(untitled) (مجلة الفاروق للعلوم, 2026)
تُعد مراقبة جودة مياه الشرب في الزمن الحقيقي تحدياً حيوياً، خاصة في المناطق النائية والبيئات محدودة الموارد حيث تعجز البنى التحتية التقليدية عن توفير رصد مستمر وفعال. تهدف هذه الورقة إلى تصميم وتنفيذ نموذج تعلم آلي خفيف الوزن (Lightweight ML) قادر على تصنيف صلاحية المياه للاستهلاك البشري بدقة معقولة، مع ضمان قابلية النشر على أجهزة الحافة (Edge Devices) منخفضة الطاقة. اعتمدت المنهجية المقترحة على مجموعة بيانات "Water Potability" من منصة Kaggle، والتي تضم 3,276 عينة و10 خصائص فيزيوكيميائية. تم معالجة تحديات جودة البيانات عبر تطبيق استراتيجية الوسيط لسد القيم المفقودة، وخوارزمية SMOTE لموازنة توزيع الفئات. صُممت بنية شبكة عصبية متسلسلة مُصغرة تتكون من ثلاث طبقات كثيفة (32→16→8 عصبونات) مع تقنيات تنظيم متقدمة (L2 Regularization، BatchNormalization، Dropout) لمنع الإفراط في التخصيص. ولتحسين الكفاءة الحاسوبية، تم تحويل النموذج إلى صيغة TensorFlow Lite مع تطبيق التكميم اللاحق للتدريب (Post-Training INT8 Quantization). أظهرت النتائج التجريبية على مجموعة الاختبار (ن=656) تحقيق النموذج لدقة تصنيفية بلغت 61.13%، ودرجة F1-Score مقدارها 51.80%، ومساحة تحت منحنى ROC-AUC تبلغ 65.69%. والأهم من الناحية التطبيقية، تم ضغط حجم النموذج من 59.47 كيلوبايت إلى 6.07 كيلوبايت فقط، أي بنسبة ضغط تبلغ 9.8×، مما يجعله مناسباً للنشر على متحكمات دقيقة مثل ESP32 وArduino Nano 33 BLE وRaspberry Pi Pico. تُثبت هذه الدراسة جدوى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة والمُكمَّمة في تطبيقات الرصد البيئي الميداني، حيث تُوازن بشكل مدروس بين الدقة التصنيفية وكفاءة الموارد. تُعد النتائج خطوة عملية نحو أنظمة إنذار مبكر مستقلة ومنخفضة التكلفة للكشف عن تلوث المياه، مع فتح آفاق للبحث المستقبلي في دمج البيانات الزمنية، والتعلم الاتحادي، والتحسين الكمي المخصص للأجهزة.