כשהבינה המלאכותית פוגשת את רשת הבלוקצ'יין
2 אפריל, 2018
נוירומיישן מציעה לחברות ישראליות לפתח יישומי בינה מלאכותית באמצעות מחולל תמונות סינתטי ועוצמת המחשוב של כורי מטבעות וירטואליים. מנהל נוירומיישן ישראל, איוואן כץ: "אנחנו משחררים את צוואר הבקבוק המעיק על התעשייה"
בתמונה למעלה: מודל תלת מימדי יחיד של בקבוק משקה מייצר תמונות רבות לאימון מערכת בינה מלאכותית
למרות הכניסה המאסיבית של הבינה המלאכותית אל כל תחומי הפיתוח הטכנולוגי, המימוש של מערכות בינה מלאכותית הוא עדיין יקר וממושך. חברת הסטראט-אפ הסלובנית נוירומיישן (Neuromation) שהחלה לפעול לאחרונה בישראל, מציעה לשחרר את צוואר הבקבוק המעיק באמצעות מודל חדש המבוסס על מידע סינתטי ועל שימוש בטכנולוגיה לכריית מטבעות וירטואליים.
החברה שהוקמה ב-2015 על-ידי המנכ"ל מקסים פרסולוב ועל-ידי דניס פופוב, פיתחה פלטפורמה שמאפשרת למפתחי בינה מלאכותית ליצור ולקנות מאגרי מידע סינתטיים לצורך אימון רשתות נוירונים, ולהשתמש בעוצמת המחשוב של רשת הבלוקצ'יין. במקביל, היא מפתחת יישומים בינה מלאכותית ללקוחות מתחומי הקמעונאות, החקלאות ותעשיית התרופות. בשנת 2017 גייסה החברה כ-50 מיליון דולר באמצעות הנפקת מטבע וירטואלי (ICO) שנקרא נוירו-טוקן (Neuro-Token) ומשמש גם למסחר בפלטפורמה שלה.
בשנה שעברה הצטרף לחברה הישראלי איוואן כץ, יזם מתחום הבינה המלאכותית שהקים לפני כן את Multiverse, פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית לקנייה ומכירה של שטחי פרסום באינטרנט. כץ שכנע את מייסדי החברה לפתוח מרכז פעילות בישראל ומשמש כיום כמנהל הפיתוח העסקי של החברה וכמנהל את משרדיה בישראל. בפגישה עם Techtime הוא הסביר מה הם החסמים הקיימים בשוק הבינה המלאכותית, ומה מיוחד בפיתרון של נוירומיישן.
בית הספר היקר של מערכות לומדות
כדי ללמד ילד כיצד להבחין האם פרי מסויים הוא בשל או לא, מספיק להראות לו מספר קטן של דוגמאות לפרי בשל ולפרי לא בשל, והוא ידע לבצע בעצמו את ההסקות כאשר ייתקל בעתיד באותו פרי. כדי לממש יישום כזה באופן ממוחשב, יש צורך להתמודד עם בעיות מורכבות מאוד, המבוססות על טכנולוגיית רשתות נוירוניות מלאכותיות (Artificial neural networks). הטכנולוגיה הזו קיבלה את השראתה מאופן החיבור של הנוירונים במוח, ומורכבת ממספר רב של יחידות עיבוד המקושרות ביניהם.
כאשר המערכת נחשפת לתמונה מסויימת, המפעיל מעניק ערכים לנוירונים, המאפשרים להם לזהות תמונה דומה בעתיד. תהליך זה נקרא אימון (Training). כדי להגיע לביצועים טובים יותר, פתוחו רשתות המורכבות ממספר שכבות וכוללות צמיתים בעלי קישורי עומק, לא רק קישורי רוחב. אלה נקראות רשתות עומק (Deep Neural Networks) והתהליך הלימוד לשהן נקרא לימוד עומק (Deep Learning).
