمي يكتشف هجمات ال(Deauthentication) أو (Evil Twin) ويمنعها فوراً، مما يضمن استمرار النظام في العمل دون انقطاع و كذلك يقوم بتحليل الشبكات و من خلال لوحة التحكم عن بعد يستطيع المتحكم بث موجات التشويش و الهجمات الاخرى كخداع الضحايا او عمل هجوم الغاء المصادقة على الشبكة المحددة نفسها

حيث ان المشروع يُحاكي عصر الحروب الالكترونية بكل جدارة و باتقان عراقي و بكفاءة عالية و بكلفة قليلة لا تتعدى ال 200$ و هو ما يُناسب عصر التقنية و الحماية اليوم و هو ما يُغطي احتياجات الصناعة العسكرية التقنية الحديثة

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 05:09:16

عنوان المشروع: Smart AI Elevator System: A PLC- and AI-Integrated Intelligent, Interactive, and Safety-Aware Multi-Floor Elevator

الوصف:
Conventional elevators, even when automated through programmable logic controllers (PLCs), remain
passive transport devices: they do not guide unfamiliar visitors, cannot restrict sensitive floors by identity, and
often freeze or default to a fixed, potentially unsafe floor during fire or power emergencies. This project presents
the Smart AI Elevator System, a four-floor prototype built around a Siemens S7-300 series PLC for core motion
control, augmented with an ESP32-based sensing and vision layer that adds four artificial-intelligence-driven
capabilities: (1) a bilingual Arabic/English voice-interactive guidance assistant that converts the ride into an
interactive digital concierge; (2) a face-recognition restricted-floor access subsystem for sensitive areas such as
server or archive rooms; (3) a gas-sensor-based fire-safety algorithm that automatically routes the cabin toward
the nearest verified-safe floor rather than a fixed discharge level; and (4) a battery-backed emergency power
management strategy for controlled descent during outages. Preliminary testing shows reliable floor detection
and door actuation, a functioning voice-guidance and face-recognition module, and a fire-safety routing concept
validated in principle, while the trained safe-floor-selection model remains under development. The results
support the feasibility of transforming ordinary elevators into interactive, access-controlled, and life-protecting
systems suited to hospitals, malls, and office buildings

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 12:48:41

عنوان المشروع: ذراع روبوتية ذكية للفحص وضمان الجودة الصناعي

الوصف:
يعالج هذا المشروع تحديًا مهمًا في القطاع الصناعي، لا سيما في مجال ضمان الجودة وفحص المنتجات. فما تزال العديد من المصانع تعتمد على العمل اليدوي أو أساليب الفحص التقليدية، مما قد يؤثر في دقة الفحص واتساقه ويحد من كفاءة عمليات ضبط الجودة. وللتغلب على هذه القيود، يقترح المشروع تنفيذ ذراع روبوتية مدمجة مع نظام فحص يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. يهدف هذا النظام إلى أتمتة عملية الفحص، والكشف عن عيوب المنتجات بدقة، وتحسين موثوقية وكفاءة عمليات ضمان الجودة. ومن خلال توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات، يسعى المشروع إلى تعظيم كفاءة ضبط الجودة، وتقليل الأخطاء البشرية، والحد من المنتجات المعيبة، وضمان وصول المنتجات المطابقة لمعايير الجودة المطلوبة فقط إلى العملاء.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 08:28:21

عنوان المشروع: A Predictive Indoor Climate Simulation and Community SOS Network System for Heat-Risk and Air-Quality Health Management

الوصف:
Smart Weather Health Dashboard, an integrated system that estimates indoor thermal and air-quality risk during electrical power outages and links at-risk residents to a decentralized Telegram-based community SOS network. Rather than being conceived in isolation, the design builds on and integrates three previously distinct research strands — residential heat-exposure simulation studies, IoT/messaging-based emergency alert systems, and mobile-health self-management platforms — into a single four-layer Flask/SQLite architecture. Deterministic testing of the indoor-climate engine across insulation, occupancy and outage-duration scenarios produced indoor temperatures ranging from 23.9°C to 38.6°C, automatically classified into four numeric risk tiers with an estimated time-to-danger of 7.3 hours in the worst tested case. A 48-hour synthetic forecast containing three concurrent hazards caused the Proactive Resource Tracker to rank seven medical resources by urgency. Results are reported descriptively, numerically, and in tabular form, and all governing equations are listed in full.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 04:16:35

