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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى خبراء حول أحدث التطورات في مجال التقاء الذكاء الاصطناعي البصري بالزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الباسيفيكي **المكان** افتراضي. [سجّل في Zoom.](https://voxel51.com/events/visual-ai-in-agriculture-october-15-2025) **Paved2Paradise: محاكاة ليدار قابلة للتوسيع للإدراك في العالم الواقعي** غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج إدراك قوية للروبوتات والأنظمة المستقلة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الواقعي على نطاق واسع أمر مكلف ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء مجموعات بيانات واقعية ومُصنَّفة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد اليدوي للتصنيف. الفكرة الأساسية هي "تفكيك العالم الواقعي" من خلال التقاط مسح خلفي (مثلًا: الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح كائنات (مثلًا: المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. وبدمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد كبير توفيقيًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار خلفي واسع النطاق، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للرقابة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب متسقين فيزيائيًا، و(4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. تُظهر التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها باستخدام Paved2Paradise تنتقل بفعالية إلى العالم الواقعي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في التصنيف اليدوي مقارنةً بطرق جمع مجموعات البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة — تسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسح الخلفية أو الكائنات بمسوحات جديدة. بالنسبة لممارسي تعلم الآلة العاملين في مجالات الروبوتات، أو المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يُبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. كما أنه يُغلق الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الواقعي، ما 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 يطور نماذج التعلم العميق لإدراك الليدار والألوان (RGB) في الأنظمة الحرجة للسلامة والزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، مع أطروحة حول تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة الزمكانية\، وله أيضًا تخصص فرعي في الرياضيات على مستوى الدراسات العليا\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وفاز ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقّت مستودعات GitHub الخاصة به — التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة — دعمًا كنقطة بداية لأبحاث ورموز إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز مراقبة آفات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، وهي Mothbox. يعد مشروع Mothbox فائزًا بالجوائز لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من حيث التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، ويُجري صورًا فائقة الدقة لتحديد مستويات التنوع البيولوجي تلقائيًا في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نطور إصدارًا جديدًا قابلاً للتصنيع لنشارك هذه الأداة المهمة على مستوى العالم. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يُصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، وIDEO، ومؤسسة سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور في مسار الترقي الوظيفي في الجامعة الوطنية السنغافورية، وحتى تم تحويل بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان "Hacking the Wild"، موزعة بواسطة شبكة ديسكفري. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مساحة صانعي المحطة الميدانية، مختبرات Digital Naturalism. في غابة مطر غامبوا في بنما، تدمج Dinalab بين العمل الميداني البيولوجي والصناعة التكنولوجية مع مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتخصصي إعادة تأهيل الحيوانات المحليين والدوليين. وهو حاليًا يُقدّم الإرشاد للطلاب 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 أحدث الأبحاث حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التخصيص (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء المهمة الصعبة المتمثلة في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. للتخلص من الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج رؤية مُدرّبة مسبقًا. سأناقش أيضًا العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على المطالبات التي تتطلب فهمًا شموليًا مكانزمنيًا: حيث تجد النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على المطالبات التي تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وتُشير في الوقت نفسه أيضًا إلى 2) إجراءات حديثة حدثت للتو ومُشفرة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشمولي المكانزمني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزود بمشعّات لتحسين فهم البيئة من حيث البعد المكاني وفهم الملاحظات الحديثة من حيث البعد الزمني. *عن المتحدث* [أليكس شوينغ](https://www.linkedin.com/in/alexander-s-0a049258/) هو أستاذ مشارك في جامعة إلينوي في أوربانا-شمباين، 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. بعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل باحث حتى عام 2016. تتركز اهتماماته البحثية في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية في مواضيع فهم المشهد، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، وتجهيز الصور واللغة، والنماذج التوليدية. حصلت أطروحته للدكتوراه على ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الواقعي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ تحولًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يُمكن لكشف الشذوذ التعرف على مشكلات المحاصيل وتحديد مواقعها باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نحلل كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الورقة وأضرار العُثّ في صور الأوراق. تتضمن الجلسة سير عمل شاملًا عمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، وتشمل تنظيم مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، وكذلك تجربة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [بولينا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) تحمل درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.