جامعة النهرين

SHIN (Smart Human Intelligent Navigator) is an AI-powered smart glasses system designed to assist visually impaired people. It detects hazards, understands the surrounding environment in real time, and provides clear voice guidance to help users navigate safely and independently

This project proposes a Smart CNC Laser engraving system for different materials integrated with Laser‑Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) for real‑time material identification and adaptive laser processing. The system combines CNC motion, laser interaction, spectral acquisition and AI‑based control to automatically optimize operating parameters. Expected outcomes include higher accuracy, reduced waste and intelligent manufacturing. 10 ns Q-swiched Nd:YAG laser and Thourlab spectrophotometer used for LIBS technology while 450nm diode laser and 2D CNC were used. LaserGRBL Software used after Modifications. The software was developed using C# within Visual Studio (Windows Forms) for modifying the LaserGRBL application and Python for Random Forest (RF) artificial intelligence processing and spectrometer control.

العصا الذكية للتنقل هي جهاز مساعد يعتمد على الذكاء الاصطناعي والأنظمة المدمجة، صُمم لمساعدة الأشخاص ذوي الإعاقة البصرية على التنقل بأمان واستقلالية. يجمع المشروع بين نظامين متكاملين؛ الأول يعتمد على ESP32 لاكتشاف العوائق، وإرسال تنبيهات بالاهتزاز والصوت، وتتبع الموقع عبر GPS، بينما يعتمد النظام الثاني على Raspberry Pi وكاميرا مدعومة بالذكاء الاصطناعي للتعرف على الأشخاص، والمركبات، وإشارات المرور في الوقت الحقيقي. و أظهرت نتائج الاختبارات نجاح النظام في اكتشاف العوائق وإرسال التنبيهات الفورية، وتحديد الموقع بدقة عبر تطبيق الهاتف، بالإضافة إلى التعرف على الأجسام في البيئات الحقيقية بكفاءة مناسبة للتنقل اليومي، مما يسهم في تعزيز السلامة، وزيادة الاستقلالية، وتحسين جودة حياة المستخدمين. The AI-Powered Smart Mobility Cane is an intelligent assistive device designed to enhance safe and independent mobility for visually impaired individuals. The project combines two integrated systems: an ESP32-based subsystem for obstacle detection, GPS tracking, and vibration/buzzer alerts, and a Raspberry Pi-based vision subsystem that uses artificial intelligence to recognize pedestrians, vehicles, and traffic lights in real time. Experimental results demonstrated reliable obstacle detection with immediate vibration and buzzer alerts, accurate GPS location sharing through a mobile application, and effective real-time object recognition in everyday environments. These capabilities contribute to safer navigation, greater independence, and an improved quality of life for visually impaired users.

مشروعنا هو ذراع روبوتية مفتوحة المصدر بنيناها وجمّعناها وعايرناها بأنفسنا، مع منصة تأهيل وتدريب وتطوير للمهندسين في القطاع الصناعي، هدفها إن المهندس العراقي يتعلّم الذكاء الاصطناعي والروبوتات بشكل عملي على جهاز حقيقي بدل ما يبقى الاعتماد على مكائن مستوردة وخبرات أجنبية مكلفة.الذراع تشتغل بحلقة تحكم مغلقة تعتمد على المشفّرات والكاميرات، ودرّبنا عليها نموذج تعلّم بالتقليد ونفّذناه فعلياً حتى نفّذت مهمة التقاط ووضع. صممنا حولها منهاج تدريبي يغطي التعلّم بالتقليد والتعلّم المعزّز والرؤية الحاسوبية وتحسين المسارات. الفكرة إننا نوفّر طريقة رخيصة وقابلة للتكرار لبناء كفاءات محلية بهذا المجال. سوّينا استطلاع شمل 70 طالب ومهندس، وطلعت النتيجة إن أغلبهم يعتبر التدريب العملي على روبوت حقيقي أهم شي يحتاجونه، وعندهم اهتمام كبير بالانضمام لمنصة مثل هذي, وهاي بالضبط هي المشكلة الي احنا نحلها. النتائج المتوقعة: توفير مسار قليل الكلفة وقابل للتكرار لبناء القدرات المحلية في الذكاء الاصطناعي والروبوتات.

