קיידנס הכריזה על סימולטור EMI המתאים לבדיקת מערכות שלמות

חברת קיידנס (Cadence) הכריזה על הסימולטור Clarity 3D Transient Solver לבדיקת הפרעות אלקטרומגנטיות (EMI) בתוך מוצרים הנמצאים בפיתוח. הפתרון החדש מבוסס על טכנולוגיית המטריצה המקבילית של קיידנס, והוא מתאים לשימוש גם ברמות עומסים גבוהות שבעבר הצריכו תאי בדיקה מבודדים אקוסטית (מונעי הד אלקטרומגנטי) יקרים וגוזלי זמן. מטרת ה-solver החדש היא לבצע סימולציה של תכנונים גדולים שעד היום היה קשה או אפילו בלתי אפשרי לבצע.

החבר מסרה שהוא יכול לבצע סימולציה רחבת-היקף במהלך תכנון של חיבורים פנימיים קריטיים בלוחות מודפסים, מארזי מעגלים משולבים ומערכות על-גבי שבב (SoC) בתוך מארז מכני. הפתרון מסתמך על טכנולוגיית ריבוי מעבדים מבוזרת קניינית של קיידנס, המבזרת משאבי מחשוב על פני מאות או אפילו אלפי ליבות בסביבות מחשוב מבוססות ענן.

היכולת הזאת להשתמש במשאבי עיבוד כמעט אינסופיים מבחינת המשתמש, מאפשרת להרחיב את הסימולציה אל מעבר לרמת המודול, ולבצע סימולציה של מערכות שלמות במהירות גבוהה פי עשרה בהשוואה לטכנולוגיה הקודמת של החברה. סימולטור Clarity 3D Transient Solver מותאם לעבודה משטולבת עם כלי התכנון האחרים של קיידנס: Cadence Virtuoso Layout, Allegro PCB Designer ו-SiP Layout.

למידע נוסף: Clarity 3D Transient Solver

ה-FAA רכשה את סימולטור הרחפנים של סימלט

רשות התעופה הפדרלית (FAA) רכשה מחברת סימלט (Simlat, Inc) הישראלית סימולטור להפעלת רחפנים. הסימולטור הותקן בחודש שעבר במעבדת כלי הטיס הלא מאויישים (UAS) במרכז הטכני של הרשות בניו-ג'רזי, וישמש לצורך ביצוע סימולציות של תרחישים אוויריים כחלק ממאמצי הרשות לגבש מתווה רגולטורי שיאפשר את פתיחת השמיים לכלי-טיס בלתי מאויישים, דוגמת רחפני משלוחים ומוניות מעופפות.

ה-FAA מטילה כיום שורה של מגבלות על הטסת רחפנים מסחריים בשמי ארצות הברית, ובכלל זה איסור על הטסת רחפנים בשעות הלילה, מעל אנשים ומעבר לקו הראייה של המפעיל. האיסורים האלו מונעים את הרחבת השימוש ברחפנים ליישומים מסחריים ואזרחיים. בשיחה עם Techtime הסביר הטכנולוג הראשי של סימלט, רועי פשין, כי השחקניות המרכזיות בתעשייה, כמו אמזון וגוגל, דוחפות להקלת הרגולציות על הפעלת רחפנים.

פשין: "הרשות מעוניינת לפתוח את השמיים לכלי-טיס בלתי מאוישים והקימה מעבדה מיוחדת לבחינת הנושא. הם ישתמשו בסימולטור שלנו כדי לבחון איך משלבים בצורה בטיחותית את התעופה הלא-מאוישת עם התעופה האזרחית, מבלי לפגוע בתעבורה האזרחית וברמת הבטיחות הקיימת בה כיום. סימולציות מאפשרות לבחון תרחישים מורכבים מבלי לסכן איש".

