קוריאה תשקיע 7 מיליארד דולר בשבבי AI

בתמונה למעלה: נשיא קוריאה, יון סוק יאול. צילום: משרד הנשיא

דרום קוריאה תשקיע 6.94 מיליארד דולר בתחום הבינה המלאכותית (AI) עד לשנת 2027, במאמץ לשמור על מעמדה בתחום השבבים המתקדמים. כך הודיע אתמול נשיא קוריאה, יון סוק יאול, בהצהרה מיוחדת. "בתחום השבבים מתקיימת מלחמה תעשייתית כוללת בין כל המדינות", הוא הסביר. תעשיית הסמיקונדקטורס היא מרכיב מרכזי בייצוא של דרום קוריאה: בחודש מרץ 2024 הסתכם ייצוא השבבים של המדינה בכ-11.7 מיליארד דולר – חמישית מהייצוא של הכלכלה הרביעית בגודלה באסיה.

סוכנות רוטרס מסרה שהדברים נאמרו במפגש מיוחד שנערך אתמול (ג') בין פקידי ממשלה לבין נציגים מתעשיית השבבים הקוריאנית. במסגרת המדיניות הזאת, קוריאה מתכננת להקים קרנות השקעה ולבצע השקעות ישירות כדי להאיץ את המחקר והפיתוח של שבבי בינה מלאכותית, כמו מעבדים לרשתות נוירוניות (NPU), ורכיבי זכרון רחבי פס, המאפשרים גישה מהירה אל הנתונים כדי לאפשר עיבוד מידע בכמויות גדולות מאוד.

הנשיא הציב לקוריאה מטרה להיות אחת משלוש המדינות המובילות בעולם בתחום הבינה המלאכותית, ולהשיג לפחות 10% משוק השבבים העולמי עד שנת 2030. "כמו ששלטנו בשוק רכיבי הזיכרון ב-30 השנים האחרונות, אנחנו נייצר אגדת שבבים נוספת עבור 30 השנים הבאות, באמצעות שבבי בינה מלאכותית".

קיידנס ואנבידיה מרחיבות השת"פ בתחום הבינה המלאכותית

בתמונה למעלה: תכנון מרכז נתונים באמצעות מערכת התאומים הדיגיטליים של אנבידיה וקיידנס

חברת קיידנס הכריזה על הרחבת שיתוף הפעולה ארוך הטווח שלה עם NVIDIA, וחשפה שני פתרונות שפותחו ביחד: מערכת תאומים דיגיטליים (Digital Twin) לפיתוח מרכזי נתונים, ופלטפורמת בינה יוצרת (Generative AI) לפיתוח תרופות. החברה מסרה שבמסגרת שיתוף הפעולה בין שתי החברות, שולבה פלטפורמת Cadence Reality Digital Twin בפלטפורמת NVIDIA Omniverse, כדי לאפשר תכנון וירטואלי מלא של מרכזי נתונים, כולל הדמיות פיסיקליות של צריכת ופיזור האנרגיה במרכז.

שתי החברות פיתחו תאימות בין קבצי Universal Scene Description – OpenUSD לתכנון וסימולציה תלת מימדית, לבין שפות ההדמייה הפיסיקלית של נוזלים וגזים. הדבר מאפשר לייצר סימולציה של ביצועי מערכות קירור אויר ונוזלים משולבות, ליצור ויזואליזציה של ביצועי מרכז הנתונים ולתכנן תרחישים אפשריים שונים. להערכת החברה, המערכת מאפשרת להקטין את צריכת האנרגיה של מרכזי הנתונים בעד 30% ולקצר את זמני התכנון והסימולציה עד פי 30.

שיתוף הפעולה הטכנולוגי בין שתי החברות החל לפני כ-20 שנה והתמקד עד היום בנושאים כמו תכנון שבבים, אופטימיזציה ואימות של התכנון ופיתוח מעבדי ה-GPU של אנבידיה באמצעות כלי התכנון של קיידנס. החידוש בהכרזה הנוכחית הוא בהרחבת שיתוף הפעולה אל פתרונות שלמים המבוססים על שימוש בבינה מלאכותית. נשיא ומנכ"ל קיידנס, ד"ר אנירוד דווגן, אמר שלשיתוף הפעולה בין שתי החברות תהיה השפעה נרחבת על התעשייה. "ביחד אנחנו מובילים את מהפיכת הבינה המלאכותית".

במסגרת חקר התרופות, שתי החברות הודיעו על שילוב של מערכת NVIDIA BioNeMo לגילוי תרופות באמצעות בינה מלאכותית, עם פלטפורמת Orion של קיידנס, אשר מבצעת סימולציה ביולוגית של התנהגות התרופות (Biosimulation) במטרה להעריך את השפעתן על הגוף. שילוב שני הכלים מאפשר לחוקרים לייצר מולקולות חדשות באמצעות BioNeMo, ולהעריך את השפעתן באמצעות הכלים של Orion.

מועצת החדשנות האירופית השקיעה בניוריאליטי

בתמונה למעלה מימין לשמאל: צביקה שמואלי, משה תנך ויוסי קיסוס. צילום: אביב קורט

חברת ניוריאליטי (NeuReality) מקיסריה השלימה גיוס הון בהיקף של 20 מיליון דולר שהתבצע בהשתתפות קרן מועצת החדשנות האירופית European Innovation Council)) וקרנות ההון סיכון Varana Capital, Cleveland Avenue, OurCrowd ו-XT Hi-Tech. גיוס ההון מיועד לממן את המכירות והשיווק, בעקבות השלמת הפיתוח ואבטחת הייצור בסוף שנת 2023, ומעבר למכירות מסחריות. גיוס ההון הקודם של החברה הושלם בנובמבר 2023 ובמהלכו היא גייסה 35 מיליון דולר. מאז הקמתה החברה גייסה כ-70 מיליון דולר.

חברת ניוריאליטי פיתחה טכנולוגיה ייעודית מבוססת חומרה ותוכנה אשר נועדה להאיץ פי 10 את מהירות העיבוד של משימות הסקה (Inference) במרכזי נתונים. הפתרון של החברה מבוסס על שבב חומרה ייעודי שהיא פיתחה (NeuReality NR1), אשר מיוצר בחברת TSMC בתהליך של 7 ננומטר ופועל ביחד עם חבילת תוכנות להפעלת השבב ולניהול מטלות ההסקה. מעבד הליבה מבוסס על ארכיטקטורת NAPU – Network Addressable Processing Units, שלהערכת החברה היא יעילה יותר עבור הסקות AI מהגישה הקלאסית של שרתים מבוססי CPU.

הארכיטקטורה הזו מאפשרת לבצע מטלות העברת נתונים (data-path functions) רבות בחומרה עצמה ולא בתוכנה, כפי שמקובל היום, ועל-ידי כך להאיץ את העיבוד (DLA – Deep Learning Acceleration). מייסד משותף ומנכ"ל החברה, משה תנך, אמר שמאיצי ה-AI הקיימים היום בשוק מאופיינים בנצילות נמוכה של כ-30%-40% בלבד. "השקעות נרחבות במאיצי למידה עמוקה (DLAs) לא פותרת את בעיית יעילות המערכת. הדבר דומה להתקנת מנוע חזק במכונית – כדי להתגבר על פקקי תנועה. אנחנו מספקים 'נתיב תחבורה מהיר ורחב' אשר מנתב משימות למאיצי AI ייעודיים, ועל-ידי כך מגיע לזמני תגובה מהירים".

שרת ההסקות NR1-S של חברת ניוריאליטי
שרת ההסקות NR1-S של חברת ניוריאליטי

כיום החברה מספקת שני פתרונות מרכזיים: שרת בינה מלאכותית מלא מדגם NR1-S, המכיל 10 רכיבי NeuReality NR1 ו-10 מאיצי דיפ לרנינג (Deep Learning Accelerator) ומעבדי GPU, ומודול NR1-M המופיע בכרטיס PCIe, אשר מכיל רכיב אחד של ניוריאליטי ויכול להתחבר אל מאיצים ושרתים קיימים סטנדרטיים. כיום היא מבצעת התקנות ראשונות בקרב ספקים נבחרים של שירותי ענן ולקוחות ארגוניים במגזרי השירותים הפיננסיים, שירותים עסקיים וממשלה.

חברת ניוריאליטי נוסדה בשנת 2019 על-ידי משה תנך, סגן נשיא לתפעול צביקה שמואלי, וסגן נשיא לפיתוח שבבים יוסי קסוס. לפני הקמת ניוריאליטי, מילא משה תנך תפקידים הנדסיים בכירים במארוול ובאינטל ישראל ושימש כסגן נשיא למו"פ בדיזיין-ארט נטוורקס (שנמכרה לקואלקום). צביקה שמואלי כיהן כסגן נשיא Backend במלאנוקס וכסגן נשיא להנדסה בהבאנה לאבס. יוסי קסוס שימש כדירקטור בכיר להנדסה במלאנוקס וכראש תחום פיתוח השבבים באיזיצ'יפ. הצוות המוביל של החברה כולל את ה-CTO ליאור חרמוש, לשעבר מייסד משותף ומדען ראשי של ParallelM ו-fellow בחברת PMC Sierra, ומנהל המו"פ אילן אביטל, לשעבר סגן נשיא הנדסה של חטיבת התקשורת למרכזי נתונים בחברת אינטל.

מעבד AI בגודל של פרוסת סיליקון

חברת Cerebras Systems מסן פרנסיסקו הכריזה על השבב הגדול ביותר בעולם – מעבד הבינה המלאכותית (AI) מדגם CS-3, אשר מיוצר בתהליך 5 ננומטר של TSMC ומיוצר על-גבי פרוסת סיליקון שלמה (Wafer). הרכיב הבלתי-שגרתי הזה מיועד לאימון בינה מלאכותית גדולים מאוד. שטח הסיליקון שלו הוא 46,225 ממ"ר (פי 57 ממעבד H100 של אנבידיהׂ). הוא כולל 4 טריליון טרנזיסטורים, 900,000 ליבות עיבוד, זיכרון על השבב בנפח 44 ג'יגה-בייט וגישה לזיכרון בקצב של 21 פטה-בייט לשנייה.

המגה-שבב מיועד להתמודד לאמן רשתות נוירוניות גדולות, הכוללות עד 4 טריליון פרמטרים. הארכיטקטורה של המערכת מאפשרת לקשר מספר רב של רכבים ליצירת מחשב גדול יותר. כך למשל, שימוש במארג התקשורת SwarmX interconnect, לקשר עד2048 רכיבי CS-3 כדי לייצר מחשב-על בעוצמת עיבוד של רבע zettaflops (כלומר, 10 בחזקת 21). כל רכיב יכול להתחבר אל זכרון חיצוני בנפח של 1,200 טרה-בייט המאפשרים למערכת יחידה לאמן מודלים הכוללים 24 טריליון פרמטרים – יכולת המאפשרת לבנות מודלי עיבוד שפה (LLM) גדולים פי 10 ממודל GPT-4 הנוכחי.

החברה מסרה שכיום היא בונה מחשב על מבוסס CS-3 בשיתוף עם חברת G42 מאבו-דאבי, אשר יתחיל לפעול ברבעון השני 2024. המחשב החדש, Condor Galaxy 3, יתבסס על 64 מערכות (או שבבים – קשה להחליט איך לקרוא להם) מסוג CS-3 וגיע לעוצמת עיבוד של 8exaFLOPs. עד היום בנתה G42 שני מחשבי על המבוססים על הדורות הקודמים של Cerebras, שכל אחד מהם הוא בעוצמת עיבוד של 4exaFLOPs. המחשב החדש יקושר למחשבים הקודמים ויכפיל את עוצמת האימון שלו, ל-16exaFLOPs. חברת G42 היא אחת מהמשקיעות ובעלת מניות ב-Cerebras.

בחודש שעבר הכריזה החברה על שיתוף פעולה עם חברת קואלקום, בבניית מחשב בניה מלאכותית לאימון רשתות נוירונמיות אשר יופעל באמצעות Qualcomm Cloud AI 100. הוא יתבסס על מערכת הדור השני, Cerebras CS-2 וישמש לעיבוד מודלי שפה גם בפורמט Mx החדש, אשר פותח בשנת 2023 באמצעות פרוייקט משותף של אינטל, AMD, קואלקום, אנבידיה, Arm ו-Meta. חברת Cerebras הוקמה בשנת 2015 על-ידי חמישה מייסדים אשר מכרו ל-AMD יצרנית שרתים תמורת כ-334 מיליון דולר. החברה לקחה על עצמה את המשימה לייצר שבבי ענק עבור תשתיות ענן ובינה מלאכותית. מאז הקמתה היא גייבה כ-720 מיליון דולר, כאשר בגיוס הון האחרון, בנובמבר 2021, היא גייסה 250 מיליון דולר לפי שווי חברה של כ-4 מיליארד דולר.

הפרלמנט האירופי אישר את חוק הבינה המלאכותית

ביום רביעי השבוע אישר הפרלמנט האירופי את הצעת חוק הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence Act) ברוב מוחץ של 523 תומכים, 46 מתנגדים ו-49 נמנעים. זהו החוק הראשון בעולם המנסה להסדיר את השימוש באלוגריתמי בינה מלאכותית ולהגן על הציבור מפני שימוש רשלני או שימוש לרעה בתוכנות בינה מלאכותית.

הכללים החדשים שאירופה מאמצת אוסרים על השימוש ביישומי AI המאיימים על זכויות האזרח, דוגמת שימוש במערכות ביומטריות לסיווג בני אדם, איסוף תוכן ממצלמות CCTV ציבוריות לצורך בניית בסיסי נתונים של זיהוי פנים, איסור על שימוש בתוכנות לזיהוי רגשות במקומות ציבוריים כמו בתי ספר ומקומות עבודה, איסור על שימוש בבינה מלאכותית לחיזוי פשעים בהתבסס על סיווג והערכת תכונות אישיות, וכדומה.

הגנה על הדמוקטיה בפני תקיפות AI

החוק גם מטיל הגבלות על השימוש של מערכות בינה מלאכותית על-ידי מנגנוני אכיפת החוק. כך למשל, זיהוי ביומטרי (קטגוריה הכוללת זיהוי פנים) אסור לשימוש מלבד במקרים מיוחדים ומוגדרים. כאשר יש צורך לבצע פעולות מיוחדות בזמן אמת, הן צריכות להיות מוגבלות בזמן או במקום, או לקבל אישור מיוחד מבית המשפט (בדומה לחוק האזנות הסתר כיום).

