المشاريع الواعدة

عنوان المشروع: نظام روبوتي ذكي مدمج بتقنيات الذكاء االصطناعي لتحسين النظافة الحضرية واالستدامة البيئية

الوصف:
مشروع 'Eco Sweep' هو ابتكارنا لتطوير نظام روبوتي ذكي متخصص في تنظيف الأماكن العامة حيث صممناه ليحل محل أساليب التنظيف اليدوية والآلات التقليدية التي تفتقر إلى التفاعل. يعتمد الروبوت في عمله على تقنيات الذكاء الاصطناعي ونظام 'الليدار' (LiDAR) للتنقل والتنظيف بشكل مستقل تماماً وبدقة عالية. 

ما يميز مشروعنا هو أنه لا يقتصر على عملية الكنس فحسب بل أضفنا له شاشات عرض تفاعلية تهدف أساساً إلى نشر الوعي البيئي وفي الوقت ذاته توفر عائداً مادياً من خلال الإعلانات مما يجعل المشروع مستداماً ذاتياً ويغطي تكاليف صيانته وتطويره. النتيجة التي توصلنا إليها هي روبوت لا يكتفي بجعل المكان نظيفاً بل يتفاعل مع الجمهور ويساهم في تحسين المظهر الحضاري للمدينة بطريقة عصرية وذكية

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 04:54:15

عنوان المشروع: Vortex Smart City

الوصف:
Rapid urbanization has increased the demand for intelligent solutions that improve resource management, reduce energy consumption, and enhance the quality of public services. This paper presents Vortex Smart City, a modular smart city prototype that integrates Reactive Systems and Artificial Intelligence to demonstrate practical and sustainable urban automation. The prototype consists of five independent subsystems: LumaFlow for adaptive street lighting, FlowSense for smart traffic management, EcoBin for intelligent waste management, AquaSense for automated drip irrigation, and GateVision AI for AI-based parking access control using computer vision, QR code recognition, and RFID authentication. Each subsystem operates independently with its own Arduino Mega controller, while the AI subsystem additionally utilizes Python and computer vision techniques. The developed prototype demonstrates the feasibility of implementing cost-effective, modular, and scalable smart city solutions that improve energy efficiency, traffic flow, water conservation, environmental sustainability, and urban security, providing a practical platform for future smart city research and development.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 00:07:03

عنوان المشروع: Dijlah Eye: An AI-Powered IoT System for Real-Time Water Quality Monitoring and Automated Purification

الوصف:
Water pollution represents one of the most pressing environmental challenges facing developing
nations, particularly in regions where industrial development outpaces regulatory oversight. The
Tigris River in Iraq exemplifies this challenge, where rapid industrialization and inadequate
monitoring infrastructure have converged to create significant public health risks. This work
introduces Dijlah Eye, a comprehensive IoT monitoring system that combines multiple water
quality sensors with machine learning techniques to detect contamination events in real time. Our
approach departs from conventional laboratory-based analysis by deploying distributed sensors
capable of immediate anomaly detection and automated response mechanisms. The system
integrates four distinct sensing modalities—pH measurement, dissolved solids quantification,
turbidity analysis, and temperature monitoring—with an Isolation Forest algorithm that learns
normal water chemistry patterns without requiring labeled anomalous data. Upon detection of
anomalous conditions, the system activates automated purification hardware and dispatches alerts
to stakeholder email addresses. Field validation confirms 95% detection accuracy while
maintaining a hardware cost well below $150 per installation, making the technology economically
viable for deployment across resource-limited contexts.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 12:46:30

عنوان المشروع: Designing a Smart Model for Riverine Debris Collection Using SensorBased Autonomous Systems

