YOLOvME: تسهيل الكشف عن البازلاء السكرية
اكتشف كيف يطبّق تاكيوكي نوكوي الذكاء الاصطناعي باستخدام YOLOv5 لحصاد البازلاء السكرية بكفاءة، جامعًا بين تعلّم الآلة والزراعة التقليدية.
تاكيوكي نوكوي عالم بيانات مواد من طوكيو، اليابان. قد تظن أن تعلّم الآلة وعلوم المواد مجالان غير متوافقين، لكن تاكيوكي اكتشف إمكانية تطبيق العديد من حلول تعلّم الآلة في مجال عمله.
ومع ذلك، فإن السبب الحقيقي وراء دخول تاكيوكي إلى مجال تعلّم الآلة لا علاقة له بوظيفته الحالية. فقد كان والد تاكيوكي مزارعًا أثناء نشأته. وكان يضطر في كثير من الأحيان إلى مساعدة والده في حصاد البازلاء السكرية، وهي عملية شاقة للغاية.
بالنسبة إلى العين البشرية، قد يكون من الصعب رصد جميع حبات البازلاء السكرية على النبتة، إذ إنها تتخفى بامتياز بين الأوراق. وخلال موسم الحصاد، كان على تاكيوكي أن يقطع حقول والده ذهابًا وإيابًا مرارًا وتكرارًا ليتأكد من قطف كل حبة بازلاء سكرية ناضجة. وقد دفع هذا العمل الشاق تاكيوكي إلى التفكير في كيفية استفادة حصاد البازلاء السكرية من الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية الذي كان يدرسه آنذاك، بما يساهم في تبسيطه.
صادفنا تطبيق تاكيوكي لاكتشاف البازلاء السكرية على Twitter، وتحدثنا معه لنتعرف أكثر على عمله باستخدام Ultralytics YOLOv5.
كيف اخترت Ultralytics YOLOv5 لمساعدتك في حل مشكلة اكتشاف البازلاء السكرية؟#
في البداية، جرّب تاكيوكي نماذج مختلفة لاكتشاف الأجسام، بدءًا من YOLOv3 مرورًا بـ SSD ووصولًا إلى EfficientDet. لكنه جرّب YOLOv5 قبل عام، وانتهى به الأمر إلى مواصلة العمل به حتى يومنا هذا، لأنه قدّم أفضل دقة.
ما الجوانب في Ultralytics YOLOv5 التي جعلت التعامل معه سهلًا؟#
بالنسبة إلى تاكيوكي، فإن الآليات المصممة مسبقًا لتحسين دقة النماذج، مثل زيادة البيانات وتطور المعلمات، تجعل استخدام Ultralytics YOLOv5 سهلًا. وفي حين أن ذلك يتطلب عادةً برنامجًا معقدًا، يمكن تنفيذ YOLOv5 بإضافة بضعة أسطر بسيطة من التعليمات البرمجية. «كنت سعيدًا لأنني تمكنت من تحليل النتائج وضبط النموذج خلال الوقت الذي أتاحه ذلك. وبالطبع، قضيت وقتًا أيضًا في وضع التعليقات التوضيحية!»
ما التحديات الأخرى التي تود حلها باستخدام Ultralytics YOLOv5 في المستقبل؟#
يبقي تاكيوكي خياراته مفتوحة: «أريد تجربته مع محاصيل أخرى في المزرعة. وليس هذا فحسب، بل أريد مواصلة تجربته مع أي شيء يخطر ببالي. أعتقد أن هناك المزيد مما يمكنني اكتشافه من خلال محاولة اكتشاف الأجسام.»
ما النصيحة التي تقدمها لشخص جديد في عالم الذكاء الاصطناعي؟#
«أولًا وقبل كل شيء، أوصي باستخدام Ultralytics YOLOv5 لأولئك الذين يظنون أن اكتشاف الأجسام يبدو صعبًا ويترددون في البدء بالذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية. في رأيي، يُعد YOLOv5 أسهل نماذج اكتشاف الأجسام من حيث التنفيذ.
كما أقترح تجربته باستخدام كمية أصغر من بيانات التدريب. فزيادة البيانات مصممة مسبقًا، وغالبًا ما تنتج نماذج مثيرة للاهتمام على نحو مفاجئ.»
يوازن تاكيوكي نوكوي حياته بين الهندسة وزراعة الخضروات في مزرعته الصغيرة. موقعه الإلكتروني هو FarML، حيث ينشر مقالات عن تعلّم الآلة. اطّلع على مقالته التفصيلية حول اكتشاف البازلاء السكرية. كما ينشر تاكيوكي غالبًا حالات استخدامه على Twitter وYouTube.
نريد أيضًا تسليط الضوء على حالة استخدامك لـYOLOv5! أشر إلينا على وسائل التواصل الاجتماعي عبر @Ultralytics باستخدام #YOLOvME لتحظى بفرصة الظهور.