عنوان المشروع: نظام تنظیف الألواح الشمسیة باستخدام الذكاء الاصطناعي والمجال الكھربائ ي

الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلة تراكم الغبار على الألواح الشمسية وتأثيره في تقليل كفاءة إنتاج الطاقة الكهربائية. ويعتمد الحل المقترح على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع تقنية المجال الكهربائي لطرد الغبار دون الحاجة إلى استخدام الماء أو الفرش الميكانيكية.

تقوم وحدة **ESP32-CAM** بالتقاط صور لسطح اللوح الشمسي، ثم يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتصنيف حالة اللوح إلى حالتين: **نظيف** أو **متسخ**. وعند اكتشاف وجود الغبار، يتم تشغيل وحدة رفع الجهد لتوليد مجال كهربائي بين أقطاب موضوعة فوق طبقة أكريلك شفافة. يساعد هذا المجال الكهربائي على تحريك جزيئات الغبار وإبعادها عن سطح اللوح الشمسي.

يهدف المشروع إلى تحسين كفاءة إنتاج الطاقة الشمسية، وتقليل أعمال الصيانة الدورية، وخفض استهلاك الموارد، مع توفير حل ذكي وصديق للبيئة للحفاظ على أداء الألواح الشمسية.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-24 12:15:29

عنوان المشروع: A Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) System Using ESP32 and Machine Learning for Real-Time Appliance Recognition

الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال مراقبة الطاقة وتصنيف الأحمال الكهربائية المنزلية في الوقت الحقيقي باستخدام أجهزة إنترنت الأشياء
منخفضة التكلفة. ويستند الحل المقترح إلى بنية معمارية ثنائية التحكم، حيث يعمل متحكم أردوينو (Arduino Uno) كعقدة مخصصة لقراءة قراءات
الحساسات وتمريرها عبر الاتصال التسلسلي (UART) إلى متحكم Wemos D1 R32 (ESP32) لمعالجة البيانات عند الحافة. يدمج النظام
مصنفا هجينا يعتمد على القواعد الحتمية وخوارزمية الغابة العشوائية لتعلم الآلة، وتقنية برمجية مبتكرة لإزالة التشويش تُعرف باسم تعمية قراءات
الحساس (ADC Blanking) بهدف تحديد الأحمال المنزلية الفردية بدقة من إشارة القدرة الكلية عند لوحة التوزيع الرئيسية، دون الحاجة إلى
مقابس ذكية موجهة أو تعديلات هاردوير. وتشمل النتائج المتوقعة التعرف الآني على الأجهزة بدقة تصنيف تتجاوز 95 % عبر ثماني فئات مختلفة ،
والقضاء التام على القراءات الوهمية الناتجة عن إرسال الواي فاي (التي تصل إلى 100 واط)، مع عرض مباشر للبيانات عبر لوحة تحكم ويب
سحابية تعتمد على قاعدة بيانات Firebase.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 05:32:58

عنوان المشروع: "تطبيق أو منظومة PlantX: بيئة برمجية ذكية لتشخيص أمراض النباتات بالذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتحسين الري الديناميكي القائم على المناخ المحلي والهندسة المرنة للأنظمة"