الوصف:
t This project presents the design and implementation of a Smart River Waste Collector (SRWC), an autonomous aquatic robotic system engineered to mitigate riverine pollution through real-time debris detection and collection. The system integrates a Raspberry Pi 4 for high-level AI-driven image processing and an ESP32 microcontroller for low-level motor control. For debris recognition, a customtrained YOLOv5 model was deployed, achieving an average accuracy of 92% in distinguishing plastic waste from organic matter. The mechanical framework features a quad-layer compressed foam catamaran hull with a payload capacity of 15 kg, propelled by NEMA 17 stepper motors with thrust vectoring for precise maneuvering. A modular conveyor belt system channels waste into a 30L storage compartment equipped with ultrasonic capacity-monitoring sensors, while a 13.6 Ah lithium-ion battery with solar-assisted charging extends operation to 8 hours. Field trials in urban river segments demonstrated a 78% reduction in floating debris with a collection rate of 12.4 kg/h, representing a 3.7× efficiency improvement over traditional manual methods.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-12 16:40:32

عنوان المشروع: تصميم نظام ذكي متكامل لإدارة ومراقبة كفاءة الألواح الشمسية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

الوصف:
مع ازدياد الاعتماد على الطاقة الشمسية، يواجه العديد من المستخدمين صعوبة في اختيار الموقع المناسب للألواح الشمسية، ومتابعة حالتها، واكتشاف الأعطال التي تؤثر في كفاءتها. لذلك يقدم هذا المشروع تطبيقًا ذكيًا يعمل لمساعدة الافراد، وشركات تركيب الألواح الشمسية، والجهات الحكومية على إدارة الألواح وتحسين أدائها وتحقيق أعلى كفاءة ممكنة.

يعتمد التطبيق على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الجغرافية، وبيانات الإشعاع الشمسي، وتحليل الصور، بهدف اقتراح أفضل موقع لتركيب الألواح وزيادة إنتاج الطاقة. كما يعرض جميع البيانات والتنبيهات ونتائج التحليل مباشرة على الهاتف الذكي، ويوفر نظامًا لاكتشاف أعطال الألواح باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية، مع تحديد نوع العطل، ونسبة الثقة في التنبؤ، وتأثيره على إنتاج الطاقة، بالإضافة إلى تقديم توصيات مناسبة للصيانة.

ولإثبات فكرة المشروع، تم تطوير نموذج أولي (Prototype) لنظام شحن هاتف يعمل بالطاقة الشمسية باستخدام وحدة ESP والمتكامل مع التطبيق. كما صُمم النظام ليكون قابلًا للدمج مع مختلف أنواع وأنظمة الألواح الشمسية، مع إمكانية ربط ومراقبة عدة ألواح من خلال التطبيق نفسه، مما يوفر حلًا ذكيًا ومرنًا لتحسين إدارة واستغلال الطاقة الشمسية.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 01:52:38

عنوان المشروع: An IoT-Based Intelligent Water Quality Monitoring System Using Arduino, Support Vector Machine, and Web-Based Visualization

الوصف:
The increasing demand for safe water resources has highlighted the need for continuous and intelligent water quality monitoring. Conventional monitoring methods are generally labor-intensive, time-consuming, and unable to provide the real-time information required for timely environmental decision-making. This paper presents an Internet of Things (IoT)-based water quality monitoring system integrated with artificial intelligence (AI) for automated water quality assessment. The proposed system employs an Arduino Uno as a Data Acquisition System (DAS) to continuously collect real-time measurements from pH, Total Dissolved Solids (TDS), and turbidity sensors. The acquired data are transmitted to a computer for preprocessing and analyzed using a Support Vector Machine (SVM) classifier to automatically categorize water quality into predefined quality levels. Furthermore, the processed data and classification results are uploaded to a web-based platform, enabling users to remotely monitor and visualize water quality information in real time. The proposed framework provides a low-cost, scalable, and intelligent solution that combines IoT sensing, machine learning, and web technologies to improve the accuracy, accessibility, and efficiency of water quality monitoring while supporting timely environmental decision-making.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 18:56:59

