لقاء مجتمع Ultralytics في الصين: البلد الذي يحظى بأعلى اهتمام عالمي بالتعلّم الآلي

مع استمرار تطور تقنية الرؤية الحاسوبية، يتغير أيضاً محور تركيز القطاع. في الماضي، كان اهتمام الناس ينصب أكثر على مدى تطور نماذج SOTA القادمة من المختبر. أما اليوم، فقد برز سؤال أهم:

كيف يمكن تطبيق هذه النماذج فعلياً في سيناريوهات العالم الحقيقي؟ وكيف يمكن لمشاريع الذكاء الاصطناعي للرؤية الانتقال من العروض التوضيحية إلى التطبيقات العملية، ومواصلة التطور، وخلق قيمة حقيقية؟

انطلاقاً من هذه الأسئلة، قدمت Ultralytics إلى Shenzhen لتنظيم أول لقاء مجتمعي حضوري لها في الصين. ومن خلال هذه الفعالية، أردنا التواصل وجهاً لوجه مع المطورين الصينيين وشركاء القطاع ومهتمي الرؤية الحاسوبية، لمناقشة واقع Ultralytics YOLO اليوم والوجهة التالية التي تسعى إليها Ultralytics.

الشكل 1. يقدم Glenn Jocher، مؤسس Ultralytics ورئيسها التنفيذي، عرضاً في أول فعالية مجتمعية لنا في Shenzhen.

من Ultralytics YOLO إلى Ultralytics Platform#

في الماضي، اشتهرت Ultralytics YOLO بالسرعة والعملية وسهولة النشر. وسواء استُخدمت لاكتشاف الأجسام أو الفحص الصناعي أو المراقبة الأمنية أو مهام الرؤية الآنية على الأجهزة الطرفية، أصبحت YOLO من الأدوات المفضلة لدى كثير من المطورين الذين يبدؤون مشاريعهم في الرؤية الحاسوبية.

تتجاوز Ultralytics اليوم نموذجاً واحداً نحو منصة متكاملة للرؤية الحاسوبية تشمل إدارة مجموعات البيانات والتدريب والنشر والمراقبة وحلقة تغذية راجعة للتحسين المستمر.

اعتاد الناس أن يسألوا: هل النموذج دقيق؟ وهل هو سريع؟

أما الآن، فنركز أكثر على حل سؤال أوسع: كيف يمكن لمشروع الذكاء الاصطناعي للرؤية أن يبدأ فعلياً، ويُستخدم في سيناريوهات واقعية، ويواصل التحسن بمرور الوقت؟

هذا ما تسعى Ultralytics Platform إلى تحقيقه: جعل تعليق البيانات التوضيحي أكثر كفاءة، وتدريب النماذج أسهل، والنشر على منصات متعددة أكثر سلاسة، وتمكين المطورين من مواصلة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية.

الشكل 2. أول فعالية مجتمعية لـ Ultralytics في Shenzhen، الصين.

Ultralytics Platform: استكمال سير عمل الذكاء الاصطناعي للرؤية#

خلال الجلسة، قدم Glenn أيضاً عدة إمكانات أساسية في Ultralytics Platform، منها التعليق التوضيحي التلقائي، والتدريب بنقرة واحدة، والنشر بتنسيقات متعددة، والقدرة على تحسين النماذج باستمرار باستخدام بيانات التغذية الراجعة.

الشكل 3. يقدم Glenn Jocher، مؤسس Ultralytics ورئيسها التنفيذي، عرضاً في أول فعالية مجتمعية لنا في Shenzhen.

بالنسبة إلى فرق كثيرة، لا يقتصر بناء مشروع للذكاء الاصطناعي للرؤية على اختيار نموذج. فكثيراً ما يكمن التعقيد الحقيقي في أسئلة مثل: من أين تأتي البيانات؟ وكيف ينبغي إضافة التعليقات التوضيحية إليها؟ وكيف ينبغي تدريب النموذج ونشره؟ وكيف يمكن مواصلة تحسينه بعد إطلاقه؟ وإذا كانت هذه الخطوات منفصلة، يصبح من الصعب إدخال المشروع إلى بيئة الإنتاج فعلياً.

تربط Ultralytics Platform هذه الخطوات، ما يتيح للمطورين إنجاز سير العمل الكامل بسلاسة أكبر، من البيانات إلى النموذج، ومن التدريب إلى النشر، ومن الإطلاق إلى التغذية الراجعة، من دون الحاجة إلى التنقل باستمرار بين أدوات مختلفة.

تضم المنصة اليوم بالفعل أكثر من 100 مليون صورة محمّلة، وأكثر من 600 مليون تعليق توضيحي، ونحو 40,000 إلى 50,000 مجموعة بيانات.

تكشف هذه الأرقام عن إشارة واضحة: الطلب على الرؤية الحاسوبية حقيقي، وهو يتجاوز البحث والتجريب إلى النشر العملي واسع النطاق. وتتوسع منصة Ultralytics لتلبية احتياجات المستخدمين المتنوعة، بدءًا من الخطط المناسبة للمطورين الأفراد وفرق البحث، وصولًا إلى التراخيص المؤسسية للمنظمات الكبيرة.

