בינה מלאכותית

כדי להיות תחרותיים, חייבים AI גם בתעשייה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: אלי בויקיס. צילום: טניה זליחונוק

מאת: אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל

הבינה המלאכותית (AI) אינה מושג חדש בתעשייה. היא מתנסה בה בצורות שונות כבר יותר מעשור, אבל רק לאחרונה אנחנו רואים מחוייבות עמוקה וגוברת לטכנולוגיה הזו, ואת השפעותיה המשמעותיות הראשונות. הפורום הכלכלי העולמי מעריך שיותר מ-50% מהיצרנים בעולם ייאמצו טכנולוגיות בינה מלאכותית עד שנת 2025, בזכות יכולתן לשפר יעילות, איכות וגמישות בייצור התעשייתי. ברמת פיתוח המוצר, התעשייה כבר למדה להשתמש בטכניקות למידת מכונה ובינה מלאכותית יוצרת. למשל, שחרור ממשימות החוזרות על עצמן, אשר מאפשר למהנדסים להתמקד בהיבטים יצירתיים וחדשניים במוצר. ברמת הייצור, כבר היום הבינה המלאכותית מגדירה מחדש תהליכי תפעול וניהול בריצפת הייצור, ומאפשרת להשיג יעדי יעילות ואיכות של המוצר הסופי.

טרנספורמציה של התהליכים התעשייתיים

הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל התהליכים התעשייתיים, משלב התכנון ועד שלב הייצור, כולל שרשרת האספקה, כאשר תעשיית הרכב נחשבת לאחד המגזרים המובילים בתחום: חברת רנו, למשל, הטמיעה מערכות בינה מלאכותית לניטור תהליכי הייצור שלה והתאמת אסטרטגיות אספקה, שסייעו לה להפחית עלויות ולשפר את החוסן של שרשרת האספקה שלה. בתחום הזה, ה-AI מאפשר שימוש חוזר והעברת תכנונים ותהליכים ממוצרים קיימים למוצרים חדשים. השימוש החוזר בידע מאפשר להאיץ את הפיתוח של מוצרים חדשים, להפחית עלויות ולשפר את האיכות. בזכות היכולת לחזות כ-90% מהטעויות הפוטנציאליות, הבינה המלאכותית חוללה מהפיכה גם בתחום ניהול מחזור חיי המוצר.

בשילוב עם טכנולוגיות כמו האינטרנט של הדברים (IoT), חיישנים ובקרים לוגיים מתכנתים (PLC), ניתן לשפר את הדיוק של תחזוקה חזויה, וכתוצאה מכך לייעל את התפעול ולהפחית את זמני ההשבתה. בתעשייה מעריכים שהאוטומציה הגוברת תשפר את התפוקה הכוללת ב-0.8%-1.4% בשנה, בעוד שתחזוקה חזויה מבוססת בינה מלאכותית יכולה להפחית את עלויות התחזוקה ב-40%-10% ואת זמני ההשבתה ב-50%-20%.

הזדמנויות בשפע… וגם אתגרים

היתרונות העצומים של בינה מלאכותית ברורים, אך ההטמעה המעשית בתעשיה כרוכה במספר אתגרים שיש לתת עליהם את הדעת. למשל, זמינות של כמויות גדולות של נתונים באיכות גבוהה שעליהם מאמנים את אלגוריתם  בבינה המלאכותית. לא לכל חברה יש מספיק נתונים, ויש חברות, שיתקשו בשילוב נתונים ממקורות שונים. איכות הנתונים ושלמותם הם קריטיים, מכיוון שנתונםי לא אכותיים עלולים להוביל לקבלת החלטות גרועות. אתגר נוסף טמון במורכבות מודלי הבינה המלאכותית.

טכנולוגיות AI מתפתחות במהירות, אבל הן גם קשות יותר להבנה ולניהול. כדי לאמת ולתקף את התוצאות של מודלי בינה מלאכותית, יש צורך במתודולוגיות חדשות, בהבנה עמוקה של אלגוריתמים ושל נתונים ובזמינות של תשתית מתאימה. אתגר נוסף הוא השילוב של בינה מלאכותית בתהליכים קיימים: הדבר דורש שינוי יסודי של מערכות קיימות, ובמקרים רבים גם השקעה משמעותית בתשתית חומרה, תוכנה והדרכת עובדים לעבודה יעילה עם AI.

מנוף לצמיחה

חברות תעשייתיות שיצליחו לשלב את ה-AI בפעילותן השוטפת, יזכו ליתרון תחרותי בשוק שנעשה מדי יום יותר דיגיטלי ודינמי. בשוק  מעריכים שהמכירות של מערכות בינה מלאכותית ביישומים תעשייתיים צפויות להגיע להיקף של כ-168 מיליארד אירו עד שנת 2027. הדבר מלמד שמהפיכת ה-AI בתעשייה נמצאת עדיין רק בשלביה הראשוניים, והיתרונות שהיא יכולה להעניק למי שמוכן להשתלב בה – הם עצומים.

