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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى محادثات يلقيها خبراء حول أحدث التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **الموقع** افتراضي. [سجّل الدخول عبر زووم.](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 الإدراك القوية للروبوتات والاستقلالية مجموعة ضخمة ومتنوعة من البيانات ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلفٌ ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون العلامات عالية الجودة ضرورية. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء بيانات واقعية ومُوسومة تمامًا بجهد تصنيف بشري ضئيل. الفكرة الأساسية هي "تحليل الواقع" 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 تركيب عدد كبير جدًا من مشاهد التدريب المختلفة. يتضمن الخط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار واسع النطاق للخلفيات، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للتحكم، (3) إدخال الكائنات ضمن الخلفيات مع وضع وحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، و(4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدرّبة على بيانات تم إنشاؤها باستخدام Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتُحقق أداءً قويًا في الكشف مع حاجة أقل بكثير للترميز اليدوي مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا—إذ تتيح للممارسين توسيع العمل بسهولة إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسح الخلفيات أو الكائنات بآخر جديد. بالنسبة لممارسي تعلم الآلة العاملين في الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يسلط Paved2Paradise الضوء على طريق عملي لتوسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. كما أنه يسد الفجوة بين 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 رفيع المستوى في تعلم الآلة في شركة جون دير، حيث يطور نماذج التعلم العميق لاستشعار الليدار والصورة (RGB) في أنظمة تتسم بالحيوية للسلامة وتتطلب زمنًا حقيقيًا. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة الزمكانية، كما حصل على شهادة دراسات عليا في الرياضيات. وقد تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind، جوجل، ميتا، مايكروسوفت، وOpenAI، من بين آخرين، وكانت ورخته البحثية \(batter\|pitcher\)2vec فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لعام 2018. كما ساهم بتقديم شيفرات تعلم آلة إلى scikit\-learn وApache Solr، وحظيت مستودعاته على GitHub، التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة، بأن تكون نقطة انطلاق 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، تُعرف باسم Mothbox. يعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات بهدف التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، ويقوم بالتقاط صور عالية الدقة جدًا ثم يقوم تلقائيًا بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير نسخة جديدة يمكن تصنيعها لتعميم هذه الأداة المهمة على مستوى العالم. سنناقش تطور هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع مؤسسات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ متفرغ في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تحولت إحدى أبحاثه إلى برنامج تلفزيوني (مضحك) بعنوان "Hacking the Wild" تم توزيعه عبر Discovery Networks. حالياً، يقضي معظم وقته في التطوع مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر للصناعات الحرفية في محطة ميدانية باسم Digital Naturalism Laboratories. في غابة الأمطار في جامبوا ببنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتخصصي إعادة تأهيل الحيوانات المحليين والدوليين. ويشغل حاليًا منصب أستاذ مشارك في جامعة واشنطن حيث يقدم الاستشارات للطلاب. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من أسلوب جديد 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 (zero-shot) أو عبر عملية الضبط الدقيق (fine-tuning). وعلى وجه التحديد، سأتناول بحثًا مشتركًا حول RELOCATE، وهو معيار أساسي بسيط لا يتطلب تدريبًا مخصصًا، صُمم لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. من أجل التخلص من الحاجة إلى تدريب مخصص لكل مهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج بصرية مُدرّبة مسبقًا. كما سأناقش أيضًا عملًا مشتركًا حول تمكين النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على المطالب التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانزمنيًا: فالنماذج متعددة الوسائط تجد صعوبة في الإجابة على المطالب التي تشير إلى 1) البيئة الكاملة التي يمكن لوكيل مزوّد بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي الوقت نفسه تشير أيضًا إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والمُرمّزة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكانزمني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. وتشمل حلولنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات والضبط الدقيق لنموذج MLLM مزوّد بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الأخيرة. *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 درجة البكالوريوس والدبلوم 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 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 تشمل فهم المشهد، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. ونالت أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية في الزراعة** يُحدث كشف الشذوذ تغييرًا في التصنيع والمراقبة، لكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكشف حقًا عن أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لتحقيق فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيفية اكتشاف هذه النماذج لصدأ الأوراق وأضرار المنّ في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملًا عمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، وتغطي إدارة مجموعة البيانات، واستخلاص 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/) تحمل 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.