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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى خبراء يناقشون آخر التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **الموقع** افتراضي. [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 وجود مجموعات بيانات ثلاثية الأبعاد ضخمة ومتنوعة. ولكن جمع وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي بكميات كبيرة عملية مكلفة وجهدة، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يولد مجموعات بيانات واقعية ومُوسومة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد اليدوي في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح خلفيات منفصلة (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح كائنات منفصلة (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات). ومن خلال الجمع الذكي بين هذين المصدرَين، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد كبير جدًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن الخط الأنابيبي أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار خلفي واسع النطاق، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، و(4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدرّبة على بيانات تم توليدها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتُحقق أداءً قويًا في الكشف مع حاجة أقل بكثير للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع مجموعة البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا — مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات بمسحات جديدة. بالنسبة لممارسي التعلّم الآلي العاملين في الروبوتات أو المركبات ذاتية القيادة 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. ألكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس تعلم آلي أول في شركة John Deere\، حيث يطور نماذج تعلّم عميق لأنظمة الاستشعار باستخدام الليدار والصور RGB في أنظمة حرجة للسلامة وتُعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان موضوع أطروحته تحسين رؤية الحاسوب والشبكات العصبية العميقة الزمكانية\، ويحمل أيضًا تخصصًا فرعيًا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وكانت ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به 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\، وشكلت نقطة بداية لأبحاث وشيفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كوتميير عن تصميم أداة علمية مفتوحة المصدر جديدة ومثيرة، Mothbox. إن Mothbox هو مشروع فائز بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل التنوع البيولوجي. إنه 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. وبعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نطور إصدارًا جديدًا قابلاً للتصنيع لنشارك هذه الأداة المهمة في جميع أنحاء العالم. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كوتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل Cartoon Network وIDEO وSmithsonian، ودرّس كأستاذ محاضر في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تم تحويل بحثه إلى برنامج تلفزيوني (طرفي) اسمه "Hacking the Wild"، تم توزيعه عبر Discovery Networks. وحاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر الحرف الرقمية (Digital Naturalism Laboratories)، وهو مساحة لصنع الأجهزة في محطة ميدانية. في غابة جامبوا المطيرة في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتخصصي إعادة تأهيل الحيوانات المحليين والدوليين. وحاليًا، يعمل كأستاذ متعاون في جامعة واشنطن، حيث يستشار الطلاب. **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 أبحاثًا حديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب (zero-shot) أو عبر التعديل الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة وهي تحديد موقع السؤال البصري في مقاطع فيديو طويلة. لكي نتجنب الحاجة إلى تدريب مخصص لكل مهمة ونعالج المقاطع الطويلة بكفاءة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج الرؤية المسبقة التدريب. كما سأناقش العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً وزمنياً: إذ تواجه النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على أوامر تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يستطيع وكيل مزوّد بـ MLLM العمل فيها؛ وفي الوقت نفسه تشير أيضاً إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والتي تم ترميزها في مقطع فيديو. إلا أن هذا الفهم الشامل المكاني والزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. ويتضمن حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتعديل دقيق لنموذج MLLM مزوّد بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الحديثة. *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 درجة البكالوريوس والدبلوم في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية بميونيخ 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. تشمل اهتماماته البحثية مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الحاسوب، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق العلمية حول مواضيع في فهم المشهد، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. وقد كُرّمت أطروحته للدكتوراه بوسام 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 أن يكتشف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ مشكلات المحاصيل ويشخصها باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنّاج في صور الأوراق. تتضمن الجلسة سير عمل شاملًا عمليًا باستخدام أدوات FiftyOne المفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية، وتشمل تنظيم مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستكتسب فهماً نظريًا لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية وخبرة عملية في تطبيق هذه الأساليب على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [بولينا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) حاصلة على دكتوراه في الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل منذ أوائل العقد الأول من القرن الواحد والعشرين في كولومبيا على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، بشكل رئيسي في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبقة على الزراعة.