🇸🇦 Real-time Air Quality Intelligence Platform | خرائط تلوث ديناميكية + تحديد مصادر التلوث + التنبؤ بجودة الهواء
Advanced Environmental Intelligence System for Saudi Arabia's Vision 2030
نظام متقدم للذكاء البيئي لدعم رؤية المملكة 2030
Real-time pollution visualization with AI-powered heatmaps and source tracking
Machine learning algorithms for automatic pollution source attribution
Advanced LSTM and ensemble models for accurate AQI predictions
- Dust storm prediction (Haboob forecasting)
- Hajj season environmental monitoring
- Arabic language support with RTL interface
Data Layer | طبقة البيانات
├─ Ministry Datasets (KSA)
├─ Open Data Sources
│ • OpenAQ → منصة مفتوحة لبيانات جودة الهواء (Real-time AQI)
│ • EPA AirData → بيانات تاريخية عن جودة الهواء (مرجعية للتدريب)
│ • Sentinel Hub (ESA) → بيانات أقمار صناعية عن الملوثات الجوية
ML Layer | طبقة الذكاء الاصطناعي
├─ Preprocessing & Feature Engineering
│ • إضافة خصائص مثل الحرارة، الرطوبة، الرياح، الوقت
├─ Model Options
│ • Train models from scratch (Random Forest, XGBoost, LSTM)
│ • OR fine-tune pre-trained models:
│ - Pre-trained models on global AQI datasets
│ - Pre-trained CNNs for satellite image pollution analysis (Sentinel, EuroSAT)
│ - Transfer learning from climate/air-quality ML libraries
├─ Evaluation
│ • Select best-performing model (custom-trained or pre-trained)
├─ Deployment
│ • Save model (Pickle/ONNX/TensorFlow SavedModel) for backend usage
Backend Layer ├─ Build REST APIs to serve current data & predictions ├─ Implement WebSocket for real-time updates ├─ Manage data flow between ML and frontend
Frontend Layer ├─ Design dashboard (React + TypeScript) ├─ Visualize live AQI, trends, and forecasts ├─ Show alerts & heatmaps for pollution levels