المشاريع العامة

تطبيق ويب يتيح للمستخدمين رفع المستندات والحصول على إرشادات نصية واعية بالسياق. مبني بـ Next.js للواجهة الأمامية ومدعوم بخلفية RAG لاسترجاع أقسام المستندات ذات الصلة وتوليد اقتراحات ذكية.

نظام تحكم في المنزل الذكي حيث تدير أجهزة ESP32 المستشعرات والأجهزة المنزلية، متصل بقاعدة بيانات Firebase للتحديثات الفورية. يوفر تطبيق React.js لوحة تحكم لمراقبة الأجهزة والتحكم بها عن بُعد.

تطبيق توليد معزز بالاسترجاع (RAG) مصمم لشركة سفر لتقديم توصيات مخصصة والإجابة على استفسارات العملاء.

نظام كشف غاز مبني باستخدام مضخم تشغيلي (Op-Amp) ومحاكى في Tinkercad. يكشف النظام مستويات تركيز الغاز المتغيرة ويُطلق تنبيهات (LED أو جرس) بناءً على عتبات محددة مسبقًا للمراقبة الأمنية.

نظام توليد معزز بالاسترجاع (RAG) يُحسّن تحليل الوثائق الطبية بدمج البحث المستند إلى المتجهات مع نموذج لغوي كبير، لاسترجاع السجلات الطبية ذات الصلة.

تطبيق لوحة تحكم مبني بـ Django للخلفية وReact.js للواجهة الأمامية لعرض مجموعات البيانات وإدارتها. يوفر مخططات تفاعلية وفلاتر وتقارير تمكّن المستخدمين من استخلاص الرؤى ومتابعة المؤشرات الرئيسية في الوقت الفعلي.

سير عمل آلي لاستخلاص بيانات الويب مبني بـ n8n، يتيح استخراج البيانات من المواقع الإلكترونية. يمكن لسير العمل تحليل البيانات المستخلصة وتحويلها وتخزينها في Google Sheets.

أداة استخلاص بيانات بلغة Python تستخدم Selenium للتعامل مع الصفحات الديناميكية المُعرَّضة بـ JavaScript وBeautifulSoup لتحليل HTML واستخراج البيانات المنظمة بكفاءة.

نظام إدارة شركة متكامل مبني بـ Django للخلفية وNext.js للواجهة الأمامية. يبسّط العمليات كإدارة الموظفين وتتبع المشاريع وإعداد التقارير، مع مصادقة آمنة وواجهة مستخدم حديثة.

أداة استخلاص بيانات مدعومة بالوكيل تستخدم Selenium لتحميل صفحات الويب الديناميكية وBeautifulSoup لتحليل البيانات واستخراجها.

نظام حجز تذاكر عبر الويب مبني بـ Django، يوفر للمستخدمين واجهة بسيطة لتصفح الفعاليات وحجز التذاكر وإدارة الحجوزات.

نظام إدارة سوبرماركت لسطح المكتب مبني بـ Python Tkinter، مصمم لإدارة قوائم المنتجات والفواتير وتتبع المخزون.

تطبيق مدعوم بـ RAG للمطاعم يستخدم n8n لأتمتة سير العمل واسترجاع القوائم والمراجعات والسياسات، وتوليد ردود مخصصة واعية بالسياق على استفسارات العملاء.

نظام كشف وجه مبني بـ Python يستخدم OpenCV وMediaPipe لكشف وجوه البشر وتتبعها بدقة في الوقت الفعلي.

تطبيق استعلام منتجات مبني بـ n8n يربط Telegram لاستقبال استفسارات العملاء، ويجلب تفاصيل المنتجات من Google Sheets، ويرسل ردودًا آلية عبر Gmail.

مشروع تعلم آلي يُجري تصنيف النصوص لتحليل المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة).

نظام مساعد لركن السيارة مبني بـ Arduino ومحاكى في Proteus. يستخدم مستشعرات فوق صوتية لكشف العوائق وقياس المسافة، ويصدر تنبيهات لمساعدة الركن الآمن.

نظام تعرف على الصوت مطور بـ Python باستخدام الشبكات العصبية لمعالجة المدخلات الصوتية وتصنيفها. يستخرج النموذج ميزات الكلام ويتدرب على مجموعات بيانات موسومة للتعرف الدقيق على الأوامر الصوتية.

تم تطوير مساعد شخصي ذكي باستخدام **Next.js وOpenAI Agent SDK**، قادر على إدارة المواعيد من خلال Google Calendar، وتحليل ملفات Excel واستخراج النتائج والرؤى، وإنشاء الرسوم البيانية، بالإضافة إلى إنشاء وتحديث الملاحظات والمستندات على Google Docs. يعتمد النظام على التفاعل باللغة الطبيعية لفهم طلبات المستخدم وتنفيذ المهام بشكل ذكي ومتعدد الخطوات.

تم تطوير نظام ثلاجة ذكية يعتمد على إنترنت الأشياء (IoT) لمراقبة الأطعمة داخل الثلاجة وتحديد حالة صلاحيتها باستخدام نموذج مدرّب بالذكاء الاصطناعي. يعتمد النظام على Raspberry Pi للتحكم في المكونات والأجهزة المحلية، وFirebase Database لتخزين البيانات ومزامنتها، بالإضافة إلى تطبيق ويب مطوّر باستخدام React.js لمتابعة الأطعمة بشكل لحظي وإظهار تنبيهات للمستخدم عند انتهاء صلاحية أي منتج، مما يساعد على تقليل هدر الطعام وتحسين إدارة الأطعمة.

