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** فعالية افتراضية. [سجّل الدخول عبر زووم.](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 وجود مجموعات بيانات ثلاثية الأبعاد ضخمة ومتنوعة. ولكن جمع وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلف ويتطلب وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلًا اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج مجموعات بيانات واقعية ومكتملة الترميز مع الحد الأدنى من الجهد اليدوي للترميز. الفكرة الأساسية هي "تحليل الواقع" من خلال فصل عمليات المسح الخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) عن عمليات مسح الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات). ومن خلال دمج هذين المصدرَين بشكل ذكي، يمكن لـ Paved2Paradise تصنيع عدد كبير جدًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن الخط الأنابيبي أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار خلفي واسع النطاق، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف خاضعة للتحكم، (3) إدخال الكائنات ضمن 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 حاجة أقل بكثير للترميز اليدوي مقارنةً بجمع مجموعة البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فقط فعالة من حيث التكلفة، بل مرنة أيضًا — مما يتيح للممارسين توسيع العمل بسهولة إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة من خلال استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في الروبوتات، المركبات المستقلة، أو نظم الإدراك الحرجة للسلامة، فإن Paved2Paradise يسلط الضوء على طريق عملي نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. كما أنه يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ما يتيح تكرارًا أسرع ونشرًا أكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألْكورن](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 الألوان الثلاثة (RGB) في أنظمة تتطلب السلامة وتُعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة المكانية-الزمنية\، 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 برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعاته على GitHub أكثر من 2\,100 نجمة\، واعتُبرت نقطة انطلاق لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتمييرر عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، وهي Mothbox. يُعد مشروع Mothbox فائزًا بجائزة، ويهدف إلى مراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل التنوع البيولوجي. إنها جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات القاسية ببنما، ويقوم بالتقاط صور فائقة الدقة ثم يقوم تلقائيًا بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. وبعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات عمليات النشر في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن بصدد تطوير نسخة جديدة قابلة للإنتاج لتعميم 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 محاضر في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تم تحويل بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (مضحكة) بعنوان "Hacking the Wild"، والتي تم توزيعها عبر شبكة Discovery Networks. حالياً، يقضي معظم وقته في التطوع مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر للحرف اليدوية في موقع ميداني باسم Digital Naturalism Laboratories. في غابة جامبوا الاستوائية في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتعافي الحيوانات المحليين والدوليين. ويشغل حاليًا منصب أستاذ مشارك يستشار منه الطلاب في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من طريقة جديدة لمعالجة المهام، وذلك من خلال الاستفادة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذا الحديث، سأناقش بحثًا حديثًا حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو من خلال التعديل الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد مكان الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. لإزالة الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل مبني على المناطق مستمد من نماذج بصرية مسبقة التدريب. سأناقش أيضًا العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الطلبات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: إذ تجد النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على طلبات 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 والمسجلة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. ويتضمن حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتعديل نموذج MLLM مزوّد 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 ودبلومه في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونيخ عامي 2006 و2008 على التوالي، وحصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من ETH زيورخ عام 2014. بعد 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 البحثية حول 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، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنقوشات في الصور. تشمل الجلسة سير عمل شاملاً عمليًا باستخدام أدوات FiftyOne مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية، وتشمل تنقيح مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية وعلى خبرة عملية في تطبيق هذه الأساليب على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [بولانا 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 منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، تركز أساسًا على الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبّق على الزراعة.