تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ باحتياج التربة للمياه (Smart Irrigation Prediction Model)

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ باحتياج التربة للمياه بهدف تحسين كفاءة الري وتقليل استهلاك الموارد المائية في الزراعة الذكية. يعتمد المشروع على تحليل بيانات زراعية تشمل عوامل مثل نوع التربة، الظروف الجوية، ومستوى الرطوبة، حيث يتم استخدام هذه البيانات لبناء نموذج قادر على اتخاذ قرارات دقيقة حول توقيت وكمية الري المطلوبة. تم تنفيذ المشروع باستخدام تقنيات متقدمة في تحليل البيانات ومعالجة الميزات، بالإضافة إلى تجربة عدة خوارزميات تعلم آلي للوصول إلى أفضل أداء ممكن. أهم ما يميز المشروع: تحليل البيانات الزراعية واستخراج الأنماط المؤثرة على الري بناء نموذج تنبؤي عالي الدقة التعامل مع اختلاف توزيع البيانات (Data Distribution Shift) تحسين أداء النموذج باستخدام Feature Engineering النتيجة: تحقيق دقة تنبؤ وصلت إلى 0.95848 في مسابقة على منصة Kaggle هذا النوع من النماذج يُستخدم في أنظمة الري الذكية لتحسين إدارة المياه وزيادة كفاءة الإنتاج الزراعي