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 وجود مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتصنيف سحب الليدار من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلف وجهد استهلاكي كبير، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلاً اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع لإنتاج مجموعات بيانات واقعية ومُصنفة بالكامل مع الحد الأدنى من الجهد البشري في التسمية. الفكرة الأساسية هي "تحليل العالم الحقيقي" من خلال التقاط فحوص الخلفية (مثل الحقول، الطرق، مواقع البناء) وفحوص الكائنات (مثل المركبات، الأشخاص، الآلات) بشكل منفصل. ومن خلال دمج هذين المصدرَين بشكل ذكي، يمكن لـ Paved2Paradise توليد عدد هائل من مشاهد التدريب المتنوعة. يشمل الخط الأنابيب أربع خطوات: (1) جمع فحوص ليدار واسعة النطاق للخلفية، (2) تسجيل فحوص عالية الدقة لكائنات مستهدفة في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات داخل الخلفيات مع وضع واقعي وفيزيائي وحجب مناسب، (4) محاكاة هندسة الليدار لضمان الواقعية. أظهرت التجارب أن النماذج المدربة باستخدام 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 فعالة من حيث التكلفة فحسب، بل مرنة أيضًا — مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع إلى فئات كائنات جديدة أو مجالات جديدة عن طريق استبدال فحوص الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في الروبوتات أو المركبات المستقلة أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز مشروع Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون زيادة التكاليف. كما أنه يسد الفجوة بين 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 يعمل على تطوير نماذج التعلّم العميق لأنظمة الاستشعار بالليدار والصور ذات الألوان الثلاثة الأساسية (RGB) في أنظمة تتطلب السلامة وتكون في الوقت الفعلي\. 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 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 عام 2018\. كما ساهم في تطوير شفرات التعلم الآلي لـ scikit\-learn وApache Solr\، وقد تلقّت مستودعاته على GitHub التي يبلغ مجموع نجومها أكثر من 2\,100 نجمة نقاط بداية لأبحاث وشفرات إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد آفات رخيص ومفتوح المصدر وأوتوماتيكي** سيتحدث الدكتور آندي كوتميير حول تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة ومفتوحة المصدر، وهي Mothbox. إن Mothbox مشروع فائز بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من حيث التنوع البيولوجي. إنه جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في غابات بنما القاسية، يقوم بالتقاط صور 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 نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للإنتاج لتعميم هذه الأداة المهمة على مستوى العالم. 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، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كأستاذ متفرغ في جامعة سنغافورة الوطنية، وحتى تحولت إحدى أبحاثه إلى سلسلة تلفزيونية (طرائفية) بعنوان "Hacking the Wild"، تم توزيعها عبر Discovery Networks. حالياً، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر الحرف الرقمية للدراسات الميدانية (Digital Naturalism Laboratories). في غابة جامبوا المطيرة في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الصناعة التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنيين والمهندسين والفنانين المحليين والدوليين، بالإضافة إلى مختصي إعادة تأهيل الحيوانات. وهو حاليًا مستشار أكاديمي للطلاب كأستاذ مشارك 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 عبر التخصيص (fine-tuning). على وجه التحديد، سأتناول العمل المشترك حول RELOCATE، وهو معيار بسيط لا يتطلب تدريبًا مصممًا لأداء مهمة صعبة تتمثل في تحديد موقع الاستعلام البصري في مقاطع فيديو طويلة. للتخلص من الحاجة إلى تدريب مخصص للمهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مشتق من نماذج بصرية مُدرّبة مسبقًا. كما سأناقش العمل المشترك على تمكين نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) للإجابة الصحيحة على المطالب التي تتطلب فهمًا شاملاً مكانياً-زمنياً: فالنماذج متعددة الوسائط تجد صعوبة في الإجابة على المطالب التي تشير إلى 1) البيئة بأكملها التي يمكن لوكيل مزود بنموذج MLLM العمل فيها؛ وكذلك تشير في نفس الوقت إلى 2) الإجراءات الأخيرة التي حدثت للتو والتي تم ترميزها في مقطع فيديو. لكن مثل هذا الفهم الشامل المكاني-الزماني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. يشمل حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتخصيص نموذج MLLM مزود بمشعّات لتحسين كل من الفهم المكاني للبيئة والفهم الزمني للملاحظات الأخيرة. *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، 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. تشمل اهتماماته البحثية مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والرؤية الحاسوبية، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول موضوعات في فهم المشهد، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. وقد تم منح أطروحته للدكتوراه ميدالية ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة 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 فعلاً اكتشاف أمراض النباتات وأضرار الآفات مبكرًا بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ مشكلات المحاصيل ويحللها باستخدام صحة أوراق البن كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم ندرس كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنّاج (miners) في الصور. تتضمن الجلسة سير عمل شاملًا عمليًا باستخدام أداة الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر FiftyOne، وتشمل تنقيح مجموعة البيانات، واستخلاص 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/) حاصلة على درجة الدكتوراه في الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، ولديها أكثر من 20 عامًا من الخبرة في المجال التكنولوجي. تعمل على تطوير تقنيات هندسية متكاملة جديدة، خاصة في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والتعلم الآلي المطبّق على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.