الوصف:
تُمثّل منظومة PlantX نموذجاً هندسياً رائداً في مجال الأنظمة البرمجية الذكية الهجينة وخفيفة الوزن، حيث جرى تصميمها وهندستها بالكامل لتكون تطبيق ويب أحادي الصفحة يعمل بصفة مستقلة على جانب العميل دون الاعتماد على خوادم خلفية أو قواعد بيانات خارجية تقليدية، مما يضمن كفاءة تشغيلية مطلقة وتكلفة صيانة صفرية للمنظومة. يستهدف هذا المشروع بشكل رئيسي معالجة المعضلة الحرجة المتمثلة في الارتفاع الحاد لمعدلات تلف وموت النباتات والمزروعات المنزلية في البيئات الحضرية، وهو الأمر الذي يعود مباشرة إلى سببين محوريين: الأول هو الافتقار العام للخبرة الزراعية التخصصية لدى الهواة والمزارعين مما يؤدي إلى تشخيصات Phytopathological خاطئة نتيجة تداخل الأعراض البصرية للأمراض الفطرية والبكتيرية ونقص العناصر الغذائية؛ والثاني هو العشوائية وعدم الانتظام في جداول الري التي تعتمد عادةً على توقيتات زمنية جامدة وثابتة لا تأخذ في الحسبان أي تقلبات ومؤشرات مناخية حقيقية وجارية، مما يتسبب في جفاف التربة أو تعفن الجذور.

علاوة على التحديات الزراعية، يقدم المشروع حلاً لثغرة برمجية جوهرية تعاني منها التطبيقات الذكية المعاصرة، وهي تجمّد وانهيار برمجيات الويب عند تشغيلها محلياً كملفات أصول داخل الهواتف الذكية نتيجة لقيود الحماية الصارمة للمتصفحات الحديثة وقواعد Sandbox التي تحظر عمل واجهات تحديد المواقع التقليدية GPS في البيئات غير المؤمّنة بشهادات رقمية. ولحل هذه الإشكاليات المعقدة، تدمج المنظومة ثلاثة محاور تقنية غير متزامنة وفائقة المرونة، يبدأ المحور الأول بالتشخيص الذكي متعدد الوسائط عبر توظيف القدرات التحليلية العميقة لنموذج الذكاء الاصطناعي الرائد Gemini 2.5 Flash، حيث يقوم التطبيق بالتقاط دفقات الصور البصرية لأوراق النباتات المصابة محلياً ويقوم بتحويلها فورياً إلى مصفوفات نصية مشفرة بصيغة Base64 وإرسالها عبر بروتوكولات POST آمنة إلى السحابة، ليقوم النموذج بفحص البنية الطيفية لعلامات المرض وإرجاع تقرير تشخيصي محكم البناء مدمج به بروتوكول علاجي تفصيلي وإرشادات للتسميد، مبرمجاً كـ JSON Schema لتحديث واجهات العرض أمام المستخدم بأقل زمن تأخير ممكن.

أما المحور التقني الثاني فيرتكز على محرك احتساب ديناميكي يرتبط مباشرة بواجهة Open-Meteo الفلكية للأرصاد الجوية جافاً مؤشرات الرطوبة النسبية ودرجات الحرارة اللحظية المحيطة بالنبات، ليمررها عبر مصفوفة قواعد برمجية مدمجة تعمل بشكل مستمر في الخلفية لتقييم الاحتياجات الهيدرولوجية الفعلية للنبات وتعديل فترات وكميات تذكير الري تلقائياً لتتلاءم مع ظروف المناخ المحلي الغامز من نافذة التغيرات البيئية المستمرة. ويتجلى الابتكار الحقيقي للنظام في المحور الثالث وهو خوارزمية المحاكاة الجغرافية المرنة ثنائية الطبقات المصممة خصيصاً لمقاومة الأعطال؛ حيث يقوم النظام فوراً وعند التقاط أي استثناء أو حظر لواجهة الـ GPS التقليدية بالانتقال صامتاً ودون أي تدخل من المستخدم لتحديد الموقع عبر معرّف الإنترنت IP، وفي حال تعذره التام ينتقل في طبقة الحماية الثانية إلى إحداثيات جغرافية افتراضية ثابتة ومدروسة بدقة جرى إعدادها مسبقاً كخط أساس مرجعي متين متمثل في العراق، مما يضمن استمرارية جلب التنبؤات والبيانات الجوية وتدفق تنبيهات المهام بانتظام تام دون حدوث شاشات بيضاء أو توقف في سياق العمل البرمجي.

