15 أكتوبر - الذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة (اليوم الأول)

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى متحدثين خبراء حول آخر التطورات في مجال التقاء الذكاء الاصطناعي البصري بالزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا حسب التوقيت الهادئ **الموقع** فعالية افتراضية. [سجّل الدخول عبر زوم.](https://voxel51.com/events/visual-ai-in-agriculture-october-15-2025) **Paved2Paradise: محاكاة ليدار قابلة للتوسيع لإدراك العالم الحقيقي** غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج الإدراك القوية للروبوتات والاستقلالية بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمرٌ مكلفٌ وجدير بالوقت، خاصة عندما تكون العلامات عالية الجودة ضرورية. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنتاج بيانات واقعية ومُعلَّمة بالكامل بجهد تصنيف بشري ضئيل. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح الخلفيات (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال الجمع الذكي بين هذين المصدرَين، يمكن لـ Paved2Paradise تصنيع مجموعة كبيرة تآلفيًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار واسع النطاق للخلفيات، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب يتماشى مع القوانين الفيزيائية، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدرّبة على بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع حاجة أقل بكثير للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. لا يتميز هذا النهج بالكفاءة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا بالمرونة—إذ يتيح للممارسين توسيع النموذج بسهولة إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة من خلال استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي تعلم الآلات الذين يعملون في مجالات الروبوتات أو المركبات المستقلة أو أنظمة الإدراك الحرجة للأمان، يبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. وهو يسد الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما يمكّن من التكرار الأسرع والنشر الأكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي للتعلم الآلي في شركة John Deere\، حيث يطوّر نماذج التعلّم العميق للإدراك باستخدام الليدار والصور RGB في أنظمة حرجة من حيث السلامة وتُعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان عن أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة المكانية-الزمنية\، كما يمتلك تخصصًا فرعيًا للدراسات العليا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وكانت ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference عام 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقّت مستودعات GitHub الخاصة به—التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة—استخدامًا كنقاط بداية لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المنظمات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كوتميير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بالجوائز لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل التنوع البيولوجي. إنها أداة منخفضة التكلفة تم تطويرها في غابات بنما القاسية، وتلتقط صورًا فائقة الدقة ثم تقوم تلقائيًا بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات الحشرية ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن بصدد تطوير نسخة جديدة قابلة للإنتاج لتعميم هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كوتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ مساعد في جامعة سنغافورة الوطنية، وتحولت حتى إحدى أبحاثه إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان “Hacking the Wild”، تم توزيعها عبر شبكات ديسكفري. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وشارك مؤخرًا في تأسيس مختبر الحرف الرقمية للطبيعة (Digital Naturalism Laboratories)، وهو مساحة صناعية مخصصة للعمل الميداني. في غابة جامبوا المطيرة في بنما، يدمج Dinalab بين العمل الميداني البيولوجي وصنع التكنولوجيا ضمن مجتمع من العلماء والفنيين والمهندسين ومحسني الحيوانات المحليين والدوليين. ويقوم حاليًا أيضًا بإرشاد الطلاب بصفته أستاذًا مرتبطًا في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من طريقة جديدة لمعالجة المهام، وذلك بالاستفادة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذا الحديث، سأناقش الأبحاث الحديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التخصيص الدقيق (fine-tuning). وعلى وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. للتخلص من الحاجة إلى تدريب مخصص لكل مهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مُدرّبة مسبقًا. كما سأناقش العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: فالنماذج MLLMs تجد صعوبة في الإجابة على أوامر تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بـ MLLM العمل فيها؛ وفي الوقت نفسه تشير أيضًا إلى 2) أفعال حدثت حديثًا ومُرمَّزة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. ويشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزود بمشعات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للمشاهدات الحديثة. *عن المتحدث* [ألكس شوينغ](https://www.linkedin.com/in/alexander-s-0a049258/) هو أستاذ مشارك في جامعة إلينوي في أوربانا-แชมبين، يعمل مع طلاب موهوبين في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية. حصل على بكالوريوس ودبلوم في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونيخ عامي 2006 و2008 على التوالي، وحصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من ETH زيورخ في عام 2014. وبعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل باحث ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتركز اهتماماته البحثية في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول مواضيع في فهم المشهد، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. وقد حصلت أطروحته للدكتوراه على ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ ثورة في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي فعليًا اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يقوم كشف الشذوذ بتحديد مشكلات المحاصيل وتحديدها المكاني باستخدام صحة أوراق القهوة كمثالنا الأساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الورقة وأضرار المناجر في الصور. تشمل الجلسة سير عمل شاملة تطبيقية باستخدام أدوات FiftyOne المفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية، وتغطي تنقية مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، وكذلك خبرة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [باولا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) حاصلة على درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، تركز أساسًا على الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة في الزراعة.