מלבד היותו מהלך שידחוף מדינות אחרות לחוקק חוקים דומים, אחת מהתרומות החשובות של החוק לעתיד טכנולוגיות הבינה המלאכותית (AI) היא בהגדרת קטגוריית יישומים בשם High-risk Systems. ההשתייכות לקטגוריה מבוססת על הפוטנציאל של המערכות לפגוע בבריאות, בביטחון האישי, בזכויות אדם בסיסיות, בסביבה, בדמוקרטיה ובשמירת החוק.

דוגמאות לתחומי סיכון גבוה: מתקני תשתית, בנקאות, חינוך, תעסוקה, שירותים ציבוריים וכדומה. מערכות High-risk דורשות הפעלת מערך של אמצעים להערכת הסיכונים והפחתתם, הן צריכות להיות שקופות ואמינות ובנויות באופן המאפשר לבני אדם לבחון אותן. במקביל, לאזרחים יש זכות להטיל ספק במערכות אלה, להתנגד לתוצריהן ולדרוש הסברים על אופן פעילותן.

החוק ייכנס לתוקף בהדרגה

עו"ד ליאור אתגר
עו"ד ליאור אתגר

ראש תחום הגנת הפרטיות והמידע במשרד עורכי הדין EBN (ארדינסט בן נתן טולדנו), ליאור אתגר, אמר שההישג של אירופה מרשים מאוד, מכיוון שהם הצליחו בזמן קצר יחסית להגיב להתפתחות טכנולוגית מרכזית. "זהו חוק מקיף ומשמעותי ראשון המתייחס ל-AI. החוק מחלק את העולם לפי סיכונים ומטיל דרישות משמעותיות על ספקים של כלי בינה מלאכותית". לדבריו, כניסת החוק לתוקף תהיה הדרגתית ותימשך לפחות תשעה חודשים, שכן בחלק ממרכיביו יש צורך בתקנות של המדינות ובהיערכות של מנגנוני הפיקוח. יחד עם זאת, כבר עכשיו ברור שיש בו חידושים ודרישות שישפיעו על התנהלות חברות הטכנולוגיה.

אתגר: "אם אתה בקטגוריית המערכות המסוכנות, יש בחוק דרישות מאוד מחמירות: כיצד לנהל את תהליך הפיתוח, כיצד לוודא את אמינות הנתונים ובטיחות המערכות, כיצד לבצע בקרת איכות וכדומה. הם גם דורשים בדיקות במעגל השני – אם אתה משתמש במודל בינה מלאכותית מסויים – אתה צריך להוכיח מהי רמת האמינות שלו ומהן הבדיקות שיש לבצע כדי להוכיח שאין בו טעויות ותקלות. החקיקה דורשת תיעוד מלא של תהליך הפיתוח ותיעוד מלא של רמת העמידה בדרישות החקיקה".

החלטות ה-AI יתקבלו תחת פיקוח אנושי

"מעניין מאוד לציין שהחוק דורש ביקורת ופיקוח אנושי על יישום הבינה המלאכותית. למעשה, החלטות המערכת הן תקפות רק לאחר שבן אנוש בדק ואישר אותן. הם הגדירו רשימה של יישומים אסורים, דוגמת מניפולציה ורמאות. מניפולציה קוגניבית הפוגעת ביכולת לקבל החלטות, סיווג בני אדם לפי אמונות, מגזדר וגזע, ואיסור על ביצוע Social Scoring כמו שנעשה כיום בסין. החקיקה כוללת מרכיבים רבים שנועדו למנוע ממערכות AI לתפקד ברמה של 'קופסא שחורה', באמצעות תיעוד טכני מדוייק של אופן שילוב הנתונים למודל, סוגי בסיסי הנתונים, התהליכים שבאמצעותם שומרים על רמת הדיוק והאמינות של המידע, ועוד.

"לדעתי זהו חוק מצויין. הפרט זקוק להגנת המחוקק, ואני סבור שכבר בשנה הקרובה נתחיל לראות את החברות הישראליות מאמצות את החוק. כעת הרגולטור האירופי עומד בפני אתגר גדול: כיצד ליישם את החוק, כיצד להיות שומר הסף של הציבור, וכיצד להבין את המידע המתקבל מהספקים כדי לבצע בקרה יעילה. יכול להיות שהחקיקה הזאת תייצר תעשיית תיווך של חברות שיידעו לספק שירותי בדיקה והסמכה, גם ללקוחות וגם לרגולטור עצמו".

לוטם פיתחה יכולות AI חדשות תוך כדי הלחימה

בתמונה למעלה: תא"ל יעל גרוסמן מציגה שכבה אחת מתוך המפה המבצעית המתעדכנת

חטיבת לוטם באגף התקשוב של צה"ל פיתחה כלי בינה מלאכותית חדשים תוך כדי לחימה והרחיבה את תשתית הענן הפרטי של צה"ל, כך גילתה היום מפקדת היחידה, תא"ל יעל גרוסמן במהלך כנס הבינה המלאכותית, AI Day שהתקיים היום (ב') באוניברסיטת תל אביב. הכנס אורגן על-ידי המרכז למחקר סייבר בינתחומי ע"ש בלווטניק והמרכז לבינה מלאכותית ומדעי הנתונים באוניברסיטה. לדבריה, "ה-AI משנה את האופן שבו הצבא נלחם היום". היא אמרה שמאז שהחלה הלחימה, היחידה אוספת את כל הנתונים המצטברים ברשתות המבצעיות, כולל שיחות ועידה, צילומים, סרטוני וידאו ועוד. "זהו מפעל לייצור מידע מבצעי".

גרוסמן סיפרה שהלחימה כיום מתנהלת על-גבי התשתית הדיגיטלית של היחידה, כולל רשת סיבים אופטיים פרטית, רשת מובייל פרטית, ויישומים מבצעיים כמו שיחות ועידה מוצפנות וערוץ יוטיוב פרטי של הצבא. "פיתחנו מיקבץ של יישומים שונים לשימוש מבצעי, כמו יכולות שיחת ועידה, ערוץ Z-Tube הפרטי שהוא אחד מהכלים שנעשה בהם שימוש רב במלחמה, מפות מבצעיות בעלות שכבות מידע רבות המתעדכנות באופן שוטף ומספקות מיפוי בזמן אמת של שדה הקרב. זוהי לוחמה דיגיטלית".

הפופולריות הגוברת של תוכנות בינה מלאכותית היא תופעה שאי אפשר להתווכח עליה, למרות שכפי שאומר פרופ' מאיר פדר מאונ' תל אביב, "אנחנו עדיין לא מבינים מדוע זה עובד". לדבריו, "יש לנו אלגוריתמים המבוססים על ניסוי ותעייה, אבל לא הסבר מלא לאופן הפעולה שלהם. מהבחינה הזאת אנחנו נמצאים במצב שבו היה חקר החשמל לפני שג'יימס קלארק מקסוול ניסח את משוואות השדה". לדברי ראש תחום אסטרטגיית סייבר במינהלת הסייבר הלאומית (INCD), יוסי אבירם, תקיפות הסייבר נגד מטרות ישראליות הוכפלו פי חמישה מאז פרוץ המלחמה. "ברור לנו שהמלחמה הבאה תכיל מרכיבי AI רבים בשני הצדדים".

בטווח הקצר ה-AI עוזר לתוקפים, בטווח הארוך למתגוננים

לדבריו, השפעת ה-AI  לטווח קצר תהיה שונה מהשפעות לטווח הארוך. "בשלב הראשון, תוכנות בינה מלאכותית מעצימות את התקיפות, מסייעות לגלות חולשות אבטחה, לבצע גניבת זהויות מורכבת וליזום במהירות מבצעי השפעה רחבי היקף. בתחילה הן יעניקו יתרון לעבריינים. אולם הטווח הארוך, יכולות ה-AI יאפשרו לזהות חולשות במערכות ההגנה, לאתר וקטורי תקיפה שאפילו התוקפים עדיין לא איתרו ולזהות את ערוצי המימון של העבריינים וגופי התקיפה והטרור. הגדרנו מפת דרכים להטמעת AI לצורך הגנת ישראל בפני תקיפות. הבינה המלאכותית תעניק למדינות כלים חזקים לצורך מאבק בעבריינים".

מינהלת הסייבר החלה לפעול בכיוון הזה: שיפור התגוננות מבוססת AI, ושיפור ההגנה על תוכנות הכוללות מרכיבי AI. אורן בוטשמיץ מהמינהלת, גילה שהיא מקימה כעת מרכז בדיקות בשם מעבדאטה אשר כולל כלים ייעודיים מבוססי בינה מלאכותית (AutoDefenceML), אשר בתוך כחודשיים-שלושה יועמדו לרשות התעשייה והמדינה. בוטשמיץ: "כדי להבטיח פתרונות AI חסינים ובטוחים, יש צורך במקום בטוח שבו ניתן לבדוק את מערכות ה-AI.

"אנחנו בונים כעת מערכת במתכונת של קוד פתוח אשר תבדוק את מערכות ה-AI, תבצע מבחנים שונים לתוכנה ולבסיסי הנתונים ותספק המלצות למפתחים. הרעיון הוא לבצע סדרות של מבחנים: המערכת נכנסת לבדיקה, מקבלת המלצות ונבחנת שוב: בדיקות, תיקונים, בדיקות. הפלטפורמה כוללת תוספים שונים (Plug in), באופן שבו כל משתמש יוכל לבחור את התוספים הרלוונטיים עבורו, או לפתח בעצמו תוספי בדיקה ייעודיים".

סנסיבו חיברה את המזגן ל-ChatGPT

חברת סנסיבו (Sensibo) מרמת גן, אשר מפתחת בקרי IoT חכמים למערכות מיזוג אוויר סטנדרטיות, קישרה את אפליקציית השליטה שלה אל תוכנת הבינה המלאכותית ChatGPT. סנסיבו מפתחת ומספקת אבזרים מקושרים ביתיים אשר מחליפים את השלט המקורי במזגנים. האבזרים מתחברים אל מערכות מיזוג האוויר הקיימות ואל אפליקציה בסמארטפון שבאמצעותה ניתן לבצע פעולות שליטה מורכבות במערכת המיזוג הביתית, כולל תכנון פעולות מראש, הגדרת תגובת המזגן לשינויים במזג האוויר, זהוי מיקום המאפשר למערכות המיזוג הביתיות להיכנס לפעולה כאשר המשתמש מתקרב לביתו, ועוד.

החברה שהוקמה בשנת 2013 על-ידי מנהל התפעול עומר ענבר והמנכ"ל רן רות, נכנסה כבר בשנת 2016 נכנסה לעולם השליטה הקולית, וחיברה את המערכת שלה אל פלטפורמות קוליות כמו Alexa של אמזון, Google Assistant ו-Siri של אפל. השבוע היא דיווחה על שלב חדש ברמת השליטה הקולית במערכות: השקת התוסף AI Assistant המשולבת בפלטפורמה שלה, אשר מבוססת על שימוש בתשתית ChatGPT של חברת OpenAI ותוכנת מידול שפה (Large Language Model – LLM).

באמצעות שימוש בתוסף כבר אין צורך להכיר את הפקודות המדוייקות: המערכת מבינה בקשות מורכבות מאוד של המשתמש ומגיבה אל כוונותיו, גם אם הן לא הוגדרו באופן מפורש. כך למשל, אם המשתמש אומר "קר לי", המערכת מבינה שהיא צריכה להגביר את החימום בבית. ניתן לבקש מהמערכת להגיב אל תנאי האקלים המשתנים, ולהשתמש ביכולות של ChatGPT לאסוף ולנתח נתוני מזג אוויר כדי לבצע שליטה דינמית במערכת.

לדברי רן ענבר, "השלטים החכמים הופכים באמצעות AI Assistant לחכמים הרבה יותר, וכל 250,000 משתמשי Sensibo בעולם יכולים להשתמש ביכולות האלה". לדבריו, מערכות מיזוג אוויר אחראיות לכ-25% מתצרוכת האנרגיה העולמית, ולכן לטכנולוגיות ייעול השימוש בהן תהיה השפעה משמעותית על פליטת גזי חממה. "מערכת AI Assistant יכולה להביא לחיסכון של עד 40% בצריכת האנרגיה של מזגנים".

טכנולוגיית הצילום של Binah.ai תשולב באבזרים של NTT

חברת NTT East היפנית חתמה על הסכם עם חברת Binah.ai מתל אביב לשילוב טכנולוגיית העיבוד שלה, Binah Connect, במשפחת אבזרי הבריאות Wearable Connect שהיא מפתחת עבור שוק התעסוקה היפני. הבעיה שהיא מנסה להתמודד איתה קשורה לעומס הפיסי והמנטלי המאפיין את שוק העבודה המזדקן ביפן: עובדים רבים מגיעים למצבים של אפיסת כוחות וכדי לשמור על בריאותם ובטיחותם, יש צורך במערכות ניטור המזהות עייפות, בעיות נשימה, שינויים בדופק ולחץ הדם, נפילות, תאונות וכדומה. הצורך הזה גובר במיוחד באתרים שבהם מתבצעת עבודה פיסית מאומצת.

חברת Binah.ai פיתחה פלטפורמת תוכנה המבוססת על בינה מלאכותית ועיבוד אותות המגיעים מחיישני הסמארטפון, ומפיקה מהם תובנות על מצב הבריאות של האדם. כך למשל, היא משתמשת בטכניקת Photoplethysmography – PPG כדי לחלץ נתונים על מצב הדופק, רמת החמצן ולחץ הדם. הטכנולוגיה הזו מוכרת כבר משנות ה-40 ומשמשת בציוד למדידת רמת החמצן בדם. היא מבוססת על תופעה שלפיה שינויים בדופק ובכמות הדם בנימים הקרובים לפני השטח של העור, משפיעים על פרופיל בליעת האור של האיבר המצולם. במכשירי הבדיקה הרפואיים מקרינים אור על פני השטח, האור המוחזר נקלט על-ידי חיישן אשר מפיק ממנו מידע על רמת החמצן בדם.

