Port Efficiency · Idea Shortlist كفاءة الموانئ · قائمة الأفكار
Innovation Season 2026 · Blue Economy

Nine ways AI can unlock Yemeni ports — and one of them is ours.

A shortlist of nine candidate ideas for the Social Innovation Lab's Port Efficiency challenge. Each is AI-first, low-cost, software-deployable, and designed to prove itself in a live demo — not a slide deck. Pick one to pursue; the rest become the product roadmap.

Challenge Port Efficiency Organizers Rowad Foundation · DeepRoot Funders European Union · HSA Format Social Innovation Lab · 4-day bootcamp Grant $5,000 per selected team
The seven candidates

Ideas that can be demoed in days, not months.

Each card describes a real port pain, a specific AI-powered solution, and the single defense against the judges' first question: “How is this different from existing port software?”

Paper2Port

Paperwork → digital shipment record in seconds

1
Problem
Bills of lading, manifests, and gate slips are handwritten in Arabic. They go missing, get copied incorrectly, and eat hours of officer time.
Solution
Photograph any shipping document with a phone. AI extracts fields — vessel, consignee, weight, seal, dates — into a clean digital record within seconds.
The AI edge
Arabic handwriting, stamps, and overlapping ink are too messy for classical OCR. Only modern multimodal models read them reliably.
Users: Customs · Agents · Warehouses Demo risk 2/5
Excellent fit at $5k

Shipment Twin

One timeline from scattered evidence

2
Problem
A single shipment lives in paper files, WhatsApp threads, warehouse notes, and customs records. Nothing connects them, so no one knows its real status.
Solution
Upload any mixed artifacts. AI identifies which belong to the same shipment and builds a single live timeline that exposes the current blocker.
The AI edge
Requires cross-modal reasoning — not a database query. Linking fragments into one identity is the hard part.
Users: Agents · Importers · Auditors Demo risk 3/5
Tight at $5k

Paper2Voice

Paperwork → spoken Arabic next-step

3
Problem
Many dock and warehouse workers read little. Forms are ignored or outsourced to supervisors; instructions get lost in translation.
Solution
AI reads any shipment document and plays a short spoken Arabic instruction: the next action, the place to go, the stamp to get.
The AI edge
Context-aware instruction generation in local Arabic dialect — tailored per worker, per shipment, per step.
Users: Drivers · Warehouse · Dock workers Demo risk 2/5
Excellent fit at $5k

ProofGuard

Catch tampered seals & fake delivery proofs

4
Problem
Proof-of-delivery fraud and seal tampering cost Yemeni shippers 5–10% of cargo value and fuel constant disputes between parties.
Solution
A phone photo of the delivery slip or the container seal is compared against the expected record. AI flags tampering, overwritten numbers, missing stamps, or wrong locations, then issues a signed receipt to both sides.
The AI edge
Multi-signal vision reasoning: seal OCR + tamper pattern + geolocation + timing — impossible to fake with a mockup.
Users: Shippers · Receivers · Insurers Demo risk 3/5
Good fit at $5k

Reefer Rescue

Cold-chain monitoring with a phone camera

5
Problem
Refrigerated containers sit unplugged for hours. Food and medicine spoil. There are no affordable IoT sensors deployed.
Solution
A worker photographs the reefer's temperature display every two hours. AI reads the digits, charts the timeline, and alerts the moment the cold chain breaks. No new hardware needed.
The AI edge
Turning a cheap phone camera into a reliable sensor — reading digits from dirty, angled, low-light displays is an AI-only capability.
Users: Warehouse staff · Cold-chain shippers Demo risk 2/5
Excellent fit at $5k

Ra'i

WhatsApp agent that knows where your cargo is

6
Problem
Importers call five people to find out where their container is. Every answer is different. Nobody sees the full picture.
Solution
A single WhatsApp number answers Arabic voice or text questions — “Where is my shipment?”, “Is customs done?” — by pulling together customs status, warehouse photos, manifests, and delivery proof.
The AI edge
Arabic-dialect understanding plus agentic retrieval over noisy, heterogeneous sources — with honest freshness stamps on every answer.
Users: Importers · Forwarders · Shippers Demo risk 3/5
Tight at $5k

Miftah

Audit-grade chain of custody for donors

7
Problem
International aid agencies and large donors need proof — not promises — that every ton of cargo reached the right hands. Today they rely on paper trails and trust.
Solution
AI fuses every touchpoint — bill of lading, driver selfie, gate photo, delivery proof, WhatsApp report — into a signed, donor-auditable timeline for each shipment.
The AI edge
Linking fragmented, multimodal evidence into a tamper-evident narrative is classic agentic AI. A database can't do this.
Users: Aid agencies · Donors · Insurers Demo risk 3/5
Roadmap · beyond $5k scope
Dark-horse options

Higher variance — possibly more memorable.

