اكتشف كيف يتم استخدام البيانات الاصطناعية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات رؤية الكمبيوتر عبر مجموعة من الصناعات مثل الرعاية الصحية والروبوتات.
استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
اكتشف كيف يتم استخدام البيانات الاصطناعية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات رؤية الكمبيوتر عبر مجموعة من الصناعات مثل الرعاية الصحية والروبوتات.
لطالما كانت البيانات عاملاً دافعًا في مجالات مثل التحليلات والذكاء الاصطناعي (AI). في الواقع، فإن الطريقة التي نجمع بها البيانات ونولدها ونستخدمها تشكل مستقبل الأنظمة الذكية. على سبيل المثال، تعتمد السيارات ذاتية القيادة على ملايين الصور المصنفة وقراءات المستشعرات، من لافتات الشوارع إلى حركات المشاة، لتعلم كيفية التنقل في الطرق بأمان.
أحد أهم أنواع البيانات التي تدعم هذا التقدم، خاصة في مجالات مثل المركبات ذاتية القيادة والأمن، هي البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو.
على وجه الخصوص، يُطلق على مجال الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من تفسير هذه المعلومات المرئية اسم رؤية الكمبيوتر. فهو يساعد الأنظمة على فهم وتحليل المدخلات المرئية تمامًا كما يفعل البشر، ويدعم مهام مثل التعرف على الوجوه واكتشاف إشارات المرور وتحليل الصور الطبية.
ومع ذلك، فإن جمع مجموعات بيانات مرئية عالية الجودة وواسعة النطاق من العالم الحقيقي يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا وغالبًا ما يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية. لهذا السبب يستكشف الباحثون بنشاط مفهوم الاستفادة من البيانات الاصطناعية.
البيانات الاصطناعية تشير إلى المرئيات التي يتم إنشاؤها بشكل مصطنع والتي تحاكي الصور ومقاطع الفيديو الواقعية بشكل وثيق. يتم إنشاؤها باستخدام تقنيات مثل النمذجة ثلاثية الأبعاد، وعمليات المحاكاة الحاسوبية، وطرق الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل الشبكات الخصومية التوليدية (GANs)، التي تتعلم أنماطًا من البيانات الحقيقية لإنتاج أمثلة جديدة واقعية.
من المتوقع أن تلعب البيانات الاصطناعية دورًا حاسمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي قريبًا - حيث تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2030، ستصبح أكثر أهمية من بيانات العالم الحقيقي. في هذه المقالة، سنستكشف ماهية البيانات الاصطناعية في سياق رؤية الكمبيوتر، وكيف يتم إنشاؤها، وأين يتم تطبيقها في سيناريوهات العالم الحقيقي. هيا بنا نبدأ!
لنفترض أنك تريد تدريب نموذج رؤية اصطناعية لاكتشاف الأجسام في بيئات وظروف متنوعة. قد يكون الاعتماد فقط على بيانات العالم الحقيقي أمرًا صعبًا وتشعر أحيانًا بأنه مقيد.
وفي الوقت نفسه، يمكن استخدام البيانات الاصطناعية لإنشاء مجموعة البيانات الصحيحة، التي تحتوي على كائنات في ظروف مختلفة تم إنشاؤها بشكل مصطنع. باستخدام أدوات مثل النمذجة ثلاثية الأبعاد والمحاكاة، يمكن للمطورين إنشاء صور مع تحكم دقيق في عوامل مثل الإضاءة والزوايا وموضع الكائن. وهذا بدوره يوفر مرونة أكبر لتدريب النموذج من بيانات العالم الحقيقي.
تعتبر البيانات الاصطناعية مفيدة بشكل خاص عندما يكون جمع بيانات العالم الحقيقي أمرًا صعبًا أو مستحيلًا. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج للتعرف على الأشخاص في مجموعة واسعة من الأوضاع، مثل الجري أو الانحناء أو الاستلقاء، التقاط آلاف الصور في العديد من الإعدادات والزوايا وظروف الإضاءة المختلفة.
من ناحية أخرى، باستخدام البيانات الاصطناعية، يمكن للمطورين بسهولة إنشاء هذه الاختلافات مع تسميات دقيقة، مما يوفر الوقت والجهد مع تحسين أداء النموذج.