צבר ההזמנות של רייזור לאבס הוכפל פי 11

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: סמנכ"ל הטכנולוגיות של רייזור לאבס, מיכאל זולוטוב

חברת רייזור לאבס (Razor Labs) התל אביבית דיווחה על שיפור משמעותי בביצועיה הכספיים במחצית הראשונה של 2024: הכנסות של 5 מיליון שקל, בהשוואה -2 מיליון שקל בתקופה המקבילה 2023. הרווח הגולמי עלה מ-186 אלף שקל ל-1.68 מיליון שקל – וההפסד הנקי הצטמצם מ-9.2 מיליון שקל במחצית הראשונה של 2023 להפסד של 7.4 מיליון שקל במחצית 2024. צבר ההזמנות הוכפל ביותר מפי 11 בהשוואה לתקופה המקביה אשתקד, ומסתכם בכ-75.9 מיליון שקל.

מייד לאחר פרסום הדו"ח זינקה מניית החברה בבורסת תל אביב בכ-15.6% והעניקה לחברה שווי שוק של כ-163 מיליון שקל. בכך היא השלימה עלייה של 150% מתחילת השנה – אם כי עדיין מדובר בשווי שוק הנמוך בכ-75% משווייה בעת הנפקתה ב-2021. התוצאות הכספיות קשורות כנראה לשינוי עסקי וטכנולוגי שהחברה ביצעה. מחברת פרוייקטים בתחום הבינה המלאכותית המפתחת פתרונות AI מותאמים לצרכים הספציפיים של כל לקוח, היא הפכה בשנתיים האחרונות לחברת מוצר בעלת שני מוצרים עיקריים: פלטפורמת Datamine AI המספקת תובנות תחזוקה חזויה (predictive maintnance) לזיהוי מקדים של תקלות במכונות תעשייתיות גדולות, ומערכת Inspection AI לזיהוי תחמושת פגומה בפסי הייצור.

חלקו הארי של צבר ההזמנות מיוחס לחוזה גדול שנחתם בנובמבר 2023, עם אחת מחברות הכרייה הגדולות בעולם, המפעילה יותר מ-80 אתרי כריייה. ערכו הכולל של ההסכם נאמד ב-31.2 מיליון דולר. במסגרתו רייזור אמורה להתקין את פלטפורמת התחזוקה החזויה שלה בכ-14 אתרי כרייה. עד כה הטמיעה רייזור את המערכת בשני אתרי כרייה וצפויה להשלים הטמעה בעוד שני אתרים עד סוף השנה. ברייזור מדווחים כי החברה מצויה במגעים עם חברת הכרייה להרחבת ההטמעה לעוד 9 אתרים.

במאי 2024 התקבלה הזמנה מאותו לקוח בהיקף של 7.4 מיליון דולר, להתאמת פלטפורמת ה-AI של החברה והתובנות שהיא מפיקה, לצורך ניהול צי של 25 משאיות כבדות שמפעילה חברת הכרייה באתריה. ענף המכרות הוא שוק היעד העיקרי של רייזור, ועבורו היא פיתחה את פלטפורמת DataMind AI. זו פלטפורמת בינה מלאכותית מבוססת-ענן המיועדת לשיפור תהליכי ייצור בתעשיית כריית המחצבים. המערכת מתממשקת עם נתוני מערכות הייצור ומסייעת לאתר תקלות ובעיות תחזוקה ולהפחית את זמן השבתת התפעול (downtime). החברה השיקה את המוצר ב-2021. במקביל, היא מתאימהאת המערכת לשווקים נוספים, כמו תשתיות, מים, נפט וגז.

וובינר העיר החכמה של Advantech יתקיים ב-4 לספטמבר

פורסם בתאריך ע"י Techtime

ביום ד', ה-4 בספטמבר 2024, תקיים חברת Advantech סמינר על המגמות המרכזיות בתחום העיקר החכמה (Smart City) ותשתיות התקשורת והבינה המלאכותית אשר מעצבים את עיר העתיד. הוובינר ייפתח בשעה 22:00 לפי שעון ישראל ויימשך 60 דקות. ההשתתפות היא ללא תשלום, והרישום מתבצע בקישורית: Empowering Smart Cities. הוובינר יתמקד במספר סוגיות ליבה מרכזיות אשר התעוררו בעקבות השפעת הבינה המלאכותית ופתרונות IoT בסביבת הדור החמישי (5G) על הסביבה העירונית וכיצד לנצל את הטכנולוגיות החדשות לשיפור הבטיחות, הביטחון והשירותים העירוניים.

