أبرز ما قدمته Ultralytics في YOLO Vision 2025!

اجتمع مجتمع الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في 25 سبتمبر لحضور YOLO Vision 2025 (YV25)، وهو فعالية Ultralytics السنوية الهجينة للذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية. أُقيمت الفعالية في لندن في The Pelligon وبُثت مباشرةً حول العالم، واستقبلت مجموعة متنوعة من الباحثين والمهندسين والمهتمين بالذكاء الاصطناعي لمشاركة الأفكار والتعرّف على الابتكارات الجديدة، مثل Ultralytics YOLO26.

في عامها الرابع، واصلت الفعالية نموها من حيث الانتشار والتأثير. وقد حصد البث المباشر لـ YV25 بالفعل أكثر من 6,800 مشاهدة، وحقق أكثر من 49,000 ظهور، وسجّل ما يقارب 2,000 ساعة من وقت المشاهدة.

انطلقت YV25 بكلمة افتتاحية من مقدم فعاليتنا Oisin Lunny، الذي حدّد نبرة اليوم بتشجيع الحاضرين على التواصل والمشاركة والاستفادة القصوى من الفعالية. وكما قال: «YOLO Vision 2025 هو المؤتمر الذي يوحّد مجتمع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في مجال الرؤية للتركيز على التطورات في البيانات وتعلّم الآلة والرؤية الحاسوبية».

في هذا المقال، سنستعرض أبرز محطات YOLO Vision 2025، بما في ذلك إطلاق المنتج، والكلمات الرئيسية، وحلقة النقاش، والعروض التوضيحية المباشرة، واللحظات المجتمعية التي جعلت هذا اليوم مميزًا. فلنبدأ!

من وحدة GPU واحدة إلى تمويل من السلسلة A بقيمة 30 مليون دولار#

قبل الفعالية، سادت أجواء من الحماس الكبير حول إطلاق المنتج الجديد، وبدأ Glenn Jocher، مؤسسنا ورئيسنا التنفيذي، اليوم بالبناء على هذا الحماس.

شارك رحلة Ultralytics، مستذكرًا كيف كان يجري في عام 2020 تجارب على وحدة 1080 Ti واحدة موصولة بجهاز MacBook الخاص به، وهو إعداد أصبح متقادمًا اليوم. ومن تلك البدايات المتواضعة، نمت Ultralytics لتصبح مجتمعًا عالميًا يُجري مليارات عمليات الاستدلال يوميًا باستخدام نماذج YOLO.

وتحدث Glenn أيضًا عن إتمام Ultralytics مؤخرًا جولة تمويل من السلسلة A بقيمة 30 مليون دولار. وأوضح كيف سيسهم هذا الاستثمار في تمويل المرحلة التالية من النمو، من خلال تمكين الشركة من توسيع الفريق، وتوسيع نطاق الأبحاث، وتأمين موارد الحوسبة اللازمة لمواصلة دفع حدود الرؤية الحاسوبية.

Ultralytics YOLO26: نموذج YOLO أفضل وأسرع وأصغر#

واصل Glenn الإعلان عن مبادرتين جديدتين من Ultralytics. الأولى هي Ultralytics YOLO26، أحدث نموذج في عائلة Ultralytics YOLO، وقد صُمم ليكون أصغر وأسرع وأكثر كفاءة مع تحقيق دقة أعلى. والثانية هي Ultralytics Platform، وهي مساحة عمل SaaS جديدة متكاملة تجمع البيانات والتدريب والنشر والمراقبة لتسهيل بناء حلول الرؤية الحاسوبية أكثر من أي وقت مضى، ومن المتوقع الإعلان عنها قريبًا.

الشكل 1. يعلن Glenn Jocher عن Ultralytics YOLO26 على خشبة المسرح في YOLO Vision 2025.

صُمم Ultralytics YOLO26 لدفع الأداء إلى الأمام مع الحفاظ على عمليته للاستخدام في العالم الحقيقي. يعمل الإصدار الأصغر بالفعل بسرعة أكبر بنسبة تصل إلى 43% على وحدات CPU، مع مواصلة تحسين الدقة، ما يجعله مثاليًا للتطبيقات التي تمتد من الأجهزة المحمولة إلى أنظمة المؤسسات الكبيرة. سيكون YOLO26 متاحًا للعامة بحلول نهاية أكتوبر.