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة فاحصة على الاختلافات بين البيانات الاصطناعية والبيانات الحقيقية. لكل منهما إيجابياته وسلبياته عندما يتعلق الأمر بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، تكون البيانات الاصطناعية مفيدة عندما يصعب جمع البيانات الحقيقية، ولكنها قد لا تلتقط كل التفاصيل الصغيرة الموجودة في الحياة الواقعية. في الوقت نفسه، تكون البيانات الحقيقية أكثر أصالة، ولكن قد يكون من الصعب الحصول عليها وتستغرق وقتًا طويلاً لتصنيفها وقد لا تغطي كل موقف.
من خلال الجمع بين البيانات الاصطناعية والحقيقية، يمكن للمطورين الحصول على أفضل ما في العالمين. يساعد هذا التوازن نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم بدقة أكبر، والتعميم بشكل أفضل عبر سيناريوهات مختلفة، وتقليل التحيز.
بدءًا من بناء عوالم افتراضية باستخدام أدوات ثلاثية الأبعاد وصولًا إلى إنشاء صور باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، إليك بعض الطرق الشائعة المستخدمة لإنشاء بيانات تدريبية اصطناعية لنماذج رؤية الحاسوب:
الآن بعد أن ناقشنا بعض الطرق المختلفة المستخدمة لإنشاء بيانات اصطناعية، دعونا نشرح كيفية استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
بمجرد إنشائها، يمكن عادةً دمج البيانات الاصطناعية مباشرةً في خط إنتاج التدريب بنفس طريقة بيانات العالم الحقيقي. تتضمن عادةً التعليقات التوضيحية الضرورية، مثل تسميات الكائنات أو المربعات المحيطة أو أقنعة التجزئة، مما يعني أنه يمكن استخدامها لمهام التعلم الخاضعة للإشراف، حيث تتعلم النماذج من أزواج الإدخال والإخراج المصنفة، دون الحاجة إلى التصنيف اليدوي.
أثناء التدريب، يعالج النموذج الصور الاصطناعية لتعلم اكتشاف الميزات والتعرف على الأنماط وتصنيف الكائنات. يمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء نسخة أولية من النموذج من البداية أو لإثراء مجموعة بيانات موجودة، مما يساعد على تحسين أداء النموذج.
في العديد من سير العمل، تُستخدم البيانات الاصطناعية أيضًا للتدريب المسبق، مما يمنح النماذج فهمًا تأسيسيًا واسعًا قبل ضبطها بدقة باستخدام أمثلة من العالم الحقيقي. وبالمثل، يتم استخدامه لزيادة مجموعات البيانات عن طريق إدخال اختلافات يتم التحكم فيها، مثل ظروف الإضاءة المختلفة أو الزوايا أو فئات الكائنات النادرة، لتحسين التعميم وتقليل التجاوز.
من خلال الجمع بين البيانات الاصطناعية والحقيقية، يمكن للفرق تدريب نماذج أكثر قوة تعمل بشكل جيد عبر مجموعة واسعة من الظروف، كل ذلك مع تقليل الاعتماد على جهود جمع البيانات اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.
مع ازدياد كون البيانات الاصطناعية أكثر عملية وسهولة في الوصول إليها، بدأنا نرى اعتمادها في مجموعة متنوعة من حالات استخدام Vision AI الواقعية. دعنا نستكشف بعض التطبيقات الأكثر تأثيرًا في الرؤية الحاسوبية حيث يتم استخدامها.
يتطلب تعليم السيارات ذاتية القيادة القيادة بأمان تدريب النماذج على مجموعة واسعة من السيناريوهات، بما في ذلك المواقف النادرة أو الخطيرة. ومع ذلك، قد يكون جمع بيانات العالم الحقيقي لهذه الحالات المتطرفة أمرًا صعبًا وغير آمن في بعض الأحيان. يمكن أن تساعد البيانات الاصطناعية في إنشاء مشاهد يمكن للنماذج من خلالها تعلم اكتشاف الكائنات في المواقف الصعبة. يمكن أن تحاكي أيضًا تكوينات المستشعرات المختلفة، وهو أمر مفيد لأن ليس كل السيارات ذاتية القيادة تستخدم نفس الأجهزة.
