Asteroid Hazard Prediction

وصف المشروع

يهدف هذا المشروع إلى تحديد الكويكبات الخطرة المحتملة القريبة من الأرض باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يعتمد النظام على تحليل البيانات الفلكية الضخمة المستمدة من وكالة ناسا، مما يمكنه من تقديم تنبؤات دقيقة حول مدى خطورة الكويكبات وتأثيرها المحتمل.

المميزات الرئيسية

نماذج تعلم آلي متقدمة

يعتمد المشروع على خوارزمية Random Forest لتحليل خصائص الكويكبات وتحديد مدى خطورتها، مما يحقق دقة تنبؤ تصل إلى 97% بعد معالجة البيانات وتحسين النموذج.

معالجة البيانات الفلكية

يتم تنظيف ومعالجة البيانات المستخرجة من وكالة ناسا، مع تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات (Data Mining) والهندسة الميترية (Feature Engineering) لتحسين جودة التنبؤات.

التعامل مع عدم توازن البيانات

تم استخدام تقنية SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) لمعالجة مشكلة عدم توازن البيانات، مما يضمن دقة وموثوقية النموذج.

واجهة مستخدم تفاعلية عبر Gradio

يتيح المشروع واجهة سهلة الاستخدام تعتمد على Gradio، مما يسمح للمستخدمين بإدخال بيانات جديدة والحصول على تنبؤات فورية حول الكويكبات.

تصورات بيانية متقدمة

يوفر المشروع تحليلات مرئية باستخدام Matplotlib و Seaborn لفهم تأثير العوامل المختلفة على خطورة الكويكبات.

الفوائد

دقة تنبؤ عالية بفضل استخدام تقنيات تعلم الآلة المتقدمة.

واجهة سهلة الاستخدام تمكن الباحثين وعلماء الفلك من الوصول إلى التنبؤات بسهولة.

تحليل شامل للبيانات الفلكية يساعد على تحسين فهمنا للكويكبات القريبة من الأرض.

التقنيات المستخدمة

Python، Pandas، NumPy لمعالجة البيانات

Scikit-learn، Random Forest، SMOTE لبناء وتحسين النموذج

Matplotlib، Seaborn لتصور البيانات

Gradio لتطوير واجهة المستخدم التفاعلية

يُعد هذا المشروع خطوة مهمة في مجال استكشاف الفضاء وتحليل المخاطر المحتملة من الأجرام السماوية، مما يساهم في تحسين آليات التنبؤ بالكويكبات وتعزيز جهود الحماية الكوكبية.