أفضل أدوات تتبع الكائنات للتعلم العميق لعام 2025

يعد تتبع الكائنات جانبًا بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، من أنظمة المراقبة إلى المركبات ذاتية القيادة. بفضل تقنية التعلم العميق، لم يكن تتبع الكائنات في موجزات الفيديو أكثر دقة وكفاءة من أي وقت مضى. في هذه المقالة، سنستكشف بعضًا من أفضل أدوات تتبع الكائنات التي تعتمد على التعلم العميق والتي يمكنك استخدامها في عام 2025. سواء كنت مطورًا أو متحمسًا للذكاء الاصطناعي، فإن هذه الأدوات سترفع من مستوى التتبع لديك وتمنح مشاريعك الدقة التي تحتاجها. دعنا نتعمق!

1. فلاي بيكس AI

في FlyPix AI، نحن متخصصون في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الجغرافية المكانية، مما يتيح للمستخدمين اكتشاف الكائنات داخل هذه الصور ومراقبتها. تم تصميم منصتنا لمعالجة البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك الصور الفضائية والجوية، لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لمختلف الصناعات.

تعتبر قدرات منصتنا ذات قيمة خاصة للتطبيقات مثل مراقبة البنية التحتية وإدارة البيئة والتخطيط الحضري. من خلال أتمتة اكتشاف وتتبع الأشياء بمرور الوقت، نساعد المؤسسات في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على معلومات جغرافية دقيقة ومحدثة.

في سياق أدوات تتبع الكائنات ذات التعلم العميق لعام 2025، تتميز FlyPix AI بتقديم واجهة سهلة الاستخدام تتيح للمستخدمين تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة دون الحاجة إلى خبرة في البرمجة. وهذا يمكّن المستخدمين من تخصيص المنصة وفقًا لاحتياجاتهم المحددة، مما يضمن تتبع الكائنات بدقة وكفاءة عبر مجموعات البيانات الجغرافية المختلفة.

النقاط الرئيسية:

• الكشف عن الكائنات وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي
• إنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي القابل للتخصيص لتلبية احتياجات محددة
• منصة سهلة الاستخدام ولا تتطلب مهارات برمجة متقدمة
• مناسب للصناعات مثل الزراعة والبناء والحكومة

خدمات:

• تحليل البيانات الجغرافية باستخدام الذكاء الاصطناعي
• إنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص والتدريب عليه
• اكتشاف الكائنات والتنبؤ بها في مجموعات البيانات الكبيرة
• لوحة معلومات تحليلية لتتبع ومراقبة النتائج

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• موقع إلكتروني: flypix.ai
• بريد إلكتروني: info@flypix.ai
• ينكدين: www.linkedin.com/company/flypix-ai
• العنوان: شارع روبرت بوش. 7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
• الهاتف: +49 6151 2776497

2. البحث في الصور بواسطة باي

PyImageSearch عبارة عن منصة عبر الإنترنت توفر موارد تعليمية تركز على الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق وOpenCV. يقدم الموقع مجموعة من البرامج التعليمية والدورات التدريبية التي تهدف إلى مساعدة المستخدمين، من المبتدئين إلى الخبراء، على تعلم كيفية تطبيق تقنيات معالجة الصور باستخدام Python والمكتبات ذات الصلة. من خلال محتواها، تغطي مواضيع مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه والتعلم الآلي، مع التركيز بشكل خاص على التنفيذ العملي.

تشتهر المنصة بأدلتها الشاملة ومشاريعها ومواردها التي تساعد الطلاب على اكتساب خبرة عملية في مجال الرؤية الحاسوبية. وهي معروفة على نطاق واسع في هذا المجال بنهجها المنظم في التعلم وقد ساعدت العديد من الأفراد على التقدم في رحلتهم في مجال الرؤية الحاسوبية.