על בסיס הרעיון הזה, פיתחה Binah.ai ערכת תוכנה המאפשרת לחברה להפוך את הסמארטפון לאבזר ניטור של פרמטרים בריאותיים שונים.  כך למשל, המשתמש מבצע וידאו-סלפי במשך 35-60 שניות. במהלכן המערכת מפיקה אות Remote photoplethysmography – rPPG (הפקת מידע PPG באמצעות ניתוח החזרי הספקטרום של אות וידאו), מעבדת אותו לצורך ניקוי רעשים (שיפור רמת ה-SNR) ומציגה את התוצאות על המסך, בלא שהמידע יועבר לחברה. הפתרון של החברה כולל גם חיישן PPG המורכב על זרוע המשתמש ומאפשר ניטור רציף של מצבו. גם כאן המערכת מנתחת את האותות, מפענחת את המידע הבריאותי. התוצאות משודרות לענן של הלקוח בלא שהן עוברות דרך השרתים של החברה.

חברת Binah.ai הוקמה בשנת 2016 על-ידי הטכנולוג הראשי והמנכ"ל דוד ממן, המדען הראשי מיכאל מרקזון ומנהל המו"פ ד"ר קונסטנטין גדלין. שיתוף הפעולה בינה לבין NTT East נוצר ביוזמת מרכז החדשנות של NTT בישראל, המחבר בין חברות ישראליות לבין קבוצת NTTמנכ"לית NTT Israel, נועה אשר, אמרה ששיתוף הפעולה בין NTT East ו-Binah.ai מתמקד באחד מהתחומים החמים ביותר ביפן ובעולם: ניטור ושמירה על בריאות ורווחת העובדים בתעשיות ייצור. "אנחנו בטוחים שיש עוד מקום רב לשיתופי פעולה בין חברות ישראליות ליפניות בתחומים אלו ובתחומים נוספים כמו סייבר, טלקום, אנרגיה ועוד".

ישראל נערכת לרגולציה בתחום הבינה המלאכותית

שבוע לאחר שהאיחוד האירופי פירסם את עקרונות הבקרה והרגולציה על בינה מלאכותית, גם מדינת ישראל מצטרפת למהלך, ומפרסמת מסמך עקרונות למדיניות הרגולציה שלה בתחום. המסמך גובש על-ידי המטה לבינה מלאכותית במשרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה, ביחד עם מחלקת הייעוץ חקיקה במשרד המשפטים. ראוי לציין שמדובר בעקרונות מנחים כלליים, שעל פיהם יגדיר כל רגולטור את התקנות הספציפיות הנוגעות לגופים המפוקחים בתחום אחריותו, דוגמת חינוך, תחבורה, בריאות וכדומה. לצורך זה יקימו משרדי החדשנות והמשפטים מוקד ידע משותף אשר ילווה את משרדי הממשלה והרגולטורים בגיבוש התקנות.

מסמך העקרונות מהווה בינתיים הצהרת כוונות בלבד. שר החדשנות, המדע והטכנולוגיה, אופיר אקוניס, אמר שבעקבות השלמת העבודה על המסמך, בכוונתו לקדם החלטת ממשלה שתנחה את הרגולטורים לפעול בהתאם לעקרונותיו, ותאפשר ליישם את המדיניות. הגישה הישראלית שונה מהגישה האירופית. האיחוד האירופי מנסה לגבש חוק בינה מלאכותית כללי, התקף לכל התחומים שבהם נעשה שימוש בבינה מלאכותית. בישראל נוקטים בגישה המקובלת היום במדינות כמו יפן, ארה"ב ודרום קוריאה, שבהן יש אבחנה בין התחומים והסקטורים השונים, מתוך כוונה שהרגולציה לא תבלום חדשנות בתחום הבינה המלאכותית.

המסמך מנחה את הרגולטורים לפעול במסגרת רגולציה ענפית, להשתדל לפעול בהתאמה לרגולציה במדינות מפותחות וארגונים בינלאומיים, לקיים הליך של ניהול סיכונים ביחס לפיתוח ולשימוש בטכנולוגיה, להעדיף כלי רגולציה מתקדמים וגמישים להשגת תועלות חברתיות וכלכליות מהטכנולוגיה (כגון עקרונות אתיים, תקינה, רגולציה עצמית, מודולריות ונסיינות) וגיבוש הרגולציה תוך שיתוף בעלי ידע, מומחים ובעלי עניין (נציגי תעשייה, אקדמיה, חברות אזרחיות והציבור בכללותו).

רגולציה הדרגתית להבטחת חדשנות

המסמך מפרט עקרונות אתיים התואמים לעקרונות ה-OECD: רגולציה המבטיחה שימוש אחראי בבינה מלאכותית, פיתוח בינה מלאכותית בהתאם לחוק, זכויות יסוד ואינטרסים ציבוריים ובעיקר שמירה על כבוד האדם ופרטיותו ותוך שמירה על שוויון ומניעת אפליה, שקיפות ביחס לפעילות מערכות בינה מלאכותית ובקרה על פיתוח מערכות בינה מלאכותית אמינות, ובטיחותיות.

מרכיב מרכזי במסמך העקרונות שפורסם הוא קידום החדשנות הישראלית בתחום הבינה המלאכותית. לצורך זה הוא ממליץ להסדיר את הפיתוח והשימוש בבינה מלאכותית באופן הדרגתי, בהתאם להתפתחויות הטכנולוגיות. במסגרת הזאת מוצע לעשות שימוש בנסיינות רגולטורית, ובכלל זה ביצוע פיילוטים במתכונת "ארגזי חול רגולטוריים", אשר יאפשר הכנסה ושימוש בטוחים של מערכות בינה מלאכותית חדשות.

אינפיניאון הופכת את ה-AI לתעשייה של מודולים מוכנים

הכניסה המאסיבית של בינה מלאכותית אל אבזרי קצה ואל מערכות משובצות (Edge AI) מתחילה לייצר מודלים עסקיים חדשים בתחומי התוכנה המשובצת בציוד דיגיטלי. עד היום החברות שהשתמשו בבינה מלאכותית היו צריכות להגדיר את מודל הבינה המלאכותית שלהן, לבחור עבורו את בסיס הנתונים הרלוונטי, לאמן אותו, לבדוק אותו כדי לוודא שהוא מבצע את ההסקות הנכונות, ורק לאחר מכן להתקין אותו במוצר שהן מפתחות.

יצרנית השבבים אינפיניאון (Infineon) החליטה לשנות את המצב הזה ולהתאים את עידן הבינה המלאכותית אל המודל העסקי של תעשיית השבבים, המספקת ספריות תוכנה מוכנות ליישומים שונים במערכות המשובצות. בשבוע שעבר היא הודיעה שהחברה הבת הנמצאת בבעלותה, Imagimob, מתחילה לספק ספריות מוכנות מראש של מודולי בינה מלאכותית למשימות מוגדרות. המודולים, אומנו, נבדקו ומותאמים להתקנה מיידית במיקרו-בקרים (MCU) נפוצים, דוגמת רכיבי PSoC 6 של אינפיניאון עצמה.

בשלב הראשון היא משיקה ארבעה מודולי אודיו מוכנים מראש המיועדים לשימוש במערכות לבישות בתחומי הבריאות והרפואה: מודול זיהוי בכי של תינוק, מודול זיהוי צליל סירנה של כוחות ביטחון, מודול לזיהוי שיעול ומודול לזיהוי נחירות. החברה הודיעה שהיא מפתחת מודולים נוספים שיתבססו על מידע המגיע מחיישנים שונים, בהם חיישני אודיו, מכ"ם, חיישני תאוצה (Inertial Measurement Unit) וחיישנים המבוססים על התנהגות קבלים (Capacitive Sensing).

קיצור-דרך אל השוק

מנכ"ל Imagimob, אנדרס הרדברינג, הסביר שהגישה החדשה מקילה על הכניסה של שחקנים חדשים לשוק למידת המכונה (ML), ופוטרת חברות רבות מהצורך לבצע השקעות גדולות כדי לשלב בינה מלאכותית באבזרי הקצה שלהן. "בדרך-כלל, פיתוח מודל בינה מלאכותית ליישום ספציפי דורש עבודה של 6-12 חודשים לפחות. אנחנו מספקים קיצור דרך אל השוק, ומאפשרים ללקוחות לקבל מיידית את תכונות הבינה המלאכותית הנדרשות להם".

חברת Imagimob הוקמה בסטוקהולם, שוודיה, בשנת 2013. בשנת 2020 היא השיקה את פלטפורמת IMAGIMOB Studio לפיתוח יישומי Edge AI עבור מוצרים בעלי מגבלות עיבוד והספק מחמירות. בחודש מאי 2023 היא נירכשה במלואה על-ידי אינפיניאון. חברת אינפיניאון היא מיצרניות השבבים הגדולות באירופה. החברה מעסיקה כ-58,600 עובדים, ובשנת הכספים 2023 (שהסתיימה בחודש ספטמבר) הסתכמו מכירותיה בכ-16.3 מיליארד אירו.

סינופסיס ומיקרוסופט מספקות פתרון AI לתכנון שבבים בענן

בתמונה למעלה: שנקר קרישנמורטי, מנהל קבוצת ה-EDA בחברת סינופסיס

חברת סינופסיס (Synopsys) הכריזה על פתרון Synopsys.ai Copilot המיועד להאיץ את תכנון השבבים באמצעות שימשוש בבינה מלאכותית יוצרת (GenAI). היכולת החדשה היא תוצר של שיתוף פעולה אסטרטגי עם חברת מיקרוסופט שמטרתו לשלב את שירות Azure OpenAI של מיקרוסופט אשר כולל תשתית GenAI בענן, ולהתאים אותו לתהליך תכנון של שבבים, הנחשב לאחד מהאתגרים ההנדסיים המורכבים ביותר הקיימים היום.

שירות Azure OpenAI מספק ללקוחות גישה אל  מודלי Large Language Models – LLM, באמצעות הענן Azure. שתי החברות שיתפו פעולה בפיתוח Synopsys.ai Copilot באמצעות שילוב יכולות הבינה המלאכותית היוצרת של Azure OpenAI Service עם כלי תכנון השבבים וה-IP של סינופסיס. ההכרזה הזאת היא המשך לאסטרטגיית התכנון בענן שאותה חשפה סינופסיס בשנת 2022, כאשר הציגה את פתרון SaaS EDA הראשון בשוק המונע על-ידי Microsoft Azure.

"תעשיית הסמיקונדקטור נמצאת במירוץ לפיתוח כוח חישוב מהיר ויעיל", אמר שנקר קרישנמורטי, מנהל קבוצת Electronic Design Automation-EDA בחברת סינופסיס. "במקביל, אנחנו צפויים למחסור של 30%-15% בכוח עבודה של מהנדסי תכנון שבבים עד שנת 2030. "תכנון המונע על-ידי AI יכול לעזור לטפל באתגרים אלה".

בינה מלאכותית גמישה

פתרון Synopsys.ai Copilot עובד לצד מתכננים המשתמשים בכלי סינופסיס מדי יום, ומספק בינה מלאכותית שיחתית בשפה טבעית, לרוחב צוות התכנון. מדובר בפתרון הראשון מבין קו מוצרים בעלי יכולות בינה מלאכותית יוצרת שתספק סינופסיס. הוא מיועד ללמוד כישורים חדשים ולצמוח ביחד עם צורכי הצוות התכנון, ומסייע בכל שלבי התכנון, החל מחקירת ארכיטקטורת המערכת, דרך התכנון ועד לייצור. הפתרון ניתן לפריסה באתר החברה או בסביבת מחשוב ענן והוא משלב את תשתית המחשוב עתירת הביצועים ועם הזמינות של Microsoft Azure. שיתוף הפעולה מבוסס על מיקוד משותף בבניית מערכות AI אחראיות, בטוחות וראויות לאמון. פתרון Synopsys.ai Copilot זמין כעת ללקוחות ראשונים.

למידע נוסף: Synopsys.ai

שרת ה-AI של ניוריאליטי ייצא לשוק לפני סוף 2023

חברת ניוריאליטי (NeuReality) מקיסריה יוצאת משלב המו"פ ומתכננת להתחיל במכירת שרתי ה-AI ממשפחת TR1, כבר לפני סוף 2023. החברה דיווחה שהמוצרים ייצאו לשוק בשותפות עם שותפים מתחומי התוכנה, שירותי ענן ויצרני מחשבים. חברת ניוריאליטי פיתחה פתרון כולל הבנוי מחומרה ותוכנה אשר נועד להאיץ פי 10 את מהירות העיבוד של משימות הסקה (Inference) במרכזי נתונים. התפישה של החברה נקראת AI-centric, ומבוססת על ההנחה שעקב הגידול העצום בעיבוד מבוסס בינה מלאכותית במרכזי הנתונים, יש צורך בשרתים ייעודיים לתחום זה.

הארכיטקטורה של החברה מבוססת על שבבי חומרה ייעודיים המיוצרים בחברת TSMC בתהליך של 7 ננומטר, וחבילת תוכנות להפעלת השבב ולניהול מטלות ההסקה. מעבד הליבה מבוסס על ארכיטקטורת NAPU – Network Addressable Processing Units, שלהערכת החברה היא יעילה יותר עבור הסקות AI מהגישה הקלאסית של שרתים מבוססי CPU. הארכיטקטורה הזו מאפשרת לבצע מטלות העברת נתונים (data-path functions) רבות בחומרה עצמה ולא בתוכנה, כפי שמקובל היום, ועל-ידי כך לקבל האצה טובה יותר בעיבוד רשתות נוירוניות (DLA – Deep Learning Acceleration).

מנכ"ל החברה, משה תנך, מסר ל-Techtime שהחברה תגיע לשוק עם שני מוצרים מרכזיים: השרת המלא NR1-S, אשר מכיל 10 רכיבי ניוריאליטי ו-10 מאיצי דיפ לרנינג ומעבדי GPU או ASIC, והמוצר השני הוא כרטיס PCIe בשם NR1-M, אשר מכיל רכיב אחד של ניוריאליטי ויכול להתחבר אל שרתים קיימים סטנדרטיים. היציאה לשוק תתבצע בשיתוף פעולה עם חברות גלובליות אשר ישתמשו בטכנולוגיה של ניוריאליטי: יבמ, AMD וקואלקום אשר יציגו מאיצי דיפ לרנינג מבוססי TR1, ספקית שירותי הענן Cirrascale ויצרניות המחשבים והשרתים לנובו ו-SuperMicro.

