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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى محاضرات من خبراء حول أحدث التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الباسيفيكي **الموقع** افتراضي. [سجّل الدخول إلى Zoom.](https://voxel51.com/events/visual-ai-in-agriculture-october-15-2025) **Paved2Paradise: محاكاة ليدار قابلة للتوسيع لإدراك العالم الواقعي** غالبًا ما يتطلب تدريب نماذج إدراك قوية للروبوتات والأنظمة المستقلة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتعليق سحب بيانات الليدار في العالم الحقيقي بحجم كبير أمر مكلف وطويل، خاصة عندما تكون التصنيفات عالية الجودة ضرورية. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج مجموعات بيانات واقعية ومُعلَّمة بالكامل بجهد تسمية بشري ضئيل. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط مسح خلفية (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 خلفي واسع النطاق، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف خاضعة للتحكم، (3) إدخال الكائنات في الخلفيات مع وضع وحجب متسق فيزيائيًا، و(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 جهد تسمية يدوي أقل بكثير مقارنةً بجمع مجموعات البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا — تسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات بمسحات جديدة. بالنسبة لممارسي تعلم الآلات العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يُبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. وهو يسد الفجوة بين الأداء في 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 يطور نماذج التعلم العميق 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 رؤية الحاسوب والشبكات العصبية العميقة الزمكانية\، ويحمل أيضًا تخصصًا فرعيًا في الرياضيات\. تم الاستشهاد بأبحاث مايكل من قبل باحثين في DeepMind\، Google\، Meta\، Microsoft\، وOpenAI\، من بين آخرين\، وفاز ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference عام 2018\. كما ساهم برمجيات تعلم آلي في scikit\-learn وApache Solr\، وحظيت مستودرات GitHub الخاصة به — التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة — بأن تكون نقطة انطلاق لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز مراقبة حشرات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كويتميير عن تصميم أداة علمية مثيرة جديدة مفتوحة المصدر، وهي Mothbox. يُعد Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من حيث التنوع البيولوجي. إنه جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، ويُجري صورًا فائقة الدقة 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 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* يُصمم الدكتور آندي كويتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، وIDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور بعقد دائم في الجامعة الوطنية السنغافورية، وتم تحويل بحثه حتى إلى سلسلة تلفزيونية (ساخرة) بعنوان "اختراق البرية"، تم توزيعها بواسطة Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في التطوع مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس ورشة عمل حقلية، مختبرات Digital Naturalism. في غابة الأمازون في جامبوا ببنما، تدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الحرف التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومتخصصي إعادة تأهيل الحيوانات المحليين والدوليين. وحاليًا، يعمل كمستشار للطلاب بصفة أستاذ 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 خالية من التدريب (zero-shot). في هذه المحاضرة، سأناقش بحثًا حديثًا حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة خالية من التدريب (zero-shot) أو عبر ضبط دقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش عملًا مشتركًا حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء المهمة الصعبة لتحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. لإزالة الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة ومعالجة مقاطع الفيديو الطويلة بكفاءة، 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) للإجابة الصحيحة على الاستعلامات التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانيًا-زمانيًا: تواجه النماذج متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على استعلامات تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وتشير في نفس الوقت إلى 2) إجراءات حديثة حدثت للتو ومُرمَّزة في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء العاملين في العالم الحقيقي. يشتمل حلنا على تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وضبط دقيق لنموذج MLLM مزود بمشعات 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، ورؤية الحاسوب. حصل على بكالوريوس ودبلومه في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية في ميونخ عام 2006 و2008 على التوالي، وحصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من ETH زيورخ عام 2014. بعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل باحث ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تتركز اهتماماته البحثية في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الحاسوب، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق العلمية في مواضيع فهم المشهد، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. تم منح أطروحة دكتوراه له وسام ETH، وفاز بحث فريقه بجائزة 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 أن يكتشف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق؟ تُظهر هذه المحاضرة كيف يُحدد كشف الشذوذ ويكوّن مواقع مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثالنا الأساسي. سنبدأ بنظرية أساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار العُثّ في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملة وعملية باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تجميع مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور 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/) حاصلة على دكتوراه في الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. وهي تطور تقنيات هندسية متكاملة جديدة، بشكل رئيسي في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.