סימולטור לכל משימה

חברת סימלט מפתחת סימולטורים להכשרת מפעילי כלי טיס ומערכות רובוטיות קרקעיות וימיות, ליישומי חילוץ והצלה, סקירות ימיות ומשימות בקרה ופיקוח בענפי החקלאות, הגז והנפט, התשתיות ועוד. "תפעול כלי טיס לא מאויישים נעשה פשוט, הן מבחינת המכשור והן מבחינת המיומנויות המוטוריות הנדרשות. אולם מבחינות אחרות המשימה מורכבת יותר, מכיוון שהיא מייצרת שטף גדול של מידע ומתבצעת בתווך רווי בכלים אחרים, אשר אסור להפריע להם פיזית או אלקטרונית".

חברת סימלט מפתח-תקווה הוקמה בשנת 2004 ומעסיקה כיום כ-15 עובדים היא מחזיקה בחברה הבת Simlat Inc הפועלת מדייטון, אוהיו, אשר מוכרת סימולטורים לתוכניות הכשרת מפעילי כל טיס לא מאויישים, בעיקר בארצות הברית, ליצרניות כלי טיס המעוניינות לספק ללקוחות סימולטור מותאם לדגמיהן, ולגופים המפעילים ציי רחפנים כמו משטרה וחברות תשתית.

לדבריו, החברה מפתחת כיום טכנולוגיות משחימות, דוגמת סימולטורים אשר ייצרו מאגרי נתונים סינתטיים לצורך אימון מערכות אוטונומיות. "העידן האוטונומי הוליד סוג חדש של משתמש: האלגוריתם. אם עד כה המפעיל הוא אנושי, היום יש צורך גם לאמן אלגוריתמים של מערכות בינה מלאכותית. זהו תחום חדש לגמרי: לאמן מכונות".

ניהול רחפנים באזורי אסון

בימים אלה מעורבת החברה בפרויקט מסקרן נוסף ביחד עם סינקלייר קולג' (sinclair college) מאוהיו, הנחשב למוביל בתחום הכשרת מפעילי כלי טיס לא מאויישים ורחפנים. במסגרת הפרויקט, סימלט מפתחת פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית לניהול משימות איתור נפגעים באזורי אסון. מדובר למעשה במחשב ובחיישנים האוספים נתונים בזמן-אמת מרחפנים ומרובוטים, ומריצים אלגוריתם לאיתור מהיר של נפגעים בזירת האסון.

הפרויקט זכה ב-2017 למענק מתוכנית המענקים בתחום ביטחון המולדת (HLS) של קרן BIRD, שגם מלווה את הפרויקט לכל אורכו. בפרויקט מעורבים גם משרדי ביטחון המולדת של ישראל וארצות הברית. רועי: "במצבי אסון, השעות הראשונות הן החשובות ביותר, מאחר שככל שעובר הזמן סיכויי ההישרדות של הפצועים בשטח יורד דרמטית, חשוב לאתר במהירות את הניצולים הזקוקים לחילוץ. אחת מהבעיות המרכזיות היא שבשעות הראשונות של האירוע נוצר צוואר בקבוק מבחינת כוח האדם.

"אם בימות שגרה די בכמה עשרות מפעילים כדי לכסות שטח של עיר ממוצעת בארצות הברית, הרי שבשעת האסון זה לא מספיק, ולכן יש צורך לייעל את הפעילות באמצעות שימוש במערכות אוטונומיות". החברה צפויה לערוך פיילוטים ראשונים במערכת לקראת סוף השנה, בשיתוף גופי כבאות והצלה בישראל ובארצות הברית, ולהיערך למסחור וייצור המערכת כבר ב-2021.

קוגנטה גייסה 18.5 מיליון דולר לקידום הסימולטור לרכב אוטונומי

Cognata CEO Danny Atsmon

חברת קוגנטה (Cognata) מרחובות השלימה גיוס הון בהיקף של 18.5 מיליון דולר, אשר ישמש למימון הרחבת כוח האדם ההנדסי ותחלת הפעילות המסחרית בארצות הברית, באירופה ובאסיה. הגיוס הובל על-ידי קרן  Scale Venture Partners, בהשתתפות המשקיעים הקיימים בחברה: Emerge, Maniv Mobility, קרן ההשקעות של חברת איירבאס והמשקיעה החדשה, קרן Global IoT Technology Ventures היפנית. זהו גיוס ההון השני של החברה, לאחר שבשנת 2017 היא גייסה 5 מיליון דולר.