אתגר ה-AI דורש פתרון לא סטנדרטי

לדבריו, ניתן אומנם להשתמש בטכנולוגיה כאל כרטיס האצה המוכנס לשרת סטנדרטי בדטה סנטר, "אולם הערך הגדול ביותר שלה מתקבל כאשר מחברים את הכרטיס אל השרת הייעודי שפותח בניוריאליטי. בתחילה הוא יהיה זמין לרכישה ישירה מניוריאליטי, ובהמשך השנה ניתן יהיה לרכוש אותו מהחברות דל, לנובו, HP וסופר-מיקרו". השלב הראשון בתהליך היציאה לשוק יתחיל בשבוע הבא, כאשר החברה תציג את פלטפורמת NR1 בכנס SC23 שיתקיים בדנוור, ארה"ב.

ניוריאליטי הוקמה בשנת 2019 ומעסיקה כיום כ-50 עובדים במרכזי הפיתוח שלה בקיסריה ובתל אביב. היא זיהתה את בעיית ההסקה כצוואר בקבוק בתחום השימוש בבינה המלאכותית (מודלי LLM ו-GenerativeAI) עקב הגידול המהיר והיקף המידע שיש לעבד, ופיתחה טכנולוגיית מענה המוגנת ב-14 פטנטים. לאחרונה העריך מנכ"ל אנבידיה שעל כל דולר המושקע באימון של מודל AI, יושקעו 8 דולרים על הרצת המודלים (הסקה). תנך: "עלויות האנרגיה והעלויות הכספיות האסטרונומיות האלה רק יגדלו ככל שתוכנות, יישומים ו-pipelines יתפתחו בשנים הבאות על גבי מודלי AI בעלי תחכום גובר".

הקולר החכם של PetPace נכנס לייצור המוני

חברת PetPace משפיים סיימה את הפיתוח של קולר חכם לניטור בריאות חיית המחמד, ונכנסת לשלב הייצור ההמוני. החברה צופה שהיא תמכור עשרות אלפי קולרים בעולם, וביצעה את הזמנת הייצור הראשונה שלה: קבוצת ניסטק (Nistec) קיבלה הזמנת ייצור של 10,000 היחידות הראשונות אשר יתבצע במפעל ניסטק צפון הנמצא במעלות. הייצור כולל הרכבת המעגל האלקטרוני, בדיקה חשמלית והרכבה מכנית של הרצועה עד לרמת המוצר הסופי. ניסטק מסרה שהיא מלווה את החברה משלב האבטיפוס, וסייעה ל-PetPace להתאים את הייצור, כולל הלחמה בלייזר ושימוש בחומרים ובדבקים מיוחדים.

הקולר זקוק למארז בגימור גבוה ובאטימות מוחלטת, לאור תנאי הסביבה המחמירים הנדרשים ממוצר שחיית המחמד עונדת באופן רצוף ולאורך שנים. מנכ"ל ניסטק צפון, ווספי ארמז, אמר שמדובר במוצר שדרש מענה ייצורי מיוחד. "פיתחנו עבורו מספר תהליכי ייצור ייחודיים, כמו שילוב של יציקות מיוחדות, הלחמה בלייזר, הטמעת חיישנים פיאזו אלקטריים בקולר ועוד. מדובר במוצר רפואי אשר נדרש לעמוד בתנאי סביבה קשים". מנכ"ל חברת PetPace, ליאור אברהם, אמר שהאינסטינקט של בעלי חיים כמו חתולים וכלבים הוא להסתיר חולשה, כאב ומחלות. הקולר החכם מאפשר לזהות סימפטומים שיש לטפל בהם".

חברת PetPace הוקמה בשנת 2012, על-ידי אבנר שניאור (יו"ר החברה), אבי מנקס וד"ר אסף דגן (הווטרינר הראשי), ומעסיקה כיום כ-20 עובדים. הקולר שהיא פיתחה עוקב באופן רציף אחר מדדים פיזיולוגיים של בעל החיים: דופק, נשימה, טמפרטורה, שינויים בדופק (HRV), רמת פעילות ותנוחות (באמצעות חיישני תאוצה). הוא מקושר אל אפליקציית סלולר ואל ממשק אינטרנט באמצעות וויי-פיי ו-eSim וכולל מודול GPS המאפשר לאתר את בעל החיים בבית או בחוץ במידה והוא הולך לאיבוד. המוצר כולו שוקל 45 גרם בלבד ועובד 40 יום ברציפות בין טעינות סוללה.

השלב הבא: זיהוי מוקדם של מחלות

ליאור אברהם סיפר ל-Techtime שהחברה נדרשה להתגבר על אתגרים מפתיעים. "הקושי המרכזי הוא לקלוט את המדדים הפיסיולוגיים ולקרוא אותם נכון. למשל כאשר מנטרים כלב עם פרווה או בלי פרווה. במדידת החום של בעלי חיים, הווטרינרים מכניסים מד חום לפי הטבעת במרפאה. התגברנו על הבעיה באמצעות פטנט שרשמנו המאפשר לנו להשוות מדדים שונים, ולהגיע למסקנה האם יש עלייה או ירידה בחום. גם זיהוי של מצוקה, כאבי או מחלות הוא אתגר מיטוחד. כאן נכנסת לתמונה הבינה המילאכותית. פיתחנו מודלים המאפשרים להגיע למסקנה האם הכלב או החתול סובל מכאבים או מראה סימני מצוקה אחרים".

"כעת אנחנו עובדים על הוספת יכולות לזיהוי מוקדם של מחלות, הדורשות שימוש בבינה מלאכותית ובבסיסי נתונים גדולים מאוד. אנחנו עובדים על מודלים המזהים אפילפסיה, המלטה קרבה ויש לנו בתוכניות מחלות נוספות כמו סרטן למשל". החברה נמצאת כעת בשלב המכירות הראשוני של מוצר הדור השני, שהחלו בארצות הברית, ובהמשך יתרחבו גם לקנדה ולאירופה. "יש לנו כבר הזמנות קיימות, ועל-פי התחזית שלנו נגיע להיקף מכירות של כמה  עשרות אלפי יחידות כבר בשנת 2024".

אלי ישראלי מונה לסמנכ"ל הטכנולוגיות של Odysight.ai

חברת Odysight.ai מהישוב עומר שליד באר שבע, הודיעה על מינוי של אלי ישראלי לתפקיד סמנכ"ל טכנולוגיות ראשי של החברה. בתפקידו החדש הוא יהיה אחראי על הגדרת האסטרטגיה הטכנולוגית הכוללת של החברה ופיתוח טכנולוגעיות לשוקי היעד המרכזיים: תעופה, תחבורה ואנרגיה. החברה מפתחת ומספקת פתרונות הכוללים חומרה ותוכנה עבור תחזוקה מבוססת חיזוי (Predictive Maintenance – PdM) וניטור מבוסס אירועים (Condition-Based Monitoring – CBM) שהיא בונה מסביב לטכנולוגיות של מצלמות וידאו זעירות.

אלי ישראלי הוא בעל ותק רב בתעשיית התעופה והביטחון. לפני בואו ל-Odysight.ai שימש בתפקיד סמנכ"ל טכנולוגיות ראשי של חברת Gadfin מרחובות, המפתחת כלי-טיס בלתי מאויישים להובלת מטענים אשר משלבים בין יכולת המראה ונחיתה אנכית (VTOL) של רחפן לבין יכולת טיסה מהירה וחסכונית של כלי טיס אווירודינמי. לפני-כן שימש כסגן נשיא להנדסת מערכת בתעשייה האווירית (IAI) וניהל פרוייקטים בתחום הגנת טילים. לפני הצטרפותו לתעשייה האווירית ניהל פרוייקטי פיתוח של מפא"ת בתחומי המערכות האוויריות הלא-מאויישות.

חברת Odysight.ai מוכרת יותר בשמה הקודם, ScoutCam ונסחרת בבורסת OTCQB בארה"ב לפי שווי שוק של כ-28.2 מיליון דולר. החברה מייצרת מצלמות וידאו זעירות שפותחו במדיגוס עבור יישומים רפואיים ותעשייתיים. בנוסף, היא מספקת את המצלמות ללקוחות דוגמת נאס”א (עבור רובוט לבדיקת לוויינים), ווסטינגהאוס, רולס-רויס ו-Areva הצרפתית, המשלבות אותן במערכות בקרת טמפרטורה של כורים גרעיניים, מערכות בדיקת מנועי סילון וצוללות גרעיניות.

בחודש מרץ 2023 היא התפצלה ממדיגוס אשר החזיקה בכ-27% ממניותיה, השלימה גיוס הון פרטי בהיקף של כ-14 מיליון דולר בהובלת הדירקטור והמשקיע מורי ארקין, שינתה את שמה ודיווחה על השלמת הפיתוח של מערכת בדיקה ויזואלית עבור אלביט. בחודש אוגוסט 2023 היא דיווחה שהמצלמות הזעירות מתוצרתה (חלקן בקוטר של כ-1 מ"מ), שולבו במערכת תחזוקה מונעת שפותחה בתעשייה האווירית עבור מסוקי בלק הוק (סיקורסקי UH60), הנחשבים למסוקי הקרב הנפוצים ביותר בעולם.

סיסקו רוכשת את Splunk תמורת 28 מיליארד דולר במזומן

מנכ"ל חברת סיסקו (Cisco), צ'אק רובינס, דיווח היום (ה') בבלוג של החברה על עיסקת ענק בהיקף של כ-28 מיליארד דולר, שבמסגרתה תרכוש סיסקו את חברת התוכנה Splunk לפי מחיר מניה של 157 דולרים. מדובר בעסקת מזומנים אשר צפויה להסתיים עד סוף הרבעון השלישי 2024. רובינס: "העיסקה הזאת תמזג שתיים מחברות התוכנה הגדולות בעולם, ותחזק את האסטרטגיה של סיסקו לספק תקשורת מאובטחת לכל הצרכים והאבזרים. סביבת ה-IT השתנתה באופן דרסטי בעקבות החלטת ארגונים גדולים בעולם להעביר את עסקיהם למתכונת דיגיטלית, והדבר קיבל תאוצה נוספת בעקבות האימוץ של בינה מלאכותית.

"השינויים האלה מספקים הזדמנויות רבות, אבל גם מורכבות בסדר גודל חסר תקדים. זהו יום היסטורי עבור סיסקו. מיזוג בין שני מנועי החדשנות האלה ייצור חברת תוכנה מהגדולות בעולם". חברת ספלאנק הוקמה בשנת 2003 ופועלת מסן פרנסיסקו. היא פיתחה חבילה של פתרונות תוכנה מבוססי AI לאבטחה, ניטור וניתוח נתונים בכמויות גדולות ובקצבי תעבורה מהירים. המערכות שלה מאפשרות להפיק תובנות עסקיות ומידע מסוגים שונים – מרמת אבזרי ה-IoT ועד לרמת תשתיות הענן והתקשורת.

המוצרים של החברה מבוססים על 1,100 פטנטים רשומים. ברבעון השני של 2023 הסתכמו מכירותיה בכ-3.85 מיליארד דולר. חברת סיסקו היא מספקיות פתרונות התקשורת, הענן והתוכנות הגדולות בעולם, ופועלת גם היא מסן פרנסיסקו, קליפורניה. בשנת הכספים האחרונה (שהסתיימה ביולי 2023) הסתכמו מכירותיה בכ-57 מיליארד דולר. ההודעה על העיסקה הפילה את מנייתה בבורסת נסד"ק בכ-3.4% וכעת היא נסחרת לפי שווי חברה של כ-217 מיליארד דולר.

 

 

Hugging Face: "גאודי-2 מהיר יותר מ-H100"

חברת Hugging Face הצרפתית-אמריקאית פירסמה דיווח על מבחן השוואתי שהיא ביצעה, שבמהלכו השיגו מאיצי הבינה המלאכותית גאודי של חברת הבאנה לאבס הישרלאית (בבעלות אינטל), תוצאות טובות יותר מהמאיצים המתחרים של אנבידיה. חברת Hugging Face מספקת כלים לפיתוח יישומים המתבססים על לימוד מכונה ובינה מלאכותית מבוססת רשתות נוירונים. החברה מסרה שבמהלך מבחון השוואית לאימון רשתות במודל BridgeTower ליישומי ראייה ממוחשבת לעיבוד שפה שפה ממוחשבת, המעבד החדש של הבאנה לאבס, Gaudi-2, מהיר יותר ממאיצי ה-GPU מסדרות A ו-H של חברת אנבידיה באימון מודל BridgeTower לראייה ושפה ממוחשבת. החברה מסרה שעל-פי הממצאים, באימון המודל BridgeTower הספציפי, ביצועי Gaudi2 טובים ב-40% מה H100 החדש ביותר של Nvidia ואף עד פי 2.5 מהירים מה- 100A.

זוהי בשורה טובה לאינטל, אשר מתחרה ראש בראש מול חברת אנבידיה באמצעות הטכנולוגיה של Habana Labs הישראלית. על פי הממצאים, באימון המודל BridgeTower הספציפי, ביצועי Gaudi2 היו טובים בכ-40% מביצועי מאיץ H100 החדש ביותר של אנבידיה, ומהירים עד פי 2.5 מממאיץ 100A. אינטל הסבירה שהשיפור בביצועים מיוחס בעיקר ליכולות חדשות ששולבו ב-Gaudi2 לטעינת נתונים מהירה ישירות למאיץ, ולייעול העיבוד של נתוני וידאו ותמונות הנדרשים לאימון מודלים אלו. אינטל מודה שעדיין נותרו אתגרים רבים בפיתוח החומרה והתוכנה על-מנת להגיע לרמה של חברת אנבידיה.

חברת Hugging Face פיתחה את פלטפורמה פופולרית מאוד לשיתוף, אימון ופריסה של מודלי NLP מבוססי טרנספורמר כמו BERT, GPT-2 ו-GPT-3. החברה מספקת ספריות קוד פתוח ב-Python המאפשרות למפתחים ליישם בקלות מודלים מתקדמים, מבלי להתעסק עם פרטים טכניים. בין השאר, הבאנה לאבס מספקת סביבת פיתוח למפתחים עם ספריית Optimum Habana של Hugging Face, במטרה לאפשר העברה קלה של קוד קיים לריצה על Gaudi2, ולנצל את מלוא הביצועים שהוא מספק. מודל BridgeTower נחשב לאבן דרך חשובה בתחום הראייה והשפה הממוחשבת. אינטל: "היכולת לאמן אותו במהירות גבוהה צפויה לתרום להתקדמות התחום".