الشكل 4. يستعرض Glenn Jocher مهام الكشف الرئيسية التي يدعمها Ultralytics YOLO.

المجتمع الصيني جزء أساسي من منظومة Ultralytics العالمية#

ذكر Glenn أن الصين تمثل جزءًا مهمًا جدًا من مجتمع مستخدمي Ultralytics، وقد تكون من البلدان التي تضم أكبر عدد من الأشخاص الذين يتعلمون تعلّم الآلة ويهتمون به.

بالنسبة إلى Ultralytics، لا تقتصر أهمية الصين على كونها منطقة تضم قاعدة مستخدمين كبيرة، بل إنها أيضًا مجتمع شديد النشاط، يضم عددًا كبيرًا من المطورين، وسياقات تطبيق متنوعة، وملاحظات تقنية قيّمة.

لكي تحظى أداة ما بانتشار واسع، لا تكفي قوة التقنية وحدها. فلا بد أن تكون الوثائق والمجتمع وسهولة الوصول وتجربة النشر والدعم المحلي جميعها سلسة وموثوقة.

رصد اهتمام المطورين الفعلي بنشر الذكاء الاصطناعي للرؤية#

خلال جلسة الأسئلة والأجوبة، طرح المشاركون العديد من الأسئلة المدروسة، ما أتاح لنا فهمًا أوضح لما يهتم به المطورون الصينيون حقًا عند نقل الرؤية الحاسوبية إلى تطبيقات واقعية.

سأل أحد الحاضرين من AMD عمّا إذا كانت منصة Ultralytics تدعم بيئات التدريب الخاصة أو المحلية. وهذا أيضًا من الشواغل الرئيسية لدى العديد من الشركات والفرق. فعندما تتضمن المشاريع بيانات حساسة أو بيانات خاصة بقطاع معين أو بيانات أعمال داخلية، تكتسب الخصوصية والأمان وإمكانات النشر المحلي أهمية خاصة.

أوضح Glenn أن هذا اتجاه يناقشه الفريق بنشاط. ومع تشغيل الذكاء الاصطناعي للرؤية على مزيد من الأجهزة وبيئات الشرائح، سيصبح دعم منظومات الأجهزة جزءًا أساسيًا من تجربة نشر النماذج.

إلى جانب حالات الاستخدام الصناعية والأجهزة والنشر، سأل بعض الحاضرين أيضًا عمّا إذا كان من الممكن استخدام YOLO للتعرّف على الأساليب الفنية، أو دعم الفهم البصري مع مراعاة الملكية الفكرية.

كانت هذه الأسئلة ملهمة. فهي تُظهر أن تصوّر تطبيقات YOLO لم يعد محصورًا في الفحص الصناعي التقليدي واكتشاف الأجسام والسيناريوهات الأمنية، بل يتوسع الآن إلى مجالات أرحب مثل إنشاء المحتوى وفهم الوسائط والإنتاج الإبداعي.

إضافة إلى ذلك، كانت موضوعات مثل الأجهزة الطرفية الصغيرة والنشر دون اتصال بالإنترنت وتحسين التكميم من مجالات الاهتمام الرئيسية أيضًا. ومن الواضح أن المطورين لا يهتمون بأداء النموذج بحد ذاته فحسب، بل يهتمون أيضًا بالتجربة العملية الشاملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية.

هذه بالضبط الأسئلة التي ينبغي للرؤية الحاسوبية أن تجيب عنها في انتقالها من البحث إلى التطبيقات الواقعية.

الرؤية الحاسوبية تدخل مرحلة جديدة#

منحتنا هذه الفعالية إحساسًا قويًا باتجاه واضح:

تتجاوز الرؤية الحاسوبية التنافس بين النماذج، وتدخل مرحلة جديدة من التحول إلى منصات ومنتجات وتطوير المنظومات.

لطالما كانت أبرز نقاط قوة YOLO هي السرعة والعملية وسهولة النشر. واليوم، تأمل Ultralytics في توسيع نطاق هذه المزايا لتشمل سير العمل بأكمله، بحيث لا يقتصر الأمر على إتاحة النماذج القوية للمطورين، بل يسهل عليهم أيضًا إدارة البيانات وتدريب النماذج ونشر التطبيقات والتحسين المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي للرؤية.

أصبح مجتمع الذكاء الاصطناعي الصيني أيضًا جزءًا متزايد الأهمية من هذه المسيرة. فهو يضم قاعدة كبيرة من المطورين، وسياقات تطبيق غنية، وشغفًا قويًا بالتعلم والتطبيق العملي. ونتطلع إلى العمل مع مزيد من المطورين الصينيين وشركاء المؤسسات وأفراد المجتمع لإدخال الرؤية الحاسوبية في نطاق أوسع من التطبيقات الواقعية.

وكما قال Glenn:

«نريد أن يتمكن الجميع من استخدام الرؤية الحاسوبية».

قد يكون هذا أفضل تفسير لتوجه Ultralytics نحو مستقبل يعتمد بدرجة أكبر على المنصات.