تعد منصة DRIVE Sim من NVIDIA مثالًا رائعًا على ذلك. فهو ينشئ بيانات اصطناعية عالية الجودة باستخدام نماذج ثلاثية الأبعاد واقعية ضوئيًا وبيئات افتراضية ومحاكاة المستشعرات. يمكنه أيضًا إنشاء صور لزوايا قيادة متعددة من صورة واحدة. يساعد استخدام البيانات الاصطناعية مثل هذه في تقليل الحاجة إلى اختبارات واقعية باهظة الثمن مع الاستمرار في تزويد النموذج بالتنوع الذي يحتاجه للتعلم بفعالية.
يمكن تدريب نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 التي تدعم مهامًا مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة المثيلات بشكل مخصص لتطبيقات التصوير الطبي. ومع ذلك، غالبًا ما تحتوي بيانات التدريب الواقعية على تحيزات، لأنها قد لا تمثل المرضى من جميع المجموعات الديموغرافية بشكل كاف.
على سبيل المثال، يتم تشخيص سرطان الجلد بشكل أقل تكرارًا لدى الأفراد ذوي درجات لون البشرة الداكنة، مما يؤدي إلى بيانات محدودة لتلك الفئات السكانية. يمكن أن يساهم هذا الاختلال في التشخيص الخاطئ وعدم المساواة في نتائج الرعاية الصحية، لا سيما في مجالات مثل علم الأنسجة المرضية والأشعة السينية على الصدر والأمراض الجلدية.
يمكن أن تلعب الصور الاصطناعية دورًا في اتخاذ خطوة نحو سد هذه الفجوة في البيانات. من خلال إنشاء أمثلة إضافية ومتنوعة، مثل التشوهات المتنوعة في الأنسجة، ومجموعة واسعة من حالات الرئة، ودرجات لون البشرة مع أنواع مختلفة من الآفات، يمكن أن تساعد البيانات الاصطناعية في تحسين أداء النموذج عبر المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا.
يعمل الباحثون حاليًا على تطوير والتحقق من صحة مجموعات البيانات الاصطناعية لدعم هذه الأهداف. كما أنهم يستكشفون كيف يمكن استخدام البيانات الاصطناعية لاختبار الأدوات الطبية واستراتيجيات العلاج دون الاعتماد على سجلات المرضى الحقيقية، مما يساعد على تسريع البحث مع حماية خصوصية المرضى. من خلال هذا العمل، تمهد البيانات الاصطناعية الطريق لأنظمة ذكاء اصطناعي طبية أكثر شمولاً ودقة وأخلاقية.
يعتمد بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي البصري للتطبيقات الزراعية على الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات المصنفة. ومع ذلك، فإن جمع وتصنيف صور المحاصيل والأمراض وظروف الحقول أمر بطيء ومكلف وغالبًا ما يكون محدودًا بأشياء مثل الطقس أو مواسم النمو أو مدى صعوبة الوصول إلى مناطق معينة.
تجعل هذه التحديات من الصعب تدريب نماذج رؤية الكمبيوتر للتعامل مع مهام مثل اكتشاف أمراض النباتات، ومراقبة المحاصيل، أو التنبؤ بالغلة. هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه البيانات الاصطناعية - من خلال محاكاة البيئات الزراعية المختلفة لإنشاء أمثلة تدريب مفيدة.
يمثل استخدام البيانات الاصطناعية خطوة مهمة إلى الأمام في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة لأنظمة رؤية الكمبيوتر في المجالات التي تكون فيها بيانات العالم الحقيقي محدودة أو يصعب الحصول عليها. بدلاً من الاعتماد فقط على الصور أو مقاطع الفيديو الحقيقية، والتي قد تكون مكلفة أو تستغرق وقتًا طويلاً أو تثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، تسمح لنا البيانات الاصطناعية بإنشاء صور واقعية ومصنفة حسب الطلب.
إنه يسهل تدريب نماذج Vision AI لمهام مثل القيادة الذاتية أو الكشف عن الأمراض أو مراقبة المحاصيل. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المقرر أن تلعب البيانات الاصطناعية دورًا أكبر في تسريع الابتكار وتحسين إمكانية الوصول عبر الصناعات.
تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي على مستودع GitHub الخاص بنا وانضم إلى مجتمعنا المتنامي. اكتشف تأثير التطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة و الرؤية الحاسوبية في الزراعة. استكشف خيارات الترخيص الخاصة بنا واجعل مشاريع Vision AI الخاصة بك تنبض بالحياة.