בין הנושאים שיוצגו בוובינר: שימוש במצלמות מועצמות AI לשיפור בטיחות הולכי הרגל באמצעות ניתוח תאונות, ושיפור יכולת ההיענות של הרשויות באמצעות פתרונותNext-Gen IoT של אדוונטק. תשתיות 5G להעברת מידע ועיבוד מידע בזמן אמת, אלגוריתמים חדשים לתחזוקה מונעת, קבלת החלטות חכמה, ניהול אופטימלי של התחבורה העירונית וחיזוק הבטיחות בעיר.

במסגרת הזאת גם יוצגו פתרונות התקשורת של אדוונטק לקישוריות בפרוטוקול LoRaWAN, המספקים קישוריות חסכונית באנרגיה למרחקים גדולים, אשר דרושה לחיבור של החיישנים ומקורות המידע המבוזרים ברחבי העיר החכמה. בוובינר ישתתפו גם מנהל המכירות של אדוונטק, הישראלי גיא אזר וד"ר ריי צ'י, המנהל את פעילות ה-AI ועיבוד וידאו בענן של אדוונטק.

למידע נוסף ורישום:

Empowering Smart Cities with Outdoor Communication Equipment

כיצד מתגברים על AI עם "דעות קדומות"?

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: עריכת פרמטרים בתוך המודל שינתה לגמרי את התמונות שהוא ייצר

חוקרים מהטכניון פיתחו שיטות חדשות המאפשרות לשנות את התוצאות המתקבלות ממודלים מחוללי תמונות, בלא צורך לאמן אותם מחדש. התהליך יכול לתקן הטיות בבסיסי הנתונים של המודלים – אולם גם לעוות תוצאות נכונות ולשנות אותן בהתאם להוראות החדשות. החוקרים חיפשו דרך להתמודד עם בעיה מוכרת בתחום הבינה המלאכותית: הטיות שנוצרו במהלך האימון של המודל אשר גורמות להם לספק תשובות לא מתאימות.

צריך לזכור שמודלים מחוללי–תמונות אשר מפיקים תמונות חדשות על סמך תיאור טקסטואלי (Text-to-Image Generative Models) מאומנים על כמויות עצומות של צמדי תמונה–כיתוב. למשל צימוד הכיתוב "תמונה של כלב" לתמונת כלב. לאחר אימון של אלפי (או מיליוני) פעמים, המודל יכול לייצר תמונות מקוריות של כלבים.

הדס אורגד וד"ר בהג'ת קעואר מהפקולטה למדעי המחשב בטכניון, הסבירו: "מאחר שהמודלים מאומנים על נתונים מהעולם האמיתי, הם רוכשים הנחות על העולם. חלק מהן שימושי מאוד, למשל ההנחה שהשמיים כחולים מאפשרת לקבל תמונות יפות גם על סמך תיאורים קצרים ופשוטים. מצד שני, המודל מקודד גם הנחות שגויות או לא רלוונטיות על העולם, והטיות חברתיות שנמצאות בבסיסי הנתונים: אם נבקש ממחולל התמונות מStable Diffusion לייצר תמונה של של CEO (מנכ"ל/ית), רק ב-4% מהמקרים הוא יספק תמונות של נשים".

התיקון הסטנדרטי ארוך, יקר וזולל אנרגיה

בעיה נוספת נעוצה בכך שהעולם ממשיך להשתנות גם לאחר השלמת תהליך האימון. הדוקטורנטית דנה ארד: "במהלך האימון המודלים מעבדים הרבה מידע עובדתי. למשל, הם לומדים את זהותם של ראשי ממשלה, נשיאים, שחקנים שגילמו דמויות פופולריות ועוד. מודלים כאלה מפסיקים להתעדכן לאחר תהליך האימון, ולכן אם נבקש ממודל כזה לייצר לנו תמונה של נשיא ארצות הברית, סביר שנקבל תמונה של דונלד טראמפ, שכמובן אינו כבר הנשיא". הפתרון הסטנדרטי לבעיות כאלה הוא תיקון מתמיד של בסיס הנתונים ואז ביצוע אימון–מחדש או כיוונון (fine-tuning). אולם התיקונים האלה יקרים, דורשים זמן רב וצורכים הרבה מאוד אנרגיה בשרתים. "וגם אז אין שליטה מלאה על הנחות סמויות או על הנחות בלתי-רצויות חדשות הנוצרות במודל".

