Job Description

مساعد باحث في قسم علوم الحاسوب - CS-090326  

القسم: قسم علوم الحاسوب  

نوع العقد: بحثي - دوام كامل  

تاريخ الإغلاق: 16 مارس 2026  

 

عنوان المشروع:  

الكشف المبكر عن التهاب الضرع في أبقار الألبان باستخدام تقنيات التعلم العميق لتحسين جودة إنتاج الحليب في سلطنة عمان باستخدام التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء ورؤية الحاسوب  

 

وصف المشروع:  

يهدف هذا المشروع إلى معالجة التهاب الضرع، وهو مرض التهابي مدمر يهدد صناعة الألبان في سلطنة عُمان، وذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي والتصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء للكشف المبكر وغير الجراحي. سيقوم النظام بجمع وتحليل الصور الحرارية لأضرع الأبقار وعيونها في ظروف موحدة، وتدريب نماذج التعلم العميق للكشف عن أي تغيرات طفيفة في درجة الحرارة تشير إلى التهاب الضرع تحت السريري قبل ظهور الأعراض المرئية. سيمكن هذا الحل القابل للتطوير والقائم على التكنولوجيا من التدخل في الوقت المناسب، والحد من الخسائر الاقتصادية، وتحسين جودة الحليب ورفاهية الحيوان، ودعم أهداف رؤية عُمان 2040 للابتكار الزراعي والأمن الغذائي.  

 

واجبات ومسؤوليات مساعد البحث:  

 

الدور: قائد جمع البيانات وتطوير النظام  

 

المرحلة الأولى: إعداد التجربة وجمع البيانات (الأشهر 1-3)  

- التنسيق مع مزارع الألبان والأطباء البيطريين لتحديد المواعيد وتوفير العينات.  

- المساعدة في تركيب ومعايرة كاميرات التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء وكاميرات RGB.  

- وضع بروتوكول موحد لالتقاط الصور.  

- جمع الصور الحرارية وصور RGB أثناء جلسات الحلب.  

- تسجيل البيانات الوصفية (معرف البقرة، مرحلة الإدرار، إنتاج الحليب، نتائج عدد الخلايا الجسدية).  

- ضمان التخزين الآمن والنسخ الاحتياطي للبيانات المجمعة.  

 

المرحلة الثانية: معالجة البيانات وتطوير النموذج (الأشهر 3-5)  

- معالجة الصور الحرارية وصور RGB مسبقًا (التطبيع، تجزئة منطقة الضرع).  

- تطوير مجموعة بيانات متعددة الوسائط منظمة.  

- تطبيق نماذج التعلم العميق الأساسية (CNN، ResNet، EfficientNet).  

- تطوير بنية دمج متعددة الوسائط (الدمج المبكر / الدمج المتأخر).  

- تحسين المعلمات الفائقة وأداء التدريب.  

 

المرحلة الثالثة: تكامل النظام والتحقق من صحته (الأشهر 5-7)  

- تطوير نموذج أولي لنظام الكشف المبكر.  

- تنفيذ مسار استدلال في الوقت الفعلي.  

- إجراء تجارب التحقق باستخدام بيانات غير مرئية.  

- تحسين الكفاءة الحسابية للنشر.  

- المساهمة في إعداد مخططات بنية النظام للنشر.  

 

المخرجات المتوقعة بحلول الشهر السابع:  

- مجموعة بيانات صور متعددة الوسائط لالتهاب الضرع (حرارية + RGB + تصنيفات سريرية).  

- نظام نموذجي للكشف المبكر قائم على التعلم العميق.  

- تقرير تقييم الأداء.  

- تقديم ورقة بحثية واحدة على الأقل للنشر في مجلة/مؤتمر.  

- التقرير الفني النهائي للجهة الممولة.