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

انضم إلينا في اليوم الأول من سلسلة الفعاليات الافتراضية للاستماع إلى خبراء حول آخر التطورات في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي البصري والزراعة. **التاريخ والوقت** 15 أكتوبر الساعة 9 صباحًا بالتوقيت الهادئ **الموقع** افتراضي. [سجّل الدخول عبر زووم.](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 بيانات ضخمة ومتنوعة ثلاثية الأبعاد. لكن جمع وتصنيف سحب النقاط الليدارية من العالم الحقيقي على نطاق واسع أمر مكلف وجهد يستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند الحاجة إلى تسميات عالية الجودة. يقدم مشروع Paved2Paradise بديلًا اقتصاديًا: وهو خط أنابيب محاكاة ليدار قابل للتوسيع يُنتج بيانات واقعية ومصنفة 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 بذكاء، يمكن لـ Paved2Paradise تصنيع عدد كبير توفيقيًا من مشاهد التدريب المتنوعة. ويتضمن الخط الأنابيبي أربع خطوات: (1) جمع فحوص ليدار واسعة النطاق للخلفية، (2) تسجيل فحوص عالية الدقة لكائنات الهدف في ظروف مضبوطة، (3) إدخال الكائنات ضمن الخلفيات مع وضع وحجب يتماشيان مع القوانين الفيزيائية، 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 حاجة أقل بكثير للتسمية اليدوية مقارنةً بجمع البيانات التقليدي. هذه الطريقة ليست فقط فعالة من حيث التكلفة، بل مرنة أيضًا — مما يسمح للممارسين بسهولة التوسع نحو فئات أو مجالات كائنات جديدة عن طريق استبدال فحوص الخلفية أو الكائنات. بالنسبة لممارسي التعلم الآلي العاملين في الروبوتات أو المركبات المستقلة أو أنظمة الإدراك الحرجة للسلامة، يبرز Paved2Paradise طريقًا عمليًا نحو توسيع بيانات التدريب دون توسيع التكاليف. كما أنه يسد الفجوة بين المحاكاة والأداء في العالم الحقيقي، مما يتيح تكرارًا أسرع ونشرًا أكثر موثوقية لنماذج الإدراك. *عن المتحدث* [مايكل أ. ألْكورن](https://www.linkedin.com/in/michaelaalcorn/) هو مهندس متقدم في تعلم الآلة في شركة جون دير\، حيث يطور نماذج التعلم العميق للإدراك باستخدام الليدار والصور الملونة في أنظمة حرجة للسلامة وتعمل في الوقت الفعلي\. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة أوبرن\، وكان موضوع أطروحته تحسين الرؤية الحاسوبية 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\، وكانت ورقة \(batter\|pitcher\)2vec الخاصة به فائزة بجائزة في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics Conference عام 2018\. كما ساهم برمجيًا في scikit\-learn وApache Solr\، وقد تم استخدام مستودعاته على GitHub — التي حصلت مجتمعة على أكثر من 2\,100 نجمة — كنقاط بداية لأبحاث وأكواد إنتاجية في العديد من المؤسسات المختلفة\. **MothBox: جهاز رصد آفات منخفض التكلفة ومفتوح المصدر** سيتحدث الدكتور آندي كويتماير عن تصميم أداة علمية جديدة ومثيرة مفتوحة المصدر، وهي Mothbox. يُعد مشروع Mothbox مشروعًا فائزًا بجائزة لمراقبة واسعة النطاق للحشرات من أجل التنوع البيولوجي. إنها جهاز منخفض التكلفة تم تطويره في الغابات الاستوائية الصعبة في بنما، ويقوم بالتقاط صور عالية الدقة جدًا ثم يقوم تلقائيًا بتحديد مستويات التنوع البيولوجي في الغابات والزراعة. وبعد آلاف الملاحظات على الحشرات ومئات النشرات في بنما، بيرو، المكسيك، الإكوادور، والولايات المتحدة، نحن الآن نعمل على تطوير نسخة جديدة قابلة للإنتاج لتوزيع هذه الأداة المهمة عالميًا. سنناقش تطوير هذا الجهاز في غابات بنما وأهميته لدراسة التنوع البيولوجي عالميًا. *عن المتحدث* يصمم الدكتور آندي كويتماير طرقًا جديدة للتفاعل مع العالم الطبيعي. عمل مع منظمات كبيرة مثل شبكة كرتون نتورك، IDEO، ومعهد سميثسونيان، ودرّس كبروفيسور ذو وظيفة أكاديمية دائمة في