النقاط الرئيسية:

• دروس تعليمية للمبتدئين والمتقدمين.
• التركيز على التطبيقات العملية للرؤية الحاسوبية والتعلم العميق.
• يغطي المكتبات الرئيسية مثل OpenCV، وTensorFlow، وKeras.
• يقدم موارد مجانية ودورات مدفوعة الأجر.
• يؤكد على المشاريع العملية للتعلم في العالم الحقيقي.

خدمات:

• دورات تعليمية ودروس عبر الإنترنت في مجال الرؤية الحاسوبية.
• استشارات لتطبيقات الرؤية الحاسوبية.
• مواد تعليمية حول التعلم العميق ومعالجة الصور.

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: pyimagesearch.com
• فيسبوك: www.facebook.com/pyimagesearch
• تويتر: www.x.com/PyImageSearch
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/pyimagesearch

3. مختبرات V7

تتخصص V7 Labs في معالجة المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي ووضع العلامات على البيانات، وتوفر حلولاً لمختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، والتمويل، والخدمات اللوجستية، والتصنيع. تركز الشركة على أتمتة سير العمل وتعزيز كفاءة وضع العلامات على البيانات من خلال أدوات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تمكن خدماتها الشركات من التوسع وتحسين الدقة في المهام مثل معالجة المستندات والتدريب المخصص على الذكاء الاصطناعي.

تقدم V7 Labs مجموعة من المنتجات، بما في ذلك V7 Go لأتمتة سير العمل وV7 Darwin لتصنيف البيانات. تم تصميم هذه الأدوات لتبسيط العمليات وتقليل الوقت المستغرق للحصول على القيمة وضمان مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.

النقاط الرئيسية:

• توفير حلول معالجة المستندات ووضع العلامات على البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• يعمل مع العديد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، والمالية، والخدمات اللوجستية
• تقدم منتجات مثل V7 Go وV7 Darwin لأتمتة سير العمل وتحسين دقة وضع العلامات

خدمات:

• أتمتة سير عمل المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي
• استخراج البيانات متعددة الوسائط من تنسيقات مختلفة
• خدمات شرح البيانات من خلال شبكة من الخبراء في شرح البيانات
• حلول مخصصة لتوسيع نطاق عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: www.v7labs.com
• تويتر: www.x.com/v7labs
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/v7labs
• العنوان: V7 HQ، الطابق الخامس، 60 شارع مارغريت، لندن، W1W 8TF

4. إنكورد

تقدم Encord منصة شاملة مصممة لإدارة وتنظيم بيانات الذكاء الاصطناعي المتعددة الوسائط، بما في ذلك الصور والفيديو والصوت والمستندات والملفات الطبية. تعمل المنصة على تبسيط عمليات البيانات لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة تستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. توفر Encord أدوات للتصنيف الفعال وتقييم النماذج، مما يساعد المؤسسات على تحسين جودة وسرعة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تتكامل مع خدمات التخزين السحابي الشهيرة مثل AWS وGCP وAzure لضمان إدارة البيانات والوصول إليها بسلاسة.

يدعم نظام Encord التعاون بين الفرق ويوفر تدفقات عمل قابلة للتخصيص لشرح البيانات. كما يسهل إنشاء مجموعات بيانات متوازنة وتمثيلية مع ضمان جودة البيانات من خلال خيارات التصفية المتقدمة. كما توفر المنصة مقاييس أداء قابلة للتنفيذ لتقييم نجاح النموذج، مما يساعد في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي طوال عملية التطوير.