Two ideas that could stand out if the judges reward novelty over safety.

Dhow.ai

Marketplace to route cargo around the big ports

8
One-liner
An AI marketplace that matches cargo to traditional dhow and feeder-vessel captains, bypassing congested main ports entirely.
Why it could stand out
Culturally Yemeni. The only idea that reframes the challenge from "fix the port" to "route around it." Bonus: touches the fishing and coastal-tourism tracks too.
Roadmap · beyond $5k scope

Tajruba

AI risk-score that unlocks Yemen cargo insurance

9
One-liner
An AI scores every shipment's risk from documents and photos, letting insurers and trade-finance providers underwrite Yemeni cargo at reasonable rates.
Why it could stand out
Creates a market that barely exists today in Yemen. Clearest revenue story of all nine — percentage of insured value per shipment.
Roadmap · beyond $5k scope
Budget reality

The grant is $5,000. Here is what that actually buys.

A $5k grant funds a narrow-scope MVP plus a paid pilot with 10–30 real users over roughly three months — not a full product launch, not salaried staff, not multi-port rollout. The table below is a realistic allocation.

Line itemNotesEstimate
AI API creditsVision + language models, speech synthesis for the pilot window$500 – $800
Cloud infrastructureDatabase, storage, domain, and tools for 3 months$150 – $250
Part-time team stipendsFour members, 3 months, focused effort$2,500 – $3,000
Field travel & researchField visits to target ports to collect real documents and interview users$500 – $800
Test devicesOne or two Android phones or tablets for demos & pilot$200 – $300
ContingencyAPI spikes, printing, unexpected costs$300 – $500
Total≈ $5,000

Grants are typically paid in 2–3 tranches against milestones — plan cash flow accordingly. Build bigger ambitions into the roadmap, not into the grant ask.

What the application asks for

The form is already public. Here is what we need to fill.

The online form has four sections, submitted after a 4-day lab bootcamp commitment. These are the fields our chosen idea must answer strongly.

Innovation description fields (Section 3)

  • 1Challenge targeted — up to two (we pick Port Efficiency; Dhow.ai could add a second).
  • 2The specific problem you are solving (max 1000 words).
  • 3Who is affected and why it is a priority in the blue economy.
  • 4Solution description — direct and concrete.
  • 5What makes the solution innovative compared to existing alternatives.
  • 6Innovation basis — technology, business model, or new partnerships.
  • 7Testing stage — study, field pilot, prototype, cost estimate.
  • 8Initial budget — categorized (equipment, tech, people, operations).
  • 9Cost estimation basis — prior experience, quotes, benchmarks, or study.
  • 10Required resources — people, finance, technical, logistical.
  • 11Revenue model — products, services, subscriptions, commissions, partnerships.
  • 12Expected social & environmental impact.
  • 13Scalability — replication in other regions.
  • 14Target customers or beneficiaries.
  • 15Competition analysis — similar efforts and our differentiator.
  • 16Prior funding or technical support received.
  • 17Current stage of the project.

Evaluation criteria

1
Problem clarityReal, specific, rooted in blue economy.
2
InnovationSmart, practical, new, technology-powered.
3
Impact & scaleBroad beneficiary base; replicable elsewhere.
4
Feasibility & marketFinancially sustainable; real demand.
5
Team capabilitiesDiverse, complementary skills.
6
Readiness & trainingWillingness to use lab resources and training.

