YOLOvME: الثورة الرقمية للغابات

ستيفانو بوليتي باحث في الاستشعار عن بُعد للغابات في المعهد النرويجي لأبحاث الاقتصاد الحيوي (NIBIO)، ضمن قسم الجرد الوطني للغابات. ويُعدّ NIBIO أحد أكبر معاهد البحوث في النرويج، إذ يضم نحو 700 موظف. ويسهم المعهد في الأمن الغذائي وسلامة الغذاء، والإدارة المستدامة للموارد، والابتكار، وخلق القيمة من خلال البحث وإنتاج المعرفة.

يستخدم في أبحاثه الطائرات المسيّرة وتقنيات الاستشعار القريبة الأخرى، مثل المسح بالليزر المتنقل، لإنتاج التحليلات المتقدمة اللازمة لتلبية الاحتياجات المعلوماتية الحديثة.

أُنجز جزء كبير من العمل الذي كان يقوم به ضمن مشروع SmartForest، وهو برنامج بحثي طويل الأمد يموله المجلس النرويجي للبحوث إلى جانب معظم الجهات الفاعلة في قطاع الغابات في النرويج. ويتمثل هدف SmartForest في تحسين كفاءة قطاع الغابات النرويجي من خلال تمكين ثورة رقمية تُحوّل معلومات الغابات، وعلوم الغابات، وعمليات الغابات، وإمدادات الأخشاب، والتدفق العام للمعلومات الرقمية في القطاع.

عمل ستيفانو لسنوات عديدة على تطبيقات أكثر تقليدية للتعلم الآلي، مثل الغابات العشوائية أو آلات المتجهات الداعمة. وقبل نحو ثلاث سنوات، أدرك أن الوقت قد حان للارتقاء بالمستوى في مجال التعلم العميق، الذي لا يزال في مرحلة النمو ضمن قطاع الغابات. ومنذ أن أدرك الفوائد الهائلة التي يمكن للباحثين استخلاصها من التعلم العميق، يعمل ستيفانو على تطوير عدة تطبيقات في مجال الرؤية المعتمدة على الطائرات المسيّرة والآلات.

منذ متى تستخدم YOLOv5؟#

"أستخدمها منذ صيف عام 2021، ولم أتخلَّ عنها منذ ذلك الحين! ولا بد أن أقول إنني وقعت في حبها من النظرة الأولى بفضل سهولة تشغيل مستودع YOLOv5 والبدء باستخدامه. كان ذلك ذا قيمة كبيرة جدًا بالنسبة إليّ، لأنني في ذلك الوقت لم أكن متمرسًا كثيرًا في Python، وكان منحنى التعلم السلس في YOLOv5 هو العامل الحاسم."

كان ستيفانو قد لجأ إلى اكتشاف الأجسام أساسًا لتحديد الأشجار المتدهورة صحيًا في الصور الملتقطة بالطائرات المسيّرة، سواء بسبب أضرار ناجمة عن عوامل لاأحيائية (الجفاف والرياح والثلوج) أو عوامل أحيائية (الحشرات والفطريات). ومنذ ذلك الحين، يعمل هو وزملاؤه على تطوير عائلة كاملة من كاشفات YOLOv5، بدءًا من كاشفات الحفر، وصولًا إلى كاشفات حواف الطرق ودوامات الأشجار.

"عندما عثرت على YOLOv5، كنت قد حاولت لبعض الوقت، دون نجاح، تدريب بعض كاشفات الأجسام باستخدام TensorFlow Object Detection API. ثم صادفت مستودع YOLOv5 وحاولت، من دون أمل كبير، تدريب كاشف، وفوجئت كثيرًا بأنني بدأت عملية التعلم بأربعة أسطر من التعليمات البرمجية. ولست متأكدًا من إمكانية وصف ذلك بأنه مسار تفكير أم ضربة حظ، لكنه بدأ."

يُنشر معظم النماذج بعد ذلك على حلهم السحابي (ForestSens) لتقديم الخدمات إلى قطاع الغابات. وهناك، يمكن للمستخدمين تحميل صور، مثل صور الطائرات المسيّرة، ثم تحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ بفضل عائلة نماذج YOLOv5 الخاصة بهم. كما تُنشر بعض كاشفاتهم المدرَّبة على الحافة ضمن آلات الغابات أو على شاحنات قطع الأشجار.

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

1. تقييم جودة الأخشاب
2. مراقبة احتياجات صيانة طرق الغابات
3. اكتشاف السمات ذات الصلة بالتنوع الحيوي في الغابات

علاوة على ذلك، يبحثون أيضًا في توسيع نماذجهم المعتمدة على الطائرات المسيّرة لصحة الغابات وجردها لتشمل بيانات الصور الجوية والساتلية ذات الدقة الأقل.

مع أحدث إصدارات YOLOv5، يتطلعون بشدة إلى إمكانات تصنيف الصور والتجزئة الدلالية التي قد يوفرها YOLOv5. وستوسّع هذه القدرات قدرتهم على حل مهام الرؤية الحاسوبية المعقدة في البيئات الحرجية.

جعلت سهولة الإعداد، سواء لتدريب النماذج (إصدار Docker) أو لنشرها، YOLOv5 خيارًا رائعًا لهم.

“من الجوانب التي لطالما أثارت إعجابي في Ultralytics نموذج الأعمال الجديد نسبيًا، الذي يعتمد في جوهره على التعليمات البرمجية المفتوحة، ويقدم منتجات مدفوعة لغير المتخصصين للوصول إلى قوة التعلم العميق. وبصفتي عالمًا، أقدّر كثيرًا انفتاح Ultralytics، وأرى أنه وسيلة رائعة لتسريع تطوير المنتج. ونتيجة لذلك، يشهد YOLOv5 ترقيات جذرية نسبيًا وتطورًا مستمرًا بفضل إسهامات العديد من علماء البيانات والممارسين.”

ما الذي تود أن توصي به لشخص جديد في مجال الذكاء الاصطناعي؟#

عند حضوري مؤتمرات دولية خلال العام الماضي، وجدت أن الباحثين في مجال الغابات إما يخافون من تعقيد التعلم العميق أو لا يعتقدون أنه قادر على أداء دور في أبحاثهم. وفي جميع هذه الحالات، اقترحت تخصيص نصف يوم لوضع التعليقات التوضيحية وتجربة تدريب YOLOv5 لفهم قوته وبساطته.

ولصياغة ما كنت أقوله فعليًا: “طريقتك لا تعمل؟ إذن استخدم YOLO!”

إذا كنت ترغب في متابعة أحدث مستجدات ستيفانو بوليتي وأعماله، فلا تتردد في زيارة ملفه الشخصي على NIBIO.

هل لديك حالة استخدام خاصة بك لـ YOLOv5؟#

أشيروا إلينا باستخدام ‎#YOLOvME‎ على وسائل التواصل الاجتماعي مع حالة استخدام YOLOv5 الخاصة بكم، وسنروّج لعملكم لدى مجتمع التعلم الآلي.