النقاط الرئيسية:

• يدعم شرح البيانات المتعددة الوسائط (الصورة والفيديو والنص والصوت والبيانات الطبية)
• تدفقات عمل قابلة للتخصيص لتصنيف البيانات ومراجعتها
• التكامل السلس مع منصات السحابة الرئيسية (AWS، GCP، Azure)
• أدوات متقدمة لتقييم النماذج وتتبع الأداء
• تم تصميمه وفقًا للامتثال الأمني (SOC2، HIPAA، GDPR)

خدمات:

• شرح البيانات لعدة طرق
• إدارة البيانات وتنقيحها
• تقييم أداء النموذج
• حلول سير العمل القابلة للتخصيص
• API/SDK للوصول البرمجي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: encord.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/encord-team

5. إيكوميا

تتخصص Ikomia في تبسيط نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجال الرؤية الحاسوبية. تتيح منصتها للشركات إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها بكفاءة أكبر من خلال تقديم أدوات تتكامل مع البنية الأساسية الحالية، سواء على السحابة أو في الموقع. مع التركيز على المرونة، توفر Ikomia مجموعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا، مما يساعد المستخدمين على إنشاء نماذج أولية ونشر الحلول بسرعة دون الحاجة إلى فريق DevOps متخصص.

تتضمن عروضها واجهة برمجة تطبيقات بديهية وتطبيق سطح المكتب STUDIO، وكلاهما مصمم لجعل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي سلسًا وسريعًا. تهدف خدمات Ikomia إلى سد الفجوة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والتطبيقات العملية في الصناعات التي تتطلب أنظمة رؤية حاسوبية عالية الأداء.

النقاط الرئيسية:

• نشر سريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، أسرع بخمس مرات من الطرق التقليدية
• لا توجد حاجة لخبرة DevOps للنشر
• التكامل السلس مع البنية التحتية السحابية أو المحلية
• الوصول إلى مكتبة كبيرة تضم أكثر من 300 خوارزمية مدربة مسبقًا
• أدوات مصممة للمطورين والمستخدمين غير الفنيين

خدمات:

• مركز إيكوميا:مجموعة تضم أكثر من 300 خوارزمية ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام
• واجهة برمجة التطبيقات:يسمح بتطوير سير عمل الذكاء الاصطناعي المخصصة
• الاستوديو:تطبيق سطح مكتب لبناء واختبار مشاريع الرؤية الحاسوبية بدون كود

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.ikomia.ai
• لينكدإن: www.fr.linkedin.com/company/ikomia

6. فيزو

توفر Viso منصة شاملة للبنية الأساسية للرؤية الحاسوبية. ويتيح حلها، Viso Suite، للشركات بناء تطبيقات الرؤية بالذكاء الاصطناعي ونشرها وتوسيع نطاقها، مما يسهل إدارة دورة الحياة بالكامل - من نماذج التدريب إلى المراقبة في الوقت الفعلي. وتتيح المنصة للمستخدمين العمل مع البيانات والنماذج المخصصة، مما يسهل الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتصنيع. وتركز Viso على مساعدة المؤسسات على تقليل تعقيد نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مع ضمان ميزات الأمان القوية والكفاءة التشغيلية.

يدعم Viso Suite المستخدمين طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل، بما في ذلك جمع البيانات، والتعليق التوضيحي، وتدريب النماذج، والنشر، والمراقبة في الوقت الفعلي. تدمج المنصة أنظمة مختلفة وتسمح للشركات بصيانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتصحيح أخطائها باستمرار، مما يضمن تحسينها دائمًا. تم تصميمه لتلبية احتياجات الشركات في قطاعات متنوعة، وتوفير أدوات قابلة للتخصيص لبناء حلول رؤية حاسوبية قوية على نطاق واسع.

النقاط الرئيسية:

• البنية التحتية الشاملة لتطبيقات رؤية الذكاء الاصطناعي
• المراقبة والتحليلات في الوقت الحقيقي
• مستوى عال من الأمان والامتثال
• النشر القابل للتطوير على الأجهزة الطرفية
• Seamless integration with existing systems

خدمات:

• تدريب وإدارة نموذج الذكاء الاصطناعي
• أدوات جمع البيانات والتعليق عليها
• تطوير التطبيقات باستخدام وحدات بناء معيارية
• نشر الحافة وإدارة الأجهزة
• المراقبة المستمرة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: viso.ai
• تويتر: www.x.com/viso_ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai

7. روبوفلو

توفر Roboflow مجموعة من أدوات الرؤية الحاسوبية المصممة للمطورين لإنشاء مجموعات البيانات وتدريب نماذج التعلم الآلي ونشرها بكفاءة. تعمل المنصة على تبسيط العمليات المعقدة غالبًا لشرح البيانات وتدريب النماذج ونشرها، وتوفر أدوات لتعزيز الإنتاجية. يتم استخدام البنية الأساسية سهلة الاستخدام من قبل أكثر من مليون مهندس ومؤسسة عبر مجموعة من الصناعات بما في ذلك الفضاء والرعاية الصحية وتجارة التجزئة.

تتضمن خدمات Roboflow واجهة منخفضة التكلفة لبناء خطوط الأنابيب، وأدوات شرح البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والبنية الأساسية المستضافة لتدريب النماذج. كما تقدم خيارات نشر قوية لتشغيل النماذج على كل من الأجهزة السحابية والأجهزة الطرفية. تتكامل المنصة بسلاسة مع سير عمل التعلم الآلي الحالية وتدعم التعاون بين الفرق.

النقاط الرئيسية:

• أدوات التعليق التوضيحي على الصور بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• واجهة منخفضة الكود لبناء خطوط الأنابيب
• البنية التحتية للتدريب والتقييم النموذجي القابل للتطوير
• خيارات نشر مرنة لأجهزة السحابة والحافة
• يدعم مجموعة متنوعة من الصناعات بما في ذلك الرعاية الصحية والفضاء والتجزئة

خدمات:

• إنشاء وإدارة مجموعة البيانات
• أدوات التعليق على الصور وتضخيمها
• التدريب النموذجي باستخدام البنية التحتية المدعومة بوحدة معالجة الرسوميات
• خيارات النشر على السحابة والحافة
• أدوات التعاون لسير عمل الفريق

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: universe.roboflow.com

8. بإشراف

تقدم Supervisely منصة شاملة مصممة لتسهيل سير عمل الرؤية الحاسوبية، مع التركيز على تنظيم ووضع العلامات وبناء نماذج الإنتاج للصور ومقاطع الفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد والصور الطبية. وهي مجهزة بمجموعة من الأدوات المتقدمة للتعليق التوضيحي، بما في ذلك وضع العلامات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتتكامل مع أنظمة إدارة البيانات المختلفة. يستخدم Supervisely من قبل المحترفين في الصناعات التي تتطلب بيانات تدريب عالية الجودة، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

وتدعم المنصة مجموعة من أدوات الوسم لمختلف الوسائل، بما في ذلك الصور والفيديو والليدار والفحوصات الطبية، وتوفر سير عمل قابلة للتخصيص للمؤسسات والمطورين. كما تؤكد على التعاون وأمان البيانات وإدارة مجموعات البيانات الكبيرة، وتوفر أدوات الأتمتة لتسريع عملية الوسم.

النقاط الرئيسية:

• التصنيف بمساعدة الذكاء الاصطناعي لأنواع متعددة من البيانات (الصور ومقاطع الفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد والبيانات الطبية).
• تدفقات عمل قابلة للتخصيص والتكامل مع مجموعات تطوير البرامج وواجهات برمجة التطبيقات.
• أدوات التعاون وميزات إدارة البيانات.

خدمات:

• أدوات وضع العلامات على أنواع مختلفة من البيانات (الصورة، الفيديو، ثلاثية الأبعاد، الطبية).
• ميزات التعليق التوضيحي والتسمية التلقائية المعززة بالذكاء الاصطناعي.
• تطوير واجهة المستخدم المخصصة وسير العمل.
• خدمات استشارية لاحتياجات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية.