تم بناء وتطوير المنظومة بالكامل اعتماداً على تقنيات الويب الأساسية والنقية متمثلة في لغة Vanilla JavaScript بمعاييرها الحديثة وتنسيقات Tailwind CSS فائقة الاستجابة، جنباً إلى جنب مع استخدام تقنيات FileReader لترميز الصور محلياً ومحرك LocalStorage لحفظ وتأمين سجلات وحالات البيانات النباتية داخل الحدود الفيزيائية لجهاز المستخدم تعزيزاً لخصوصية البيانات وسريتها المطلقة. هذا التصميم الهيكلي الخالي من أطر العمل الثقيلة والمكتبات المترهلة يضمن سرعة تشغيل واستجابة خاطفة لواجهة المستخدم لا تتعدى 12 مللي ثانية ولا تستهلك موارد الذاكرة أو طاقة البطارية أثناء العمل في الخلفية. وقد أثبتت التجارب العملية والمخبرية للمنظومة كفاءة استثنائية، محققةً معامل دقة وإحكام (F1-Score) يتجاوز الـ 94% عند اختبارها على 150 عينة مخبرية تشمل 40 نوعاً من النباتات والمزروعات المحلية، الأمر الذي يجعل من مشروع PlantX نموذجاً مرناً وقابلاً للتوسع بشكل هائل لدعم مشروعات الزراعة المنزلية المستدامة وتطبيقات الأتمتة الحضرية الذكية بكفاءة تشغيلية واقتصادية لا مثيل لها

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 03:21:41

عنوان المشروع: Adaptive Traffic Learning and Automation System

الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال إدارة حركة المرور الحضري. ويستند الحل المقترح إلى وكيل Double DQN مشترك مدرَّب على شبكة محاكاة مكونة من 50 تقاطعاً، يتعلم زيادة الوقت او انقاص وقت عبور السارات بالتوافق مع الطلب المروري مع دعم تحديد أولويات سيارات الإسعاف عبر GPS، بهدف تقليل وقت انتظار السائقين والحد من الازدحام وخفض الانبعاثات الناتجة عن توقف المركبات. وتشمل النتائج تخفيض وقت انتظار السائقين بنسبة 22%، ووقت انتظار سيارات الإسعاف بنسبة 85%، ورفع معدل مرور السيارات بنسبة 7%، وخفض الازدحام الشديد بنسبة 24%، موثَّقةً عبر 48 سيناريو متطابق الطلب المروري.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 20:03:50

عنوان المشروع: إعادة تطوير ساحة عباس بن فرناس: بوابة حضرية مستدامة ومدعومة بالذكاء الاصطناعي لمطار بغداد الدولي

الوصف:
تمثل ساحة عباس بن فرناس إحدى أهم البوابات الحضرية والمعالم الرمزية المؤدية إلى مطار بغداد الدولي، إلا أن الموقع يواجه مجموعة من التحديات البيئية والوظيفية تتمثل في التعرض العالي للإشعاع الشمسي، وانخفاض مستويات الراحة الحرارية، وضعف توظيف مبادئ الاستدامة في البيئة الحضرية المحيطة. يقدم هذا المشروع رؤية لإعادة تطوير الساحة بالاعتماد على مبادئ الاستدامة والذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الهوية الرمزية للموقع وفكرة الأجنحة المرتبطة بتمثال عباس بن فرناس.
يعتمد المشروع على توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل الظروف المناخية للموقع، بما يشمل حركة الشمس والرياح وأنماط استخدام الفضاءات العامة، بهدف دعم القرارات التصميمية وتحقيق أفضل أداء بيئي ممكن. كما يتضمن المشروع استخدام أنظمة الطاقة الشمسية، ومظلات ذكية مستوحاة من فكرة الأجنحة، ونباتات محلية قليلة الاستهلاك للمياه، ومساحات خضراء متكيفة مع المناخ المحلي.
يهدف المشروع إلى تحويل الساحة إلى بوابة حضرية ذكية ومستدامة تجمع بين الحفاظ على الإرث الثقافي وتبني الابتكار البيئي والتقني، بما يسهم في تحسين الراحة الحرارية، وتقليل استهلاك الطاقة، وتعزيز جودة البيئة الحضرية، وإبراز صورة معاصرة تعكس تطلعات بغداد نحو التنمية المستدامة

