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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة فعاليات افتراضية للاستماع إلى متحدثين خبراء حول 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 والأنظمة المستقلة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلف وجهد استهلاكي للوقت، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنتاج مجموعات بيانات واقعية ومكتملة التسمية بتقليل جهد التصنيف اليدوي. 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 هائل من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن خط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار واسع للخلفيات، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للرقابة، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب متسق فيزيائيًا، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة على بيانات تم إنشاؤها بواسطة Paved2Paradise تنتقل بفعالية إلى العالم الحقيقي، وتُحقق أداءً قويًا في الكشف مع تقليل كبير في الترميز اليدوي مقارنةً بجمع مجموعة البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل أيضًا مرنة—تمكّن الممارسين من التوسع بسهولة إلى فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات بمسحات جديدة. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات الذاتية القيادة، أو أنظمة الإدراك الحساسة للسلامة، يُبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. وهو يسد الفجوة بين الأداء في المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ما يمكّن من التكرار الأسرع والنشر الأكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس رئيسي للتعلم الآلي في شركة جون دير، حيث يطور نماذج التعلم العميق للإدراك باستخدام بيانات الليدار والصورة الحمراء-الخضراء-الزرقاء (RGB) في أنظمة تتطلب السلامة وتُعمل 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 تخصصًا فرعيًا للدراسات العليا في الرياضيات. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind وGoogle وMeta وMicrosoft وOpenAI ومنظمات أخرى، كما فاز ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لعام 2018. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr، وتم استخدام مستودعات GitHub الخاصة به—التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة—كنقاط بداية لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة. **MothBox: جهاز رصد حشرات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتماير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، تُسمى Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل التنوع البيولوجي. وهو جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، ويُجري صورًا عالية الدقة جدًا ثم يقوم تلقائيًا بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. بعد آلاف الملاحظات الحشرية ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نُطوّر إصدارًا جديدًا قابلاً للتصنيع لنشارك هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يُصمم الدكتور آندي كويتماير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك وIDEO ومؤسسة سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور في مسار الترقي الوظيفي في الجامعة الوطنية السنغافورية، وحتى تم تحويل بحثه إلى سلسلة تلفزيونية (سخيفة) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها بواسطة شبكة ديسكفري. حاليًا، يُكرّس معظم وقته للعمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس ورشة العمل في محطة الميدان، مختبرات Digital Naturalism. في غابة الأمطار في جامبوا ببنما، تدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الحرف التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومحسني الحيوانات المحليين والدوليين. وحاليًا، يُقدّم الاستشارات للطلاب كبروفيسور مشارك 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 بحثًا حديثًا حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التخصيص الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش عملًا مشتركًا حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد موقع الاستعلامات البصرية في مقاطع فيديو طويلة. للتخلص من الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة والتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج بصرية مُدرّبة مسبقًا. كما سأناقش عملًا مشتركًا حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة بشكل صحيح على الاستعلامات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: فنماذج MLLMs تجد صعوبة في الإجابة على استعلامات تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزود بـ MLLM العمل فيها؛ وتشير في نفس الوقت إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والتي تم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم المكاني-الزماني الشامل مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزود بمشعّات لتحسين الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الحديثة. *عن المتحدث* [أليكس 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، ومواضيع الرؤية الحاسوبية. حصل على بكالوريوس ودبلومه في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونخ عامي 2006 و2008 على التوالي، ونال درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من معهد إيث زيورخ عام 2014. بعد ذلك، انضم إلى جامعة تورونتو كزميل باحث ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتمحور 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 الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. ونالت أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **ما وراء المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** يُحدث كشف الشذوذ تحولًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكتشف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق؟ يُظهر هذا الحديث كيف يُحدد كشف الشذوذ مشكلات المحاصيل ويحلل مواقعها باستخدام صحة أوراق القهوة كمثالنا الرئيسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نُحلل كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنّ في الصور. تشمل الجلسة سير عمل شاملة وعملية باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تجميع 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 وقطاعات أخرى. *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، بشكل رئيسي في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبّق على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.