צוות החוקרים שפיתח את טכניקות התיקון (מימין לשמאל): ד"ר יונתן בלינקוב, הדס אורגד, ד"ר בהג'ת קעואר ודנה ארד

אלגוריתם TIME ואלגוריתם ReFACT

השיטות שפיתחו הדוקטורנטים בהנחיית ד"ר יונתן בלינקוב מבוססות על שינוי ישיר של פרמטרים בתוך המודל ומייתרות את הצורך באימון מחדש. השיטה הראשונה, TIME, פותחה על-ידי אורגד וקעואר ומבוססת על עריכה–מחדש של כ-1.95% מהפרמטרים של המודל, בתהליך מהיר המתבצע בתוך פחות משנייה. ביחד עם חוקרים מאוניברסיטאות Northeastern ו-MIT פותח תהליך המשך ל-TIME, המיועד לשלוט בהתנהגויות אתיות לא רצויות של המודל, כמו למשל פגיעה בזכויות יוצרים או הטיות חברתיות – על-ידי מחיקת "אסוציאציות" לא רצויות ממנו.

השיטה השנייה, ReFACT, פותחה על-ידי ארד ואורגד ומבוססת על אלגוריתם עריכה משופר: בשיטת ReFACT עורכים מחדש רק 0.25% מהפרמטרים של המודל, בלא לפגוע באיכות התמונות ובעובדות והנחות של המודל שרוצים לשמר. שתי השיטות מבוססות על קבלת קלט בנוגע לפריט שאותו רוצים לערוך. כך למשל, במקרה של הנחות לא מפורשות המודל מקבל "מקור" שעל בסיסו הוא בנה הנחות לא מפורשות (למשל "זר שושנים", שעבורו המודל מניח שהשושנים אדומות) ו"יעד" המתאר את אותן נסיבות, אבל עם התכונות המבוקשות (למשל "זר שושנים כחולות", כדי שהמודל יניח מעתה שהשושנים הן כחולות). בדומה ניתן לשנות את הקטגוריה "נשיא ארצות הברית", כאשר המקור הוא "דונאלד טראמפ" והיעד הוא "ג'ו ביידן".

החוקרים אספו כ-200 עובדות והנחות, בחנו עליהן את שיטות העריכה והראו כי מדובר בשיטות יעילות לעדכון מידע ולתיקון הטיות. הממצאים הוצגו באוקטובר 2023 בכנס ICCV, שהוא אחד מהכנסים החשובים בעולם בתחום ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה. טכניקת ReFACT הוצגה לאחרונה בכנס NAACL, הנחשב לאחד מהכנסים המובילים למחקר בתחום עיבוד שפה טבעית.

הערת אזהרה

חשוב מאוד לזכור שאין דבר כזה "תיקון מודל". האלגוריתמים מאפשרים לבצע שינוי במודל – שבעיני אחדים הוא תיקון – ובעיני אחרים השחתה. ואכן, החוקרים ערים לבעיה הזאת ובפיסקת הסיכום במאמר הם מזהירים: "הטכנולוגיה שהוצגה מיועדת לשפר את המפגש אדם-מכונה. אולם ניתן לעשות בה שגם שימושים אחרים, כמו למשל לשתול ביטויים פוגעניים או תפישות עולם חברתיות שליליות. לאור המחקרים שנעשו בתחום, אנחנו מאמינים שהשיתוף במידע הזה יביא יותר תועלת מנזק".

לקריאת המאמר המדעי: ReFACT: Updating Text-to-Image Models

איתות לקראת הנפקה? היילו מינתה CFO מומחה בהנפקות

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: רון גרמזי. קרדיט: Micha Loubaton

חברת היילו (Hailo) מתל-אביב, המפתחת מעבדי AI למכשירי קצה, הודיעה על מינויו של ירון גרמזי לסמנכ"ל הכספים והתפעול של החברה (CFO ו-COO). גרמזי הוא ממנהלי הכספים הבולטים בהיי-טק הישראלי ובעל ניסיון של כ-30 שנים כמנהל כספים ראשי של מספר חברות. ראוי לציין כי גרמזי הוביל במהלך הקריירה שלו חמש חברות להנפקה ציבורית, ועוד חמש עסקאות מכירה של חברות ישראליות לחברות גלובליות.

בשבע השנים האחרונות שימש גרמזי כסמנכ"ל הכספים של חברת Kultura, המספקת פלטפורמה ליצירת תכני וידיאו ואשר הונפקה בנסד"ק ב-2021. גרמזי היה שותף כ-CFO גם בהנפקה של Ness ב-2004, Passave ב-2005, וגם בהנפקות של Nogatech ו-DSPC עוד בשנות התשעים.מינויו של גרמזי לתפקיד מקביל של סמנכ"ל התפעול של היילו, הוא גם-כן דפוס פעולה אופייני בקרב חברות הנערכות להנפקה.