סגנית נשיא AMD מצטרפת לדירקטוריון NeuReality

חברת ניוריאליטי (NeuReality) מקיסריה הודיעה שסגנית נשיא ומנהלת חטיבת השרתים בחברת AMD, לין קומפ (Lynn A Comp), מצטרפת למועצת המנהלים של ניוריאליטי. לין היא בעלת נסיון של 25 שנה בתעשיית השבבים, ובעבר כיהנה כסגנית נשיא קבוצת מרכזי הנתונים (דטה סנטר) של אינטל. בשנת 2020 צירף אותה המגזין Connected World לרשימת הנשים המשפיעות בטכנולוגיה. דירקטוריון החברה מונה בכירים נוספים מהתעשייה העולמית, בהם: ד"ר נאבין ראו (Naveen Rao), לשעבר מנהל קבוצת מוצרי AI באינטל ו-סי.ג'יי ברונו (CJ Bruno), לשעבר מנהל קבוצת המכירות והשיווק של אינטל באמריקה.

מייסד משותף ומנכ"ל NeuReality, משה תנך, אמר שצירופה של לין לדירקטוריון, "יסייע לנו  לעבור משלבי הפיתוח לשלבי הייצור וההטמעה בשוק. בעזרתה נשכלל את אסטרטגיות השוק שלנו עבור מוצרי ושירותי ההסקה שלנו המבוססים על AI". לין אמרה שניוריאליטי מציעה גישה חדשנית בתחום פלטפורמות עיבוד ממוקדות AI באמצעות פתרון הסקה קל להטמעה מקצה לקצה. "לפתרון הזה יש פוטנציאל להפוך לתקן הזהב של אפליקציות AI מורכבות בהיקף רחב".

חברת ניוריאליטי מפתחת פתרונות הסקה (inference) עתירי ביצועים מבוססי חומרה ותוכנה. מוצר הדגל שלה הוא שבב NR1, שהוא המוצר הראשון בקטגוריית מעבדים שהחברה הגדירה, בשם Network Addressable Processing Unit. השבב הזה משמש כעין שרת-בשבב ומיועד לשימוש במרכזי נתונים שבהם יש צורך לבצע עיבוד רחב היקף של אלגוריתמי בינה מלאכותית.

גיוס עובדים חדשים

השבב כולל את מרכיבי הקישור, העיבוד ומאיצי בינה מלאכותית (Deep Learning Accelerators). החברה גם מספקת פתרונות מדף בכרטיסי PCIe וחבילת תוכנות וכלים לביצוע יעיל של משימות העיבוד הנדרשות. הגישה הזאת מספקת ביצוע מהיר של מטלות המבוצעות כיום באמצעות תוכנה ולכן הן איטיות יותר, דוגמת ניהול, עיבוד פקודות הכנת המידע לרשת הנוירונים ועוד.

החברה הוקמה בשנת 2019 על-ידי משה תנך, סמנכ"ל התפעול צביקה שמואלי וסמנכ"ל פיתוח שבבים יוסי קסוס. תנך הגיע מאינטל ומארוול, צביקה שמואלי הגיע ממלאנוקס והבאנה לאבס. יוסי קסוס שימש כדירקטור בכיר להנדסה במלאנוקס וכראש תחום פיתוח שבבים באיזיצ'יפ (שנימכרה למלאנוקס). ה-CTO, ליאור חרמוש, הוא לשעבר fellow בחברת PMC Sierra. בסוף 2022 השלימה ניוריאליטי גיוס הון בהיקף של כ-35 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה כ-50 עובדים במרכזי פיתוח בתל אביב ובקיסריה, ומתכננת להכפיל את מצבת העובדים בשנה הקרובה.

 

Deepchecks הכריזה על פתרון לבדיקת ואימות AI

בתמונה למעלה: מייסדי Deepchecks פיליפ טנור (מימין) ושיר חורב

חברת Deepchecks התל אביבית הכריזה על מערכת לבדיקת הביצועים והתיפקוד של מערכות בינה מלאכותית (AI), והודיעה שהיא מוציאה את המערכת לשימוש חופשי במתכונת של קוד פתוח. ההכרזה נעשתה עם השלמת גיוס הון בהיקף של 14 מיליון דולר, אשר הובל על-ידי קרן Alpha Wave Ventures ובהשתתפות Hetz Ventures ו-Grove Ventures. החברה הוקמה בסוף 2019 על-ידי המנכ"ל פיליפ טנור, והטכנולוגית הראשית שיר חורב, אשר הכירו אחד את השני בתוכנית תלפיות של צה"ל ועבדו ביחד בפיתוח אלגוריתמים ביחידה 8200. בין השאר היא השתתפה בתוכנית ההאצה של אינטל, Intel Ignite.

הטכנולוגיה של Deepchecks מיועדת להתמודד עם אחד האתגרים הקשים של שימוש במערכות בינה מלאכותית, החל מאלגוריתמים לעיבוד תמונה, תוכנות אנליטיקס עבור תחזוקה מונעת, ניתוח מידע מחיישנים וכלה במערכות גדולות כמו ChatGPT: כיצד ניתן לבדוק ולאמת אותם, כדי למנוע קבלת תוצרים. האתגר כל-כך קשה מכיוון שהיעילות של תוכנות בינה מלאכותית תלויה בבסיס הנתונים שעליו היא התאמנה ובמודל היישום שהוא מרכיב תוכנה שקשה מאוד לעקוב אחר הפעילות הפנימית בתוכו. למעשה, רוב מערכות הבינה המלאכותית הן "קופסה שחורה" עבור המפתחים והמשתמשים.

מדובר בצורך דחוף, תחום הבינה המלאכותית צומח בשיעוק חסר-תקדים: על-פי ההערכות שונות הוא יסתכם בשנת 2023 בכ-26 מיליארד דולר – אבל צפוי להגיע להיקף של 226 מיליארד דולר כבר בשנת 2030. קיימות מספר דרכים לבדוק ולאמת מערכת בינה מלאכותית. אחד מהמלכים הראשונים הוא בדיקת בסיסי בסיס הנתונים שעליו היא אומנה, דוגמת תמונות, מודלי הערכת סיכון להלוואות, הערכת השווי העסקי של לקוח וכדומה, כדי לוודא שהן לא מייצר הטיות (Bias) סמויות. בנוסף, יש צורך לבדוק את מודל הבינה המלאכותית או הרשת הנוירונית עצמה והתאמן למשימה, ולבצע הדמייה של פעילות המערכת ושל התוצרים מול בסיסי נתונים שהם שונים מבסיסי נתונים שעליהם המערכת אומנה.

חברת Deepchecks פיתחה מודולי בדיקה וניטור של מערכות בינה מלאכותית המאפשרים לבדוק אותן, לאמת את תקפותן וגם לבצע הדמייה מהירה של פעילותן. החברה פועלת במתכונת כפולה: מתן הכלים הבסיסייים חינם באמצעות אתר GitHub, כדי לבנות קהילת קוד פתוח ולהרגיל את השוק לפתרון, ומתן פתרון ייעודי ברמת אינטגרציה גבוהה ללקוחות בתשלום. בבלוג שפירסם באתר החברה, סיפר המנכ"ל רוט שהחברה שיחררה לשוק כלי לבדיקת מושדלי לימוד מכונה בינואר 2022, ועד היום הורידו אותה יותר מ-650,000 משתמשים. רוט: "ההצלחה הזאת הפכה את testing ML לחלק בלתי נפרד מסביבת ה-AI. כעת אנחנו עובדים לשלב הבא ומכריזים על הזמינות להורדה של מערכת הניטור שלנו למודלי לימוד מכונה".

Polyn הכריזה על חיישן זעזועים מבוסס רשת נוירונים אנלוגית

חברת Polyn Technology מקיסריה הכריזה על חיישן זעזועים ליישומי תחזוקה מונעת, שהוא חסכוני באנרגיה עד פי 1,000 בהשוואה לחיישני הזעזועים הקיימים היום בשוק. להערכת החברה, שידור המידע מהחיישן לענן אחראי כיום לכ-85%-99% מצריכת ההספק של החיישנים. כדי לספק מידע יעיל על כשלים מכניים, החיישנים משדרים מידע ברוחב פס של עד 20KHz, אשר מעובד בענן. החברה מציעה חיישן המעבד את המידע, ושולח לענן רק את התבנית המפוענחת בנפח של אלפית מהמידע שכיום נישלח לענן.

החיישן החדש,  VibroSense, מבוסס על שבב של החברה אשר מיוצר בטכנולוגיית Neuromorphic Analog Signal Processing – NASP של החברה, אשר מבוססת על פיתוח מתימטי של המדען הראשי אלכסנד גודובסקי. הוא פיתח משוואה המאפשרת לייצג באופן אנלוגי את הפעילות של רשתות נוירוניות בשלב ההסקה (רשתות מאומנות). הפיתוח איפשר לחברה לייצר מעגל המממש רשת המקבילה לאלפי נוירונים דיגיטליים – באמצעות אבני בניין קלאסיות כמו מגברי-שרת (OpAmp) ונגדים.

למעשה, הרשת הנוירונית של החברה היא מעורבת (היברידית). מכיוון שלהערכתה פחות מ-10% מכל רשת נוירונית דיגיטלית משתנה בזמן עקב קבלת עידכונים, ושאר ה-90% נשארים קבועים ולא משתנים, הפתרון שלה מבוסס על תמהיל של שתי הטכנולוגיות: עיקר הרשת מבוסס על הנוירונים האנלוגיים ורק חלק קטן ממנה הוא דיגיטלי ומאפשר קבלת עידכונים. בין השאר, היא מאפשרת ללקוחות לבחור את התמהיל דיגיטל-אנלוג שאותו הם מעדיפים.

זהו השבב השלישי של החברה, בשנת 2022 היא כריזה על השבב NeuroVoice לעיבוד אותות שמע במכשירי שמיעה, ועל השבב NeuroSense לעיבוד מידע הנקלט על-ידי אבזרי ניטור אישי לבישים. מאז הקמתה ב-2019 החברה גייסה כ-4.5 מיליון דולר. כיום היא רשומה בבריטניה ויש לה משרדים בלונדון, אבל משרדיה הראשיים מצויים בישראל והיא נמצאת בתהליכי רישום של 21 פטנטים. השבבים מיוצרים על-ידי גלובלפאונדריז בטכנולוגיית CMOS ברוחב צומת של 55 ננומטר.

הרגולטור חייב להתמודד עם בעיית הבינה המלאכותית

בתמונה למעלה: דמות סינתטית מתוך הסרט Avatar: The Way of Water, קרדיט: 20th Century Studios

מאמר דעה. מאת: רוני ליפשיץ, עורך Techtime

השבוע השיקה חברת אנבידיה שירות חדש בשם DGX Cloud, המאפשר לחברות לאמן רשתות בינה מלאכותית באמצעות הענן. השירות יהיה נגיש ללקוחות באמצעות ענני-ענק דוגמת אורקל, אמזון, גוגל ואז'ור של מיקרוסופט. אנבידיה תספק באמצעותו את כל תשתיות החומרה והתוכנה המאפשרות לחברות לפתח יישומי בינה מלאכותית ולאמן רשתות נוירוניות גדולות, כולל גישה אל חבילה של תוכנות מקטגוריית Generative AI, אשר מסוגלות לייצר אובייקטים דיגיטליים חדשים על בסיס בקשות טקסטואליות.

שירות NeMo למשל, מאפשר לייצר תכנים באמצעות מודלים של שפות שבאמצעותם ניתן לייצר בוטים המתנהגים כבני אדם. שירות Picasso מייצר אובייטים ויזואליים חדשים כמו תמונות, דגמים תלת מימדיים וסרטי וידאו, באמצעות בקשות טקסטואליות. הפוטנציאל הטמון בטכנולוגיות האלה הוא עצום: ראו למשל את האפקט של פתיחת ממשק ציבורי לשירות ChatGPT. המהלך היה כל-כך מרשים שלאחרונה אמר אחד ממנהלי חברת התוכנה דאסו סיסטמס, ש"בינואר 2022 העולם השתנה".

אלא שיש מכנה משותף אחד בכל החידושים האלה: למשתמש אין שליטה מלאה במודלים ובבסיסי המידע שמאחוריהם, ולצרכני המוצרים אין יכולת לדעת האם סרטון הווידאו, התמונה, או הדובר שמאחורי הטלפון – הם אמיתייים או סינתטיים. ומכיוון שכל מקורות המידע שלנו הם כיום דיגיטליים, ההתקדמות המואצת של תחום הבינה המלאכותית מביאה אותנו במהירות אל מצב שבו לא נוכל להבדיל בין אובייקטים אמיתיים לבין אובייקטים מלאכותיים. או במלים אחרות – להבדיל בין אמת לשקר.

הנה דוגמא קטנה: לאחרונה הציגה חברת תוכנה גדולה תכונה חדשה בשיחות וידאו מקוונות: יישום הלומד את מאפייני המשתתפים בשיחה, ומוודא שהם ייראו כאילו הם תמיד מרוכזים, ולא מורידים את מבטם מהמסך. כלומר, הוא מייצר מצג מעורב, שבו תוכנת בינה מלאכותית מתקנת את המציאות בכל רגע. נגיעות קלות, אבל משמעותיות. התוצאה: למשתתף בשיחה אין אפשרות לדעת האם ההקשבה של עמיתו מבטאת הקשבה אמיתית – או שהיא "תיקון סינתטי" של סוכן תוכנה.

האם נידרש לרישיון שימוש בבינה מלאכותית?

מכאן שעוד לפני שנכנסנו לבעיות קשות של שמירת קניין רוחני, עמידה בדרישות איכות ובטיחות או בקרה על איכות ואמינות המודלים הגנרטיביים ובסיסי הנתונים שלהם, אנחנו כבר מצויים בעולם שבו הבינה המלאכותית משבשת את תפישת המציאות שלנו. זהו רגע קריטי המחייב התערבות רגולטורית מיידית. כפי שהרגולטורים מכתיבים נורמות התנהגות בתחומים כמו שמירה על פרטיות ברשת, מדיניות אבטחת מידע מוגדרת, מניעת קרינה אלקטרומגנטית מסוכנת ונכנסים לתחומים רבים שבהם הטכנולוגיה עשויה לסכן את החברה או את בני האדם כפרטים – הגיע הזמן שהם יתמודדו עם גם אתגר הבינה המלאכותית.

