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 التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **المكان** فعالية افتراضية. [سجّل الدخول عبر Zoom.](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 ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي بكميات كبيرة أمرٌ مكلفٌ للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون التصنيفات عالية الجودة ضرورية. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج بيانات واقعية ومصنفة تمامًا مع أقل جهد بشري في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط فحوصات الخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) وفحوصات الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد مجموعة كبيرة جدًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع فحوصات ليدار واسعة النطاق للخلفية، (2) تسجيل فحوصات عالية الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضعها وحجبها بطريقة متناسقة فيزيائيًا، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدرّبة باستخدام بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتُحقق أداءً قويًا في الكشف مع حاجة أقل بكثير للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فقط فعالة من حيث التكلفة، بل أيضًا مرنة – مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال فحوصات الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي تعلم الآلة العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات ذاتية القيادة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. إنه يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ما يتيح التكرار الأسرع والنشر الأكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألْكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي للتعلم الآلي في شركة John Deere\، حيث يطوّر نماذج التعلّم العميق للإدراك باستخدام بيانات الليدار والصور RGB لأنظمة حرجة للسلامة وتعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، مع أطروحة حول تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة المكانية-الزمنية\، كما يمتلك تخصصًا فرعيًا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وكانت ورقته \(batter\|pitcher\)2vec فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference عام 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعاته على GitHub أكثر من 2\,100 نجمة—وقد شكلت 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 مثيرة جديدة ومفتوحة المصدر، Mothbox. إن Mothbox هو مشروع فائز بجائزة لمراقبة الحشرات على نطاق واسع لأغراض التنوع البيولوجي. إنه جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات الصعبة في بنما، ويقوم بتصوير صور عالية الدقة جدًا ثم يقوم بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة تلقائيًا. بعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير إصدار جديد قابل للإنتاج لتعميم 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 Cartoon Network وIDEO وSmithsonian، ودرّس كأستاذ متفرغ في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تم تحويل بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر صناعة المحطات الميدانية، Digital Naturalism Laboratories. في غابة الأمطار في جامبوا ببنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنيين والمهندسين والفنانين المحليين والدوليين ومحسنّي الحيوانات. وهو حاليًا مستشار طلابي 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 حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر الضبط الدقيق (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. للتخلص من الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل مبني على المناطق مشتق من نماذج رؤية مسبقة التدريب. كما سأناقش العمل المشترك حول تمكين النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الطلبات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً-زمنياً: فالنماذج MLLMs تواجه صعوبة في الإجابة على طلبات تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزوّد بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي الوقت نفسه تشير أيضًا إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل مكانياً-زمنياً مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات والضبط الدقيق لنموذج MLLM مجهز بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الأخيرة. *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 موضوعات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية. حصل على بكالوريوس الهندسة الكهربائية وهندسة المعلومات من الجامعة التقنية بميونيخ عام 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. تتركز اهتماماته البحثية في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية في مواضيع فهم السيناريوهات، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. تم منح أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، وفاز بحث فريقه بجائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** إن كشف الشذوذ يُحدث ثورة في التصنيع والمراقبة، ولكن 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 البن كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الورقة وأضرار المنقوشات في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملة عملية باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، وتغطي إدارة 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 وتعلم الآلة، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. وهي تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، أساسًا في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.