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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى محاضرات خبراء حول آخر التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **المكان** 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 ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وترميز سحب ليدار ثلاثية الأبعاد من العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلف وجهد استهلاكي للوقت، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء مجموعات بيانات واقعية ومُعلَّمة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد البشري للترميز. الفكرة الأساسية هي "تحليل الواقع" من خلال فصل عمليات المسح الخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) عن مسح الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات). من خلال دمج هذين المصدرَين بشكل ذكي، يمكن لـ Paved2Paradise تركيب عدد كبير توفيقيًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار خلفي واسع النطاق، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للرقابة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب يتماشى مع القوانين الفيزيائية، (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 للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع مجموعة البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة – مما يتيح للممارسين توسيع نطاقهم بسهولة إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في الروبوتات، أو المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، فإن Paved2Paradise يبرز مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. كما يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما 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 جون دير، حيث يطوّر نماذج التعلم العميق لأنظمة الاستشعار بالليدار والصورة الملونة (RGB) في أنظمة حرجة للسلامة وتعمل 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 لعام 2018. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr، وحققت مستودعاته على GitHub التي تلقّت مجتمعة أكثر من 2\,100 نجمة نقطة بداية لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، Mothbox. يعد Mothbox مشروعًا فائزًا بالجوائز لمراقبة الحشرات على نطاق واسع من أجل التنوع البيولوجي. إنه جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات الاستوائية الصعبة في بنما، ويقوم بتصوير صور فائقة الدقة 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 قابلة للتصنيع لتعميم هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي على مستوى العالم. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومعهد سميثسونيان، وقدّم التدريس كأستاذ متفرغ في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تحول بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان "Hacking the Wild"، والتي تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. حالياً، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر الحرف الرقمية (Digital Naturalism Laboratories)، وهو فضاء مخصص للمبتكرين في محطة ميدانية. في غابة جامبوا المطيرة في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الحرف التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنيين والفنانين المحليين والدوليين ومحسنّي الحياة البرية. وحاليًا، يعمل أيضًا كأستاذ متعاون في جامعة واشنطن حيث يقدم الاستشارات للطلاب. **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 هذه المحاضرة، سأناقش الأبحاث الحديثة المتعلقة بتمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو من خلال 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. لإزالة الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج الرؤية المسبقة التدريب. كما سأناقش العمل المشترك المتعلق بتمكين نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً وزمنياً: إذ تعاني النماذج متعددة الوسائط من صعوبة في الإجابة على الأوامر التي تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزوّد بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي نفس الوقت تشير أيضًا إلى 2) أفعال حدثت مؤخرًا ومُرمّزة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وضبط نموذج MLLM مزوّد بمشعّات لتحسين كل من 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، 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 ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتركز اهتماماته البحثية في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الحاسوب، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق العلمية في مواضيع تشمل فهم السيناريوهات، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. حصلت أطروحته للدكتوراه على ميدالية ETH، وتم تكريم بحث فريقه بجائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ ثورة في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي فعلاً اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لتحقيق فرق؟ توضح هذه المحاضرة كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار المنجر في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملًا عمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تنقية 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 وDomains أخرى. *عن المتحدث* [باولا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) تحمل درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 سنة من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل منذ أوائل العقد الأول من القرن الواحد والعشرين في كولومبيا على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، تركز أساسًا على الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبّق في الزراعة.