אם הם לא יעשו כן, יש סיכוי שבעתיד הקרוב נתגעגע לסוגיות פשוטות כמו "פייק ניוז". גם אם הדבר כרוך בהאטה טכנולוגית מסויימת, הרגולטור צריך להיכנס מיידית לתמונה ולהתחיל להגדיר מה מותר ומה אסור. ההתנהלות הזאת מוכרת ומקובלת בתחומים רבים, כמו למשל תחבורה, מערכות בריאות, בקרת מזון ותרופות ועוד. התעשייה מכבדת את הצורך של הרגולטור להגן על החברה ולהבטיח מערכות אמינות ובטוחות. היא למדה לחיות עם הליכי אישור ארוכים אך חיוניים, ואפילו מפיקה מכך תועלת.

הגיע הזמן להסדיר את תחום הבינה המלאכותית: להגדיר מה הן הדרישות מהקוד כדי להבטיח שיעמוד במטרותיו, להבטיח הפרדה בולטת וחד-משמעית בין מידע סינטתי למידע מקורי, לחייב שימוש רק במודלים ובבסיסי נתונים שקיבלו הסמכת אמינות ובטיחות, כדי להבטיח את איכותם ואמיתיותם. להגדיר את האסור והמותר בתחום הזה, ולהתנות פעולות מסויימות בקבלת רישיון. ללא התמודדות עם הבעיה הזאת, אנחנו עשויים להגיע למשבר חברתי ותרבותי חסר תקדים ובעל השלכות הרות-אסון.

ניסטק תייצר את מודולי התקשורת של Elsight

חברת אלסייט (Elsight) מאור יהודה חתמה על הסכם ייצור עם קבוצת ניסטק(Nistec) לייצור אלפי מודולי תקשורת לרחפנים. היקף העיסקה נאמד בכ-3 מיליון שקל. חברת אלסייט פיתחה את מודול התקשורת Halo, אשר מספק לרחפנים ולכלים בלתי מאויישים באוויר או על-גבי הקרקע, לפעול מעבר לטווח הראייה של המפעיל. (Beyond Visual Line of Sight – BVLOS). המודול מבוסס על פלטפורמת תקשורת מודולרית הכוללת מעבד בינה מלאכותית, אשר מזהה את הרשתות האלחוטיות בסביבת הכלי האוטונומי. 

המודול מזהה את כל הרשתות הסלולריות (כולל 5G), טכנולוגיות RF לא סלולריות ותקשורת לוויינים (SatCom), מתחבר אל הרשת הזמינה ביותר באמצעות מנגנון זיהוי מאובטח, וממשיך להיות בקשר עם המפעיל, למרות שבמהלך ההפעלה הוא עובר מרשת לרשת. החברה מערכיה שכיום היא מגיעה לרמת חיבוריות של 98.99%. רכיב הבינה המלאכותית של החברה מנטר את כל הרשתות הזמינות בקצב של מספר פעמים בשנייה, בודק את עוצמן ובוחר בכל רגע ברשת החזקה והיציבה ביותר.

הזמנה של 2,000 מערכות

המערכת מסוגלת לפצל את התקשורת לאפיקים מקבילים אשר פועלים ברשתות נפרדות, ולחבר אותם בחזרה לקבלת תקשורת מלאה, הן בתחנת המפעיל והן בכלי האוטונומי עצמו. ניסטק מסרה ל-Techtime שעד היום היא ייצרה 250 מודולים ראשונים במפעל ניסטק צפון במעלות. הסכם הייצור כולל הזמנה בהיקף של כ-2,000 מערכות אשר יסופקו בשנתיים הקרובות. הפרוייקט כולל ייצור המעגל האלקטרוני, ביצוע בדיקות חשמליות והרכבת מכלול מלא עבור הלקוח הסופי.

חברת אלסייט הוקמה בשנת 2009 על-ידי ניר גבאי ורועי קאשי, יוצאי יחידה טכנולוגית בחיל המודיעין, ומנוהלת על-ידי יואב אמיתי. החברה החלה את דרכה בפיתוח ערוצי תקשורת לתחום האודיו/וידאו, אולם שינתה כיוון לאור התפתחות שוק הרחפנים, ובשנת 2020 השיקה את מערכת התקשוורת Halo. בשנת 2017 החברה ביצעה הנפקה בורסה האוסטרלית והיום היא נסחרת לפי שווי שוק של כ-45.8 מיליון דולרים אוסטרליים.

סרגון פיתחה תוכנת AI לניהול רשתות תמסורת

חברת סרגון (Ceragon) מראש העין הכריזה על תוכנת Ceragon Insight לתכנון, ניהול והקמת רשתות תמסורת עבור תשתיות הדור החמישי (5G).  התוכנה החדשה מבוססת על ליבת בינה מלאכותית (AI) אשר עוקבת אחר כל המרכיבים של רשת תמסורת פתוחה, דוגמת Open RAN. מנכ"ל סרגון, דורון ארזי (בתמונה למעלה), אמר שהמערכת מעניקה למפעילים נקודה אחת שממנה ניתן לנהל את כל הרשת, גם כאשר היא בנויה מציוד של חברות שונות. "התוכנה מסוגלת לאתר חריגות וחזדות תקלות עודל פני שהן מתרחשות. תחזוקה מונעת מבוססת חיזוי מצמצת את זמני הנפילה של הרשת ומסוגלת למנוע האטה בקצב העברת התקשורת".

סרגון מספקת פלטפורמות תקשורת אלחוטית עבור מרכיב התמסורת (Backhaul) ברשתות סלולריות, המקשרות בין אתרים מרוחקים ובין תאים סלולריים וליבת הרשת. ההתמקדות המרכזית של החברה היא ברשתות מוגדרות תוכנה (SDR) המאפיינות את תשתיות הדור החמישי (5G). החברה הודיעה שהיא תציג את התוכנה במהלך תערוכת MWC 2023 שתיפתח בשבוע הבא בברצלונה. יכול להיות שבתערוכה היא תציג חידוש גדול יותר: פלטפורמת תקשורת חדשה בשם OPEN transport, עבור קישוריות ארוכת טווח בין רשתות שונות הפועלות בארכיטקטורת רשת פתוחה.

מדוע תעשיית התקשורת נרתעת מבינה מלאכותית?

ראוי לציין שתעשיית התקשורת נחשבת לשמרנית מאוד בכל הקשור לבינה מלאכותית, ונרתעת מאימוץ רחב-היקף של פתרונות AI. לאחרונה התפרסם סקר שוק של חברת אנבידיה שנערך בקרב 400 ספקיות שירותי תקשורת ברחבי העולם. הסקר מגלה כי למרות ש-93% מהחברות מאמינות שבינה מלאכותית תגדיל את הרווחיות, מחציתן השקיעו בפרוייקטי AI פחות ממליון דולר במהלך השנה האחרונה, ורק 3% השקיעו יותר מ-50 מיליון דולר במהלך 2022. מדוע ההשקעה כל כך נמוכה? 44% הסבירו זאת בחוסר יכולת לתמחר את יתרונות הבינה המלאכותית, ו-33% אמרו שהם מתקשים להשיג מומחים בתחום הבינה המלאכותית.

מעניין לציין שרוב החברות מאמינות שהתרומה המרכזית של הבינה המלאכותית תורגש בעיקר מאחורי הקלעים. רק 35% מהנישאלים סבורים שהיא תגדיל את המעורבות של הלקוחות ביישומי רשת שונים. כ-44% מהנשאלים העריכו שהבינה המלאכותית תסייע בהפחתת עלויות, והרוב המוחלט – 60% – מאמינים שהתרומה המרכזית של הבינה המלאכותית תתבטא באוטומציה של תחזוקת הרשת, אשר תביא לשיפור בביצועים ולהפחתה בתקלות. זהו התחום שבו מתמקדת גם תוכנת Insight של סרגון.

חברת סרגון נסחרת בבורסת נסד"ק לפי שווי שוק של כ-160 מיליון דולר. בשנת 2022 הסתכמו מכירותיה בכ-295 מיליון דולר, צמיחה של 1.5% בלבד בהשוואה לשנת 2021. שוקי היעד המרכזיים שלה הם הודו (27% מהמכירות), צפון אמריקה (23%) ואמריקה הלטינית (18%). החברה שהצליחה להימלט ב-2022 מנסיון השתלטות עויינת של חברת אוויאט האמריקאית, פירסמה תחזית מכירות של 325-345 מיליון דולר בשנת 2023.

יצרניות שבבי AI נאלצות להימלט אל אקזיט מהיר

חברות סטארט-אפ המפתחות שבבי בינה מלאכותית (AI), נכנסות לעידן של אי-ודאות וקושי בהגעה אל השוק. כתוצאה מכך הן ייאלצו להציג בקרוב אלטרנטיבה עסקית, כאשר הנפוצה ביותר תהיה אקזיט באמצעות מכירתן לחברות הענק. כך מעריכה חברת המחקר Omdia בדו"ח חדש על תעשיית השבבים. להערכת החברה, בין השנים 2018-2022 השקיעו קרנות ההון סיכון בעולם כ-6 מיליארד דולר בחברות חדשות המתמקדות בייצור שבבי בינה מלאכותית, אולם העידן הזה הסתיים.

"המעבר משוק הסובל ממחסור ברכיבים אל שוק הסובל מעודף רכיבים, השינויים במדיניות המוניטרית בעולם והמשבר הכלכלי שהחל להתפתח ב-2022, שינו את האווירה הכלכלית ומקשים על גיוס הון סיכון". אומנם אלה בעיות שעימן מתמודדות כל חברות הסטארט-אפ, אולם בתחום הבינה המלאכותית קיים קושי נוסף. אנליסט בכיר ב-Omdia, אלכסנדר הרוול, הסביר: "אפילו חברות AI הנהנות מהגיבוי הפיננסי הטוב ביותר, נדרשות כיום לספק תמיכת תוכנה ברמה הגבוהה שהשוק התרגל לקבל מחברת אנבידיה. זהו מחסום כניסה גדול מאוד המקשה על החברות להגיע אל השוק".

ההון של התעשייה נמצא בחברות הענן

בעקבות זאת צופה חברת המחקר שחברות מובילות בתחום שבבי ה-AI יחליטו השנה לבצע אקזיט, ככל הנראה באמצעות מכירתן לאחת מענקיות הענן או אחת מיצרניות השבבים הגדולות: "לאפל יש הון זמין בהיקף של 23 מיליארד דולר ולאמזון יש 35 מיליארד דולר, בעוד שליצרניות שבבים כמו אניבידיה, אינטל ו-AMD יש כ-10 מיליארד דולר לזמינים להשקעות – כל אחת. חברות ענן הגדולות (hyperscalers) כבר הראו שהן מעוניינות לשלב רכיבי AI ייעודיים, ושהן יכולות להרשות לעצמן לרכוש את היכולות האלה".

המלכודת הטכנולוגית של CGRA

מעניין לציין שכמחצית מכל ההון שגוייס (6 מיליארד דולר) נותב אל טכנולוגיה אחת בלבד: רכיבי האצה מסוג Coarse Grained Reconfigurable Array – CGRA. מדובר במאיצים הפועלים לצד יחידת העיבוד המרכזית (CPU), אשר מבוססים על מערכים גדולים של יחידות עיבוד מקביליות (Processing Elements), המזכירות בתפישתן את רעיון ה-ALU ברכיבי FPGA מיתכנתים.

ברוב המקרים הם נבנים במטרה להטעין ברכיב את מודל הבינה המלאכותית במלואו – אולם כיום מתעוררים ספיקות ביחס ליעילות של האסטרטגיה הזאת – במיוחד לאור הגידול המתמשך בהיקפם של המודלים האלה. הרוול: "בשנים 2018-2019 היה הגיון בנסיון להטעין מודל שלם על שבב יחיד, מכיוון שהם עבדו במהירות גדולה מאוד ופתרו בעיות קלט/פלט של המודלים". אולם הצמיחה הדרמטית בגודל המודלים מייצרת בעיות ביכולת ההתרחבות (scalability). המודלים החדשים יותר מתובנתים ומורכבים, ולכן דורשים הרבה מאוד יכולות תכנות עבור מרכיבי ה-CPU שלהם. "יכול להיות שעתיד שבבי הבינה המלאכותית נמצא במקום אחר".

 

דאסו סיסטמס בונה זירת מסחר לתכנונים הנדסיים

בתמונה למעלה: ג'יאן פאולו באסי. "הבינה המלאכותית טובה בהבאת מידע". צילום: Techtime

חברת דאסו סיסטמס (Dassault Systemes) בונה זירת מסחר אלקטרונית שתאפשר לחברות לסחור בתכנונים הנדסיים שבוצעו באמצעות תוכנת ה-CAD של החברה, SolidWorks. השירות יינתן על-גבי פלטפורמת הענן 3DEXPERIENCE Works. כך סיפר ל-Techtime מנהל פעילות הענן 3DEXPERIENCE Works ולשעבר מנכ"ל Solidworks, ג'יאן פאולו באסי. השיחה התקיימה במהלך מפגש הלקוחות השנתי של החברה שהתקיים בשבוע שעבר בנאשוויל, טנסי.

תוכנת SolidWorks נחשבת לכלי התכנון המכני-הנדסי הנפוץ בעולם. להערכת דאסו סיסטמס היא מחזיקה בכ-42% מהשוק העולמי ומכירותיה אחראיות לכ-22% מהכנסות החברה (שהסתכמו ב-5.67 מיליארד אירו ב-2022). ב-1 ביולי השנה החברה תתחיל במימוש אסטרטגיית ענן שנועדה להביא בהדרגה את רוב משתמשי SolidWorks להיות חלק מענן השירותים שלה, הכולל תמיכה בתוכנה וביישומים נוספים אשר יכולים לעבוד מולה, דוגמת כלי סימולציה, עבודה שיתופית ומחקר.

מדוע אתם מבצעים את המהלך? מהו הרעיון העסקי?

פאולו באסי: "אנחנו רוצים לעבור ממודל של מכירת מוצרים למודל של מכירת שירותים. בגישת המוצרים, מרגע שמכרת מוצר ללקוח, אתה למעשה מאבד איתו את הקשר. אולם במודל השירותים אתה צריך פלטפורמה מרובת יישומים שבזכותם אתה שומר על קשר עם הלקוח ומסייע לו לנצל את המערכת. כאשר התכנונים נמצאים בענן שלנו, אנחנו יכולים (בהסכמת הלקוחות), לבדוק אותם ולספק להם המלצות, למשל כיצד לשפר את התכנון".