המינוי של גרמזי מצטרף למינויה של רקפת רוסק עמינח בחודש שעבר לתפקיד יו"ר החברה. עמינח הוא פיננסיירית מובהקת ומגיעה לאחר שמילאה תפקידים בכירים בחברת ראיית החשבון KPMG סומך חייקין ובמחלקה העסקית של בנק לאומי. בין השאר היא שימשה במשך 7 שנים כמנכ"לית בנק לאומי. בנוסף כוללת מועצת המנהלים של החברה אנשי עסקים בכירים, לרבות מולי אדן שכיהן בעברו כסגן נשיא בכיר באינטל העולמית ונשיא אינטל ישראל, דב בהרב, שכיהן כמנכ"ל אמדוקס וכיו"ר התעשייה האווירית לישראל, ג'ון מדבד, מייסד ומנכ"ל פלטפורמת ההשקעות OurCrowd, וזהר כהן מקבוצת רד-בינת, נציג משפחת זיסאפל, אשר כיהן בעבר כבנקאי השקעות בכיר בבנק ההשקעות מורגן סטנלי.

חברת היילו הוקמה בפברואר 2017 על ידי בוגרי יחידה טכנולוגית של חיל המודיעין, ופיתחה משפחת מאיצי בינה מלאכותית מבוססי שבב עצמי, אשר הותקנו במוצרים של כ-300 לקוחות. מעבדי ומודולי היילו מיועדים להשתלב בסוגים רבים של מכונות חכמות ומכשירים חכמים במגוון תחומים, דוגמת רכב, אבטחה, מחשוב, תעשייה 4.0, פתרונות IoT ועוד. בתחילת החודש הזה (יוני) הכריזה Raspberry Pi שהיא בחרה בהם עבור מודול הבינה המלאכותית של מחשב Pi 5. כיום מעסיקה היילו כ-250 עובדים בארץ ובמשרדיה בחו"ל. מאז הקמתה היא גייסה כ-340 מיליון דולר, כולל גיוס של 120 מיליון דולר שהושלם באפריל 2024.

כנס הפתרונות של Arrow Israel יתקיים ב-18 ליוני 2024

פורסם בתאריך ע"י Techtime

ביום ג' ה-18 ליוני 2024 תקיים חברת Arrow Israel את כנס הפתרונות לתעשייה, Arrow Multisolution Day, באולם אבניו באירופורט סיטי. השנה הכנס יתמקד בתחום הבינה המלאכותית וכיצד לממש אותה על-גבי תשתיות חומרה כמו MPU, MCU, רכיבים מיתכנתים (FPGA) ועוד. הארוע יתחיל בשעה 08:30 בבוקר ויימשך יום שלם. במהלכו יינתנו הרצאות מטעם יצרניות השבבים המובילות בתעשייה, במקביל לתערוכת פתרונות של היצרנים ושל חברות נוספות.

סדר יום ורשימת החברות המשתתפות:

 

למידע נוסף והרשמה: Arrow Multisolution Day

אנבידיה שוברת שיא: 26 מיליארד דולר מכירות ברבעון הראשון

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מייסד ומנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג. מקור: NVIDIA

חברת אנבידיה ממשיכה לשבור שיאים כאחת מענקיות השבבים בעלות הצמיחה הגדולה ביותר בעידן הבינה המלאכותית: ברבעון הראשון של 2024 הסתכמו מכירותיה בכ-26 מיליארד דולר, עלייה של 18% בהשוואה לרבעון האחרום 2023 ו-262% בהשוואה לרבעון המקביל אשתקד. עיקר המכירות היו לשוק מרכזי הנתונים, אשר הסתכמו בכ-22.6 מיליארד דולר – עלייה של 427% בהשוואה לרבעון הראשון 2023. בשנה האחרונה זינקה מניית אנבידיה בנסד"ק ביותר מפי שלושה, והשבוע היא עברה את מחסום ה-1,000 דולר. כדי לשמור על רמת סחירות גבוהה, אנבידיה הודיעה שב-7 ליוני 2024, היא תפצל את המניה ביחס של 1:10.

התוצאות של אנבידיה הזניקו היום את מניית החברה בכ-10% נוספים ודחפו את מדד הנסד"ק כולו בכמעט 1%. מייסד ומנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, ייחס את הצמיחה העצומה הזאת למעמדה של אנבידיה בתחום הבינה המלאכותית: "המהפיכה התעשייתית הבאה כבר החלה – והיא מתמקדת במעבר של תעשיית מרכזי הנתונים אל אתרי מחשוב מואץ – זהו סוג חדש של מרכזי נתונים שאפשר להתייחס אליו כאל מפעלי בינה מלאכותית (AI factories)".

