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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة فعاليات افتراضية للاستماع إلى متحدثين خبراء حول أحدث التطورات في مجال التقاء الذكاء الاصطناعي البصري بالزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا (بتوقيت المحيط الهادئ) **المكان** افتراضي. [سجّل الدخول عبر Zoom.](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 إدراك قوية للروبوتات والأنظمة المستقلة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلف ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون التسميات عالية الجودة ضرورية. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء مجموعات بيانات واقعية ومكتملة الترميز مع الحد الأدنى من الجهد البشري في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح خلفي (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح كائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise إنشاء عدد هائل 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 المدربة على بيانات تم إنشاؤها باستخدام Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في الترميز اليدوي مقارنةً بطرق جمع البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا — تتيح للممارسين التوسع بسهولة إلى فئات كائنات أو مجالات جديدة من خلال استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات بمسحات جديدة. بالنسبة لممارسي تعلم الآلات العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات الذاتية القيادة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. وهو يُغلق الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما يتيح تكرارًا أسرع ونشرًا أكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألْكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي في تعلم الآلات في شركة John Deere\، حيث يطور نماذج تعلّم عميق للإدراك باستخدام الليدار والصور الملونة في أنظمة تتطلب السلامة وتُدار 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 يحمل تخصصًا فرعيًا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، كما فاز بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics 2018 عن ورقة \(batter\|pitcher\)2vec\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعات GitHub الخاصة به — التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة — دعمًا كنقطة بداية لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المنظمات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد آفات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتماير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، تُعرف بـ Mothbox. يُعد مشروع Mothbox فائزًا بالعديد من الجوائز لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من حيث التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات القاسية ببنما، ويُجري صورًا فائقة الدقة لتحديد تلقائي لمستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. وبعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات عمليات النشر في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للإنتاج لمشاركة هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما ودوره المهم في دراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتماير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، وIDEO، ومؤسسة سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور في مسار الترقي الوظيفي بجامعة سنغافورة الوطنية، وتحولت أبحاثه حتى إلى سلسلة تلفزيونية (مثيرة للضحك) بعنوان "اختراق البرية"، تم توزيعها بواسطة شبكة ديسكفري. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وشارك مؤخرًا في تأسيس مختبر للتصنيع الميداني، يُعرف بـ Digital Naturalism Laboratories. في غابة جامبوا المطيرة ببنما، يجمع Dinalab بين العمل الميداني البيولوجي والصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتخصصي إعادة تأهيل الحيوانات المحليين والدوليين. ويشغل حاليًا منصب أستاذ مشارك مستشار للطلاب في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من أسلوب جديد لمعالجة المهام، من خلال الاستفادة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذا الحديث، سأناقش أحدث الأبحاث المتعلقة بتمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التخصيص الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأتناول بحثًا مشتركًا حول مشروع RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء المهمة الصعبة المتمثلة في 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 قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مسبقة التدريب. كما سأناقش بحثًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) للإجابة بشكل صحيح على الاستعلامات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً-زمنياً: فنماذج MLLMs تجد صعوبة في الإجابة على استعلامات تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وتشير في الوقت نفسه إلى 2) أفعال حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. ويتضمن حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزود بمشعاعات لتحسين 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-شامبين، يعمل مع طلاب موهوبين في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية. حصل على بكالوريوس ودبلوم في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونخ عامي 2006 و2008 على التوالي، ونال درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من معهد إيث 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 تشمل فهم السيناريوهات، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. ونالت أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، كما حصل فريقه البحثي على جائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية في الزراعة** 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؟ يوضح هذا الحديث كيف يُمكن لكشف الشذوذ التعرف على مشكلات المحاصيل وتحديدها المكاني باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بنظرية أساسية، ثم نحلل كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار العُثّ في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل عمليًا شاملًا باستخدام أداة FiftyOne مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية، وتغطي تنظيم مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، وكذلك تجربة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية ومجالات أخرى. *عن المتحدث* [بولينا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) حاصلة على دكتوراه في الرؤية الحاسوبية وتعلّم الآلات، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. وهي تطور تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلّم الآلات المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.