عنوان المشروع: Smart Structural Monitoring for Building Stability Assessment

الوصف:
This project proposes an AI-based smart structural monitoring system for assessing building stability. The system combines smart sensors, IoT, and Artificial Intelligence to monitor tilt and vibration in real time. It detects abnormal structural behavior, provides early warnings, and supports predictive maintenance. The proposed solution improves safety, reduces maintenance costs, and demonstrates the effectiveness of AI in structural health monitoring.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 01:02:20

عنوان المشروع: AIoT Enabled Optical Virtual Sensing Platform for AI-Based Water and Liquid-Quality Assessment

الوصف:
يعرض هذا البحث منصة استشعار بصري افتراضي مدعومة بالذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء AIoT، مخصصة للتقييم الذكي لجودة المياه والسوائل. يدمج النظام المقترح وحدة استشعار بصري غير تلامسية، واكتساب بيانات باستخدام ESP32، واتصالاً عبر إنترنت الأشياء، وتفسيراً معتمداً على التعلم الآلي ضمن بنية منخفضة الكلفة. يتم قياس الشعاع الضوئي الموجّه باستخدام كاشفين ضوئيين من نوع Photodiode، حيث يوضع الأول عند زاوية 0° لقياس الإرسال المباشر، بينما يوضع الثاني عند زاوية 90° لقياس الضوء المتشتت. وبدلاً من الاعتماد على قراءات الفولتية الخام فقط، يقوم النظام باستخراج ست خصائص بصرية، وهي: الشعاع المباشر، والشعاع المتشتت، والتباين البصري، وعامل التوازن البصري، ومؤشر التشتت، ومؤشر التوهين، وذلك لتكوين بصمة بصرية للسائل المفحوص. تستخدم نماذج Random Forest المنفذة داخل منصة مبنية باستخدام Streamlit للتنبؤ بمؤشر جودة المياه البصري OWQI، ومؤشر استقرار المياه WSI، وتقييم مستوى الخطورة. تم إجراء التحقق التجريبي باستخدام محاليل كلوريد الصوديوم بتركيزات من 0 إلى 7 g من الملح في 150 mL من الماء. انخفضت القناة البصرية المباشرة من حوالي 146 mV إلى 110 mV، بينما انخفضت قناة التشتت من 58 mV إلى 30.6 mV، مما يؤكد وجود استجابة بصرية مرتبطة بتغير التركيز. تجمع المنصة المقترحة بنجاح بين الاستشعار البصري، والذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء لتطوير تقييم قابل للتفسير لجودة المياه، كما توفر أساساً قابلاً للتوسع للمراقبة اللحظية المستقبلية للمياه وتطبيقات قياس تراكيز السوائل الأخرى.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:44:58

عنوان المشروع: Smart camera Fixed on Tank

الوصف:
ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻟﻔﻜﺮة ﻋﻠﻰ دﻣﺞ الأﻧﻈﻤﺔ اﻟﻤﻴﻜﺎﻧﻴﻜﻴﺔ ﻣﻊ اﻟﺒﺮﻣﺠﺔ والإﻟﻜﺘﺮوﻧﻴﺎتﻟﺘﻮﻓﻴﺮ.
ﺗﺘﻴﺢ اﻟﻜﺎﻣﻴﺮا اﻟﻤﺜﺒﺘﺔ إﻣﻜﺎﻧﻴﺔ ﻣﺸﺎﻫﺪة اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﺎﻟﺪﺑﺎﺑﺔ ﻓﻲاﻟﺰﻣﻦ اﻟﺤﻘﻴﻘﻲ،وﺳﻴﻠﺔ ﻣﺮاﻗﺒﺔ ﻣﺮﻧﺔ وﺳﻬﻠﺔ الاﺳﺘﺨﺪام.ﻳﺴﺘﺨﺪمﻫﺬااﻟﻨﻮعﻣﻦاﻟﻤﺸﺎرﻳﻊﻓﻲﻣﺠﺎلاتﻣﺘﻌﺪدةﻣﺜﻞالأﻣﻦ،واﻟﺒﺤﺚ،ﻣﻤﺎ ﻳﻌﺰز ﻣﻦ ﻛﻔﺎءة الاﺳﺘﻜﺸﺎفُ
.واﻟﺘﻌﻠﻴﻢ