אסטרטגיית Full Stack של אנבידיה

לדבריו, "הצמיחה שלנו במרכזי הנתונים תודלקה עם ביקושים חזקים והולכים וגוברים לפלטפורמת Hopper עבור אימון והסקה של מודלי בינה מלאכותית יוצרת. בנוסף לספקיות הענן, הבינה המלאכותית היוצרת הגיעה גם לחברות אינטרנט צרכניות (Consumer Internet Companies), לקוחות ארגוניים, לקוחות בתחומי הרכב והבריאות ואפילו לתחום המערכות הממשלתיות (Sovereign AI). היא מייצרת שווקים מרובים בשווי של מיליארדי-דולרים כל אחד". תחזית המכירות של אנבידיה לרבעון הבא היא של כ-28 מיליארד דולר, פלוס-מינוס שני אחוזים.

האסטרטגיה המרכזית של אנבידיה מבוססת על הרחבת המושג מחשוב מואץ (Accelerated Computing) אל כל מרכיבי המחשב (Full Stack). המושג נולד באקדמיה ומתמקד במקור ברמת החומרה: העברת משימות רבות מה-CPU המרכזי אל מערכות עזר ייעודיות, אשר מבצעות אותן במהירות גבוהה יותר וגם משחררות את ה-CPU מעומס עבודה כדי שיוכל להתמקד במשימות הליבה, או במשימות שבהן הארכיטקטורה שלו היא היעילה ביותר. סביב הרעיון הזה החלו להופיע כרטיסי האצה למשימות תקשורת, למשימות עיבוד תמונה, למשימות בינה מלאכותית וכדומה.

אנבידיה מיישמת את הגישה הזאת בכל מרכיבי המחשב: מפיתוח שבבי ומערכות האצת תקשורת, מעבדים ייעודיים, תוכנות ייעודיות, בניית ספריות תוכנה ובניית סביבות עיבוד שלמות מסביב למטלות מוגדרות, ברובן מסביב למטלות בינה מלאכותית. בהגדרה של החברה, "מחשוב מואץ מייצג גישה כוללת המאגדת את רמת הסיליקון, רמת המערכת ורמת התוכנה".

 

רד האט: "הקוד הפתוח ישנה את תעשיית ה-AI"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: שון פז, מנהל צוות הארכיטקטים של החברה בישראל. צילום: יח"ץ

חברת רד האט (Red Hat) חנכה את משרדיה החדשים בפארק אינפיניטי שברעננה, אשר תוכננו באופן שיסייע לקידום חדשנות ושיתוף פעולה. חלל המשרדים כולל עמדות עבודה פתוחות לצד מגוון חללי עבודה משלימים דוגמת חדרי טלפון, אזורים שקטים, חללים פתוחים לעבודה שיתופית, קירות קהילתיים ועוד. הם אפילו כוללים חדר הנקה, חדרי משחקים ומקלחות לשימוש העובדים. לפני תחילת העבודה, נאספו הערות מהעובדים אשר שימשו לצורך פיתוח מרחב העבודה.

אחד מהנושאים החשובים שהוצגו על-ידי העובדים היה אקוסטיקה, שקיבל מענה באמצעות התקנת פאנלים אקוסטיים בחדרי הישיבות ובחללים הפתוחים. ביחד עם העובדים הוגדרו גם כללים ונורמות התנהגות במשרד. חברת רד האט הנמצאת בבעלו יבמ נחשבת לספקית הגדולה בעולם של פתרונות קוד פתוח ארגוניים. החברה מעסיקה יותר מ-20 אלף עובדים בעולם, כאשר מרכז הפיתוח הישראלי מעורב בכל הפרוטייקטים המרכזיים של החברה.

מנהל צוות הארכיטקטים של החברה בישראל, שון פז, אמר במהלך מפגש עיתונאים עם השקת המשרדים, שגישת הקוד הפתוח תשנה להערכתו את תעשיית הבינה המלאכותית, "כפי שהיא שינתה את תעשיית התוכנה. הקוד הפתוח שינה את העולם: הוא יצר מוצרים יעילים, מאובטחים וטובים יותר. קשה לכנות את מה שקורה היום בתחום ה-AI כ'קוד פתוח', מכיוון שמשמעות המושג היא שקיפות מלאה, שיתוף של קוד המקור בקהילה ואף הרשאה לשנות אותו במידת הצורך. בתחום ה-AI אכן מתקיים שיתוף וגישה חינמית למודלים מאומנים, אך אין קהילה סביבם ומערך הנתונים אינו חשוף".

