בינה מלאכותית

שת"פ אסטרטגי בין סימנס ופריסנסו מחיפה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה (מימין לשמאל): איתן וסלי, דדי לביד (בן לולו) וד"ר דוד אלמגור

חברת פריסנסו (Presenso) מחיפה נבחרה על-ידי Siemens להיות שותפה אסטרטגית בתחום הבינה המלאכותית ולמידה חישובית לתחזוקת מכונות. שתי החברות חתמו על הסכם שלפיו תתמוך פריסנסו בשירותי התפעול והתחזוקה של סימנס בעזרת ניתוח נתוני המכונות של סימנס ולקוחותיה בזמן אמת, באמצעות פתרון האנליטיקה התעשייתית שהיא פיתחה. פריסנסו משתמשת בלמידה חישובית אוטומטית (Automated Machine Learning) לניתוח ביג-דאטה תעשייתי בענן כדי לזהות דפוסי התנהגות חריגים עדינים בין סנסורים ובין רכיבים, המצביעים על התפתחות של כשל במכונות הייצור.

גיוס הון בחודשים הקרובים

ל-Techtime נודע שהיקף ההסכם עם סימנס נאמד בכ-10 מיליון דולר לאורך 4 שנים. מאז הקמתה בשנת 2016 החברה גייסה כ-3 מיליון דולר. נודע גם שכיום היא נערכת לסבב גיוס נוסף בהיקף של כמה מיליוני דולרים אשר צפוי להיסגר בחודשים הקרובים. לקראת הסבב הזה, היא קיבלה בחודש דצמבר 2018 השקעה אסטרטגית של חברת החשמל הפורטוגלית EDP, במסגרת הצהרת כוונות להשתתף בגיוס המתגבש.

פריסנסו וסימנס כבר החלו בהתקנת הפתרון המשותף באלפי מכונות הפועלות בתחנות כוח ובמתקני נפט וגז ברחבי העולם. בין לקוחות החברה כיום: ABB, חברת הנפט והגז הגרמנית DEA, חברת החשמל השוודית FORTUM וכאמור חברת החשמל הפורטוגלית EDP. סגן נשיא למו"פ בחברת פריסנסו, דדי לביד (בן לולו) אמר שלמידת מכונה אוטונומית  (AutoML) מקבלת הכרה כפתרון מוביל לניתוח מידע וחילוץ תובנות תעשייתיות.

חברת Presenso הוקמה בשנת 2016 על-ידי איתן וסלי, דדי לביד וד"ר דוד אלמגור תחת השם DeepSense. המנכ"ל איתן וסלי התמחה בפיתוח מערכות בקרה והנעה בחברת אפלייד מטיריאלס. היו"ר דוד אלמגור הוא יזם סדרתי. בין השאר הוא הקים את חברת פנורמיק פאואר שפיתחה חיישנים לניהול ובקרת צריכת החשמל, אשר נמכרה לחברת סנטריקה תמורת כ-65 מיליון דולר. הטכנולוג הראשי דדי לביד הוא אלגוריתמאי מומחה בתחום הלמידה החישובית וארכיטקטורת ביג-דאטה. הוא בעל ניסיון של כ-8 שנים ברפאל, שם הוביל קבוצת תוכנה ואלגוריתם בפרויקטים גדולים, חלקם בעלי חשיבות לאומית.

חיזוי תקלות לפני התרחשותן

המערכת של החברה אוספת בענן כמויות גדולות של נתונים המגיעים בפורמטים שונים ממאות מכונות ומאלפי סנסורים בקווי הייצור התעשייתיים. היא מפעילה מערכת לימוד מכונה במתכונת של רשת נוירונים (deep learning) אשר לומדת בצורה אוטונומית לחלוטין את מאפייני ההתנהגות של קהילות דומות של מכונות. המנוע יוצר קישורים פנימיים בין מאורעות לרכיבים בתוך המכונה, ובין המכונות למערכות שונות באתר התעשייתי.

להערכת החברה, רוב קווי הייצור בעולם סובלים מזמני השבתה ארוכים (בממוצע 17 יום בשנה) עקב תקלות בקווי הייצור שניתן היה לגלות מראש. המערכת של החברה מזהה התפתחות של דפוסים חריגים ולהתריע מבעוד מועד על כשל קרב, ואפילו לספק הערכה על המועד הצפוי של הכשל והמלצה על הפתרון הטוב ביותר שנצפה עד כה בתקלות דומות מההיסטוריה של המכונה עצמה, או ממכונות שכנות. החברה פועלת מאזור התעשייה מת"ם בחברה ומעסיקה כ-30 עובדים.

