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 والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **المكان** افتراضي. [سجّل الدخول إلى Zoom.](https://voxel51.com/events/visual-ai-in-agriculture-october-15-2025) **Paved2Paradise: محاكاة ليدار قابلة للتوسيع للإدراك في العالم الحقيقي** غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج الإدراك القوية للروبوتات والقيادة الذاتية بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلف وجهد يتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء مجموعات بيانات واقعية ومكتملة التسمية مع الحد الأدنى من الجهد البشري في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح للخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح الكائنات (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 للخلفية، (2) تسجيل مسح عالي الدقة للكائنات المستهدفة في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات إلى الخلفيات مع وضع وحجب يتماشى مع القوانين الفيزيائية، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. تُظهر التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها باستخدام Paved2Paradise تنتقل بفعالية إلى العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في التسمية اليدوية 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 الكائنات. بالنسبة لممارسي تعلم الآلات العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. وهو يسد الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ما يمكّن من 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 John Deere\، حيث يطور نماذج تعلّم عميق للإدراك باستخدام ليدار وRGB في أنظمة تتطلب السلامة\-وتعمل في الوقت الفعلي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، مع أطروحة حول تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة المكانية-الزمنية\، وحصل أيضًا على تخصص فرعي في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، كما حصل ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به على جائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference لعام 2018\. كما ساهم في تطوير أكواد تعلم آلي لـ scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعات GitHub الخاصة به — التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة — دعمًا كنقطة بداية لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، وهي Mothbox. إن Mothbox هو مشروع فائز بجائزة لمراقبة الحشرات على نطاق واسع من أجل التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، ويقوم بتصوير صور 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 نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للتصنيع لنشارك هذه الأداة المهمة عالميًا. 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، وIDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور في مسار التعيين الدائم في الجامعة الوطنية السنغافورية، وحتى تم تحويل بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (مجنونة) تسمى "Hacking the Wild"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، ومؤخرًا أسس ورشة عمل في محطة ميدانية تسمى Digital Naturalism Laboratories. في غابة مطيرة في جامبوا، بنما، تدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الحرف التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُنقذي الحيوانات المحليين والدوليين. وهو حاليًا مستشار طلابي كبروفيسور متعاون في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من أسلوب جديد لمعالجة المهام، من خلال الاستفادة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذا الحديث، سأناقش أبحاثًا حديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التخصيص (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش عملًا مشتركًا حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء المهمة الصعبة لتحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. لإزالة الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مسبقة التدريب. كما سأناقش عملًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على المطالبات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: تواجه النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على المطالبات التي تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وتشير في نفس الوقت إلى 2) إجراءات حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزود بمشعات لتحسين الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الحديثة. *عن المتحدث* [ألكس شوينغ](https://www.linkedin.com/in/alexander-s-0a049258/) هو أستاذ مشارك في جامعة إلينوي في أوربانا-شامبين، يعمل مع طلاب موهوبين في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية. حصل على بكالوريوس ودبلومه 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 عام 2014. بعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتمحور اهتماماته البحثية حول الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول فهم السيناريوهات، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. 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 تغييرًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ مشكلات المحاصيل ويحللها باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بنظرية أساسية، ثم نحلل كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار المنّ في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل عمليًا شاملًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تجميع مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية وتجربة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية وDomains أخرى. *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.