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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى 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 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 مجموعة ضخمة ومتنوعة من البيانات ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وترميز سحب ليدار في العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلفٌ ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون التسميات عالية الجودة ضرورية. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج بيانات واقعية ومُوسومة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد البشري في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح خلفيات (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح كائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد كبير توفيقيًا 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 مضبوطة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، (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 الحاجة إلى ترميز يدوي أقل بكثير مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة — مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات بغيرها جديدة. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في الروبوتات أو المركبات المستقلة أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز مشروع Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. إنه 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 للتعلم الآلي في شركة John Deere\، حيث يطوّر نماذج تعلّم عميق لإدراك الليدار والصور الملونة في أنظمة حرجة للسلامة وتعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة الزمكانية\، كما حصل على تخصص فرعي للدراسات العليا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وفاز ورقته \(batter\|pitcher\)2vec بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference عام 2018\. كما ساهم بكتابة شيفرة للتعلم الآلي في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعاته على GitHub أكثر من 2\,100 نجمة\، واعتُمدت كنقاط بداية لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد آفات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية مفتوحة المصدر جديدة ومثيرة، Mothbox. يعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات بهدف التنوع البيولوجي. إنها 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 النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للتصنيع لتوزيع هذه الأداة المهمة عالميًا. 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 منظمات كبيرة مثل Cartoon Network وIDEO وSmithsonian، ودرّس كأستاذ متميز في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تم تحويل بحثه إلى برنامج تلفزيوني (ساخر) بعنوان "Hacking the Wild" تم توزيعه عبر Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، ومؤخرًا أسس ورشة عمل مختبرات Digital Naturalism Laboratories. في غابة الأمطار في جامبوا ببنما، تدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصياغة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتخصصي إعادة تأهيل الحيوانات المحليين والدوليين. وحاليًا، يشرف أيضًا على طلاب كبروفيسور متعاون في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** سمحت النماذج الأساسية بطريقة 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 من خلال الضبط الدقيق. على وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة وهي تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. لكي نتجنب الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مسبقة التدريب. سأناقش أيضًا العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شموليًا مكانزمنيًا: حيث تواجه النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على أوامر تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزوّد بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي نفس الوقت تشير أيضًا إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والمشفرة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشمولي المكانزمني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وضبط نموذج MLLM مجهز بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للمشاهدات 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 درجة البكالوريوس والدبلوم في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونيخ عام 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. تتركز اهتماماته البحثية في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق العلمية حول مواضيع في فهم المشهد، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. ونالت 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 اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لتحقيق فرق حقيقي؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق البن كمثال رئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنّ في الصور. تشمل الجلسة سير عمل شاملة عملية باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تنسيق مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، بالإضافة إلى تجربة عملية في تطبيق هذه الأساليب على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *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. تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خصوصًا في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.