ערב מכירתה, מלאנוקס השיגה תוצאות שיא

פורסם בתאריך ע"י Techtime

ברבעון הראשון של שנת 2019 השיגה חברת מלאנוקס מכירות שיא רבעוניות בהיקף של 305.2 מיליון דולר, המייצגות צמיחה של 22% בהשוואה לרבעון הראשון אשתקד. לדברי נשיא ומנכ"ל החברה, איל וולדמן, הצמיחה היתה לרוחב כל קו המוצרים של החברה. "פעילות המחקר והפיתוח שלנו איפשרה לספק מגוון גדול של מוצרים מובילים". בניגוד לרבעונים הקודמים, הפעם החברה לא תקיים שיחת ועידה ולא תספק תחזית מכירות, עקב הסיום הצפוי של עסקת מכירתה לחברת NVIDIA.

בתחילת חודש מרץ השנה חתמו אנבידיה (Nvidia) ומלאנוקס (Mellanox) על הסכם סופי שבמסגרתו תרכוש אנבידיה את כל מניות מלאנוקס במזומן במחיר של 125 דולר, בהיקף כולל של כ-6.9 מיליארד דולר. העסקה צפויה להיסגר עד סוף 2019. בעקבות העיסקה זינקה מניית מלאנוקס בנסדק מ-82 דולר לכ-119 דולר, המעניק לה שווי שוק של כ-6.5 מיליארד דולר.

הדו"ח הרבעוני מסביר מדוע שווי השוק של החברה לא זהה למחיר העיסקה, כמקובל פעמים רבות בעסקות מהסוג הזה: מהדו"ח עולה שקופת החברה כוללת היום כ-75 מיליון דולר במזומן ועוד כ-477 מיליון דולר בהשקעות קצרות טווח. המתומחרות ככל הנראה על-ידי מחיר המנייה בבורסה.

הדגמה טכנולוגית ליתרונות המיזוג עם אנבידיה

בדגמת בשבוע שעבר החברה המחישה חלק מהפוטנציאל הטמון במיזוג עם חברת אנבידיה: היא ביצעה ניסוי שבו שולבה הטכנולוגיה שלה עם זו של אנבידיה ושבו היא השיגה הכפלה של מהירות פעולות לימוד העומק שביצע המחשב של אנבידיה. במסגרת הניסוי שולב מתג HDR 200G InfiniBand ביחד עם 8 מחשבי הבינה המלאכותית NVIDIA V100 Tensor Core המבוססים על מעבדי GPU.

מלאנוקס הוסיפה למתג את פרוטוקול SHARP שהיא פיתחה (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol). מדובר בפרוטוקול חדש המאפשר להסיט יותר עומסים מהמחשב אל המתג, ומבטל את הצורך להעביר את המידע מספר פעמים בין נקודות הקצה השונות במערך העיבוד.

מתגי HDR 200G InfiniBand יצאו לשוק ברבעון האחרון של 2018, ולהערכת מלאנוקס נרכשו במהלך הרבעון הראשון של 2019 על-ידי 20 חברות המשתמשות בהן במרכזי מיחשוב גדולים. המתג המהיר ביותר של מלאנוקס, HDR InfiniBand Quantum CS8500, מספק 800 פורטים בעלי קיבולת של 200Gbps לכל כיוון. סבך הכל, הוא מאפשר למרכזי הנתונים להעביר מידע בקיבולת של 320Tbps, שלהערכת מלאנוקס היא גבוהה פי 1.4-2.5 מכל מערכת מתחרה אחרת הקיימת היום בשוק.

Brodmann17 גייסה 11 מיליון דולר למערכות ADAS ממונעות

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: הדגמה של Brodmann17 להפעלת רשת נוירונים ממונעת על-גבי מעבד ARM Cortex A72 בעל שתי ליבות

חברת Brodmann17 התל-אביבית גייסה 11 מיליון דולר בסבב גיוס הון ראשוני (A) בהובלת OurCrowd ובהשתתפות Maniv Mobility, AI Alliance, סמסונג, סוני והקרנות LLC ו-UL Ventures. ההון שגוייס ישמש להרחבת השיווק והההטמעה של תוכנת הבינה המלאכותית של החברה במערכות העזר לנהג (ADAS) בתעשיית הרכב. תחום ה-ADAS נחשב למרכיב מרכזי בהתפתחות הנהיגה האוטונומית. סקר שוק שפורסם לאחרונה על-ידי Markets and Markets, מעריך שבשנת 2017 הסתכם שוק ה-ADAS העולמי בכ-20.2 מיליארד דולר, ושהוא צפוי לצמוח להיקף של כ-91.8 מיליארד דולר עד לשנת 2015 (צמיחה שנתית של 21%).

החברה פיתחה אלגוריתם בינה מלאכותית שלהערכתה הוא היעיל ביותר בשוק כיום, ויכול לבצע מטלות מורכבות באמצעות מערכות מיחשוב דלות בהספק, כמו כמו אלה המצויות בהרבה מאבזרי המחשוב וה-IoT בקצות הרשת (Edge). כך למשל, היא הדגימה יישום תוכנת לימוד עומק של תמונות ברזולוציה של 1280X720 פיקסלים באמצעות מעבדי ARM Cortex מהדגמים A15, A53 ו-A72. אחת מהמשימות של החברה: להחזיר את הבינה המלאכותית אל מעבדי המדף הזולים.