חברת קוגנטה פיתחה סימולטור המתבסס על בינה מלאכותית, למידה עמוקה וראיית מכונה, המאפשר ליצרניות רכב ולחברות המפתחות מכוניות אוטונומיות לקצר באופן משמעותי את שלב נסיעות המבחן בפיתוח מכוניות אוטונומיות ולחסוך בעלויות. הסימולטור של קוגנטה מאפשר ליצרניות הרכב לערוך את נסיעות המבחן בסביבה וירטואלית שמדמה את העולם האמיתי. החברה הוקמה בשנת 2016 על-ידי המנכ"ל דני עצמון (בתמונה למעלה), שייסד בעבר את חברת iOnRoad שפיתחה אפליקציה לטלפון חכם המספקת לנהג התראה בכל פעם שהוא נקלע למצב סכנה בכביש. בשנת 2013 היא נמכרה ל-HARMAN (שנמכרה לסמסונג ב-2016 תמורת 8 מיליארד דולר), ולאחר תקופה קצרה בהרמן הוא הקים את קוגנטה.

רכב וירטואלי לומד לנהוג בדרך וירטואלית של קוגנטה
רכב וירטואלי לומד לנהוג בדרך וירטואלית של קוגנטה

בראיון ל-Techtime שהתקיים לא מזמן, הסביר עצמון שהפלטפורמה של החברה מאפשרת לאמן את מערכות הבינה המלאכותית של כלי-רכב אוטונומיים על-גבי פלטפורמה וירטואלית, לפני שהרכב יורד לכביש לבדיקות שטח. "המודל שלנו מבוסס על סביבה סטטית, סביבה דינמית, חיישנים וענן. במסגרת הסביבה הסטטית אנחנו בונים סביבה וירטואלית אמיתית בקנה מידה של ערים שלמות. יש לנו למשל את רחוב 9 בסן פרנסיסקו עם כל העצים, השברים והפגמים בכביש.

"קיימת שכבת דינמית שבה מערכת בינה מלאכותית מדמה את ההתנהגות של נהגים אחרים בדרך וגם שכבת הדמייה של החיישנים. ברכב אוטונומי יש כ-40 חיישנים שונים. שמנו לב שלעתים רבות אין התאמה מלאה בין המציאות לבין המידע המתקבל מהחיישנים. אנחנו לומדים את הטעויות של המכ"ם למשל, מהו ההבדל בין המציאות לבין המידע המתקבל ממנו, ומשלבים אותם במודל שלנו. השכבה העליונה, היא שכבת הענן, מאפשרת לבצע מיקבול כדי לקצר את זמני ההדמייה.

"ללא סימולציה, יידרשו מאות שנים לאימון מכונית אוטונומית"

"להערכת חברת המחקר ראנד יש צורך בנסיעה של 11 מיליארד מייל כדי להביא רכב אוטונומי לרמת נהיגה אנושית, המוגדרת כ-1.9 הרוגים לכל 100 מיליון מייל. בשיטת לימוד רגילה באמצעות נסיעה בכבישים, נדרשות כמה מאות שנים כדי להביא רכב אוטונומי לרמה אנושית. לכן יש צורך בסימולציה הפועלת במקביל בקנה מידה שרק הענן מספק". בחודש יוני השנה הרעיון קיבל הכרה מלאה: חברת Autonomous Intelligent Driving הנמצאת בבעלות אאודי, בחרה בקוגנטה כשותף לבניית סימולטור לאימון רכב אוטונומי. קוגנטה תספק לה יכולת סימולציה מקצה לקצה, שבאמצעותה תתמוך AID בפיתוח כלי-רכב אוטונומיים של הקבוצה.