בניגוד לילד שבדוגמא, רשת נוירונים מלאכותית זקוקה לעבד כמות עצומה של דוגמאות לפני שהיא יכולה לבצע הסקות. לכן כדי לפתח מוצר המבוסס על בינה מלאכותית יש צורך בשלושה מרכיבים מרכזיים: בסיס נתונים (דטה) גדול מאוד, טכנולוגיית לימוד עומק (Deep Learning) והרבה כוח מחשוב הדרוש לאימון המערכת. בדוגמא שלפנינו, כדי להבחין למשל בין בננה בשלה לבננה לא בשלה, צריך להזין את המערכת במיליוני תמונות (ולעתים מיליארדי תמונות) של בננות בגדלים, בצבעים, בזוויות ובהקשרים ויזואליים שונים, עד שרשת הנוירונים תלמד להביא בחשבון את כל הפרמטרים האפשריים המבחינים בין שני סוגי הבננות.
ואולם, כדי שהמערכת תדע לפענח את הנתונים האלה, צריך קודם כל לתייג כל פרט ופרט בכל אחת מהתמונות. תהליך התיוג (Labeling) מבוצע כיום באופן ידני לחלוטין, בין אם באמצעות מיקור המונים (Crowd-Sourcing), המתבצע בדרך כלל על-ידי עובדים במדינות מתפתחות, ובין אם באמצעות חברות מקצועיות המתמחות בתיוג מידע לצורך בינה מלאכותית. התיוג עשוי להימשך זמן רב ולהיות כרוך בעלויות עצומות. זהו אחד החסמים הגדולים המקשים על פיתוח יישומי בינה מלאכותית.
מחולל תמונות אוטומטי
"נוירומיישן גילתה שיש פקק משמעותי בשלב איסוף ותיוג הנתונים עבור מערכות בינה מלאכותית", הסביר איוואן כץ. "יש מחסור בבסיסי נתונים לשלבי האימון והלימוד של מערכות הבינה המלאכותית, במיוחד נתונים ויזואליים. מקסים פרסולוב הגיע מעולם האנימציה וטכנולוגיית CGI לסרטים, והוא הבין שניתן לעשות שימוש בכלים הללו כדי לייצר דטה סינתטי, כלומר לייצר באמצעות ראייה ממוחשבת מודלים של אובייקטים בעולם וירטואלי". למעשה, נוירומיישן פיתחה מחולל מידע וירטואלי, המבוסס על טכנולוגיות של אנימציה וראייה ממוחשבת, המאפשר לייצר באופן מלאכותי מודלים תלת-ממדיים פוטו-ריאליסטיים של אובייקטים שונים.
ניתן להזיז בקלות את האובייקט הווירטואלי בזוויות שונות, לשנות בו פרמטרים שונים כמו גודל וצבע, ואף להציב אותו ברקעים שונים. "כלומר, באמצעות מודל בסיסי אחד של האובייקט, אנחנו יכולים לגזור בקלות מיליוני ואף מיליארדי תמונות. מאחר שמדובר במודל ממוחשב, התמונות השונות שיצרנו מתויגות כבר באופן אוטומטי". אם נחזור לדוגמה למעלה, כדי ליצור מאגר גדול של תמונות של בננות בשלות ובוסריות, כל שעלינו לעשות הוא ליצור מודל וירטואלי של בננה בשלה ומודל של בננה בוסרית ולגזור מהן אינספור תמונות מתויגות שישמשו לאימון את הבינה המלאכותית שבפיתוח.
"הפיתרון שלנו מקצר את התהליך ב-70% ומפחית משמעותית את העלויות". מחולל התמונות של נוירומיישן מאפשר ליצור גם מודלים של מערכות מופשטות. כך למשל, נוירומיישן יצרה באמצעותו מודל של מסחר וירטואלי עבור לקוח בתחום הפיננסי, ומודל המאפשר למפתחי תרופות לבצע ניסויים בהרכבים שונים של מולקולות כימיות של תרופות.
הרשת הנוירונית מתחברת למערכות כריית מטבעות
אולם כדי לאמן רשת נוירונים מלאכותית יש כאמור צורך בכוח מחשוב עצום. גם הבעיה הזו קיבלה בנוירומיישן פיתרון ייחודי: "כשבנינו את מחוללי התמונות, התברר לנו שאנחנו משלמים הרבה כסף על עוצמת מחשוב, ולכן במקום לרכוש את כוח המחשוב הזה, הגינו רעיון חדש: חיבור הפלטפורמה שלנו לרשת הבלוקצ'יין". רשת בלוקצ'יין היא רשת מבוזרת של מחשבים בכל העולם המשמשים לצורך אימות והצפנת עסקאות של מטבעות וירטואליים כגון ביטקוין ואיתריום.