Team & logistics requirements

  • ATeam leader profile and team members (minimum two members).
  • BTeam capabilities summary — who complements whom and why.
  • CCommitment to the 4-day bootcamp plus follow-up mentorship sessions.
  • DEquipment availability — laptops and USB drives for the lab.
  • EDisability inclusion declaration for any team member.
  • FBonus: team-building course completion certificate earns extra points.
  • GAgreements on jury evaluation and lab rules.
ProgramSocial Innovation Lab — Innovation Season 2026
SectorBlue Economy · Port Efficiency challenge
OrganizersRowad Foundation & DeepRoot Consulting
FundersEuropean Union & HSA
Commitment4-day bootcamp + follow-up sessions
Grant per team$5,000 (typical milestone-based payout)
Portalyemensil.org/ar
موسم الابتكار ٢٠٢٦ · الاقتصاد الأزرق

تسع طرق يفتح بها الذكاء الاصطناعي أبواب الموانئ اليمنية — ونحن نختار واحدة.

هذه قائمة مختصرة بتسع أفكار مقترحة لتحدي كفاءة الموانئ ضمن مختبر الابتكار الاجتماعي. كل فكرة قائمة على الذكاء الاصطناعي، منخفضة التكلفة، يمكن نشرها عبر البرمجيات دون أجهزة باهظة، ومصمّمة لتثبت نفسها في عرض حيّ — لا في شرائح عرض تقديمي. نختار واحدة للمضيّ بها، وتبقى البقية خارطة طريق للمراحل اللاحقة.

التحدي كفاءة الموانئ التنظيم مؤسسة رؤاد · DeepRoot التمويل الاتحاد الأوروبي · HSA الشكل مختبر ابتكار اجتماعي · مخيم ٤ أيام المنحة ٥٬٠٠٠ دولار لكل فريق مختار
أقوى سبع أفكار

أفكار قابلة للعرض خلال أيام، لا أشهر.

كل بطاقة تحكي ألماً حقيقياً من وجع الموانئ، وحلاً ذكياً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي، والإجابة الوحيدة التي تسكت سؤال لجنة التحكيم الأول: «ما الذي يميّز مشروعكم عن برامج الموانئ الموجودة أصلاً؟»

Paper2Port

من ورقة شحن إلى سجل رقمي خلال ثوانٍ

١
المشكلة
بوالص الشحن، والبيانات الجمركية، وإيصالات البوابات، كلها مكتوبة بخط اليد. الأوراق تضيع، تُنسخ بالخطأ، وتلتهم ساعات من وقت الموظفين يومياً.
الحل
الموظف يصوّر الوثيقة بهاتفه فقط. يقرأ الذكاء الاصطناعي ما فيها — السفينة، المرسَل إليه، الأوزان، الأختام، التواريخ — ويحوّلها إلى سجل رقمي نظيف خلال ثوانٍ.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
الخط العربي المكتوب يدوياً، والأختام المتراكبة، والحبر المبعثر، كلها أصعب من قدرة أنظمة OCR التقليدية. فقط النماذج متعددة الوسائط الحديثة تقرأها بدقة كافية للعمل.
المستخدمون: الجمارك · الوكلاء · المخازن مخاطرة ٢/٥
ملاءمة ممتازة لميزانية ٥ آلاف $

Shipment Twin

خط زمني واحد مبني من أدلة متفرّقة

٢
المشكلة
الشحنة الواحدة تعيش في أماكن متفرّقة: ملفات ورقية، محادثات واتساب، ملاحظات مخزن، ملفات جمارك. لا شيء يجمعها، فلا أحد يعرف حالتها الحقيقية.
الحل
يرفع المستخدم أي أدلة في متناوله — صور، لقطات شاشة، ملفات — فيحدد الذكاء الاصطناعي أيها يخصّ الشحنة نفسها، ويبني منها خطاً زمنياً واحداً يكشف أين توقّفت الشحنة وما العائق.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
لأن المطلوب استنتاج وربط بين وسائط مختلفة، لا مجرد استعلام قاعدة بيانات. الجزء الصعب هو تمييز أن صورةً من مخزن معيّن وبيانَ جمركياً من يوم لاحق يخصّان الشحنة نفسها.
المستخدمون: الوكلاء · المستوردون · المراجعون مخاطرة ٣/٥
ضيّقة على ميزانية ٥ آلاف $