חוות שרתים של 3DS OUTSCALE. תארח את זירת המסחר האלקטרוני של דאסו סיסטמס
חוות שרתים של 3DS OUTSCALE. תארח את זירת המסחר האלקטרוני של דאסו סיסטמס

"הרבה פעמים הלקוחות מתכננים מחדש רכיבים שכבר תוכננו ושיימצאו בענן שלנו. במקרים כאלה נוכל לאתר עבורם פתרונות מוכנים, ולהציע למתכננים לבדוק אותם ועל-ידי כך לקצר את זמן הפיתוח. השירותים האלה יינתנו תמורת תשלום. אנחנו מאמינים שיש להם פוטנציאל עסקי גדול מאוד, מכיוון שכל מי שייכנס לענן שלנו ישמח לקבל אותם. למעשה כבר התחלנו לבדוק את זירת המסחר במתכונת מוגבלת בשיתוף עם כמה לקוחות גדולים, במסגרת שירות 3DEPERIENCE Business. המטרה שלנו היא לבנות קהילה גדולה של שותפים שיספקו לחברי הקהילה שירותים שונים, כמו ביצוע פרוייקטי תכנון ושיתוף תכנונים קיימים".

מהי תשתית הענן שעליה אתם מתבססים?

"אנחנו פועלים באמצעות חברת 3DS OUTSCALE, הנמצאת בבעלות מלאה של דאסו. החברה בונה ומפעילה מרכזי נתונים המותאמים במיוחד לפלטפורמה שלנו. הדבר מעניק לנו בקרה מלאה על הטיפול במידע, על רמת האבטחה ועל מיקומה המדוייק של כל פיסת מידע. לחברה יש מרכזי שרתים המפוזרים במקומות רבים בעולם. הלקוחות שלנו רוצים לדעת בוודאות מלאה היכן נמצא המידע שלהם – באיזה שרת ובאיזה מיקום גיאוגרפי – ואת השירות הזה אנחנו יכולים לספק רק באמצעות OUTSCALE".

מדוע תספקו יישומים נוספים בענן?

"הדבר נובע מהתפישה ש-3DEXPERIENCE Works היא פלטפורמה למתן שירותים. לכן היא צריכה לספק ללקוחות מגוון רחב של שירותים. מהבחינה הזאת, תוכנת Solidworks היא למעשה רק אחד מהשירותים של הפלטפורמה. בנוסף, הלקוחות יוכלו לרכוש יכולת הפעלה של כל שאר 13 המותגים של דאסו סיסטמס, כולל תוכנת האנליטיקס NETVIBES, שהיא מערכת מבוססת בינה מלאכותית לעיבוד כמויות גדולות של מידע (ביג דטה)".

הפיל שבחדר: ChatGPT

מנכ"ל Solidworks, מאניש קומאר, הסביר מהיכן מגיע הצורך בתוכנת NETVIBES: "השלב הבא בתחום התכנון הוא ניתוח כמויות גדולות מאוד של נתונים כדי להעריך את השפעת התכנון על ההכנסות ועל הסביבה. כיום איאפשר להעריך מה יהיה מחירו של רכיב מסויים בעוד חמש שנים. אבל אם אתה יצרן רכב למשל, אתה יכול לבצע מחקר כדי לאתר את הרכיב ששינוי במחירו יהיה בעל ההשפעה הגדולה ביותר על המחיר הסופי ללקוח – ולחפש תחליף לו זול יותר.

אולם הפיל הגדול שבחדר הוא נושא הבינה המלאכותית. לדברי קומאר, "העולם השתנה בחודש נובמבר 2022, כאשר תוכנת Chat GPT עלתה לרשת". בחברה לא מדווחים מה הן תוכניותיה בתחום הבינה המלאכותית, אם כי שמועות והערכות מסדרון הן שהיא מתכננת לבנות מערכת מבוססת בינה מלאכותית אשר תוכל לתכנן מוצרים עלפי בקשה, כמו שתוכנת Chat GPT, למשל, יכולה לכתוב פיסות תוכנה בסיסיותיחד עם זאת, העמדה הרשמית של החברה היא שבינה מלאכותית יעילה מאוד בקיצור תהליכים וביצוע מטלות אוטומטיות, אולם לא מחליפה את יכולת ההמצאה והחדשנות האנושיים.

באסי: "מערכות בינה מלאכותית מבססות על העבר, אולם שום מידע מהעבר אינו יכול לייצר המצאה חדשה עבור העתיד. התרומה העיקרית של הבינה המלאכותית תהיה בהבאת מידע והפיכתו לזמין יותר. אולם מערכת בינה מלאכותית יודעת רק דברים שהם כבר קיימים, אין לה את הדמיון להמציא דברים חדשים. כאשר למדתי הנדסה, היה מקובל להניח שמהנדס ממוצע מקדיש 75% מזמנו לאיתור מידע רלוונטי, ורק בשאר הזמן הוא עוסק בתכנון. איתור מידע תהיה התרומה העיקרית של הבינה המלאכותית".

DARPA הצליחה להפוך את ה-F-16 למל"ט קרבי

בתמונה למעלה: מטוס F-16 בגרסת VISTA מבצע טיסת ניסוי אוטונומית. צילום: US air Force

הסוכנות למחקרי בטחון מתקדמים בארה"ב (DARPA) השלימה בהצלחה את טיסות הניסוי הראשונות של מטוס קרב מסוג F-16 כאשר הוא מנוהג ומנוהל באופן עצמוני על-ידי תוכנת בינה מלאכותית (AI). התוכנה פותחה בשלוש השנים האחרונות במסגרת פרוייקט Air Combat Evolution – ACE. הניסויים נערכו בשיתוף פעולה עם חיל האוויר וביה"ס לטיסה של חיל האוויר האמריקאי. התוכנה הותקנה במטוס F-16 שמערכות האוויוניקה שלו הותאמו לניהול באמצעות תוכנה. מדובר במטוס דו-מושבי בכינוי X-62A VISTA (קיצור של Variable In-flight Simulator Test Aircraft), הכולל גם מושב לטייס אנושי אשר יכול להשתלט עליו מיידית.

מנהל התוכנית בחה"א האמריקאי, קולונל ראיין הפרון, אמר שבמסגרת הניסויים הופעלו מספר אלגוריתמים שונים אשר שימשו להפעלת המטוס בתסריטי הטסה שונים. הפרון: "ביצענו מספר משימות אשר כללו המראה, נחיתה, התמודדות עם יריבים והפעלת מערכות חימוש. הניסויים גם הוכיחו שיש לנו יכולת להתאים את התוכנה להטסה של פלטפורמות אוויריות נוספות".

משימה התקפית שיתופית

במקביל לפיתוח המטוס, מתבצע מחקר במכון הטכנולוגי של איווה, הבודק האם טייסים אנושיים סומכים על הטייס הדיגיטלי. במהלכו הותקנה מערכת השליטה האוטומטית במטוס אימונים דו-מושבי מדגם L-29, כאשר טייס המשנה האנושי מחובר אל חיישנים למדידת פרמטרים פיסיקליים הבודקים מה הן תגובותיו הבלתי רצוניות כאשר המטוס נישלט על-ידי טייס אוטומטי.

מטרת פרוייקט ACE היא לפתח טייס רובוטי ברמה של טייס קרב מנוסה, לצורך ביצועי משימה התקפית שיתופית. המרכיב הקשה ביותר שלה הוא קרב אוויר-אוויר (dogfight), שבו הטייס האנושי מתמקד במשימת הלחימה בלבד, וכל שאר המערכות מנוהלות עבורו באופן עצמוני באמצעות הבינה המלאכותית. בעתיד תהיה אפשרות להעביר את השליטה המלאה לידי התוכנה גם עבור המשימה התובענית הזאת: בחודש אוגוסט 2020 בוצעו ניסויים באמצעות סימולטור טיסה כאשר תוכנת AlphaDogfight השתתפה במשחקי מלחמה נגד טייס אנושי מנוסה. התוצאה הייתה שהתוכנה הביסה את הטייס, ו"הפילה" את מטוסו.

תוכנית טייס-הקרב הרובוטי היא מרכיב ביוזמה רחבה יותר של DARPA בשם Mosaic Warfare, שנועדה להסיט את המוקד של המאמץ המלחמתי מהפעלת מערכות מאויישות באוויר, בים וביבשה, למכלול של מערכות מאויישות ולא מאויישות. בחודש ספטמבר 2018 הסביר מנהל התוכניות הקודם של DARPA, טום בארנס, שאסטרטגיית מוזאיקה מבוססת על הפעלת אמצעים רובוטיים בכמות גדולה, לצד לוחמים אנושיים המנהלים אותם.

רייזור לאבס השלימה פיתוח של מערכת בדיקה מבוססת AI לזיהוי תחמושת פגומה

חברת רייזור לאבס (Razor Labs) דיווחה היום (ד') כי השלימה בהצלחה את המבדקים הראשוניים של מערכת בדיקה מבוססת AI, המבצעת זיהוי וסיווג אוטומטי של פגמים בתחמושת על-גבי פס הייצור. המערכת פותחה בהזמנת חברה ביטחונית גלובלית, שעימה חתמה על מזכר הבנות בחודש מאי 2022. מרייזור לאבס נמסר כי הפיתוח הושלם מוקדם מן המתוכנן, וכי תקבל סכום של כ-1.9 מיליון דולר מהלקוח עבור העמידה ביעד.

מדובר במערכת בדיקה ויזואלית המותקנת על גבי פס הייצור. היא מתבססת על תוכנת הבינה המלאכותית של רייזור לאבס וכוללת תאורה, מצלמה ומחשוב. המערכת מסוגלת לזהות עשרות סוגי פגמים בתחמושת בזמן אמת וכן מסווגת את חומרת הפגם בתחמושת. לאחר סיווג התחמושת, המערכת מבצעת חלוקה אוטומטית באמצעות מכניקה מתוחכמת, וזאת בהתאם לסוג הפגם שזוהה. בעזרת יכולות האיתור והסיווג של המוצר, ניתן להבחין בדפוס הפגמים ולהסיק מסקנות לגבי תקלות במכונות בפס הייצור שגורמות לפגמים אלה להופיע בשכיחות גבוהה יותר. בחברה מעריכים כי למוצר עשוי להיות פוטנציאל להתאים למגזרי תעשייה שונים בעולם בביצוע בקרת איכות אוטומטית, מהירה ומדויקת.

מוצר ייעודי לענף כריית המחצבים

רייזור לאבס, אשר הוקמה ב-2016 והונפקה בבורסת תל-אביב בתחילת 2021, מפתחת פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית לבעיות תפעוליות של חברות וארגונים, בייחוד מקרב המגזר התעשייתי. במקביל, החברה השלימה פיתוח של פלטפורמת בינה מלאכותית מבוססת-ענן, הקרויה AI DataMind, המיועדת לשיפור תהליכי ייצור בתעשיית כריית המחצבים. המערכת מתממשקת עם נתוני מערכות הייצור, ובאמצעות מודלים של בינה מלאכותית מסייעת לאתר תקלות ובעיות תחזוקה ולהפחית את זמן השבתת התפעול (downtime). הפלטפורמה הוטמעה עד כה באופן מסחרי בחברת כרייה אוסטרלית.

החברה מבצעת בשנה האחרונה שינוי אסטרטגי, שעיקרו מעבר מחברת פרויקטים לחברת מוצר. החברה פועלת כדי להרחיב את השימוש בפלטפורמה ה-DataMind לתעשיות נוספות, כדוגמת גז, נפט, מים וחשמל. לדברי החברה, שינוי המיקוד מוביל בשלב המעבר לקיטון משמעותי בהכנסות. ואמנם, החברה רשמה בתשעת החודשים הראשונים של 2022 הכנסות של 4 מיליון שקל, ירידה חדה לעומת 11.7 מיליון שקל בתקופה המקבילה של 2021. ההפסד הנקי בתקופה זו הסתכם ב-22.9 מיליון שקל.

סוני ישראל הכריזה על שבב IoT אוניברסלי

חברת סוני ישראל (Sony Semiconductor Israel) הכריזה על שבב תקשורת אוניברסלי ליישומי ואבזרי IoT, המאפשר לאבזרים להתחבר אל רוב הרשתות הנפוצות בעולם – החל מרשתות סלולריות מהדור החמישי ושימוש במודול iSIM, רשתות תקשורת לווייניות, רשתות ייעודיות כמו LoRa, Mesh וכל הפרוטוקולים העומדים בתקן IEEE 802.15.4. אומנם השבב החדש, ALT 1350, הוא שבב הדור השלישי של שבבי ה-IoT של החברה (פותח במקור באלטייר שנמכרה לסוני ב-2016), אולם לדברי סגן נשיא למוצר ולשיווק בחברת סוני ישראל, דימה פלדמן, זהו השבב המהפכני ביותר שלה, "אשר משנה את כללי המשחק בשוק אבזרי ה-IoT".

השבב החדש פותח במשך ארבע שנים, ולמרות שהוא מספק יותר פונקציונליות, ההספק שלו קטן פי ארבעה בהשוואה לדור הקודם. פלדמן: "מדובר בשיפור דרמטי מכיוון שהוא מאפשר לספק מוצרי IoT שעד היום לא היו אפשריים. למשל, אם לקוח מסויים רוצה להתקין קולר העוקב אחר כלב, הוא יעשה זאת רק אם יצטרך להחליף סוללה פעם אחת בשנה ולא בכל מספר שבועות. ריבוי פרוקטוקולי התקשורת מאפשר לאבזרי IoT לדבר ישירות אחד עם השני, והופך את ALT 1350 לשבב אוניברסלי. זו, להערכתנו, תהיה המהפיכה הבאה של ה-IoT: שימוש ברכיבים שיודעים לטפל בהרבה מאוד סוגי תקשורת".

סוני ישראל שילבה ברכיב שני מעבדי-עזר נוספים: מיקרו-בקר המאפשר ללקוח לכתוב יישומים דלי-הספק משל עצמו ומעבד בינה מלאכותית, המאפשר ליישם פעולות AI מסויימות, דוגמת ניתוח נתונים לצורך תחזוקה מונעת. הרכיב נמצא בשלב מסירת דוגמאות ללקוחות במטרה להיכנס לייצור המוני במחצית השנייה של 2023. "מספר היישומים בעולמות ה-IoT הוא גדול מאוד. אחד התחומים שצפוי לצמוח בשנים הקרובות הוא מעקב אחר משלוחים, לצורך בקרת תנאי האחסון של מוצרים חקלאיים, תרופות ועוד. האבזר שלנו מאפשר לספק את השירות הזה בזמן אמת ובלא צורך ברכיבים נוספים. לכן למחיר הנמוך יש חשיבות גדולה מאוד".