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-29 04:25:49

عنوان المشروع: Tigris Eye: Design and Development of a Low-Cost Autonomous Surface Robot Fleet for AI-Powered River Water Quality Monitoring with Hydrokinetic Energy Harvesting and Bio-Inspired Fin Steering

الوصف:
River water pollution is a grave threat to the health of the public, the integrity of ecosystems and sustainable development, especially for countries like Iraq where the Tigris River is one of the main sources of water for millions of residents. Traditional monitoring methods based on manual sampling are labor-intensive, spatially limited and lack the ability to acquire spatiotemporal data in real time. In this paper, we present Tigris Eye, a novel low-cost autonomous surface robot (ASR) system for continuous GPS-tagged AI-powered river water quality monitoring. The system adopts a passive drift navigation strategy, where a fleet of robots passively drifts through the river current without any propulsion, but with directional control only via a bio-inspired fin rudder Each robot is equipped with an ESP32-S3 microcontroller for sensor data acquisition (TDS, turbidity, laser distance), an ESP32-CAM module for periodic visual capture, a GPS module for geotagging every reading, and a hydrokinetic waterwheel mounted at the bow to harvest supplementary electrical energy from river current. All data are sent in real-time over a secure WebSocket (WSS/TLS) to a cloud-based Node.js server hosted on Railway, where YOLOv8-based visual detection identifies floating waste, algal blooms, oil spills, and colour anomalies, and GPT-4o Vision generates structured nine-field pollution assessment reports. An interactive web-based dashboard displays live sensor readings, AI analysis results, GPS-tagged pollution maps and rudder control. The fleet deployment model, multiple low-cost units operating in parallel, guarantees a complete coverage of the river and enables source-localisation of pollutants. Field validation on the Tigris River demonstrates the system's effectiveness in detecting pollution events with sub-10-second latency.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 03:15:50

عنوان المشروع: Green IQ: نظام ذكي لإدارة الطاقة الشمسية في المنازل العراقية Green IQ: An Intelligent Solar Energy Management System for Iraqi Residential Applications

الوصف:
Iraq's chronic electricity shortage — averaging 12 hours of national grid supply per day — compels households to operate diesel generators as the primary backup, incurring significant financial costs and contributing to urban air pollution through CO₂ and particulate emissions. Although residential solar photovoltaic (PV) installations are increasingly prevalent, the absence of intelligent energy management software tailored to Iraqi conditions means that battery banks are frequently exhausted before grid restoration. This paper presents Green IQ, a web-based Smart Home Energy Management System (SHEMS) that addresses this gap through five integrated subsystems: (1) a 30-second real-time battery State-of-Charge (SoC) monitoring engine, (2) a multi-tier autonomous load-shedding engine that activates at SoC thresholds of 20%, 10%, and 5%, (3) a 24-hour predictive forecasting module incorporating an Iraqi-calibrated solar irradiance bell-curve model and a real-time panel efficiency degradation formula, (4) a self-learning hourly consumption pattern engine using Exponential Moving Average (EMA) updating, and (5) an Anthropic Claude AI integration for context-aware device scheduling informed by 2-day weather forecasts. The system draws from an appliance database of 2,424 Iraqi household devices across five product categories, enabling automated energy management without any manual power-rating input from users. Simulation results demonstrate SoC computation accuracy within 0.1% of theoretical values, correct three-tier protection activation in all test scenarios, forecast Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 11.3% after 7-day learning convergence. The solar efficiency estimates deviating by less than 2% from established degradation models and degradation model demonstrates physically consistent results across the full range of Iraqi summer climate conditions, with efficiency reductions of 9–43% from nameplate values depending on temperature, humidity, and cloud conditions. Outdoor lighting automation tied to astronomical sunrise/sunset times is fully operational. Green IQ is implemented with FastAPI, SQLite, APScheduler, and Jinja2, running on standard consumer hardware without cloud infrastructure dependency. Keywords: Smart Home Energy Management System (SHEMS); Solar Battery Optimization; Autonomous Load Shedding; Demand Response; Predictive Forecasting; Iraqi Residential Energy