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: supervisorly.com
• البريد الإلكتروني: hello@supervisely.com
• تويتر: www.x.com/@supervisely_ai
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/10456352
• العنوان: تالين، كيسكلينا ليناوسا، أهتري تن 12

9. أوبن سي في

OpenCV، أو مكتبة رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر، هي مكتبة مفتوحة المصدر تتضمن أكثر من 2500 خوارزمية لرؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. تم تطويرها في البداية بواسطة Intel في عام 1999، ومنذ ذلك الحين تم صيانتها بواسطة منظمات مثل Willow Garage وItseez قبل الانتقال إلى مؤسسة Open Source Vision Foundation. تدعم OpenCV لغات برمجة متعددة، بما في ذلك C++ وPython وJava وMATLAB/OCTAVE، وهي متوافقة مع أنظمة Windows وLinux وmacOS وAndroid وiOS.

توفر المكتبة مجموعة واسعة من الأدوات لمعالجة الصور واكتشاف الكائنات وتطبيقات الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي. إن مرونتها وتوثيقها الشامل يجعلها موردًا قيمًا للبحث الأكاديمي والمشاريع التجارية. في التعلم العميق وتتبع الكائنات، تسمح وحدة DNN الخاصة بـ OpenCV بدمج الشبكات العصبية المدربة مسبقًا، مما يتيح حلول تتبع متقدمة في الوقت الفعلي.

النقاط الرئيسية:

• تأسست: 1999
• المطور الأولي: إنتل
• الترخيص: أباتشي 2.0
• اللغات المدعومة: C++، Python، Java، MATLAB/OCTAVE
• المنصات المدعومة: Windows، Linux، macOS، Android، iOS

خدمات:

• مكتبة OpenCV - مجموعة شاملة من خوارزميات الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي.
• جامعة OpenCV - دورات وموارد تعليمية حول الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي.
• التعرف على الوجوه باستخدام OpenCV - تقنية التعرف على الوجه مدعومة بمكتبة OpenCV الشاملة.
• مجموعة OpenCV AI (OAK) - وحدات الأجهزة الداعمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المكاني.

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: opencv.org
• العنوان: 445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, USA

10. تينسور فلو

TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي طورتها شركة Google. وهي توفر نظامًا بيئيًا شاملاً من الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع التي تسهل تطوير تطبيقات التعلم الآلي ونشرها. يدعم TensorFlow مهام مختلفة، بما في ذلك التعلم العميق وتتبع الكائنات، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات للمطورين والباحثين على حد سواء.

توفر المنصة واجهات برمجة تطبيقات بديهية لبناء النماذج وتدريبها، مما يتيح للمستخدمين تنفيذ تدفقات عمل التعلم الآلي المعقدة بكفاءة. تتيح قدرة TensorFlow على التكيف تشغيلها على منصات متعددة، من أجهزة سطح المكتب إلى الأجهزة المحمولة، ودعم مجموعة واسعة من التطبيقات في كل من بيئات البحث والإنتاج.

النقاط الرئيسية:

• المطور: جوجل
• رخصة: أباتشي 2.0
• اللغات المدعومة: بايثون، سي++، جافا سكريبت، جافا، جو، سويفت
• المنصات المدعومة: ويندوز، لينكس، ماك أو إس، أندرويد، آي أو إس

خدمات:

• مكتبة TensorFlow: مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات لبناء نماذج التعلم الآلي.
• TensorFlow.js: يتيح تطوير تطبيقات التعلم الآلي في JavaScript.
• TensorFlow Lite: يسهل نشر نماذج التعلم الآلي على الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية.
• TensorFlow Extended (TFX): يوفر مكونات لبناء خطوط أنابيب التعلم الآلي الجاهزة للإنتاج.

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.tensorflow.org
• تويتر: www.x.com/tensorflow
• لينكدإن: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev

11. جوزيف ريدمون

جوزيف ريدمون هو باحث في مجال الرؤية الحاسوبية معروف بتطوير نظام اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي YOLO (You Only Look Once). وقد أنشأ Darknet، وهو إطار عمل مفتوح المصدر للشبكات العصبية مكتوب بلغة C وCUDA، ومصمم لدعم الحوسبة باستخدام كل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. وقد ساهم عمله في تحقيق تقدم كبير في اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي، مما جعل نماذج التعلم العميق أكثر كفاءة وسهولة في الوصول إليها.

