مقدمة عن البرنامج التدريبي:

في ظل التصاعد المتسارع للتحديات الهيدرولوجية والضغوط المتزايدة على الموارد المائية العالمية، لم يعد الاعتماد على المنهجيات التقليدية في إدارة البيانات كافياً لضمان الاستدامة أو كفاءة التشغيل. يمثل هذا البرنامج التدريبي نقلة نوعية في كيفية التعاطي مع التدفقات الهائلة من البيانات الناتجة عن شبكات الاستشعار الذكية، ومحطات المعالجة، وأنظمة التوزيع، من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي في صلب العمليات التحليلية. نحن لا نهدف هنا إلى مجرد أتمتة العمليات، بل إلى بناء “عقل رقمي” قادر على استشراف الأزمات قبل وقوعها، وتحديد أنماط الاستهلاك غير المرئية، وتحسين جودة المياه بدقة متناهية. إن الانتقال من التحليل الوصفي الذي يكتفي بعرض ما حدث، إلى التحليل التنبئي والتقييمي الذي يحدد ما سيحدث وكيفية الاستجابة له، هو الجوهر الاستراتيجي لهذا البرنامج. من خلال بيئة تدريبية تحاكي الواقع المهني، سيعمل المشاركون على فك شفرات البيانات المعقدة لتحويلها إلى رؤى استراتيجية تدعم اتخاذ القرار السيادي والمؤسسي، مما يقلل الفاقد المائي (Non-Revenue Water)، ويرفع كفاءة استهلاك الطاقة في محطات التحلية والضخ، ويضمن مواءمة المخرجات مع المعايير البيئية الصارمة، مما يعزز في النهاية من المرونة المؤسسية في مواجهة التغيرات المناخية المتقلبة.

الهدف العام من البرنامج التدريبي:

• تمكين المشاركين من بناء وتدريب نماذج التنبؤ الهيدرولوجي باستخدام شبكات الأعصاب الاصطناعية (ANN) لتقدير معدلات التدفق والطلب المستقبلي بدقة عالية.
• تطوير مهارات الكشف الآلي عن التسريبات والأعطال في شبكات المياه عبر تحليل التذبذبات في الضغط والتدفق باستخدام خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف.
• تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات المعالجة الكيميائية والبيولوجية للمياه من خلال التنبؤ بالجرعات المثالية وتقليل الهدر في الموارد.
• إتقان آليات تنظيف ومعالجة البيانات الضخمة (Big Data) القادمة من أنظمة الإسكادا (SCADA) وإنترنت الأشياء (IoT) لضمان جودة المدخلات التحليلية.
• صياغة لوحات تحكم ذكية (Smart Dashboards) تدعم متخذي القرار برؤى تحليلية لحظية حول مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لقطاع المياه.
• تصميم استراتيجيات الصيانة التنبؤية للأصول المائية بناءً على تحليل أنماط التدهور والبيانات التاريخية لتقليل التكاليف التشغيلية وفترات التوقف.
• استخدام خوارزميات التصنيف لتقييم ومراقبة جودة المياه والتعرف على الملوثات الناشئة بشكل استباقي وفقاً للمعايير الصحية الدولية.