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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى خبراء يناقشون أحدث التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **الموقع** 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 إدراك قوية للروبوتات والاستقلالية وجود مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وتوسيم سحب النقاط الليدارية من العالم الحقيقي بكميات كبيرة أمر مكلف وطويل، خاصة عند الحاجة إلى وسوم عالية الجودة. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنشاء مجموعات بيانات واقعية ومكتملة التوسيم مع أقل جهد بشري 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 توليفيًا من مشاهد تدريب متنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار خلفي واسع النطاق، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للتحكم، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب متسقين فيزيائيًا، و(4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. تُظهر التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بكفاءة إلى العالم الحقيقي، وتحقق أداءً قويًا في الكشف مع جهد أقل بكثير في التوسيم اليدوي مقارنةً بطرق جمع البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا – تتيح للممارسين توسيعها بسهولة إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسح الخلفية أو الكائنات بمسوحات جديدة. بالنسبة لممارسي تعلم الآلات العاملين في مجالات الروبوتات أو المركبات المستقلة أو الإدراك الحرج للسلامة، يُبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. وهو يُقلل الفجوة بين الأداء في المحاكاة والعالم الحقيقي، ما يتيح تكرارًا أسرع ونشرًا أكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس تعلم آلة أول في شركة جون دير، حيث يطور نماذج تعلم عميق للإدراك باستخدام الليدار والصورة الملونة (RGB) في أنظمة حرجة للسلامة وتعمل في الزمن الحقيقي. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن، مع أطروحة حول تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة الزمكانية، كما يمتلك تخصصًا فرعيًا في الرياضيات. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في ديب مايند، جوجل، ميتا، مايكروسوفت، وOpenAI، من بين آخرين، وكانت ورقة (batter|pitcher)2vec الخاصة به فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لعام 2018. كما ساهم برمجيًا في scikit-learn وApache Solr، وحظيت مستودرات GitHub الخاصة به – التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2,100 نجمة – بأن تكون نقطة بداية لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة. **MothBox: جهاز رصد آفات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية جديدة مثيرة ومفتوحة المصدر، تُسمى Mothbox. مشروع Mothbox هو مشروع فائز بجائزة لمراقبة الحشرات على نطاق واسع من أجل التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات الاستوائية القاسية ببنما، ويُجري صورًا عالية الدقة جدًا لتحديد مستويات التنوع البيولوجي تلقائيًا 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 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 شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومؤسسة سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور مُعيّن في جامعة سنغافورة الوطنية، بل وتحولت أبحاثه إلى سلسلة تلفزيونية (سخيفة) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. في الوقت الحالي، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وشارك مؤخرًا في تأسيس مختبر صناعة محطة ميدانية يُسمى Digital Naturalism Laboratories. في غابة جامبوا الاستوائية ببنما، يدمج Dinalab بين العمل الميداني البيولوجي والصناعة التكنولوجية مع مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومُنقذي الحيوانات المحليين والدوليين. وهو يُقدّم حاليًا الاستشارات للطلاب بصفته أستاذًا مُرتبطًا في جامعة واشنطن. **النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة** لقد مكّنت النماذج الأساسية من طريقة جديدة لمعالجة المهام، مستفيدة من القدرات الناشئة بطريقة بدون تدريب (zero-shot). في هذا الحديث، سأناقش أبحاثًا حديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب (zero-shot) أو عبر التعديل الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش عملًا مشتركًا حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء المهمة الصعبة المتمثلة في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. للتخلص من الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج رؤية مُدرّبة مسبقًا. سأناقش أيضًا عملًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على المطالبات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً-زمانيًا: فنماذج MLLM تجد صعوبة في الإجابة على مطالبات تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وتُشير في نفس الوقت إلى 2) الإجراءات الحديثة التي حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب جمع بيانات مخصص وتعديل دقيق لنموذج MLLM مزود بمشعّات لتحسين فهم البيئة المكاني وفهم الملاحظات الحديثة زمنيًا. *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 ودبلومه في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونيخ عامي 2006 و2008 على التوالي، ونال درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من ETH زيورخ عام 2014. بعد ذلك، انضم إلى جامعة تورونتو كزميل باحث ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتمحور اهتماماته البحثية حول الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية في مجالات فهم المشهد، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، وتحليل الصور واللغة، والنماذج التوليدية. تم منح أطروحة دكتوراه له وسام ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **ما وراء المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ تغييرًا 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 ويُحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار اليرقة في الصور. تشمل الجلسة سير عمل عمليًا شاملًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تنقيح مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية، بالإضافة إلى خبرة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [باولا 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 تُطوّر تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.