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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى متحدثين خبراء حول آخر التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **المكان** فعالية افتراضية. [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 الإدراك القوية للروبوتات والاستقلالية بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وتصنيف سحب النقاط الليدارية من العالم الحقيقي بكميات كبيرة أمر مكلف وطويل، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء مجموعات بيانات واقعية ومُصنَّفة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد البشري في التصنيف. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح الخلفيات (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن 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 للخلفيات، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات داخل الخلفيات مع وضع وتحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، و(4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتُحقق أداءً قويًا في الكشف مع جهد أقل بكثير في التصنيف اليدوي مقارنةً بجمع مجموعات البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة — مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسح الخلفيات أو الكائنات بمسوحات جديدة. بالنسبة لممارسي تعلم الآلة العاملين في الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. كما أنه يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما يتيح التكرار الأسرع والنشر الأكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألْكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي في تعلم الآلة في شركة John Deere\، حيث يعمل على تطوير نماذج التعلّم العميق للإدراك باستخدام الليدار والصور الملونة في أنظمة تتطلب السلامة وتكون حساسة للزمن\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية 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 في كتابة شفرات تعلم الآلة لـ scikit\-learn وApache Solr\، وقد تم استخدام مستودعاته على GitHub — التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة — كنقاط بداية لأبحاث وأكواد تشغيلية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتمير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، وهي Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا 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 بتحديد تلقائي لمستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. وبعد آلاف الملاحظات الحشرية ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن بصدد تطوير نسخة جديدة قابلة للتصنيع لتعميم هذه الأداة المهمة على مستوى العالم. سنناقش تطور هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتمير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع مؤسسات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، وIDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ مساعد في جامعة سنغافورة الوطنية، وتحولت أبحاثه حتى إلى برنامج تلفزيوني (مضحك) باسم "Hacking the Wild"، تم توزيعه عبر Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس ورشة العمل الميدانية، Digital Naturalism Laboratories. في غابة جامبوا المطيرة في بنما، تدمج Dinalab بين العمل الميداني البيولوجي والصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتعافي الحيوانات المحليين والدوليين. وحاليًا، يستمر أيضًا في تقديم الاستشارات للطلاب بصفته أستاذًا مرتبطًا في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من أسلوب جديد لمعالجة المهام، وذلك بالاستفادة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذا الحديث، سأناقش أحدث الأبحاث المتعلقة بتمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو من خلال التعديل الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأتناول بحثًا مشتركًا حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد موقع السؤال البصري في مقاطع فيديو طويلة. لكي نتجنب الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة ولنتمكن من التعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج بصرية مُدرّبة مسبقًا. سأناقش أيضًا بحثًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً-زمانيًا: إذ تواجه النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على أوامر تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزوّد بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي الوقت نفسه تشير أيضًا إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والتي تم ترميزها في مقطع فيديو. لكن مثل هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. حلنا يتضمن تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتعديل نموذج MLLM مجهز بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفَهم الزمني للمشاهدات 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، والرؤية الحاسوبية. حصل على بكالوريوس الهندسة الكهربائية وهندسة المعلومات من الجامعة التقنية بميونيخ عام 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. تشمل اهتماماته البحثية مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول فهم المشهد، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. وقد تم منح أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، وفاز بحث فريقه بجائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ تغييرًا في التصنيع والمراقبة، لكن 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 ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق البن كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنقوشة في صور الأوراق. تتضمن الجلسة سير عمل عملي شامل باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، وتشمل إدارة مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصوير النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، بالإضافة إلى خبرة عملية في تطبيق هذه الأساليب على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [باولا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) حاصلة على درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية وتعلّم الآلة، ولديها أكثر من 20 سنة من الخبرة في المجال التكنولوجي. وهي تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة مبتكرة، خصوصًا في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلّم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.