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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى محاضرات من خبراء حول أحدث التطورات في مجال التقاء الذكاء الاصطناعي البصري مع الزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الباسيفيكي **الموقع** افتراضي. [سجّل الدخول إلى Zoom.](https://voxel51.com/events/visual-ai-in-agriculture-october-15-2025) **Paved2Paradise: محاكاة ليدار قابلة للتوسيع من أجل الإدراك في العالم الحقيقي** غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج إدراك قوية للروبوتات والأنظمة المستقلة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلف وطويل جدًا، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم Paved2Paradise بديلًا اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنتاج مجموعات بيانات واقعية ومُصنفة بالكامل مع أقل جهد بشري في التصنيف. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح للخلفيات (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح للأجسام (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد كبير من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار واسع النطاق للخلفيات، (2) تسجيل مسح عالي الدقة للأجسام المستهدفة في ظروف خاضعة للتحكم، (3) إدخال الأجسام في الخلفيات مع وضع وحجب متسقين من الناحية الفيزيائية، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. تُظهر التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في التصنيف اليدوي مقارنةً بجمع مجموعة البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة – تتيح للممارسين التوسع بسهولة إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة من خلال استبدال مسحات الخلفية أو الأجسام بمسحات جديدة. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات الذاتية القيادة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. وهو يُغلق الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما يتيح التكرار الأسرع والنشر الأكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس تعلم آلي أول في شركة جون دير، حيث يطور نماذج تعلم عميق للإدراك باستخدام بيانات الليدار والصورة (RGB) في أنظمة حرجة للسلامة وتُدار في الزمن الحقيقي. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن، مع أطروحة حول تحسين رؤية الحاسوب والشبكات العصبية العميقة المكانية-الزمنية، كما يمتلك تخصصًا فرعيًا في الرياضيات. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind، جوجل، ميتا، مايكروسوفت، وOpenAI، من بين آخرين، وفاز ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لعام 2018. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr، وحظيت مستودراته على GitHub، التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة، بأن تكون نقطة انطلاق لأنشطة بحثية وبرمجية في العديد من المؤسسات المختلفة. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة ومفتوحة المصدر، تُعرف بـ Mothbox. إن Mothbox هو مشروع فائز بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من حيث التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات القاسية ببنما، ويقوم بالتقاط صور فائقة الدقة ثم يقوم تلقائيًا بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات الحشرية ومئات عمليات النشر في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للإنتاج الصناعي لنشر هذه الأداة المهمة في جميع أنحاء العالم. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ مُعتمد في جامعة سنغافورة الوطنية، وتحولت أبحاثه حتى إلى سلسلة تلفزيونية (طرافة) بعنوان "اختراق البرية"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر الحرف الرقمية للطبيعة (Digital Naturalism Laboratories)، وهو مساحة إبداعية في محطة ميدانية. في غابة جامبوا المطيرة في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُنقذي الحيوانات المحليين والدوليين. وحاليًا، يُقدّم الاستشارات للطلاب كبروفيسور مشارك في جامعة واشنطن. **نماذج الأساس للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت نماذج الأساس من طريقة جديدة لمعالجة المهام، وذلك بالاستفادة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذه المحاضرة، سأناقش أبحاثًا حديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التخصيص الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش عملًا مشتركًا 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 مخصص للمهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مُدرّبة مسبقًا. كما سأناقش عملًا مشتركًا حول تمكين النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على المطالبات التي تتطلب فهمًا شموليًا مكانيًا-زمانيًا: حيث تواجه النماذج الكبيرة متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على المطالبات التي تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزوّد بـ MLLM العمل فيها؛ وتشير في الوقت نفسه أيضًا إلى 2) إجراءات حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. لكن مثل هذا الفهم المكاني-الزماني الشامل مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزوّد بمشعّات لتحسين فهم البيئة من الناحية المكانية وفهم الملاحظات الحديثة من الناحية الزمنية. *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، ورؤية الحاسوب. حصل على بكالوريوس ودبلومه في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونخ 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 ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتمحور اهتماماته البحثية حول الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الحاسوب، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية في مواضيع تشمل فهم السيناريوهات، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. حصلت أطروحته للدكتوراه على ميدالية ETH، ونال بحث فريقه جائزة NSF CAREER. **ما وراء المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ تحولًا في التصنيع والمراقبة، لكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق؟ توضح هذه المحاضرة كيف يُمكن لكشف الشذوذ تحديد مشكلات المحاصيل وتحديدها المكاني باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار المنّ في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملاً وعمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، وتشمل تنسيق مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، بالإضافة إلى 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 والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.