אסטרטגיית בינה מלאכותית מהענן עד ה-Edge

במקביל, סוני ישראל מחזקת את מעמדה כספקית מודולי הבינה המלאכותית לחיישני התמונה של סוני העולמית. המהלך נחשף לראשונה ביוני 2020 כאשר סוני הכריזה על חיישני התמונה החכמים IMX500. הרכיבים בנויים משני שבבים המשובצים במארז אחד במתכונת של מודול מרובה שבבים בתצורת מגדל (Stack): חיישן תמונה של סוני העולמית, ומעבד DSP של סוני ישראל, אשר אחראי על פעולת ההסקות של רשת נוירונית.

שילוב בינה מלאכותית בחיישן מאפשר להפיק מתמונת הכלב (משמאל) רק את המידע הנחוץ ליישום (מימין)
שילוב בינה מלאכותית בחיישן מאפשר להפיק מתמונת הכלב (משמאל) רק את המידע הנחוץ ליישום (מימין)

כאשר הם מותקנים על-גבי מצלמת אבטחה, מצלמת רחוב או אבזר IoT אחר, המעגל הלוגי מעבד את התמונה למרכז הרשת רק את תוצרי פעולת ההסקה. בכך הוא חוסך במשאבי עיבוד ותקשורת ומאפשר לחיישן לתפקד בלא לפגוע בפרטיות האנשים המצולמים. מצלמה כזו יכולה למנות את מספר האנשים באתר בלא צורך לשלוח את תמונותיהם לענן. היא יכולה לפענח את מפת הצפיפות במתחמים, ואפילו לעקוב אחר התנהגות לקוחות בחנות – רק על סמך ניתוח תנועותיהם – בלא צורך לזהות את הלקוחות עצמם.

מדובר במהלך אסטרטגי של סוני העולמית: חיישני הבינה המלאכותית נתמכים על-ידי פלטפורמת הענן AITRIOS שהושקה בסוף 2021, אשר מספקת גם שירותי ענן וגם סביבת פיתוח עבור לקוחות סוני. הפלטפורמה מאפשרת לספק שירותי עיבוד בקצה (Edge) בעלי התאמה מירבית לחיישני של סוני. היא גם מחזקת את הקשר בין סוני לבין הלקוחות אשר רוכשים חיישנים עבור אבזרי IoT, ומכניסה אותה למוד עסקי חדש של ספקית שירותים ולא רק של ספרית חומרה. בשלב הראשון, סוני ישראל סיפקה את מעבד ה-AI עבור המעגל הלוגי של החיישנים. ל-Techtime נודע שסוני ישראל מעורבת כיום בפיתוח רכיבי AI נוספים.

פתרון הענן החדש של חברת סוני
פתרון הענן החדש של חברת סוני

Polyn הכריזה על שבב עיבוד-קול המבוסס על נוירונים אנלוגיים

חברת Polyn Technology מקיסריה הכריזה על השבב הראשון בטכנולוגיית NASP המהפכנית שאותה היא פיתחה בשלוש השנים האחרונות, אשר מאפשרת לממש רשתות לימוד עומק באמצעות נוירונים אנלוגיים, ולא באמצעות מעגלים דיגיטליים. הרכיב הראשון בסדרה הוא שבב העיבוד הקולי NeuroVoice, אשר מבצע הפרדה בין הקול האנושי לבין קולות רקע ומיועד לשוק של מכשירי השמיעה, מכשירי רדיו אלחוטיים בידי כוחות חירום והצלה, יישומים צרכניים ועוד.

הרכיב משלים את הפיענוח של כל הסקה בתוך 20µsec וצורך הספק של 100µW בלבד. מנהל השיווק ופיתוח עסקי בחברה, יוג'ין זטצרוב, אמר שטכניקות עיבוד הקול הנוכחיות צורכות אענרגיה רבה ולעתים רבות לא מספקות את הדרישה. "שימוש בבינה מלאכותית כדי לחלץ את הקול האנושי מתוך סביבה רועשת, כולל רעשים בלתי סדירים, מספק חוויית שמיעה טובה יותר מאשר השימוש בטכניקות ביטול רעשים. רשת נוירונית היא הכלי המושלם לביצוע עיבוד קול".

החברה משווקת את השבב במתכונת של רכיב חומרה (ייצור בגלובלפאונדריז בתהליכי 40-65 ננומטר) או במתכונת של מודולי קניין רוחני (IP). מפת הדרכים של החברה כוללת לפחות עוד שני רכיבים: מעבד NeuroSense חסכוני בהספק עבור ניטור חיישנים באבזרים דלי-הספק כמו שעונים חכמים ואבזרים לבישים, ומעבד לניתוח זעזועים עבור השוק התעשייתי.

מאחורי הטכנולוגיה ניצבת תגלית מתימטית

רשת הנוירונים של חברת פולין היא יוצאת דופן: החברה פיתחה את טכנולוגיית Neuromorphic Analog Signal Processing – NASP, שבה רוב הרשת מיושם באמצעים אנלוגיים קלאסיים (מגברי שרת ונגדים) ורק חלק קטן ממנה מבוסס על רשת נוירונים דיגיטלית. מייסד משותף ומנכ”ל החברה, אלכסנדר טימופייב, הסביר ל-Techtime שבממוצע כ-90% מהרשת הנוירונית הם קבועים ולא משתנים. "פחות מ-10% ממנה מקבל עידכונים שונים בהמשך הפעולה. השבב שלנו הוא היברידי: אנחנו ממירים 90% מהרשת למעגל אנלוגי והשאר נשאר דיגיטלי. אנחנו גם יכולים להתאים את התמהיל הזה לצורכי היישום הספציפי”.

הטכנולוגיה נולדה בעקבות פיתוח מתימטי של המדען הראשי אלכסנד גודובסקי. הוא פיתח משוואה המאפשרת לייצג באופן שונה את הפעילות של רשתות נוירוניות בשלב ההסקה (רשתות מאומנות). בעקבות הרעיון הוקמה החברה בשנת 2019, וגייסה לשורותיה מפתחים ישראלים יוצאי חברות דוגמת טאואר, יבמ, אינטל, קיידנס ועוד. מאז הקמתה גייסה פולין כ-4.5 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה 22 עובדים. היא רשומה בבריטניה ויש לה משרדים בלונדון, אבל משרדיה הראשיים מצויים בישראל.

שירות האימון החדש של AWS מבוסס על אנפורנה לאבס

חברת AWS הכריזה על שירות חדש של אימון רשתות נוירוניות בענן, המתבסס על שבבי Trainium של אנפורנה לאבס הישראלית, שנירכשה על-ידי אמזון בשנת 2015. כיום החברה פועלת מישראל ומארה"ב, ומפתחת מאיצי עיבוד ושבבים ייעודיים המשמשים להאצת שירותי הענן של אמזון. השבב תוכנן במטרה להאיץ את תהליכי האימון של רשתות נוירוניות המבצעות מטלות דוגמת זיהוי קול ותמונה, חיפוש סמנטי במאגרי נתונים, גילוי תקיפות סייבר, בניית תחזיות וכדומה.

החברה העריכה שהשירות החדש, Trn1, הניתן במסגרת Amazon EC2, מהיר פי שניים בהשוואה לשירותים המקבילים המבוססים על מעבדי GPU. אמזון מתקינה את מאיצי Trainium באשכולות מחשבים מסוג EC2 UltraCluster, אשר יכילו עד 30,000 מאיצים בכל אשכול ויספקו עוצמת עיבוד כוללת של עד 6.3exaflops. שירות Trn1 הוא למעשה מחשב וירטואלי הקרוי instance, אשר מספק ללקוח תשתית של שרת המתנהג כמו שרת יחיד ממשי. בכל instance כזה יש עד 16 מאיצי Trainium.

זהו האינסטנס הראשון של AWS המספק מהירות תקשורת של עד 800Gbps, שהושגה בזכות מעבדי Graviton שגם הם פותחו באנפורנה לאבס. מאיצי Trainium הם מרכיב בחבילת פתרונות Nitro שאותם אנפורנה לאבס מפתחת. מדובר במשפחה של פתרונות חומרה ותוכנה המיועדת להאיץ את הביצועים של מעבדי ה-CPU, מערכות האיחסון ותשתית הקישוריתו במרכזי נתונים, באמצעות הסטת עומסים אל רכיבי חמרה ייעודיים המבצעים את המטלות הספציפיות במהירות רבה.

חברת אמזון, הבעלים של AWS, הודיעה שהיא בעצמה החלה להשתמש בשירותי Trn1 כדי להפעיל את מנוע החיפוש באתר הקניות המקוונות שלה. מעניין לציין שבעבר רמזה AWS, שהמאיץ Trainium מיועד להחליף את מעבד גאודי שפותח על-ידי חברת הבאינה לאבס הישראלית, אשר נירכשה על-ידי אינטל בשנת 2019. מדובר בשתי חברות שונות שהוצמחו על-ידי אביגדור וילנץ.

אנבידיה הכריזה על שירות בענן לפיתוח תאומים דיגיטליים

בתמונה למעלה: חברת הרכבות הגרמנית מייצרת עותק דיגיטלי של מפורט של כל המסילות, הרכבות והתחנות במדינה

חברת אנבידיה (NVIDIA) הכריזה על פתרון התוכנה כשירות (SaaS) הראשון שהיא מספקת, אשר מאפשר לפתח יישומי מטאברס (או בשפה של אנבידיה, "אומניברס") וייצוגים דיגיטליים של אובייקטים ממשיים, באמצעות שירות הענן Omniverse Cloud. ההכרזה בוצעה במהלך כנס הבינה המלאכותית GTC 2022 של החברה המתקיים בקליפורניה. השירות החדש מבוסס על תשתית מחשוב של החברה בשם Omniverse Cloud Computer, אשר מבוססת על רשת מבוזרת של מרכזי נתונים (Nvidia Graphics Delivery Network), שבכל אחד מהם מותקנים שרתי OVX ליישום הדמיות גרפיות והתנהגות אובייקטים לפי חוקי הפיסיקה, ושרתי HGX המספקים מענה לעומסי עבודה גדולים הנובעים מיישומי בינה מלאכותית.

במסגרת ההכרזה חשפה החברה את שרתי OVX החדשים, אשר מבוססים על ארכיטקטורה חדשה של מעבדי GPU חדשים ועל שבב הקישוריות ConnectX-7 שפותח בישראל. בכל שרת OVX מותקנים 8 מעבדי GPU ושלושה מתאמי רשת ConnectX-7, המביאים אותו לקצבי העברת נתונים של עד 400Gbps. ביסודו רעיון האומניברס (או מטאברס), נועד לספק חוויית אינטרנט תלת מימדית. אולם הוא מאפשר לייצר דגמים דיגיטליים של המציאות עד לרמת דיוק של תאומים דיגיטליים.

החברה דיווחה ששירות Omniverse Cloud כבר פועל באופן מוגבל באמצעות מספר שותפים עסקיים. כך למשל, לפני קצת יותר מחודשיים הכריזו סימנס (Siemens) ואנבידיה על שיתוף פעולה שנועד להביא את האומניברס אל העולם התעשייתי, ולייצר תאומים דיגיטליים מבוססי בינה מלאכותית של מתקני ייצור מלאים. במסגרת שיתוף הפעולה הן מחברות את פלטפורמת Siemens Xcelerator אל פלטפורמת NVIDIA Omniverse.

אחת הדוגמאות הראשונות ליישום כזה הוא פרויקט התאום הדיגיטלי של כל רשת הרכבות של גרמניה, המיושם על-גבי שרתי OVX באמצעות שיתוף פעולה בין DSD הנמצאת בבעלות חברת הרכבות הגרמנית דויטשה-באן, ובין חברת אנבידיה. במסגרתו הן בונות העתק דיגיטלי המספק סימולציה מלאה בזמן אמת של מערכת הרכבות: קטרים, קרונות, מסילות, תחנות, תוואי הנוף ועוד. הפירוט מגיע עד לרמת רכיבי המנוע ברכבת. המטרה היא להריץ מבחני אופטימיזציה ולשפר את התפקוד של מערך הרכבות.

מאז רכישת מלאנוקס בשנת 2020, הפכה ישראל לאחד מהאתרים המרכזיים של חברת אנבידיה. כיום מועסקים בארץ כ-3,000 עובד פיתוח, המהווים כ-15% מסך כל עובדי אנבידיה בעולם. במאי 2022 היא הכריזה על כוונתה לגייס כ-1,000 עובדים נוספים עבור כל הרבוצות במרכזי הפיתוח הישראליים שלה: קבוצות תוכנה וחומרה בתחום התקשורת המואצת, קבוצות פיתוח שבבי CPU ושבבי DPU, קבוצה למחקר AI, קבוצת העולמות הווירטואליים (Omniverse) ועוד.

מעבד חדש לכלי-רכב: NVIDIA DRIVE Thor

במהלך הארוע הכריז מנכ"ל ומייסד החברה, ג'נסן הואנג, גם על מחשב הרכב החדש של החברה, NVIDIA DRIVE Thor, אשר מיועד לנהל את כל יישומי הרכב, ממערכות המידע והבידור ועד לרמת הנהיגה האוטונומית. הוא כולל מעבד CPU מסוג NVIDIA Grace, מעבד גרפי (GPU) בארכיטקטורת Ada Lovelace שנחשפה בארוע, ומנוע בינה מלאכותית לביצוע הסקת מסקנות. המחשב מגיע בתצורת מערכת על-שבב (SoC), וכולל טכנולוגיה חדשה לחיבור שבבים שונים בתוך המארז (Chip to Chip).

מדובר בשבב ענק הכולל כ-77 מיליארד טרנזיסטורים ומגיע לעוצמת עיבוד של 2000TFLOPS (אלפיים טריליון פעולות עיבוד נקודה צפה בשנייה). החברה מסרה שהמחשב DRIVE Thor יהיה זמין עבור דגמי 2025 של יצרניות רכב מובילות. החברה הראשונה שתאמץ אותו היא ZEEKR, מותג רכבי היוקרה והספורט החשמליים הנמצא בבעלות יצרנית ההמכוניות הסינית Geely. החברה מתכננת להתחיל לייצר את המכוניות הראשונות המצויידות ב-DRIVE Thor כבר בשנת 2025.