Paper2Voice

من ورقة مبهمة إلى تعليمة عربية مسموعة

٣
المشكلة
كثير من عمّال الرصيف والمخازن قراءتهم محدودة. النماذج الورقية تُتجاهل، وتُحال إلى المشرفين، وتضيع التعليمات في الترجمة والنقل الشفهي.
الحل
يقرأ الذكاء الاصطناعي أي وثيقة شحن، ويختصرها إلى جملة أو جملتين مسموعتَين بلهجة عربية مبسّطة: ماذا يفعل العامل الآن، وإلى أين يذهب، وأي ختم يحتاج.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
توليد التعليمة المناسبة لكل عامل ولكل موقف ولكل وثيقة هو عمل لغوي وسياقي — يحتاج نموذجاً يفهم اللهجة المحلية ويُعيد صياغة الكلام بما يناسب المستمع.
المستخدمون: السائقون · عمّال المخازن · عمّال الرصيف مخاطرة ٢/٥
ملاءمة ممتازة لميزانية ٥ آلاف $

ProofGuard

كاشف العبث بالأختام وإيصالات التسليم

٤
المشكلة
تزوير إيصالات الاستلام والعبث بأختام الحاويات يكلّف الشاحنين ما بين ٥٪ و١٠٪ من قيمة البضاعة، ويشعل نزاعات دائمة بين الشاحن والمستلم وشركة التأمين.
الحل
صورة واحدة للإيصال أو لختم الحاوية بالهاتف تكفي. يقارن الذكاء الاصطناعي الصورة بالسجل المتوقَّع، ويرفع علماً أحمر عند أي عبث أو تعديل فوق الأرقام أو ختم ناقص أو موقع خاطئ، ثم يُصدر إيصالاً موثّقاً يصل الطرفين.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
المطلوب تحليل بصري متعدد الإشارات: قراءة رقم الختم، اكتشاف أنماط التعديل، التحقق من الموقع والوقت. هذا لا يُحاكَى بتصميم وهمي، ويحتاج نموذجاً حقيقياً يعمل أمام الحكَم.
المستخدمون: الشاحنون · المستلمون · شركات التأمين مخاطرة ٣/٥
ملاءمة جيدة لميزانية ٥ آلاف $

Reefer Rescue

مراقبة سلسلة التبريد بكاميرا الهاتف فقط

٥
المشكلة
الحاويات المبرَّدة تبقى ساعات بلا كهرباء، فتفسد الأطعمة والأدوية، ولا توجد مستشعرات إنترنت الأشياء مستخدَمة بسعر معقول في الميناء.
الحل
يلتقط العامل صورة لشاشة الحرارة كل ساعتين. يقرأ الذكاء الاصطناعي الأرقام، يبني منها سلسلة زمنية، ويُرسل تنبيهاً لحظة كسر سلسلة التبريد. لا نحتاج شراء أي جهاز جديد.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
تحويل كاميرا هاتف رخيصة إلى مستشعر موثوق — بقراءة الأرقام من شاشات مغبّرة ومائلة وفي إضاءة ضعيفة — لا يستطيعه إلا الذكاء الاصطناعي.
المستخدمون: عمّال المخازن · شاحنو المبرَّدات مخاطرة ٢/٥
ملاءمة ممتازة لميزانية ٥ آلاف $

Ra'i — راعي

وكيل ذكي على واتساب يعرف أين بضاعتك

٦
المشكلة
المستورد يتّصل بخمسة أشخاص قبل أن يعرف مكان حاويته، وكل واحد يعطيه جواباً مختلفاً، ولا أحد يمتلك الصورة الكاملة.
الحل
رقم واتساب واحد يرد على الأسئلة بالعربية — كتابةً أو صوتاً — «وين حاويتي؟» «تخلصت من الجمارك؟» — ويجمع الإجابة من حالة الجمارك وصور المخزن والبيانات وإيصال التسليم، ثم يرد بوضوح ومع ختم تاريخ.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
المطلوب فهم للهجة اليمنية، وقدرة على استخراج الإجابة من مصادر مشتتة وغير مرتبة، مع توضيح صادق لدرجة التأكّد وتاريخ المعلومة. هذا عمل وكيل ذكي لا نموذج ثابت.
المستخدمون: المستوردون · وسطاء الشحن مخاطرة ٣/٥
ضيّقة على ميزانية ٥ آلاف $

