اختر لغتك

شاهين محمد صالح

Image

الاسم الثلاثي : شاهين محمد صالح احمد علي

البريد الالكتروني : عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.

المؤهلات العلمية : ماجستير جيوفيزياء

الجامعة ، الكلية ،القسم : جامعة جوكوروفا، كلية الدراسات العليا للعلوم الطبيعية والتطبيقية.

الخبرة العلمية :

 خبير في علم البيانات متخصص في تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة العميق على البيانات    الجيوفيزيائية والبيئية. حاز على درجة في علوم الارض من جامعة بغداد ودراسات متقدمة في الجيوفيزياء من جامعة جوكوروفا في تركيا. لديه خبرة أكاديمية وعملية كبيرة في ميدان الجيولوجيا. أظهر خبرة في استخدام نظم المعلومات الجغرافية لمواجهة التحديات في الجيوفيزياء، خاصة في مراقبة الكوارث الطبيعية. تركز أبحاثه على نمذجة طبقات الأرض باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. تلقى  تدريبًا في تطبيقات الاستشعار عن بعد من مراكز عالمية مرموقة ورصينة  ونشر العديد من الأبحاث في مجلات مرموقة. ملم ببرامج الرسم والتحليل الجغرافي ونظم التشغيل المختلفة وبرامج مايكروسوفت المكتبية.

المعلومات الجامعية :-

الكلية كلية العلوم

الفرع او القسم : الجيولوجيا التطبيقية

اللقب العلمي : مدرس مساعد

الشهادة : ماجستير

التخصص العام : علوم الارض

التخصص الدقيق : الجيوفيزياء

النشاطات العلمية :

  • مؤتمر SPIE Europe/Technical Programmes للكشف عن بُعد 2015 في تولوز، فرنسا، من 21 إلى 24 سبتمبر.
  • مؤتمر العالمي للجيولوجيا في انقرا بتركيا في 14/4/2017 في مركز ODTÜ للثقافة والمؤتمرات.
  • مؤتمر دراسات جيولوجية في قسم الآثار بجامعة بغداد/ قسم الجيولوجيا. في 2015
  • المؤتمر الدولي من IEEE حول علوم الحوسبة وتكنولوجيا المعلومات وتطبيقاتها - 2019 في كركوك، العراق، من 3 إلى 5 مارس، 2019.
  • الندوة الزلزالية في نقابة الجيولوجيين العراقيين ببغداد في 12 اذار 2023
  • الموتمر الزلزالي في جامعة البصرة في 16 اذار 2023

معلومات التواصل مع الأستاذ :

البحوث المنشورة :

    1. Ahmed, S. M. S., Güneyli, H., & Karahan, S. (2025). Predictive analytics in construction: Multi-output machine learning models for abrasion resistance. Buildings. https://doi.org/10.3390/buildings15010037
    2. Ahmed, S. M. S., & Guneyli, H. (2023). Robust multi-output machine learning regression for seismic hazard model using peak crust acceleration: Case study, Turkey, Iraq, and Iran. Journal of Earth Science. https://doi.org/10.1007/s12583-022-1616-2
    3. Ahmed, S. M. S., & Güneyli, H. (2023). Automatic post-tsunami loss modeling using deep learning CNN case study: Miyagi and Fukushima Japan tsunami. Natural Hazards. https://doi.org/10.1007/s11069-023-05991-2
    4. Güneyli, H., & Ahmed, S. M. S. (2023). Detecting abnormal seismic activity areas of Anatolian plate and deformation directions using Python geospatial libraries. Heliyon. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14394
    5. Ahmed, S. M. S., & Guneyli, H. (2021). Improved deep learning (Inception) CNN for detecting small tectonic plates of broken Anatolian, Turkey. All Earth. https://doi.org/10.1080/27669645.2021.1945523
    6. Alhirmizy, S., & Qader, B. (2019). Multivariate time series forecasting with LSTM for Madrid, Spain pollution. Proceedings of the IEEE International Conference on Computing and Information Science and Technology and their Applications (ICCISTA). https://doi.org/10.1109/iccista.2019.8830667
    7. Al-Mayah, W. T. J., Salman, S. R., Alaidi, M. W., & Al-Hirmizy, S. M. (2019). Water quality monitoring of Al-Gharraf river, southern Iraq by using GIS mapping-based water quality parameters. Plant Archives, 19, 440–447.
    8. AL-Fahdawi, A. A. H., Rabee, A. M., & Al-Hirmizy, S. M. (2015). Water quality monitoring of Al-Habbaniyah Lake using remote sensing and in situ measurements. Environmental Monitoring and Assessment. https://doi.org/10.1007/s10661-015-4607-2

     

    Full list of publications available on Google Scholar.

    Review Activities:

    • Heliyon (10 Reviews)
    • Natural Hazards Research (5 Reviews)
    • Arabian Journal of Geosciences (7 Reviews)
    • Journal of Building Engineering (3 Reviews)
    • Geodinamica Acta (2025)
    • IEEE Access (2023)

أوقات الدوام

حالة الطقس في مدينة كركوك