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-26 14:57:00

عنوان المشروع: إيكو نينجاز: تطبيق هواتف ذكية قائم على الذكاء الاصطناعي للاستشعار الجماعي عبر المحمول بلا بنية تحتية من أجل الاستدامة البيئية

الوصف:
يتطلب الحفاظ على بيئة حضرية نظيفة أكثر من مجرد البنية التحتية المادية. فهو يستلزم تحولاً جذرياً في السلوك المدني. ويشكل هذا التحول السلوكي تحدياً كبيراً في العراق، حيث لا يزال الوعي البيئي متخلفاً إلى حد كبير. وللتغلب على ركود التطبيقات البيئية التقليدية، تقترح هذه الدراسة تطبيقا للهواتف الذكية مبتكراً قائماً على الذكاء الاصطناعي والسحابة الإلكترونية، مصمماً لتعزيز المشاركة المجتمعية المستدامة في تنظيف الشوارع. يتصدى هذا التطبيق الذكي بشكل مباشر للتحديات الحاسمة في مجال الرصد البيئي للمدن، ولا سيما التكاليف المرتفعة للبنية التحتية المادية لإنترنت الأشياء، والغش في المكافآت، والإرهاق الناتج عن استخدام نهج (التلعيب) على المدى الطويل. ولتحقيق ذلك، نقدم (EcoNinjas)، وهي منصة مبتكرة للهواتف المحمولة تستفيد من الذكاء الاصطناعي السحابي من جانب الخادم لتحويل الهواتف الذكية العادية إلى عقد استشعار متصلة ومقاومة للغش. وتتبع النتائج المتوقعة لهذه المنصة مساراً منطقياً نحو نموذج مستدام للمدينة الذكية. أولاً، يلغي هذا الإطار التكاليف الثابتة للأجهزة من خلال الاستفادة من الهواتف الذكية الموجودة بالفعل كعقد استشعار نشطة. ولضمان موثوقية هذه البيانات المستمدة من الجمهور، يضمن محرك (Eco-Forensic Engine) المدمج معدلًا عاليًا لرفض الإرسالات المزيفة. وبعد ضمان سلامة النظام، تركز المنصة بعد ذلك على تصرفات المستخدمين، مما يحفز مشاركة المشاة بشكل مستمر من خلال نظام توجيه ديناميكي يُعرف باسم (Flash-Squad). وأخيرًا، يتم الحفاظ على هذه المشاركة النشطة من خلال نظام مكافآت مزدوج: حيث يتم تزويد المستخدمين بنقاط (EcoPoints) التي يمكن استبدالها باشتراكات مدفوعة، مع إنشاء (السيرة الذاتية الخضراء) الخاصة بهم تلقائيًّا. ومن خلال هذا التصميم المترابط، ينجح هذا العمل في إنشاء نظام بيئي قابل للتوسع بدرجة عالية وخالٍ من البنية التحتية، مما يمكّن المواطنين العاديين من أن يصبحوا مساهمين بيئيين نشطين.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 20:03:11

عنوان المشروع: Smart Indoor Air Quality Control System

الوصف:
نظرا لصعوبة السيطرة على البيئة الخارجية وتحسينها لذا قررنا نصنع جهاز يعمل على تحسين البيئة الداخلية للابنية باقل كلفة.

الجهاز مزود بمستشعرات (حرارة ورطوبة وضغط وغازات) وشاشة ومتحكم دقيق ونظام ذكي له القدرة على الرصد والتعلم الذاتي والتحليل الذكي واتخاذ القرارات لحظيا باستخدام ادوات ذكاء اصطناعي مجانية.