Miftah — مفتاح

سجلّ عُهدة موثّق للمانحين والمراجعين

٧
المشكلة
منظمات الإغاثة وكبار الممولين يطلبون إثباتاً — لا كلاماً — بأن كل طن بضاعة وصل فعلاً إلى المستفيدين المقصودين. اليوم يعتمدون على أوراق متفرقة وثقة شخصية، وهذا أول ما ينهار عند أول اتهام.
الحل
يجمع الذكاء الاصطناعي كل نقطة تماس بالشحنة — بوليصة، صورة سائق، صورة بوابة، إيصال تسليم، تقرير واتساب — ويبني منها خطاً زمنياً موقَّعاً رقمياً، يراه المانح على شاشة واحدة قابلة للتدقيق.
لماذا يحتاج الأمر ذكاءً اصطناعياً؟
تجميع أدلة متعدّدة الوسائط ومشتّتة في سرد يستحيل العبث به هو جوهر «الوكيل الذكي». قاعدة بيانات بحد ذاتها لا تفعل ذلك.
المستخدمون: منظمات الإغاثة · المانحون · شركات التأمين مخاطرة ٣/٥
خارطة طريق · تتجاوز ميزانية ٥ آلاف $
خيارات «الحصان الأسود»

مخاطرة أعلى — لكنها قد تكون الأبقى في الذاكرة.

فكرتان تتميزان بأنهما لا تسيران في القالب المتوقع — وقد تكسبان نقاط الجِدّة عند لجنة التحكيم.

Dhow.ai — ضوّ

منصة تُوجّه البضاعة حول الموانئ الكبرى بدلاً من داخلها

٨
الملخّص
منصّة ذكاء اصطناعي تُطابق البضائع مع ربابنة الدواوين والسفن التقليدية المغذّية، بحيث تتجاوز البضاعة الازدحام في الموانئ الرئيسية إلى مرافئ أصغر وأسرع.
لماذا قد تتميّز؟
أصيلة يمنياً ثقافياً. الفكرة الوحيدة التي تُعيد صياغة التحدي من «كيف نُصلح الميناء؟» إلى «كيف نوفّر بديلاً له؟». وتلامس أيضاً تحدّيَي الصيد البحري والسياحة الساحلية.
خارطة طريق · تتجاوز ميزانية ٥ آلاف $

Tajruba — تجربة

تقييم مخاطر الشحن يفتح سوق التأمين والتمويل

٩
الملخّص
ذكاء اصطناعي يُقيّم مخاطر كل شحنة من الوثائق والصور، ليتمكّن المؤمِّنون وممولو التجارة من تسعير البضاعة اليمنية بأسعار معقولة بدلاً من رفضها جملةً.
لماذا قد تتميّز؟
تخلق سوقاً لا تكاد توجد اليوم في اليمن. أوضح نموذج إيرادات بين الأفكار التسع: نسبة من قيمة كل شحنة مؤمَّنة.
خارطة طريق · تتجاوز ميزانية ٥ آلاف $
واقع الميزانية

المنحة ٥٬٠٠٠ دولار. هذا ما تشتريه فعلاً.

منحة بهذا الحجم تكفي لبناء نموذج أولي بنطاق ضيّق مع تجربة ميدانية مدفوعة مع ١٠–٣٠ مستخدماً حقيقياً على مدى ثلاثة أشهر تقريباً — لا لإطلاق منتج كامل، ولا لرواتب موظفين، ولا لتوسيع متعدّد الموانئ. الجدول أدناه توزيع واقعي.

البندملاحظاتالتقدير
رصيد واجهات الذكاء الاصطناعي (APIs)نماذج رؤية ولغة، وتوليد صوتي لفترة التجربة$٥٠٠ – $٨٠٠
البنية السحابيةقاعدة بيانات، تخزين، نطاق، أدوات لثلاثة أشهر$١٥٠ – $٢٥٠
مكافآت جزئية للفريقأربعة أعضاء، ثلاثة أشهر، جهد مركَّز$٢٬٥٠٠ – $٣٬٠٠٠
الزيارات الميدانية والبحثزيارات ميدانية للموانئ المستهدفة لجمع وثائق حقيقية ومقابلة المستخدمين$٥٠٠ – $٨٠٠
أجهزة اختبارهاتف أو جهازان للعروض والتجربة$٢٠٠ – $٣٠٠
احتياطيارتفاع استهلاك APIs، طباعة، تكاليف غير متوقعة$٣٠٠ – $٥٠٠
الإجمالي≈ $٥٬٠٠٠

عادةً ما تُصرف هذه المنح على دفعتين أو ثلاث مرتبطة بإنجازات — خطّط للسيولة بناءً على ذلك. اجعل الطموحات الأكبر جزءاً من خارطة الطريق، لا من طلب المنحة.

