Telemetry Analytics & Prediction Hub

منصة ذكية لتحليل سباقات السيارات تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق للتنبؤ بنتائج السباقات وأداء الإطارات في الوقت الفعلي. يقوم النظام بدمج نماذج Random Forest Regression وKeras Multi-Layer Perceptrons (MLP) مع بيانات التليمترية المباشرة القادمة من سيارات السباق لتحليل الأداء واتخاذ توقعات دقيقة تساعد الفرق والسائقين على تحسين الاستراتيجية أثناء السباق. مميزات الخدمة - تطوير نموذج تنبؤ بمراكز السائقين النهائية أثناء السباق. - تحليل وتوقع معدلات تآكل الإطارات (Tire Degradation) بدقة عالية. - معالجة وتحليل بيانات التليمترية المباشرة في الوقت الحقيقي. - تنظيف البيانات وتجهيزها واستخراج أهم الخصائص المؤثرة. - بناء ومقارنة نماذج Machine Learning و Deep Learning للحصول على أفضل أداء. - إنشاء لوحات معلومات تفاعلية (Dashboard) لعرض النتائج والإحصائيات. - تقييم النماذج باستخدام مؤشرات الأداء المناسبة وتحسين دقتها. - إمكانية دمج النظام مع مصادر بيانات حية أو ملفات CSV و APIs. - كود منظم وموثق بالكامل لسهولة التطوير والتعديل مستقبلاً. ما الذي ستستلمه؟ - الكود المصدري الكامل للمشروع. - ملفات معالجة البيانات (Data Preprocessing Pipeline). - نموذج Random Forest المدرب. - نموذج Deep Learning (Keras MLP) المدرب. - ملفات حفظ النماذج الجاهزة للاستخدام. - لوحة تحكم أو واجهة عرض للنتائج (حسب الطلب). - تقرير شامل يوضح: - منهجية العمل. - تحليل البيانات. - أداء النماذج. - الرسوم البيانية والنتائج. - ملف شرح للتشغيل والتثبيت (Documentation). - دعم فني بعد التسليم للإجابة على الاستفسارات وتوضيح طريقة الاستخدام.