עובדי רד האט בטקס השקת המשרדים ברעננה. צילום: שי שבירו

לדבריו, חברת רד האט מאמינה שגם בתחום ה-AI ניתן לשתף פעולה וליצור קהילות ייעודיות, "כמו בכל פרויקט תוכנה מבוסס קוד פתוח". הוא סיפר שבמהלך הכנס השנתי Red Hat Summit, החברה הכריזה על פתרונות חדשים להקלת הפיתוח, התפעול והפריסה של מודלי AI. בהם: תוסף RHEL AI למערכת ההפעלה Red Hat Enterprise Linux, המעניק לכל משתמש דרך פשוטה ואוטומטית לטיוב של מודלי AI. התוסף הוא חלק מפרויקט הקוד הפתוח InstructLab המתבצע בשיתוף יבמ.

נחשפו פלטפורמת Podman AI Lab המאפשרת פיתוח יישומים העובדים לצד מודלי AI, פלטפורמת Red Hat OpenShift AI לניהול מחזור החיים של יישום מבוסס AI, מערכת GenAI For Migration Toolkit להגירת תוכנות מבוססת AI ועוד. "ההכרזות ב–Red Hat Summit הן מרכיב בהעמקת שיתופי הפעולה עם האסטרטגיים עם חברות מובילות בתחום ה-AI משכבת החומרה ועד שכבת התוכנה, דוגמת NVIDIA, Intel, AMD ו–Elasticsearch. המטרה היא לספק ללקוחות חופש בחירה של הטכנולוגיות, הכלים והיכולות שבהם הם משתמשים, ללא כל תלות בתשתית התומכת".

אוניברסיטת בן גוריון הקימה מרכז לקידום AI בתעשייה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: פרופ' דניאל חיימוביץ. צילום: דני מכליס, אוניברסיטת בן-גוריון בנגב

אוניברסיטת בן גוריון בבאר-שבע השיקה את מרכז הקידום הטכנולוגי, The Institute, אשר מיועד לסייע ביצירת מובילות של התעשייה הישראלית בתחום הבינה המלאכותית. המרכז הוקם בהשתתפות יו"ר ומייסד קרן ההון-סיכון Group 11 דובי פרנסס, ומייסד ומנכ"ל חברת הסטארט-אפ Drea, שלו חוליו.

המיזם נועד לקדם הטמעה של יכולות בינה מלאכותית בארבע תעשיות עיקריות: סייבר, בריאות ורפואה, פיננסים, וחינוך. בשלב הראשון המרכז יספק תוכניות הכשרה למנהלי חברות מובילות במשק הישראלי, שיסייעו להם להבין את השפעות מהפיכת הבינה המלאכותית, היכולות הטכנולוגיות והרגולציה המתפתחת בתחום הזה בעולם.

במהלך השנה הקרובה צפוי The Institute להקים מעבדות מחקר בינה מלאכותית באוניברסיטת בן-גוריון, שבהן יותקנו תשתיות מחשוב על שיאפשרו לקיים שיתופי פעולה עם גופים בתעשיה, יזמים וחברות סטארט-אפ. בשלב הבא צפוי The Institute להעביר תוכניות לימודיות ייחודיות לבינה מלאכותית מטעם אוניברסיטת בן-גוריון, בהן ישתלבו סטודנטים מצטיינים ממקצועות STEM. המשתתפים בתכנית יקבלו כלים וידע ממרצים מובילים בתחומי הבינה המלאכותית. 

תמיכה ממנטורים בכירים

תוכניות ההכשרה בבינה מלאכותית יובלו על-ידי נבחרת מנטורים המורכבת מבכירי התעשייה והאקדמיה, בהם: פרופ' תמיר חזן, ראש המעבדה ללמידת מכונה בטכניון; ד"ר תומר סימון, המדען הראשי במרכז הפיתוח של מיקרוסופט בישראל; אופיר זמיר, דירקטור בכיר וראש קבוצת AI Solution Architecture באנבידיה ישראל; טל פיאלקוב, סגן-נשיא ל-Cyber AI ב-Dream.

מנכ״לית מיזם The Institute, סיון כהן סבן, אמרה: ״אנו משוכנעים שהחיבור בין התעשייה, לאקדמיה וגופי הבטחון יבנה תשתית איתנה שתתמודד בצורה מיטבית עם האתגרים וההזדמנויות שמביאה מהפיכת הבינה המלאכותית״. נשיא אוניברסיטת בן-גוריון בנגב, פרופ' דניאל חיימוביץ, אמר שמהפיכת ה-AI משנה את העולם ומשפיעה על כל מרכיב בחיינו. "ביחד נוכל להביא שינוי אמיתי ולייצר נכס אסטרטגי שיתרום לכלכלה, לביטחון ולחברה בישראל".

