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 ثلاثية الأبعاد ضخمة ومتنوعة. ولكن جمع وترميز سحب ليدار من العالم الحقيقي بكميات كبيرة أمر مكلف وجهد يستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج بيانات واقعية ومكتملة الترميز مع أقل جهد بشري في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل الواقع" من خلال التقاط فحوص الخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) وفحوص الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال الجمع الذكي بين هذين المصدرَين، يمكن لـ Paved2Paradise تركيب عدد كبير تآزريًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن الخط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع فحوص ليدار خلفية واسعة النطاق، (2) تسجيل فحوص عالية الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف محكومة، (3) إدخال الكائنات ضمن الخلفيات بوضع وحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها باستخدام Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتُحقق أداءً قويًا في الكشف مع حاجة أقل بكثير للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة – تتيح للممارسين توسيع نطاقهم بسهولة إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال فحوص الخلفية أو الكائنات بغيرها جديدة. بالنسبة لممارسي تعلم الآلات العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للأمان، فإن Paved2Paradise يبرز مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. كما يسد الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما 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 لأنظمة الاستشعار بالليدار وRGB في أنظمة حرجة للأمان وتعمل في الزمن الحقيقي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، مع أطروحة حول تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة المكانية-الزمنية\، ويحمل أيضًا شهادة دبلوم دراسات عليا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وكانت ورقته \(batter\|pitcher\)2vec فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference لعام 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد استخدمت مستودرات GitHub الخاصة به—التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة—كمراجع أولية لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد آفات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتماير عن تصميم أداة علمية مفتوحة المصدر جديدة ومثيرة، وهي Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لرصد الحشرات على نطاق واسع من أجل التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، يقوم بالتقاط صور فائقة الدقة ثم تحديد تلقائي لمستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات على الحشرات ونشرات مئوية في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن بصدد تطوير نسخة جديدة قابلة للتصنيع لنشارك هذه الأداة المهمة على مستوى العالم. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتماير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ أكاديمي في جامعة سنغافورة الوطنية، بل وحتى تم تحويل بحثه إلى برنامج تلفزيوني (مضحك) باسم "Hacking the Wild"، تم توزيعه عبر Discovery Networks. وهو الآن يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر الحرف الرقمية للطبيعة (Digital Naturalism Laboratories)، وهو فضاء للصناعات الحرفية العلمية. في غابة جامبوا المطيرة في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُنقذي الحيوانات المحليين والدوليين. وهو حاليًا يُقدم 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 مخصصًا، صُمم لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. من أجل التخلص من الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة ومعالجة مقاطع الفيديو الطويلة بكفاءة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج رؤية مسبقة التدريب. سأناقش أيضًا بحثًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: إذ تواجه النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على الأوامر التي تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي الوقت نفسه تشير أيضًا إلى 2) أفعال حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. ويتضمن حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتعديل نموذج MLLM مزود بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الأخيرة. *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 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 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 في مواضيع فهم السيناريوهات، 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 ثورة في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف 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 بنظرية أساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنجر في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملة تطبيقية باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تنقيح مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور 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* [بولينا راموس](https://www.linkedin.com/in/paula-ramos-phd/) تحمل درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. وقد كانت تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة مبتكرة، تركز أساسًا على الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة في الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.