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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى متحدثين خبراء حول أحدث التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **المكان** افتراضي. [سجّل الدخول إلى 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 بيانات ليدار في العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلفٌ للغاية ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء بيانات واقعية ومُصنفة بالكامل مع أقل جهد بشري في التصنيف. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح خلفية (مثلًا: الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح كائنات منفصلة (مثلًا: المركبات، الأشخاص، الآلات). من خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد كبير جدًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار واسع النطاق للخلفية، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للتحكم، (3) إدخال الكائنات في الخلفية مع وضع وحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، و(4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تُطبَّق بفعالية في العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في التصنيف اليدوي مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا – مما يسمح للممارسين بتوسيع النموذج بسهولة إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة من خلال استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي تعلم الآلة العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع 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 رئيسي في تعلم الآلة في شركة John Deere\، حيث يطور نماذج تعلّم عميق للإدراك باستخدام الليدار والصورة (RGB) في أنظمة حرجة للسلامة وتعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، مع أطروحة حول تحسين رؤية الحاسوب والشبكات العصبية العميقة الزمكانية\، وله أيضًا تخصص فرعي 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 لعام 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وحظيت مستودراته على GitHub – التي تلقت معًا أكثر من 2\,100 نجمة – بأن تكون نقطة انطلاق لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المنظمات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتماير عن تصميم أداة علمية مفتوحة المصدر مثيرة جديدة، Mothbox. إن Mothbox هو مشروع فائز بجائزة لمراقبة الحشرات على نطاق واسع من أجل التنوع البيولوجي. إنه جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، 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 نطور نسخة جديدة قابلة 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 كويتماير 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 (سخيفة) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها عبر Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس ورشة العمل الميدانية، Digital Naturalism Laboratories. في غابة مطر غامبوا في بنما، تدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُعالجي الحيوانات المحليين والدوليين. وهو يُقدّم حاليًا الاستشارات للطلاب بصفته أستاذًا مرتبطًا في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من أسلوب جديد لمعالجة المهام، مستفيدة 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. على وجه التحديد، سأناقش العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مُصممًا لأداء المهمة الصعبة المتمثلة في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. للتخلص من الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مسبقة التدريب. كما سأناقش العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الاستعلامات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا وزمنيًا: حيث تجد النماذج الصعوبة في الإجابة على استعلامات تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بـ MLLM العمل فيها؛ وتشير في الوقت نفسه إلى 2) إجراءات حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني والزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات والضبط الدقيق لنموذج MLLM مجهز بمشعات 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، ورؤية الحاسوب. تلقى شهادة البكالوريوس والدبلوم في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونخ 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 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 البحثية في مواضيع فهم المشهد، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، وتحليل الصور واللغة، والنماذج التوليدية. تم منح أطروحة دكتوراهه ميدالية ETH، وفاز بحث فريقه بجائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي لرؤية الحاسوب الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ تغييرًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لصنع فرق؟ يُظهر هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار العامل في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملة وعملية باستخدام مجموعة أدوات رؤية الحاسوب المفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تجميع البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في رؤية الحاسوب، بالإضافة إلى خبرة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية ونطاقات أخرى. *عن المتحدث* [بولينا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) تحمل درجة الدكتوراه في رؤية الحاسوب وتعلم الآلة، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. وقد كانت تطور تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات رؤية الحاسوب، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.