الجامعة الوطنية السنغافورية، وتحولت حتى بحوثه إلى برنامج تلفزيوني (طرifo) اسمه "Hacking the Wild"، تم توزيعه عبر Discovery Networks. حاليًا، يقضي معظم وقته في العمل التطوعي مع منظمات صغيرة، وقام مؤخرًا بتأسيس مختبر للصناعات الحرفية في محطة ميدانية باسم Digital Naturalism Laboratories. في غابة جامبوا الاستوائية في بنما، يدمج Dinalab العمل الميداني البيولوجي مع الحرف التكنولوجية ضمن مجتمع من العلماء والفنانين والمهندسين ومحسنّي الحيوانات المحليين والدوليين. كما يشرف حاليًا على طلاب كبروفيسور مرتبط 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 الأبحاث الحديثة حول تمكين الذكاء الاصطناعي البصري بطريقة بدون تدريب أو عبر التعديل الدقيق (fine-tuning). على وجه التحديد، سأناقش العمل المشترك 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 لكل مهمة وللتعامل بكفاءة مع مقاطع الفيديو الطويلة، يستفيد RELOCATE من تمثيل قائم على المناطق مستمد من نماذج بصرية مسبقة التدريب. كما سأناقش العمل المشترك حول تمكين النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من الإجابة الصحيحة على الأوامر التي تتطلب فهمًا شموليًا مكانزمنيًا: إذ تجد النماذج الكبيرة متعددة الوسائط صعوبة في الإجابة على أوامر تشير إلى 1) بيئة كاملة يمكن لوكيل مزوّد بـ MLLM العمل فيها؛ وتُشير في نفس الوقت إلى 2) إجراءات حديثة حدثت للتو وتم ترميزها في مقطع فيديو. لكن مثل هذا الفهم الشمولي المكانزمني مهم للوكلاء الذين يعملون في العالم الحقيقي. ويتضمن حلنا تطوير خط أنابيب مخصص لجمع البيانات وتعديل دقيق لنموذج MLLM مجهز بمشعّات 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-شمباين، يعمل مع طلاب موهوبين في مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الحاسوب. حصل على درجة البكالوريوس والدبلوم في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات من الجامعة التقنية بميونيخ عامي 2006 و2008 على التوالي، وحصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من ETH زيورخ عام 2014. بعد ذلك انضم إلى جامعة تورونتو كزميل ما بعد الدكتوراه حتى عام 2016. تشمل اهتماماته البحثية مجالات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الحاسوب، حيث شارك في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول فهم السيناريوهات، وخوارزميات الاستدلال والتعلم، والتعلم العميق، ومعالجة الصور واللغة، والنماذج التوليدية. وقد تم منح أطروحة دكتوراه له وسام ETH، وحاز بحث فريقه على جائزة NSF CAREER. **خارج المختبر: كشف الشذوذ في العالم الحقيقي للرؤية الحاسوبية الزراعية** إن كشف الشذوذ يُحدث تحوّلًا في التصنيع والمراقبة، ولكن ماذا عن الزراعة؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكتشف أمراض النباتات وأضرار الآفات في وقت مبكر بما يكفي لصنع فرق؟ يوضح هذا الحديث كيف يحدد كشف الشذوذ ويحلل مشكلات المحاصيل باستخدام صحة أوراق القهوة كمثال أساسي. سنبدأ بالنظرية الأساسية، ثم نفحص كيف تكتشف هذه النماذج صدأ الأوراق وأضرار المنشار في الصور. تشمل الجلسة سير عمل شاملاً عمليًا باستخدام مجموعة أدوات الرؤية الحاسوبية المفتوحة المصدر FiftyOne، وتغطي إدارة مجموعة البيانات، واستخراج القطع، وتدريب النموذج، وعرض النتائج. ستحصل على فهم نظري لكشف الشذوذ في الرؤية الحاسوبية وخبرة عملية في تطبيق هذه التقنيات على التحديات الزراعية وغيرها من المجالات. *عن المتحدث* [بولينا 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. وهي تطور تقنيات هندسية متكاملة جديدة، أساسًا في مجالات الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، وتعلم الآلة المطبقة على الزراعة، منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين في كولومبيا.