الجهاز يعطي مؤشر لمستوى جودة الهواء:
- الازرق وضع طبيعي وآمن.
- الاصفر وجود مشكلة قابلة للحل من خلال اعطاء اوامر للاجهزة الاخرى عن طرق الوايفاي او الاشعة تحت الحمراء لمعالجتها.
- الاحمر مع المنبه الصوتي وضع خطر يتطلب الاخلاء الفوري.

الجهاز يعمل على موازنة تلقائية للحراره عبر التحكم بنظام التكييف.
كذلك يتحكم بوحدات الترطيب او وحدات ازالة الرطوبة.
بالنسبة للغازات يتحكم بمنظومة التهوية.

الحماية المتقدمة:
الكشف عن غازات سامة مثل الميثان وايضا كشف وتوقع الحرائق قبل وقوعها وتحديد السبب وتفعيل منظومة اخماد الحريق.

الجهاز يمتاز بصغر حجمه وامكانية ربطه مع الاجهزة الاخرى وتقليل استهلاك الطاقة وكلفته لاتتجاوز 50 دولار وبطارية تعمل 8 ساعات قابلة للشحن عن طريق منفذ Type C وامكانية التحكم عن طريق الموبايل.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 03:19:39

عنوان المشروع: Water Quality Monitoring using Drones and MANET: An AI- Powered System for Iraq

الوصف:
Smart Water Monitoring System Using AI and FPV Drones

Problem Statement

Water pollution and rising salinity levels are major environmental challenges affecting water quality and sustainability. Traditional monitoring methods rely on manual sampling and laboratory testing, which require significant time and effort. This delay can slow environmental response and decision-making, especially in large or hard-to-reach areas.

Proposed Solution / Innovation

We developed a smart environmental monitoring system based on FPV drones, IoT technology, and Artificial Intelligence. The system enables fast and real-time water quality monitoring using environmental sensors mounted on the drone. The collected data is analyzed using a locally developed AI system based on Neural Network and Fuzzy Logic algorithms.


Method / Implementation

The FPV drone carries a smart sensing box equipped with multiple environmental sensors and GPS technology. During flight, the drone collects real-time water data from different locations.

The system measures:

* Salinity
* Temperature
* Turbidity

The collected data is transmitted through an IoT platform and automatically stored in Excel files.

After data collection, the Excel file is uploaded to the AI system. The AI system processes the data, removes noise and irregular values, and performs intelligent environmental analysis based on Iraqi and international water quality standards.


Key Components: HW / SW / AI

Hardware Components

* FPV Drone
* Environmental Sensor Box
* Salinity Sensor
* Temperature Sensor
* Turbidity Sensor
* GPS Module
* ESP32 Microcontroller
* FPV Goggles and Remote Controller

Software Components

* IoT Monitoring Platform
* Data Storage System
* Excel Data Processing
* Real-Time Monitoring Interface
* Iraq Mapping System

Artificial Intelligence Components

* Neural Network Algorithm
* Fuzzy Logic Algorithm
* Environmental Data Analysis
* Pollution Classification System
* Smart Recommendation System

Expected Results / Impact

The system provides fast and accurate environmental monitoring while reducing human effort and improving decision-making speed.
The AI system generates:
* Water quality analysis
* Pollution distribution charts
* Risk level classification
* Environmental indicators
* Smart treatment recommendations

The system also maps monitored locations across Iraq and classifies each point as safe, moderate, or critical according to water quality conditions.

This project supports smarter environmental protection, sustainable water management, and advanced monitoring technologies in Iraq.


What the 60-Second Video Demonstrates
The video demonstrates:
* Water pollution and salinity challenges
* Limitations of traditional sampling methods
* The FPV drone and smart monitoring system
* Real-time environmental data collection
* IoT-based data transmission
* AI-powered analysis and visualization
* Pollution mapping across Iraq
* Smart environmental monitoring and decision support

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-02 15:14:50