استقبل الدكتور السيد قنديل رئيس جامعة حلوان فريق الجامعة الفائز بالمركز الثاني في مسابقة هاكاثون الجامعات المصرية بعنوان (التغيير المناخي: "الإبداع للاستمرارية").
وفاز فريق جامعة حلوان في المسابقة بمشروع بعنوان التنبؤ بالطقس القائم على التعلم الآلي والأسمدة الحيوية التي تمكن الزراعة الذكية المستدامة.
وشكل مجمع الابداع تحت رعاية الدكتور السيد قنديل رئيس الجامعة، فريقا مشتركا من كلية الحاسبات وكلية العلوم وهما الفريقين الذين سبق فوزهم بهاكاثون جامعة حلوان.
ويعد هذا الفوز نتاج الحدث الفريد الذى تم سابقا بالجامعة وهو هاكاثون جامعة حلوان والذى كان تحت إشراف مجمع الابداع والبحث العلمي الذي ألقى الضوء على قدرة جامعة حلوان على دعم قاطرة التنمية والتطوير فى اى مجال تحتاجه الدولة وعند إطلاق المسابقة على مستوى الجامعات، حيث قام مجمع الإبداع والبحث العلمي بدمج وتطوير مشروعين فائزين من هاكثون الجامعة وهما المشروع الاول الفائز بمحور الذكاء الاصطناعي- كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي تحت عنوان :
Rainfall prediction using AI
والمشروع الأول الفائز بمحور التنوع البيولوجي والحفاظ علي البيئة - كلية العلوم تحت عنوان:
Variable sources of biofertlizers and their effect on essential crops .
ومن جانبه أشاد الدكتور السيد قنديل رئيس الجامعة بفريق هاكاثون جامعة حلوان، مقدما لهم التهنئة لفوزهم ورفع اسم جامعة حلوان وسط الجامعات المصرية، مبينا قدرة طلاب الجامعة على المنافسة في المسابقات المحلية والعالمية بمختلف المجالات وتحقيق الفوز بمراكز متقدمة، مؤكدًا دعمه الكامل وتشجيعه للفرق الطلابية المشاركة في المسابقات المحلية والإقليمية والدولية في مختلف المجالات.
كما عبرت الدكتورة رويدا صادق المنسق العام للمشروع ومدير مجمع الابداع والبحث العلمي عن سعادتها بأبنائها الطلاب من فريق هاكاثون جامعة حلوان على المجهود المبذول والأداء المشرف الذى قدموه أمام لجنة تحكيم المسابقة، مؤكدة على اشادة لجنة التحكيم بفكرة المشروع المقدم من جامعة حلوان.
وتأتي فكرة المشروع متمثلة في ضوء رؤية مصر 2030 والاستراتيجية الوطنية لتغير المناخ 2050، وإستخدام الأسمدة الحيوية الصديقة للبيئة والتي تتمثل في الغالب في إعادة تدوير المخلفات الزراعية كحلول قائمة على الطبيعة للتغلب على تأثيرات ثاني أكسيد الكربون، بجانب التنبؤ بهطول الأمطار هو أحد المهام الصعبة وغير المؤكدة التي لها تأثير كبير على المجتمع البشري، ويمكن أن تساعد التنبؤات الدقيقة في الوقت المناسب على تقليل الخسائر البشرية والمالية بشكل استباقي.
وتستخدم النماذج الحالية نماذج إحصائية معقدة غالبًا ما تكون باهظة التكلفة، سواء من الناحية الحسابية أو المتعلقة بالميزانية، أو لا يتم تطبيقها على التطبيقات النهائية، لذلك يتم استكشاف الأساليب التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي كبديل للتغلب على هذه العيوب حيث تسهل هذه النماذج الحصول على أعلى الممارسات الزراعية، وتقدم هذه الدراسة مجموعة من التجارب التي تتضمن استخدام تقنيات التعلم الآلي السائدة لبناء نماذج للتنبؤ بما إذا كانت ستمطر غدًا أم لا بناءً على بيانات الطقس لذلك اليوم في مصر.
لذا قام فريق جامعة حلوان بعمل تنبؤات دقيقة للوقت المناسب لهطول الأمطار بناءً على نماذج التعلم الآلي مثل ANN) ، الانحدار الخطي ، (KNN LSTM لمساعدة على الحماية من الفيضانات.
وأجريت هذه الدراسة المقارنة مع التركيز على ثلاثة جوانب: مدخلات النمذجة ، وطرق النمذجة ، وتقنيات المعالجة المسبقة. توفر النتائج مقارنة لمقاييس التقييم المختلفة لتقنيات التعلم الآلي هذه وموثوقيتها للتنبؤ بهطول الأمطار من خلال تحليل بيانات الطقس.