إليك لمحة عن الميزات الرئيسية لـ YOLO26:

• بنية مبسّطة: أُزيلت وحدة Distribution Focal Loss (DFL)، التي كانت تؤدي سابقًا إلى إبطاء النماذج. ويعمل Ultralytics YOLO26 الآن بكفاءة أكبر دون التضحية بالدقة.
• تنبؤات أسرع: يقدّم Ultralytics YOLO26 خيارًا لتجاوز خطوة Non-Maximum Suppression (NMS)، ما يمكّنه من تقديم النتائج بسرعة أكبر ويدعم النشر في الوقت الفعلي.
• أفضل في اكتشاف الأجسام الصغيرة: تحسّن أساليب التدريب الجديدة الاستقرار وتعزّز الدقة بدرجة كبيرة، لا سيما عند اكتشاف التفاصيل الصغيرة في المشاهد المعقدة.
• تدريب أكثر ذكاءً: يجمع مُحسِّن MuSGD الجديد بين نقاط قوة تقنيتَي تدريب، ما يساعد النموذج على التعلّم بسرعة أكبر والوصول إلى دقة أعلى.

نظرة أولى على منصة Ultralytics#

بعد تقديم YOLO26، دعا Glenn Prateek Bhatnagar، رئيس هندسة المنتجات لدينا، لاستعراض المشروع التالي المرتقب، وهو Ultralytics Platform. صُممت المنصة لتبسيط سير عمل الرؤية الحاسوبية بالكامل، وتهدف إلى جمع مجموعات البيانات والتوسيم والتدريب والنشر والمراقبة في مكان واحد.

شبّه Prateek المنصة بضبط سيارة: فبدلًا من زيارة ورش مختلفة للإطارات والمحركات وناقلات الحركة، يحدث كل شيء في مرآب واحد. وبالمثل، تمنح المنصة المطورين مساحة عمل متكاملة لإدارة دورة الحياة الكاملة لنموذج ذكاء اصطناعي للرؤية.

استعرض العرض التوضيحي أدوات توسيم مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُسرّع إعداد مجموعات البيانات، وخيارات تدريب قابلة للتخصيص للخبراء والمبتدئين على حد سواء، ومراقبة فورية لعمليات التدريب.

رؤى من حلقة نقاش حول النشر على الأجهزة الطرفية#

كان من أبرز محطات YV25 أيضًا حلقة نقاش حول النشر على الأجهزة الطرفية، أدارها Oisin Lunny. وشارك فيها Yuki Tsuji من Sony Semiconductor Solutions، وDavid Plowman من Raspberry Pi، وGlenn Jocher.

استكشفت المناقشة كيف يؤدي نقل الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة الطرفية إلى تقليل زمن الاستجابة وخفض التكاليف وتحسين الخصوصية. واستعرض Yuki مستشعر Sony IMX500، القادر على إجراء الاستدلال مباشرةً على الشريحة. في الوقت نفسه، تحدث David عن توسّع Raspberry Pi من جذورها في أوساط الصنّاع إلى التطبيقات التجارية واسعة النطاق.

الشكل 2. حلقة نقاش حول النشر على الأجهزة الطرفية بمشاركة Oisin Lunny وYuki Tsuji وDavid Plowman وGlenn Jocher.

وتطرقت الحلقة أيضًا إلى إحدى أكبر العقبات أمام المطورين: تشغيل النماذج بسلاسة عبر أجهزة مختلفة. وهنا تؤدي حزمة Ultralytics Python دورًا رئيسيًا.

وبفضل نطاقها الواسع من خيارات التصدير، تجعل الحزمة نقل نموذج مدرّب إلى بيئة الإنتاج على الأجهزة المحمولة أو الأنظمة المضمّنة أو أجهزة المؤسسات أمرًا بسيطًا. ومن خلال إزالة مشقة تحويل النماذج، تساعد Ultralytics الفرق على التركيز على بناء الحلول بدلًا من مواجهة مشكلات التوافق.

وكما أوضح David: «أعرف من تجربتي المريرة أن تحويل النماذج أمر مروّع، وإذا تولّى شخص آخر ذلك نيابةً عني، فسيجعل الحياة أسهل بكثير. وهنا تحديدًا تُحسّن Ultralytics التجربة حقًا وتقدّم شيئًا ذا قيمة لمستخدمينا».

تسريع الابتكار وأجهزة الذكاء الاصطناعي#

تتقدم برمجيات الذكاء الاصطناعي بالتوازي مع العتاد، ويدفعان معًا موجة جديدة من الابتكار في مجال الرؤية الحاسوبية. وبينما تواصل نماذج مثل Ultralytics YOLO دفع الدقة إلى الأمام، يعتمد تأثيرها في العالم الحقيقي أيضًا على المنصات التي تعمل عليها.

