نظام تنبؤ زراعي ذكي باستخدام التعلم العميق (TerraSense)

نظرة عامة:

قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي متكامل (TerraSense) يعتمد على شبكات التعلم العميق (Deep Learning) لمساعدة أصحاب المشاريع الزراعية على التنبؤ بمخرجات المحاصيل بدقة عالية، مما يقلل من الخسائر المادية ويزيد من كفاءة الإنتاج.

القيمة الفعلية للمشروع (Business Value):

النظام لا يعطي أرقاماً عشوائية، بل يقوم بتحليل شامل للبيانات لتقديم مؤشرات دقيقة حول ملاءمة التربة واحتمالية فشل المحصول، مما يدعم اتخاذ قرارات استثمارية آمنة.

أبرز النتائج التقنية:

تم هندسة معمارية ذكاء اصطناعي متعددة المهام (Multi-task Deep Learning).

تحقيق نسبة دقة تصل إلى 97.1% في تقييم الملاءمة (Suitability Score).

تحقيق نسبة 95% في التنبؤ المسبق باحتمالية فشل المحاصيل لتجنب الكوارث الزراعية.

التقنيات المستخدمة: Python, TensorFlow, Keras.