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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى محادثات من خبراء حول آخر التطورات في مجال التقاء الذكاء الاصطناعي البصري بالزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الباسيفيكي **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 إدراك قوية للروبوتات والاستقلالية مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلف ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون التصنيفات عالية الجودة ضرورية. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج مجموعات بيانات واقعية ومكتملة التصنيف بجهد تصنيف بشري ضئيل. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح خلفية (مثلًا: الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح كائنات (مثلًا: المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. وبدمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد 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 للتحكم، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع متناسق فيزيائيًا وحجب واقعي، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها باستخدام Paved2Paradise تنتقل بفعالية إلى العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في التصنيف اليدوي مقارنةً بجمع مجموعات البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة — تتيح للممارسين التوسع بسهولة إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال مسح الخلفية أو الكائنات بمسوحات جديدة. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يُبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. كما يسد الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ما يمكّن من التكرار الأسرع والنشر الأكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس تعلم آلي أول في شركة جون دير، حيث يطور نماذج تعلم عميق للإدراك باستخدام بيانات الليدار والصورة الملونة (RGB) في أنظمة تتطلب السلامة وتُشغل 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 ديب مايند، جوجل، ميتا، مايكروسوفت، وOpenAI، من بين آخرين، كما حصل ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به على جائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لعام 2018. كما ساهم برمجيًا في مكتبات scikit\-learn وApache Solr، وحققت مستودعات GitHub الخاصة به — التي تلقت مجتمعة أكثر من 2\,100 نجمة — نقطة انطلاق لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المنظمات المختلفة. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية مفتوحة المصدر جديدة ومثيرة، تُسمى Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من حيث التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات القاسية ببنما، ويُجري صورًا 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 نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للتصنيع لنشر هذه الأداة المهمة في جميع أنحاء العالم. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته في دراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يُصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، وIDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ أكاديمي في جامعة سنغافورة الوطنية، بل وتم تحويل بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (مثيرة للضحك) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها بواسطة شبكة ديسكفري. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس ورشة عمل مخبرية ميدانية تُسمى Digital Naturalism Laboratories. في غابة جامبوا المطيرة ببنما، تدمج Dinalab بين العمل الميداني البيولوجي وصناعة التكنولوجيا ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُعالجي الحيوانات المحليين والدوليين. وهو حاليًا يُشرف على طلاب كبروفيسور مشارك في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من طريقة جديدة لمعالجة المهام، مستفيدة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذه المحاضرة، سأناقش أبحاثًا حديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب (zero-shot) 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. من أجل التخلص من الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج رؤية مسبقة التدريب. سأناقش أيضًا بحثًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على المطالب التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: تجد النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على المطالب التي تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وتشير في الوقت نفسه إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو وتم ترميزها 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 وتخصيص نموذج MLLM مزود 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-شمباين، 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، وحصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من معهد إيث 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، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول فهم السيناريو، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، وتجهيز الصور واللغة، والنماذج التوليدية. حصلت أطروحته للدكتوراه على ميدالية ETH، وفاز بحث فريقه بجائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** 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؟ تُظهر هذه المحاضرة كيف يُمكن لكشف الشذوذ تحديد وتحديد مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال رئيسي. سنبدأ بنظرية أساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج أضرار الصدأ والمناجم في صور الأوراق. تتضمن الجلسة سير عمل شاملًا عمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تجميع 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 و المجالات الأخرى. *عن المتحدث* [باولا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) تحمل درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. وقد كانت تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبّق على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.