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** افتراضي. [سجّل الدخول عبر 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 وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلفٌ للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون العلامات عالية الجودة ضرورية. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج بيانات واقعية ومُعلَّمة بالكامل بجهد بشري ضئيل جدًا في الترميز. 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 تركيب 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 الهدف في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضعها وتداخلها بشكل متناسق فيزيائيًا، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة على البيانات التي يولدها Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتحقق 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 مسح الخلفيات أو الكائنات. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي الذين يعملون في الروبوتات، أو المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، فإن Paved2Paradise يسلط الضوء على مسار عملي 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. ألْكرون](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي للتعلم الآلي في شركة John Deere\، حيث يطور نماذج التعلم العميق للإدراك باستخدام الليدار والصور ذات القنوات الثلاث RGB في أنظمة تتطلب السلامة وتُعمل في الوقت الفعلي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، مع أطروحة حول 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 بكتابة شفرات للتعلم الآلي في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعات GitHub الخاصة به—التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة—استخدامات كنقاط بداية لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز مراقبة آفات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وأوتوماتيكي** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية جديدة مثيرة ومفتوحة المصدر، Mothbox. يعد مشروع Mothbox فائزًا بالجوائز لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل التنوع البيولوجي. إنها جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، ويقوم بتصوير صور عالية الدقة جدًا ثم يقوم بتحديد تلقائي لمستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نطوّر إصدارًا جديدًا يمكن تصنيعه لتوزيع هذه الأداة المهمة في جميع أنحاء العالم. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع مؤسسات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، وIDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ محاضر في جامعة سنغافورة الوطنية، وتحولت أبحاثه حتى إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان "اختراق البرية"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. في الوقت الحالي، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وشارك مؤخرًا في تأسيس مختبر الحرف الرقمية للطبيعة (Digital Naturalism Laboratories). في غابة الأمطار في جامبوا ببنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُنقذي 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 طريقة جديدة 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 عبر التعديل الدقيق (fine-tuning). وعلى وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو خط أساس بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة وهي تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. لإزالة الحاجة إلى تدريب مخصص لكل مهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج الرؤية المدربة مسبقًا. سأناقش أيضًا العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً وزمنياً: إذ تواجه النماذج الكبيرة متعددة الوسائط 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 حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني والزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يتمثل حلنا في تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتعديل نموذج MLLM مزوّد بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للمشاهدات الأخيرة. *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 موضوعات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية. 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. وبعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل 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 موضوعات فهم المشهد، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. وقد تم منح أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة 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 في وقت مبكر بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق البن كمثال أساسي. سنبدأ بنظرية أساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنجر في الصور. تشمل الجلسة سير عمل شاملاً عمليًا باستخدام أدوات FiftyOne المفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية، وتشمل تنقيح مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، وكذلك على 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 والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. 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.