فعلى سبيل المثال، استعرضت Seeed Studio كيف يجعل العتاد المعياري منخفض التكلفة، مثل لوحات reCamera وXIAO الخاصة بها والمحمّلة مسبقًا بنماذج Ultralytics YOLO، انتقال المطورين من إعداد النماذج الأولية إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي الواقعية أمرًا سهلًا. ويخفض هذا النوع من التكامل بين العتاد والبرمجيات حاجز الدخول، ويوضح كيف يسرّع الابتكار على مستوى العتاد اعتماد التقنيات مباشرةً.

إليك بعض الخلاصات الرئيسية من الكلمات الأخرى في YV25، التي أكدت كيف يفتح التصميم المشترك بين العتاد والبرمجيات إمكانات جديدة:

• التكميم يتيح مكاسب كبيرة في السرعة: أوضحت Intel كيف أدى تحويل نماذج Ultralytics YOLO إلى OpenVINO باستخدام التكميم إلى رفع سرعة الاستدلال من 54 FPS إلى 606 FPS خلال 30 دقيقة فقط، ما يبرز قوة التحسين.
• أدوات المكدس الكامل تجعل نشر الذكاء الاصطناعي الطرفي عمليًا: أبرزت NVIDIA كيف تعمل أجهزة Jetson وTensorRT وTriton Inference Server وDeepStream SDK معًا لتبسيط نشر الذكاء الاصطناعي عالي الأداء في مجال الرؤية على الأجهزة الطرفية.
• تُسرّع المنظومات المفتوحة إعداد النماذج الأولية: أكدت AMD منصتها المتكاملة المبنية على وحدات GPU ومكدس ROCm البرمجي، ما يساعد المطورين على الانتقال بسرعة من النموذج الأولي إلى النشر مع التحكم في التكاليف.
• توسّع الشرائح منخفضة الطاقة نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل الأجهزة محدودة الموارد: قدّمت DEEPX معالجات DX-M1 وDX-M2 الخاصة بها، التي توفر عشرات TOPS باستهلاك أقل من 5 واط، لتمكين الاستدلال المتقدم في الأنظمة المدمجة محدودة المساحة والطاقة.

الاتجاهات الحديثة في الرؤية الحاسوبية#

مع عمل التطورات في البرمجيات والعتاد جنبًا إلى جنب، تتطور الرؤية الحاسوبية بسرعة أكبر من أي وقت مضى. ولا تقتصر هذه التطورات المتوازية على تحسين الدقة والسرعة، بل تشكّل أيضًا كيفية نشر الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية في العالم الحقيقي. وفي YV25، أتيحت للمشاركين فرصة الاستماع إلى خبراء في مجالات الروبوتات والنشر على الأجهزة الطرفية والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، قدّم كل منهم منظورًا مختلفًا حول الاتجاه الذي يمضي فيه هذا المجال.

فعلى سبيل المثال، أوضح Michael Hart من D-Robotics في كلمته الرئيسية كيف يتيح الجمع بين نماذج Ultralytics YOLO ولوحة RDK X5 المدمجة الخاصة بهم (وهي وحدة صغيرة مضمّنة للرؤية بالذكاء الاصطناعي) للروبوتات تشغيل نماذج رؤية متقدمة في الوقت الفعلي. وأظهر عرضه التوضيحي المباشر مدى التطور الذي أحرزته الروبوتات، إذ انتقلت من تجارب المختبرات إلى أنظمة عملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

الشكل 3. سلّط Michael Hart الضوء على اعتماد الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم على الرؤية الحاسوبية.

وبالمثل، شدد Alexis Crowell وSteven Hunsche من Axelera AI على تحديات وفرص نشر الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية على الأجهزة الطرفية. ومن خلال عروض توضيحية مباشرة، أوضحا كيف تجمع وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي Metis AI Processing Units (AIPUs) من Axelera AI بين RISC-V والحوسبة الرقمية داخل الذاكرة لتوفير أداء عالٍ باستهلاك منخفض جدًا للطاقة. وبفضل توفيرها في عوامل شكل مألوفة مثل M.2 وPCIe، يجعل التصميم المشترك بين عتاد المنصة وبرمجياتها توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي الطرفي عمليًا وفعالًا.

وفي جلسة أخرى، استكشفت Merve Noyan من Hugging Face صعود الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، حيث تجمع النماذج بين الرؤية والنص والصوت وغير ذلك من المدخلات. وتحدثت عن حالات استخدام تمتد من تحليل المستندات إلى الوكلاء المتجسدين، مؤكدةً أن الابتكار مفتوح المصدر يسرّع اعتماد الذكاء الاصطناعي.

