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 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 لإدراك العالم الحقيقي** غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج الإدراك القوية للروبوتات والاستقلالية بيانات ثلاثية الأبعاد ضخمة ومتنوعة. ولكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلفٌ للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج بيانات واقعية ومُصنفة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد البشري في التصنيف. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط فحوص الخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) وفحوص الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد مجموعة كبيرة تجميعيًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع فحوص ليدار واسعة النطاق للخلفية، (2) تسجيل فحوص عالية الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف مضبوطة، (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، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع حاجة أقل بكثير للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة — مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع نحو فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال فحوص الخلفية أو الكائنات بأخرى جديدة. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. كما يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ما يتيح تكرارًا أسرع ونشرًا أكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألْكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي للتعلم الآلي في شركة جون دير، حيث يعمل على تطوير نماذج التعلم العميق لأنظمة الليدار والصور ذات الألوان الثلاثة (RGB) في أنظمة حرجة للسلامة وتُعمل في الزمن الحقيقي. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة الزمكانية، كما يمتلك تخصصًا فرعيًا في الرياضيات. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في شركات مثل DeepMind وGoogle وMeta وMicrosoft وOpenAI وغيرهم، وكانت ورقة بحثه \(batter\|pitcher\)2vec فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لعام 2018. كما ساهم برمجيًا في مشاريع scikit\-learn وApache Solr، وقد تلقى مستودعاته على GitHub أكثر من 2\,100 نجمة، واعتُمدت كنقطة انطلاق لأغراض بحثية وإنتاجية في العديد من المؤسسات. **MothBox: جهاز رصد آفات رخيص ومفتوح المصدر وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كوتميير عن تصميم أداة علمية مثيرة جديدة ومفتوحة المصدر تُعرف باسم Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات بهدف دراسة 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 على الحشرات ومئات عمليات النشر في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن بصدد تطوير نسخة جديدة قابلة للتصنيع لتعميم استخدام هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطور هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته في دراسة التنوع البيولوجي على مستوى العالم. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كوتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك وIDEO ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ محاضر في جامعة سنغافورة الوطنية، وتحولت بعض أبحاثه إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. في الوقت الحالي، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس ورشة عمل مختبرات 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. وهو حاليًا مستشار أكاديمي للطلاب كبروفيسور مشارك 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 المتعلقة بتمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر عملية ضبط دقيق (fine-tuning). وعلى وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة وهي تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. من أجل التخلص من الحاجة إلى تدريب خاص بكل مهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج بصرية مُدرّبة مسبقًا. سأناقش أيضًا العمل المشترك حول تمكين النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الطلبات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً وزمنياً: إذ تعاني النماذج الكبيرة متعددة الوسائط من صعوبة في الإجابة على طلبات تشير إلى 1) البيئة الكاملة التي يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وكذلك تشير في نفس الوقت إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والمشفرة في مقطع فيديو. إلا أن هذا الفهم الشامل المكاني والزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وضبط دقيق لنموذج MLLM مجهز بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للمشاهدات الأخيرة. *عن المتحدث* [ألكس 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 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. وبعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل باحث حتى عام 2016. تشمل اهتماماته البحثية مجالات 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 جذريًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق حقيقي؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال أساسي. سنبدأ بنظرية أساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج أضرار الصدأ والحفر في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملاً وتطبيقيًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، ويتناول 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* [بولينا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) حاصلة على درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 سنة من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا على تطوير تقنيات هندسية متكاملة مبتكرة، تركز بشكل رئيسي على الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبّق على الزراعة.