IMechE - Birzeit University

مهتم بالروبوتكس؟ 🤖
وحابب تدخل عالم المنافسات العالمية؟ 🌍

انضم لــ WRO Future Engineers Session
وخُد أول خطوة بعالم الهندسة الحقيقي ⚙️

📅 الثلاثاء 21 نيسان
⏰ 12:00 – 3:00
📍 قاعة خوري (104)

رح تتعرّف على القوانين،
تسمع من الفرق الفائزة،
وتعرف كيف تبلّش فعلياً 🚀

لا تضيعها… هاي بدايتك

🚀جاهز تطور مهاراتك وتفهم MATLAB من الصفر

انضموا معنا في MATLAB Introductory Session 💻
ورح نبدأ معكم خطوة بخطوة لنبني أساس قوي يفيدكم بمشاريعكم الجامعية 🔥

📌 شو رح تستفيد؟
✨ تعلم عملي وتفاعلي
✨ أساسيات MATLAB + مقدمة على Simulink
✨ تجربة جماعية وتحدي مع جوائز 🏆

🗓 الأربعاء والخميس | 15-16 April
⏰ 5:00 – 7:30 PM
📍 Online (Zoom)

💡 بإشراف: Eng. Areej Shaar

⚠️ ملاحظة: في حال ما عندك MATLAB، رح نرشدك لكيفية تثبيته أو استخدام MATLAB Online قبل الجلسة

🔗 التسجيل من اللينك
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSftQtCaOFDmhK_V-cvIR7zltrbaqxLeRSVAIw3zj9GpYI8wcQ/viewform?usp=dialog

In 1843, engineering was about mechanics, gears, and motion. Machines were
built to perform calculations and nothing more. But Ada Lovelace looked at
Charles Babbage’s Analytical Engine and understood something different. She
realized that a machine could follow structured instructions, what we now call an
algorithm. More importantly, she believed that a machine could manipulate
symbols and process logic, not just numbers. That idea is the foundation of
modern Artificial Intelligence. Today, AI systems use algorithms to analyse data,
recognize patterns, and make decisions inside robotics, smart manufacturing, and
autonomous systems. The intelligence operating inside mechanical structures
today is built on the same principle she described nearly two centuries ago.
On March 8, we remember the minds that introduced ideas ahead of their time. Ada
Lovelace did not build AI systems, but she introduced the logic that makes them
possible.
ي عام 1843، كانت الهندسة تقتصر على الميكانيكا والتروس والحركة. كانت الآلات تُصنع لإجراء العمليات الحسابية لا غير. لكن آدا لوفليس نظرت إلى المحرك التحليلي لتشارلز باباج وفهمت شيئاً مختلفاً. أدركت أن الآلة قادرة على اتباع تعليمات مُهيكلة، ما نسميه اليوم بالخوارزمية. والأهم من ذلك، أنها آمنت بأن الآلة قادرة على معالجة الرموز والمنطق، وليس الأرقام فقط. هذه الفكرة هي أساس الذكاء الاصطناعي الحديث. اليوم، تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الخوارزميات لتحليل البيانات، والتعرّف على الأنماط، واتخاذ القرارات في الروبوتات، والتصنيع الذكي، والأنظمة ذاتية التشغيل. يعتمد الذكاء العامل داخل الهياكل الميكانيكية اليوم على نفس المبدأ الذي وصفته قبل قرنين تقريباً.

في الثامن من مارس، نستذكر العقول التي قدّمت أفكاراً سبقت عصرها. لم تصمّم آدا لوفليس أنظمة الذكاء الاصطناعي، لكنها قدّمت المنطق الذي جعلها ممكنة

لويجي كولاني (1928–2019) كان مصممًا ألمانيًا اشتهر بأسلوبه العضوي-الإنسيابي، حيث استلهم الخطوط الناعمة والمنحنية من الطبيعة وديناميكية الهواء. وعلى عكس المصممين التقليديين، رفض الحواف الحادة، لتظهر نماذجه وكأنها منحوتات متدفقة أكثر من كونها سيارات. من ابتكاراته التي لم تدخل مرحلة الإنتاج، سيارات كولاني مامبا وهورش ميغا رودستر؛ إذ كان هدفها تحدي الصناعة وإظهار كيف يمكن أن تبدو السيارات بعيدًا عن القيود التقليدية. كما صمم شاحنات وطائرات وأثاثًا بنفس الطابع الإنسابي. كان كولاني يؤمن بأن المنحنيات أقوى وأسرع وأكثر كفاءة، تمامًا كما في الطبيعة، وحتى اليوم تُعد تصاميمه أيقونات للهندسة التجريبية التي جمعت بين الفن وعلم السيارات

Luigi Colani (1928–2019) was a German designer famous for his bio-organic style: smooth, curvy lines inspired by nature and aerodynamics. Unlike conventional car designers, Colani refused sharp edges—his prototypes looked more like flowing sculptures than vehicles. His creations, like the Colani Mamba and the Horch Mega-Roadster, were never meant for mass production. They were built to challenge the industry, to show how cars could look if freed from tradition. He also designed futuristic trucks, planes, and even furniture, all with the same flowing shapes. Colani believed curves are stronger, faster, and more efficient—just like in nature. Today, his designs remain icons of experimental engineering that blurred the line between art and automotive science.