تم تطوير نظام ذكي للتوصية بتطبيقات إدارة ومتابعة الصرع باستخدام Python وOpenAI Agent SDK وGradio. يعتمد النظام على عدة وكلاء ذكاء اصطناعي تعمل ضمن خط معالجة متكامل، حيث يجري وكيل المريض مقابلة تفاعلية لتحديد احتياجاته، ثم يبحث وكيل الأدوات عن التطبيقات المناسبة، بينما يقوم وكيل التقييم بمقارنة خصائص التطبيقات مع احتياجات المستخدم وحساب درجة التوافق وترتيب النتائج مع تقديم مبررات مختصرة لكل توصية. تم استخدام Pydantic لضمان تنظيم وتحقق البيانات بين مراحل النظام، وasyncio لتنفيذ العمليات بشكل غير متزامن وتحسين سرعة الاستجابة، مع الحفاظ على خصوصية بيانات المستخدم من خلال معالجة البيانات مؤقتًا دون تخزينها بشكل دائم.

تم تطوير نظام ويب متكامل لإدارة الخدمات والمواقع السياحية باستخدام Next.js وTypeScript وTailwind CSS وDjango REST Framework وPostgreSQL، مع الاعتماد على بنية Three-Tier Architecture لفصل واجهة المستخدم ومنطق الأعمال وقاعدة البيانات. يدعم النظام اللغتين العربية والإنجليزية مع دعم RTL، بالإضافة إلى المصادقة باستخدام JWT، وإدارة الصلاحيات، وعمليات CRUD الكاملة لإدارة المعالم السياحية والتصنيفات والتقييمات والمفضلة. كما تم دمج Google Maps API لعرض مواقع المعالم وإتاحة الوصول إليها، مع استخدام Docker وNginx وHTTPS لتوفير بيئة تشغيل آمنة وقابلة للتوسع.

تم تطوير نظام منخفض التكلفة للمنزل الذكي يعتمد على إنترنت الأشياء (IoT) باستخدام وحدة ESP32 لمراقبة الظروف البيئية مثل درجة الحرارة والرطوبة والدخان والحركة وشدة الإضاءة، مع التحكم في أجهزة مختلفة مثل المروحة والإضاءة والجرس ومحرك السيرفو. كما تم تطوير تطبيق ويب باستخدام React.js وTailwind CSS لمراقبة بيانات النظام والتحكم في الأجهزة عن بُعد، مع استخدام Firebase Realtime Database لمزامنة البيانات بشكل لحظي، مما يتيح للمستخدم متابعة حالة النظام وإرسال أوامر التحكم من أي مكان.

تم تطوير نظام ذكي لإدارة ومراقبة النفايات يعتمد على إنترنت الأشياء (IoT) لمتابعة مستوى امتلاء حاويات القمامة والظروف البيئية بشكل لحظي، بهدف تحسين كفاءة جمع النفايات وتحديد الحاويات التي تحتاج إلى التفريغ. يعتمد النظام على ESP32 مع مستشعر HC-SR04 لقياس مستوى الامتلاء، ومستشعري MQ-2 وMQ-135 للكشف عن الدخان والغازات، مع إرسال البيانات بشكل لحظي إلى Firebase Realtime Database. كما تم تطوير تطبيق ويب باستخدام React.js لعرض حالة الحاويات والتنبيهات عبر Dashboard تفاعلي وخريطة توضح مواقع الحاويات وشاحنة جمع النفايات، مما يساعد على متابعة الحالات الحرجة وتحسين تخطيط مسارات الجمع.

تم تطوير نظام ذكي لتشخيص أعطال محولات القدرة باستخدام Python وتقنيات تعلم الآلة، حيث يعتمد على تحليل الغازات الذائبة في زيت المحول (DGA) لتصنيف حالة المحول إلى سبع فئات من الأعطال وفق معيار IEC 60599. يستخدم النظام نموذج Random Forest مُحسّنًا مع تقنيات SMOTE وهندسة خصائص تعتمد على نسب الغازات والتحويلات اللوغاريتمية والتفاعلات بين الخصائص، وحقق دقة تصنيف بلغت 86.32%. كما تم دمج النموذج في واجهة تفاعلية باستخدام Gradio، مع استخدام GPT-4o-mini لتحويل نتائج التشخيص إلى تقارير واضحة ومبسطة تساعد المهندسين وغير المتخصصين على فهم حالة المحول.

يعرض هذا المشروع نظامًا ذكيًا للتحكم في المضخة وحمايتها باستخدام Arduino. يمكن تشغيل وإيقاف المضخة باستخدام أزرار START وSTOP. بعد إيقاف المضخة، ينتظر النظام لمدة 5 ثوانٍ ثم يقوم بتشغيل Relay منفصل لاختبار الكابل ومراقبة حدوث قصر كهربائي. يتم استخدام DIP Switch لمحاكاة القصر في الكابل. عند اكتشاف القصر، يقوم النظام بإيقاف المضخة، ومنع إعادة تشغيلها أثناء وجود العطل، وتشغيل LED أحمر كإنذار، وعرض حالة النظام على Serial Monitor. يوضح النموذج مفهوم حماية المضخات، وكشف أعطال الكابلات، والـ Interlocking، ونظام الإنذار.