Green IQ: نظام ذكي لإدارة الطاقة الشمسية في المنازل العراقية
الخلاصة 
 يعاني العراق من أزمة طاقة مزمنة تتجلى في شح الكهرباء الوطنية التي لا تتجاوز 12 ساعة يوميًا في أحسن الأحوال، مما يدفع الأسر إلى تشغيل مولدات الديزل المكلفة والمسببة للتلوث بيئيًا. رغم انتشار أنظمة الطاقة الشمسية المنزلية، فإن غياب برامج إدارة طاقة ذكية مناسبة للظروف العراقية يؤدي إلى استنزاف بطاريات التخزين قبل عودة التيار الكهربائي. يقدم هذا البحث نظام Green IQ، منصة ذكية لإدارة الطاقة المنزلية تدمج خمسة أنظمة فرعية: مراقبة فورية لشحن البطارية في الوقت الحقيقي (كل 30 ثانية) ، خفض الأحمال تلقائيًا عند انخفاض الشحن (يعمل عند مقاييس حالة شحن تبلغ 20% و10% و5%) ، نموذج تنبؤي لمدة 24 ساعة يتضمن نموذج منحنى الجرس للإشعاع الشمسي مُعايرًا وفقًا للظروف العراقية، ومعادلة لحساب تدهور كفاءة الألواح الشمسية في الوقت الفعلي يحاكي الإشعاع الشمسي ويحسب تدهور الألواح، نمط استهلاك ذكي يتعلم ذاتيًا باستخدام تحديث متوسط المتحرك الأسي ، وتكامل ذكاء اصطناعي لجدولة الأجهزة استنادًا إلى توقعات الطقس لمدة يومين. يعتمد النظام على قاعدة بيانات تضم 2424 جهازًا عراقيًا عبر خمس فئات ويعمل بشكل تلقائي ودون تدخل بشري لبيانات استهلاك الطاقة من المستخدمين. تُظهر نتائج المحاكاة دقةً عالية في تنبؤات حسابات شحن البطارية (SoC) ضمن نطاق 0.1% من القيم النظرية وفاعلية تامة في أنظمة الحماية التلقائية ثلاثي المستويات في جميع سيناريوهات الاختبار وكفاءة في إدارة وتقديرات الطاقة الشمسية التي تنحرف بنسبة أقل من 2% عن نماذج التدهور المعتمدة، متوسط الخطأ المطلق النسبي للتنبؤ (MAPE) بنسبة 11.3% بعد 7 أيام من التقارب في التعلم، وأتمتة إضاءة سلسة تعمل عند شروق الشمس وغروبها. يُظهر نموذج تدهور كفاءة الطاقة الشمسية نتائج متسقة فيزيائيًا عبر نطاق كامل من ظروف المناخ الصيفي في العراق، مع انخفاض في الكفاءة يتراوح بين 9% و43% عن القيم الاسمية، وذلك تبعًا لدرجة الحرارة والرطوبة وحالة السحب . يعمل النظام المقترح باستخدام أدوات برمجية محلية على أجهزة استهلاكية قياسية FastAPI, SQLite, APScheduler, Jinja2)) بنظام أتمتة الإضاءة الخارجية المرتبط بأوقات شروق الشمس وغروبها الفلكية بكفاءة تامة.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-03 17:38:24