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 **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 وجود مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. ولكن جمع وتصنيف سحب نقاط ليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلفٌ للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عندما تكون العلامات عالية الجودة ضرورية. يقدم Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج مجموعات بيانات واقعية ومصنفة بالكامل مع أقل حد من الجهد البشري في التصنيف. الفكرة الأساسية هي "تحليل الواقع" من خلال التقاط مسح الخلفية بشكل منفصل (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) ومسح الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات). من خلال دمج هذين المصدرَين بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد كبير توفيقيًا من مشاهد التدريب المتنوعة. يتضمن الخط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع مسح ليدار واسع النطاق للخلفية، (2) تسجيل مسح عالي الدقة لكائنات الهدف في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات داخل 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 للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع مجموعة البيانات التقليدية. هذه الطريقة ليست فقط فعالة من حيث التكلفة، بل أيضًا مرنة – مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال مسحات الخلفية أو الكائنات بمسحات جديدة. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في مجالات الروبوتات، المركبات المستقلة، أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise مسارًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. فهو يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، ويتيح 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 John Deere\، حيث يطور نماذج تعلّم عميق لأنظمة الاستشعار بالليدار والألوان RGB في أنظمة تتطلب السلامة\-وتُعمل في الوقت الفعلي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة الزمكانية\، كما حصل على تخصص فرعي 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 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقى مستودعاته على GitHub أكثر من 2\,100 نجمة مجتمعة—وقد شكلت نقطة انطلاق لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المنظمات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد آفات منخفض التكلفة، مفتوح المصدر، وآلي** سيتحدث الدكتور آندي كوتميير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، Mothbox. إن مشروع Mothbox هو مشروع فائز بجوائز لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل 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 على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير إصدار جديد قابل للتصنيع لتعميم هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كوتميير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة الكرتون، IDEO، وال Smithsonian، ودرّس كأستاذ على مستوى التوظيف الدائم في الجامعة الوطنية السنغافورية، وحتى تحولت إحدى أبحاثه إلى سلسلة تلفزيونية (طرافة) بعنوان "اختراق البرية"، تم توزيعها عبر شبكات Discovery. حالياً، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر الحرف الرقمية للعلوم الطبيعية (Digital Naturalism Laboratories). في غابة الأمطار في جامبوا ببنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين المحليين والدوليين، بالإضافة إلى المُعالجين للحيوانات. ويشغل حاليًا منصب أستاذ متعاون في جامعة واشنطن حيث يقدم الإرشاد للطلاب. **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 عبر التعديل الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك 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 مخصص للمهمة ومعالجة مقاطع الفيديو الطويلة بكفاءة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج بصرية مسبقة التدريب. كما سأناقش العمل المشترك حول تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الطلبات التي تتطلب فهمًا شموليًا مكانزمنيًا: إذ تواجه النماذج MLLMs صعوبة في الإجابة على طلبات تشير إلى 1) البيئة الكاملة التي يمكن لوكيل مزوّد بنموذج MLLM العمل فيها؛ وفي نفس الوقت تشير أيضًا إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والتي تم ترميزها في مقطع فيديو. ومع ذلك، فإن هذا الفهم الشمولي المكانزمني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات والتعديل الدقيق لنموذج MLLM مزود بمشعات 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-แชมبين، 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. وبعد 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 السيناريو، وخوارزميات الاستنتاج والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. حصلت أطروحته للدكتوراه على ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** إن كشف الشذوذ يُحدث تغييرًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لتحقيق فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق البن كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج الصدأ وأضرار المن في صور الأوراق. تشمل الجلسة سير عمل شاملاً عمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، تغطي تنسيق مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وتصور النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية وعلى 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. وهي تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، وبشكل رئيسي في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.