كان لأبحاث ريدمون تأثير دائم على الرؤية الحاسوبية، وخاصة في مجال اكتشاف الأشياء والتعرف عليها. وتوضح منشوراته، بما في ذلك "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" و"YOLOv3: An Incremental Improvement"، تطور نظام YOLO. وقد أثرت هذه المساهمات على العديد من التطبيقات، من المركبات ذاتية القيادة إلى المراقبة الأمنية والروبوتات.

النقاط الرئيسية:

• مطور نظام اكتشاف الكائنات YOLO
• منشئ إطار عمل الشبكة العصبية Darknet
• ركز البحث على اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي والتعلم العميق
• المساهمات في تطوير تقنيات الرؤية الحاسوبية

خدمات:

• تطوير أطر التعلم العميق لاكتشاف الكائنات
• إطار عمل الشبكة العصبية مفتوح المصدر (Darknet)
• البحث في معالجة الصور والفيديو في الوقت الحقيقي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: pjreddie.com

12. مختبر ماثيس للذكاء التكيفي

يركز مختبر ماتيس، الذي يرأسه البروفيسور ماكنزي ماتيس في المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL)، على فهم السلوك التكيفي في الأنظمة الذكية. ويدمج بحثهم التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية وعلم الأعصاب لدراسة الأساس العصبي للتحكم الحسي الحركي. ومن خلال تصميم اختبارات سلوكية معقدة للقوارض واستخدام التسجيلات العصبية واسعة النطاق، يهدف المختبر إلى الكشف عن المبادئ الأساسية للتعلم الحركي التكيفي.

إن أحد الجوانب الرئيسية لعملهم هو تطوير أدوات التعلم الآلي مفتوحة المصدر التي تعزز أبحاث علم الأعصاب. تسمح هذه الأدوات للباحثين بتحليل سلوك الحيوان بكفاءة واستكشاف العلاقة بين وظائف المخ والتحكم الحركي. تقدم مساهمات المختبر رؤى قيمة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة العصبية، مما يسد الفجوة بين الذكاء البيولوجي والذكاء الآلي.

النقاط الرئيسية:

• البحث في الذكاء التكيفي والتحكم الحركي
• دمج التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية وعلم الأعصاب
• تطوير أدوات تحليل سلوكية مفتوحة المصدر
• مقرها في المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL)

خدمات:

• DeepLabCut – أداة تعتمد على التعلم العميق لتقدير الوضعيات بدون علامات
• CEBRA – طريقة التعلم الآلي لتحليل البيانات العصبية
• AmadeusGPT – مشروع تطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث علم الأعصاب

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.mackenziemathislab.org
• تويتر: www.x.com/TrackingActions
• العنوان: مختبر UPMWMATHIS @ EPFL B1-الطابق الثالث 9 Chemin des Mines 1202 جنيف

استنتاج

مع استمرار تطور التعلم العميق، تتطور أيضًا الأدوات والتقنيات المتاحة لتتبع الكائنات. في عام 2025، سيمتلئ المشهد بمجموعة متنوعة من الأدوات القوية التي تلبي احتياجات مختلفة، من التتبع في الوقت الفعلي إلى تدريب النماذج الأكثر تقدمًا. سواء كنت تعمل مع تحليل الفيديو أو الروبوتات أو الأنظمة المستقلة، فإن هذه الأدوات تقدم حلولاً قوية تجعل التتبع أكثر دقة وكفاءة. يمكن أن يؤدي استكشاف الخيار المناسب لمشروعك إلى أداء أفضل ونتائج أكثر نجاحًا في مهام التتبع المعقدة.