ماذا يطلب نموذج التقديم

النموذج متاح على البوابة. هذه الحقول التي علينا ملؤها.

النموذج الإلكتروني أربعة أقسام، ويُرسَل مع الالتزام بمخيّم تدريبي مدّته ٤ أيام. اخترنا أن نبرز الحقول التي يجب أن تكون إجابة فكرتنا عليها قوية ومقنعة.

حقول وصف الابتكار (القسم الثالث)

  • ١مجال التحدّي — حتى مجالَين (سنختار «كفاءة الموانئ»؛ فكرة Dhow.ai قد تفتح مجالاً ثانياً).
  • ٢المشكلة المحددة التي يعالجها المشروع (بحد أقصى ١٠٠٠ كلمة).
  • ٣مَن المتأثر ولماذا هي أولوية في قطاع الاقتصاد الأزرق.
  • ٤وصف الحل — مباشر ومحدّد.
  • ٥ما يُميّز الحل عن البدائل الحالية.
  • ٦أساس الابتكار — تقنية، نموذج عمل، أو شراكات جديدة.
  • ٧مرحلة الاختبار — دراسة، تجربة ميدانية، نموذج أولي، تقدير تكلفة.
  • ٨تقدير الميزانية — موزَّعة (معدات، تطوير تقني، موارد بشرية، تشغيل).
  • ٩منطق التقدير المالي — خبرة سابقة، عروض أسعار، مقارنة بمشاريع مشابهة، دراسة مبدئية.
  • ١٠الموارد المطلوبة — بشرية، مالية، تقنية، لوجستية.
  • ١١نموذج الإيرادات — بيع، خدمات، اشتراكات، عمولات، شراكات.
  • ١٢الأثر الاجتماعي والبيئي المتوقَّع.
  • ١٣قابلية التوسع — إمكانية التكرار في مناطق أخرى.
  • ١٤العملاء أو المستفيدون المستهدفون.
  • ١٥المنافسة — المشاريع المشابهة ومَيزتنا عليها.
  • ١٦الدعم السابق المالي أو الفني.
  • ١٧المرحلة الحالية للمشروع.

معايير التقييم

١
فهم المشكلةواضحة ومحددة وتمس حاجة فعلية.
٢
الابتكارذكي، عملي، جديد، ويستخدم التقنية.
٣
الأثر والتوسعشريحة واسعة من المستفيدين، وقابلية التكرار.
٤
الجدوى والسوقاستدامة مالية وطلب حقيقي.
٥
قدرات الفريقمهارات متنوعة ومتكاملة.
٦
الاستعداد والتدريبجدّية في الاستفادة من موارد المختبر.

متطلبات الفريق والعمليات

  • أقائد الفريق وأعضاؤه — عضوان على الأقل.
  • بملخّص قدرات الفريق — كيف يُكمّل الأعضاء بعضهم بعضاً.
  • جالالتزام بمخيّم ٤ أيام وجلسات التوجيه اللاحقة.
  • دتوفّر المعدات — لابتوب وفلاشات أثناء المختبر.
  • هـالإقرار بشمول أي عضو من ذوي الإعاقة ضمن الفريق.
  • وميزة إضافية — إتمام دورة بناء فِرَق العمل يضيف درجة للتقييم.
  • زالموافقة على تقييم لجنة التحكيم ولوائح المختبر.
البرنامجمختبر الابتكار الاجتماعي — موسم الابتكار ٢٠٢٦
القطاعالاقتصاد الأزرق · تحدي كفاءة الموانئ
التنظيممؤسسة رؤاد وDeepRoot Consulting
التمويلالاتحاد الأوروبي وHSA
الالتزاممخيّم ٤ أيام + جلسات توجيه لاحقة
المنحة لكل فريق٥٬٠٠٠ دولار (غالباً دفعات مرتبطة بإنجازات)
البوابةyemensil.org/ar