בתמורה לאימות העסקה בבלוקצ'יין, המשתמש שסיפק את כוח המחשוב מקבל מטבע וירטואלי. זה מה שקרוי "כריית מטבעות". בעקבות האינפלציה בשנים האחרונות של תחום המטבעות הווירטואליים, כוח המחשוב הנדרש לצורך אימות כל העסקאות בבלוקצ'יין הוא אדיר. כקולקטיב, רשת הבלוקצ'יין מחזיקה בכוח מחשוב בקנה מידה עצום, שעל פי חלק מההערכות שקול בצריכת החשמל הכוללת שלו לצריכה של מדינה בינונית כמו מקסיקו לדוגמה.
במובן מסוים, החישובים המתמטיים הנדרשים לצורך אימות עסקה בבלוקצ'יין דומה לחישובים המתמטיים הנדרשים לצורך אימון רשת נוירונים. הפלטפורמה של נוירומיישן למעשה משמשת כזירת שוק שבה החברה מתווכת בין כורי מטבעות המוכנים להציע את כוח המחשוב שלהם, לבין מפתחי בינה מלאכותית הזקוקים לכוח מחשוב לצורך פיתוח פרוייקטי בינה מלאכותית.
הרעיון פשוט: החברה תשלם לכורי המטבעות סכום שהוא גבוה יותר מהסכום שהם מרוויחים כשהם כורים מטבעות וירטואליים, ותגבה מלקוחותיה סכום נמוך יותר מהמחיר שהיו משלמים תמורת עוצמת מחשוב בענן (מחברות כמו גוגל ואמזון). איוואן: "נוירומיישן מספקת זירת שוק הכוללת מחולל תמונות ומודלים של רשתות עצביות מלאכותיות, המחוברים למערכות הכרייה של בלוקצ'יין. כבר עכשיו יש לנו שיתוף פעולה עם ג'יגה-וואט האמריקנית, שהיא אחת מחברות הכרייה הגדולות בעולם".
מהיר, יותר מהיר, והרבה יותר מהיר
צווארי הבקבוק שנוירומיישן מנסה להסיר מעיקים גם על התעשייה בישראל. כאן פועלות שורה של חברות מובילות כמו מיקרוסופט, אינטל ואנבידיה, שהקימו בארץ מחלקות פיתוח בתחום הבינה המלאכותית. אולם הנהירה שלהן לישראל יצרה מחסור במפתחים בתחום הבינה המלאכותית: החברות הגדולות מתקשות לאייש את כל המשרות החדשות שהן פותחות, וחברות הסטארט-אפ המקומיות מתקשות להתחרות בהן ולגייס מפתחים. איוואן: "זיהיתי את המחסור שקיים בארץ במהנדסי בינה מלאכותית ובגלל זה דחפתי את נוירומיישן תיכנס לישראל. הפיתרון שלנו יכול לסגור את הפער הזה, ולאפשר לחברות המקומיות להשתמש בפלטפורמה שלנו כדי להביא את המוצרים שלהן מהר יותר אל השוק".
במקביל לפלטפורמה הפתוחה שלה, נוירומיישן מפתחת באופן עצמאי יישומי בינה מלאכותית במעבדות פיתוח שהקימה בסנט פטרסבורג ובסאן פרנסיסקו. החברה מכוונת בשלב זה בעיקר לשוקי הקמעונאות, החקלאות ובריאות הציבור. היא פיתחה אפליקציה לסריקת מוצרים במרכולים המשמשת גם את רשתות הסופרמרקטים לצורך ניהול לוגיסטי וגם יכולה לשמש את הצרכן כדי לדעת את הערכים התזונתיים של המוצרים שבכוונתו לרכוש. כמו כן, בתחום החקלאות פיתחה החבה פלטפורמה לזיהוי וניטור חיות משק, אשר יודעת לזהות את סוג החיה ולעקוב אחר צריכת המזון שלה, משקלה ותנועותיה.
פורסם בקטגוריות: בינה מלאכותית
כתבות נוספות העשויות לעניין אותך