الموازنة بين التقدم التقني والقيم الإنسانية#

رغم أن YV25 تضمنت كلمات ملهمة ترسم صورة شاملة، فقد شملت أيضًا جلسات عملية للغاية. قدّم Jiri Borovec من Lightning AI شرحًا عمليًا يوضح كيفية تدريب نماذج Ultralytics YOLO وضبطها بدقة باستخدام PyTorch Lightning ودعم وحدات GPU المتعددة.

استعرض أمثلة على التعليمات البرمجية، وسلّط الضوء على أن الأدوات مفتوحة المصدر، والتوثيق الواضح، وأطر العمل المرنة تجعل من الأسهل على المطورين توسيع نطاق التدريب، والتحقق من كل مرحلة، وتكييف سير العمل مع مشاريعهم الخاصة. وكان ذلك تذكيرًا بأهمية المجتمع والأدوات المتاحة لتحقيق تقدم حقيقي في الرؤية الحاسوبية.

وعلى الجانب الآخر من الطيف، حثّ المتحدثون الجمهور على التفكير في الدور الأوسع للذكاء الاصطناعي في المجتمع. ففي كلمته الرئيسية، رأى Gerd Leonhard، وهو مستقبلي وإنساني ورئيس تنفيذي لـ The Futures Agency، أن «التكنولوجيا محايدة أخلاقيًا إلى أن نستخدمها»، مؤكدًا أن السؤال الحقيقي لا يقتصر على ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله، بل يشمل أيضًا ما ينبغي له فعله. وحذّر من الوقوع في أفخاخ مثل الاختزالية وغياب الحقيقة، ودعا إلى ذكاء اصطناعي يخدم حقًا مصالح البشرية على المدى الطويل.

الشكل 4. يشارك Gerd Leonhard أفكاره حول بناء حلول ذكاء اصطناعي مع الحفاظ على تمحورها حول الإنسان.

استمر هذا التركيز على المسؤولية في حوار جانبي مع Carissa Véliz من University of Oxford، التي شددت على الخصوصية والأمان. وأشارت إلى أن المجتمعات مفتوحة المصدر حيوية لمراجعة التعليمات البرمجية وتحسينها، وأن الأخلاق والتصميم لا ينفصلان. وكانت رسالتها واضحة: يجب على المطورين توقّع إساءة الاستخدام وبناء أنظمة تضع الكرامة الإنسانية والرفاه الاجتماعي في المقام الأول.

التواصل في لندن خلال YV25#

إضافةً إلى الكلمات والعروض التوضيحية، أتاحت YV25 أيضًا مساحة للتواصل بين الأشخاص. وخلال استراحات القهوة والغداء، اختلط الحاضرون وتبادلوا الخبرات وقارنوا الأساليب وأطلقوا شرارة تعاونات جديدة.

وبالنسبة إلى فريق Ultralytics، كانت الفعالية أيضًا فرصة رائعة للقاء وجهًا لوجه. ومع انتشار أعضائه في أنحاء العالم، تساعد لحظات كهذه على تعزيز الروابط والاحتفال بالتقدم معًا.

الشكل 5. يختتم فريق Ultralytics يومًا ملهمًا في YOLO Vision 2025.

اختُتم اليوم بحفلة لاحقة، أتيحت خلالها للمشاركين فرصة الاسترخاء ومواصلة التواصل. وكانت لحظة للتأمل واستعادة النشاط والتطلع إلى الفصل التالي من الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي للرؤية.

دفع حدود الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية معًا#

كان YOLO Vision 2025 احتفالًا بالأفكار والابتكار والمجتمع. وقد أرسى إطلاق Ultralytics YOLO26 الأساس، تلاه حديثان تفاعليان حول النشر على الأجهزة الطرفية والذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان، سلّطا الضوء على التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي للرؤية وتأثيره المتزايد في العالم.

إلى جانب الجلسات الرئيسية، جمعت الفعالية الأشخاص معًا. فتبادل الباحثون والمطورون والمهتمون الخبرات، وأجروا نقاشات هادفة، واستكشفوا إمكانات جديدة للمستقبل. واختُتمت الفعالية في أجواء حماسية، إذ أبدى المشاركون حماسهم لمستقبل نماذج Ultralytics YOLO والرؤية الحاسوبية.

هل أنت مستعد لاستكشاف الذكاء الاصطناعي؟ انضم إلى مجتمعنا ومستودعنا على GitHub لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية. زر صفحات حلولنا لاستكشاف المزيد من تطبيقات الرؤية الحاسوبية في الزراعة والذكاء الاصطناعي في الروبوتات. اطّلع على خيارات الترخيص لدينا وابدأ استخدام الرؤية الحاسوبية اليوم!