تطوير نموذج ذكاء اصطناعي (3D-Conv-LSTM) للتنبؤ الفوري بهطول الأمطار باستخدام بيانات الأقمار الصناعية

يهدف هذا المشروع إلى تقديم حل تقني متقدم للتنبؤ الفوري بقرب هطول الأمطار (Nowcasting) خلال فترة زمنية قصيرة تتراوح من 0 إلى 6 ساعات. يعتمد المشروع على استخدام شبكات التعلم العميق من نوع "3D Convolutional LSTM" لمعالجة البيانات المكانية والزمانية المعقدة المستمدة من الأقمار الصناعية.

أبرز مهام المشروع:

معالجة البيانات: التعامل مع بيانات الأرصاد الجوية الضخمة بصيغة NetCDF المستمدة من قاعدة بيانات ERA5.

التحليل المكاني والزماني: استخراج متغيرات خطوط الطول والعرض، والوقت، ومعدل هطول الأمطار الحملي (CRR).

تصوير البيانات: استخدام مكتبات متخصصة لتحويل البيانات العلمية إلى صور رادارية ثلاثية الأبعاد وخرائط جغرافية دقيقة.

بناء النموذج: تطوير نموذج قادر على تجاوز عقبات النماذج التقليدية مثل البطء والتعامل مع العمليات غير الخطية المعقدة.

سلسلة العمل (Workflow): تبدأ من تحميل البيانات، استخراج الميزات، التصوير، تغيير الحجم (Resize) وصولاً إلى تقسيم البيانات لتدريب النموذج