هو منصة أكاديمية ذكية موجهة للطلبة الجامعيين، تهدف إلى تنظيم التواصل الدراسي بين الطلبة والممثلين ومقرري الأقسام داخل الجامعات. يوفر التطبيق بيئة موحدة لمتابعة المحاضرات، الجداول الأسبوعية، الواجبات، التبليغات، الملفات الدراسية، والإشعارات اللحظية، بدلاً من الاعتماد على قنوات متفرقة مثل مجموعات التواصل أو الرسائل غير المنظمة. يعتمد التطبيق على نظام صلاحيات يتيح للممثل إدارة الطلبة ضمن شعبته، مثل قبول أو رفض أو حذف الحسابات، مما يساعد على ضمان أن استخدام التطبيق يكون محصوراً بالطلبة المخولين فقط. كما يتضمن التطبيق مساعداً ذكياً باسم ميمو – Memo، مصمماً لمساعدة الطالب دراسياً من خلال الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالمواد والواجبات والجداول والمحتوى التعليمي. تم تطوير المشروع باستخدام تقنيات حديثة، حيث تم بناء الواجهة الأمامية باستخدام Flutter، والواجهة الخلفية باستخدام Laravel، مع قاعدة بيانات MySQL، وإشعارات لحظية عبر Firebase، ونظام تحقق آمن باستخدام WhatsApp OTP، إضافة إلى دمج واجهات ذكاء اصطناعي لدعم المساعد الذكي. يتميز مشروع ممثلي بأنه ليس مجرد فكرة نظرية، بل تطبيق عملي منشور على Google Play و App Store، ويضم أكثر من 1600 طالب، و 187 ممثلاً، موزعين على أكثر من 10 جامعات وأكثر من 100 قسم في مختلف محافظات العراق. لذلك يمثل المشروع حلاً رقمياً قابلاً للتوسع لتحسين التواصل الأكاديمي وتنظيم الحياة الدراسية داخل الجامعات

This project addresses a significant problem in medical field related to manual intravenous (IV) infusions. The proposed solution is based on an integrated Artificial Intelligence (AI) and Internet of Medical Things (IoMT) approach, using a smart weight sensor and a mobile application, with the aim of continuously measuring the remaining fluid, calculating the actual flow rate and using an AI-based flow-anomaly model to detect leakage or occlusion, while instant alerts are sent expected when the fluid reaches low level and also when leakage or occlusion is detected. Additionally, automated medical summary reports are generated for each infusion session, eliminating the need for manual documentation. Among the expected outcomes are a reduced nursing workload and ensured patient safety. AI is used in this project to reduce the risks that may arise from traditional monitoring يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً الطبي تتعلق بالمحاليل الوريدية اليدوية. ويستند الحل المقترح إلى نهج متكامل يجمع بين الذكاء في مجال االصطناعي وانترنت األشياء الطبية باستخدام حساس وزن ذكي وتطبيق هاتفي، بهدف قياس كمية المحلول المتبقية بصورة مستمرة وحساب معدل التدفق الفعلي، واستخدام نموذج الذكاء االصطناعي الكتشاف الشذوذ في التدفق والكشف عن التسريب أو االنسداد ، مع إرسال تنبيهات فورية عند َّ انخفاض مستوى المحلول أو عند اكتشاف تسريب أو انسداد. عالوة على ذلك، د تُول تقارير طبية موجزة ومؤتمتة لكل جلسة تسريب، مما يُغني عن الحاجة إلى التوثيق اليدوي. وتشمل النتائج المتوقعة تخفيف عبء العمل على الكادر التمريضي وضمان سالمة المرضى. ويُستخدم الذكاء االصطناعي في هذا المشروع للحدّ من المخاطر التي قد تنجم عن المراقبة التقليدية.

يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال أنظمة الطائرات بدون طيار الذكية، حيث تبرز الحاجة إلى تطوير محطة تحكم أرضية قادرة على تتبع الأهداف بدقة عالية وإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي مع الحفاظ على استقرار الطيران وكفاءة الأداء. ويستند الحل المقترح إلى تطوير نظام قائم على الذكاء الاصطناعي، يدمج بروتوكول MAVLink للتواصل الفعّال مع أنظمة التحكم المتوافقة مع PX4 ، بالإضافة إلى تقنيات الرؤية الحاسوبية لتتبع الوجوه وخوارزميات متقدمة لإعادة بناء البيئة ثلاثية الأبعاد. يهدف هذا التكامل إلى تحسين دقة التتبع وتعزيز قدرة النظام على العمل بشكل ذاتي في بيئات مختلفة. بهدف تصميم نظام ذكي ومتكامل يوفر تحكمًا فعالًا وآمنًا للطائرات بدون طيار، مع تحسين جودة البيانات المجمعة أثناء الطيران. كما يسعى إلى تحقيق توازن بين الأداء والاستقرار من خلال استخدام خوارزميات تحكم متقدمة. وتشمل النتائج المتوقعة تحسينًا ملحوظًا في دقة تتبع الأهداف وجودة النمذجة ثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى زيادة كفاءة العمليات في التطبيقات العملية مثل المراقبة، إدارة الكوارث، والتصوير الجوي، مما يعكس التأثير الإيجابي لهذا النظام في تطوير تقنيات الطائرات بدون طيار.