Esam.Miftah.Abdulnabi تطوير نظام ذكي لفرز النفايات في بنغازي باستخدام خوارزمية التعلم العميق YOLOv8

الملخص

تواجه مدينة بنغازي تحديات محدودة في إدارة النفايات، حيث تعتمد بشكل كبير على الأساليب التقليدية القديمة. وتهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام ذكي يعتمد على خوارزمية YOLOv8 لتحسين عملية فرز النفايات بشكل تلقائي وفعّال. تم تدريب النظام باستخدام مجموعة بيانات تم جمعها من مركز نفايات بنغازي، والتي تضمنت في البداية 1,000 صورة، وتم توسيعها لاحقًا إلى 3,000 صورة باستخدام تقنيات تعزيز البيانات مثل التدوير وتغيير السطوع. تم تنفيذ الخوارزمية باستخدام مكتبة Ultralytics مع إعدادات تدريب محسّنة تضمنت ضبط عدد العصور (epochs)، حجم الدُفعات (batch size)، ومعدل التعلم (learning rate) للحصول على أفضل أداء ممكن. خضع النظام للاختبار في بيئة محاكاة تضمنت حزامًا ناقلًا، كاميرا، وأذرع روبوتية لفرز النفايات تلقائيًا. أظهرت النتائج الأولية للنظام دقة بنسبة 88%، وتم تحسينها إلى 89.6% بعد توسيع البيانات وإعادة تدريب النموذج. تشير هذه النتائج إلى أن النظام يوفر تحسينات ملموسة في عملية فرز النفايات، مما يجعله مناسبًا لاستراتيجيات إدارة النفايات المستدامة في بنغازي. كما تعكس الدراسة إمكانات واعدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات الواقعية وتحقيق الاستدامة البيئية.