אינטל חשפה מחשב נוירומורפי הכולל יותר ממיליארד נוירונים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מחשב המחקר Hala Point. כולל יותר ממיליון מעבדי Loihi 2

חברת אינטל הכריזה על השקת המחשב הנוירומופרי הגדול בעולם, Hala Point, אשר מבוסס על מעבדי Loihi 2 שפותחו באינטל לאבס בשנת 2021. המעבדים האלה מחקים את פעילות הנוירונים במוח ומופיעים במתכונת של מחשב הכולל מאות מעבדי Loihi, אשר כל אחד מהם מכיל 128 ליבות עיבוד המיישמות מודל של מיליון נוירונים. המחשב Hala Point מכיל 1.15 מיליארד "נוירונים" ומסוגל לבצע עד 30 טריליון פעולות בשנייה בצריכת הספק של פחות מ-2,600 ואט, שהיא חסכונית פי 4-16 מארכיטקטורות בניה מלאכותית המבוססות על מעבדי CPU ו-GPU. 

מודלים מדעיים שונים של המוח

ראוי לזכור שעיבוד נוירומורפי שונה לגמרי מרשתות נוירוניות המשמשות כיום במערכות לימוד עומק (Deep Learninig). למרות ששתי השיטות מבוססות על מודלים של המוח הביולוגי, הן מתבססות על מודלים מדעיים שונים של המוח, שפותחו בתקופות נפרדות. מערכות נוירומופיות מנסות לייצר מערכים הבנויים מאלמנטים המחקים את המודל המודרני של פעילות הנוירונים במוח: אות המגיע אל הנוירון, מעורר אותו וגורם לו לשלוח אותות עירור לנוירונים אחרים שאליהם הוא מקושר. במסגרת זאת, הנוירונים במודל הנוירומופי גם יודעים ליצור קשר או לנתק את הקשר עם נוירונים אחרים, ועל-ידי כך לייצר תת-רשתות פנימיות.

רשתות נוירוניות (neural networks), לעומת זאת, מבוססות על מודל של המוח שפותח לקראת סוף המאה ה-19 ולפיו יחידת הבסיס של המוח היא פרספטרון (Perceptron). זהו אלגוריתם סיווג אשר מקבל ערך, מסכם אותו עם ערך פנימי (משקל), ומעביר את התוצאה המשוקללת אל הפרספטרון הבא. רשתות נוירוניות בנויות ממיליוני פרספטרונים המסודרים בשכבות. הן לא "מעוררות" נוירונים אלא רק מעבירות מידע. בשלב האימון נקבעים המשקלים השונים ברשת, ובשלב ההסקה היא מייצרת מוצא אוטומטי בהתאם למשקלים שנקבעו מראש.

צוות הפיתוח של אינטל מציג את המחשב Hala Point במעבדות Intel Labs
צוות הפיתוח של אינטל מציג את המחשב Hala Point במעבדות Intel Labs

ההבדלים האלה מסבירים מדוע רשתות נוירוניות ניתנו ליישום קל בתוכנה או באמצעות יחידות חישוב פשוטות המצויות במעבדים גרפיים (GPU), בעוד במערכים נוירומופריים מיושמים באמצעות מערכים של מעבדים או באמצעות רכיבי FPGA גדולים מאוד. מעבד Loihi 2, לשם המחשה, מכיל 128 ליבות עיבוד המיישמות מיליון נוירונים. לכן מחשב Hala Point כולל 1,152 מעבדי Loihi 2, אשר מקבלים תמיכה מכ-2,300 ליבות x86. כל אחד מהמעבדים האלה מיוצר בתהליך אינטל 4, וכולל ממשקי תקשורת מהירים אל הזכרון ואל שאר מעבדי Loihi המצויים במערך הצפוף הזה. 

מחשב, או "מוח אלקטרוני"?

על-פי ההערכה המקובלת, במוח האנושי יש כ-84 מיליארד נוירונים. לכן כאשר אינטל מדווחת על מיליארד נוירונים במערכת, מדובר כבר באובייקט שניתן להשוותו אל מוח ביולוגי המצוי בבעלי חיים קטנים או פרימיטיביים. באמצעות הצמדת המשאב הזה אל מערכת לומדת או אל רובוט, ניתן ככל הנראה לייצר קפיצת מדרגה טכנולוגית ובלתי צפויה. בשלב הזה Hala Point הוא אבטיפוס מחקרי בלבד, ולא מוצר מסחרי. המערכת הראשונה נמסרה לחוקרים במעבדות הלאומיות Sandia, כדי לפתור בעיות חישוביות מדעיות בתחומי פיזיקת ההתקנים, ארכיטקטורת מחשבים, מדעי המחשב ואינפורמטיקה.

קוריאה תשקיע 7 מיליארד דולר בשבבי AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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 NTT. מנכ"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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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

פורסם בתאריך ע"י Techtime

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.