YOLOvME: الثورة الرقمية للغابات

ستيفانو بوليتي هو باحث في مجال الاستشعار عن بعد للغابات في المعهد النرويجي لأبحاث الاقتصاد الحيوي (NIBIO) في قسم جرد الغابات الوطني. يعد NIBIO واحداً من أكبر المعاهد البحثية في النرويج، حيث يضم حوالي 700 موظف. وهم يساهمون في تعزيز الأمن الغذائي والسلامة، وإدارة الموارد المستدامة، والابتكار، وخلق القيمة من خلال البحث وإنتاج المعرفة.

في أبحاثه، تُستخدم الطائرات بدون طيار وتقنيات الاستشعار القريب الأخرى مثل المسح بالليزر المحمول لإنتاج تحليلات متقدمة مطلوبة لتلبية احتياجات المعلومات الحديثة.

تم إنجاز جزء كبير من عمله ضمن مشروع SmartForest، وهو برنامج بحثي طويل الأمد بتمويل من مجلس البحوث النرويجي بالتعاون مع معظم الجهات الفاعلة في قطاع الغابات في النرويج. يهدف SmartForest إلى تحسين كفاءة قطاع الغابات النرويجي من خلال تمكين ثورة رقمية تحول معلومات الغابات، وزراعة الغابات، وعمليات الغابات، وتوريد الأخشاب، وتدفق المعلومات الرقمية العام في هذا القطاع.

عمل ستيفانو لسنوات عديدة مع تطبيقات تعلم الآلة الأكثر تقليدية مثل الغابات العشوائية (random forest) أو آلات المتجهات الداعمة (support vector machines). قبل حوالي ثلاث سنوات، أدرك أن الوقت قد حان لرفع مستوى التحدي في مجال التعلم العميق، الذي لا يزال في مرحلة النمو لقطاع الغابات. ومنذ أن أدرك الفوائد الهائلة التي يمكن للباحثين استخلاصها من التعلم العميق، بدأ ستيفانو في تطوير العديد من التطبيقات في مجال الرؤية المعتمدة على الطائرات بدون طيار والآلات.

Link to this sectionمنذ متى وأنت تستخدم YOLOv5؟#

"أنا أستخدمه منذ صيف 2021، ولم أتوقف عن استخدامه منذ ذلك الحين! يجب أن أقول إنه كان حباً من "النظرة الأولى" بفضل سهولة إعداد مستودع YOLOv5 وجعله يعمل. كان هذا قيماً للغاية بالنسبة لي لأنني في ذلك الوقت لم أكن على دراية كبيرة بـ Python، وكان منحنى التعلم البسيط لـ YOLOv5 هو العامل الحاسم."

لجأ ستيفانو إلى اكتشاف الكائنات بشكل أساسي لتحديد الأشجار في صور الطائرات بدون طيار التي تعاني من سوء الحالة الصحية سواء بسبب الأضرار الناجمة عن عوامل لا حيوية (الجفاف، الرياح، الثلوج) أو عوامل حيوية (الحشرات والفطريات). ومنذ ذلك الحين، قام هو وزملاؤه بتطوير عائلة كاملة من كواشف YOLOv5، بدءاً من كواشف الحفر وصولاً إلى كواشف حافة الطريق وتجمعات الفروع.

"بحلول الوقت الذي عثرت فيه على YOLOv5، كنت قد حاولت دون نجاح تدريب بعض كواشف الكائنات في TensorFlow Object Detection API لبعض الوقت. ثم صادفت مستودع YOLOv5 و(بدون أمل كبير) حاولت تدريب كاشف، وبمفاجأة كبيرة، بدأت عملية التعلم بأربعة أسطر من الكود. لست متأكداً مما إذا كان يمكن تعريف ذلك كعملية تفكير أو ضربة حظ، لكنه بدأ."

يتم بعد ذلك نشر معظم النماذج على حلهم السحابي (ForestSens) لتقديم الخدمات لقطاع الغابات. هناك، يمكن للمستخدمين تحميل صور الطائرات بدون طيار على سبيل المثال، والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى رؤى قابلة للتنفيذ بفضل عائلة نماذج YOLOv5 الخاصة بنا. كما يتم نشر بعض الكواشف المدربة الخاصة بهم عند الحافة (edge) على آلات الغابات أو على شاحنات نقل الأخشاب.

منذ البداية، كان ستيفانو وفريقه يعملون على تطوير سلسلة كاملة من نماذج YOLOv5 لاستخدامها في المساعدة في:

1. تقييم جودة الأخشاب
2. مراقبة احتياجات صيانة طرق الغابات
3. اكتشاف الميزات ذات الصلة بالتنوع البيولوجي في الغابة

علاوة على ذلك، فهم يتطلعون أيضاً إلى توسيع نماذجهم المعتمدة على الطائرات بدون طيار لصحة الغابات وجردها لتشمل بيانات صور جوية وصور أقمار صناعية ذات دقة أقل.

مع أحدث إصدارات YOLOv5، فإنهم يتطلعون بشدة إلى تصنيف الصور والتقسيم الدلالي الذي قد يقدمه YOLOv5. ستعمل هذه القدرات على توسيع قدرتهم على حل مهام رؤية حاسوبية معقدة في بيئات الغابات.

سهولة الإعداد لكل من تدريب النماذج (نسخة docker)، وكذلك لنشر النماذج جعلت من YOLOv5 خياراً رائعاً لهم.

"أحد الجوانب التي سحرتني دائماً بشأن Ultralytics هو نموذج العمل الجديد نسبياً الذي يعتمد على الكود المفتوح في جوهره ويقدم منتجات مدفوعة لغير المتخصصين للوصول إلى قوة التعلم العميق. كعالم، أقدر كثيراً انفتاح Ultralytics وأجد أنه وسيلة رائعة لتسريع تطوير المنتج. ونتيجة لذلك، يشهد YOLOv5 ترقيات جذرية في تطور مستمر بفضل مساهمة العديد من علماء البيانات والممارسين."

Link to this sectionما الذي تود أن توصي به لشخص جديد في مجال الذكاء الاصطناعي؟#

عند حضور المؤتمرات الدولية خلال العام الماضي، وجدت أن باحثي الغابات إما خائفون من تعقيد التعلم العميق أو لا يعتقدون أنه يمكن أن يلعب دوراً في أبحاثهم. في كل هذه الحالات، اقترحت قضاء نصف يوم في وضع التسميات (annotation) ومحاولة تدريب YOLOv5 لفهم قوته وبساطته.

للتعبير عن ذلك بكلمات فعلية كنت أقول: "طريقتك لا تعمل؟ إذن قم بـ YOLO لها!"

إذا كنت ترغب في البقاء على اطلاع بآخر أعمال Stefano Puliti، فلا تتردد في زيارة ملف تعريفه على NIBIO.

Link to this sectionهل لديك حالة استخدام خاصة بك لـ YOLOv5؟#

قم بالإشارة إلينا باستخدام #YOLOvME على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بنا مع حالة استخدام YOLOv5 الخاصة بك وسنروج لعملك لمجتمع تعلم الآلة.