חברת Brodmann17 קרויה של שמו של הנוירולוג הגרמני פרופ' קורביניאן ברודמן אשר הגדיר 52 אזורי פעילות בקליפת המוח העליונה. על-פי המיפוי שלו, אזור 17 הוא האזור במוח המטפל בעיבוד המידע הוויזואלי. החברה הוקמה בחודש יולי 2016 על-ידי המנכ"ל עדי פנחס, המדען הראשי אסף מושינסקי והטכנולוג הראשי ד"ר אמיר אלוש. כולם בעלי נסיון יזמי ורקע במחקר ופיתוח של מערכות בינה מלאכותית באקדמיה הישראלית. בחודש יוני 2017 היא גייסה 1.6 מיליון דולר.

ארכיטקטורה חדשה של רשת לימוד עומק נוירונית

הפתרון של החברה מבוסס על ארכיטקטורת רשת נוירונית ייעודית שהיא פיתחה מאפס, ולא על שימוש בארכיטקטורה קיימת המתאימה למגוון גדול של יישומים, שיש צורך לטייב כדי להפעיל את המוצר (זוהי הגישה הנפוצה ביותר כיום בתעשייה). על-ידי כך היא השיגה חיסכון גדול בהספק ובמשאבי המיחשוב הדרושים להפעלת מערכות הזיהוי. החברה הסבירה שהארכיטקטורה שפיתחה מבוססת על שימוש חוזר ושיתופיות בחישובים ובמשקלים הניתנים לכל אחד מהצמתים ברשת הנוירונית. על-ידי כך היא הצליחה להקטין את גודל הרשת (גודל הזיכרון הדרוש להפעלתה) ואת מספר החישובים שיש לבצע (עוצמת המעבד). השינויים האלה מאפשרים להריץ יישומי לימוד עומק במערכות משובצות מהמדף.

להערכת החברה, הפתרון שלה מהיר פי 20 מפתרונות זיהוי תמונה מבוססי לימוד עומק המצויים כיום בשוק. החברה גם שחררה ערכת פיתוח הכוללת כרטיס, מצלמה ומסך, וכן חבילת תוכנה המאפשרת לפתח יישומי עיבוד תמונה ולקבל מנוע הסקות (Inferencing) מוכן מהמדף. המנכ"ל עדי פנחס אמר שמטרת החברה היא לאפשר הרצת יישומי לימוד עומק בכל מעבד וברכיבי ASIC, ולא רק בתשתיות גדולות ויקרות כמו למשל מעבדי GPU. החברה מסרה שהטכנולוגיה נבדקת כיום על-ידי מספר ספקים מובילים בעולם של מערכות ADAS לתעשיית הרכב.

 

בינה מלאכותית בכל, אפילו במברשת השיניים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

טכנולוגיית לימוד המכונה והבינה המלאכותית ביצעה בשנתיים האחרונות קפיצת מדרגה גדולה מאוד, והפכה לטכנולוגיה זמינה הנמצאת בשימוש במוצרים שונים מאוד זה מזה, ממש כמו שהמחשב נמצא כיום כמעט בכל מקום. כיום אפילו ניתן לשלב אותה באבזרי קצה קטנים מאוד. עד כמה קטנים? למשל במברשת השיניים. חברת Oral-B הודיעה שהיא תציג בתערוכת MWC 2019 בברצלונה את מברשת השיניים החדשה שלה GENIUS X, אשר כוללת אפליקציה לסמארטפון ומערכת בינה מלאכותית הלומדת את הרגלי המצחצח.

לדברי החברה, היא זיהתה 1,000 סגנונות ציחצוח שיניים שונים. המברשת יודעת לזהות אותם, למפות את הפה ולהמליץ למשתמש כיצד לשנות את הרגלי הצחצוח שלו כדי שהם יהיו יעילים ובריאים יותר. כך למשל, החברה דיווחה שלמרות שמומלץ לצחצח את השיניים במשך שתי דקות לפחות, רוב בני-האדם מצחצחים את שיניהם במשך 30-60 שניות. בניסויים שהחברה ביצעה, אנשים שהשתמשו באפליקציה האריכו את זמן הצחצוח לממוצע של שתי דקות ו-22 שניות.

מערכת האיוורור במדריד וההתנהגות של נחילי דבורים

קיימים גם יישומים מפתיעים בהיקפי ענק: בשבוע שעבר הכריזו חברת Accenture וחברת הרכבת התחתית של מדריד, על השלמת פרוייקט התקנת מערכת בינה מאכותית המפקחת על מערכת מיזוג האוויר של תחנות המטרו. כבר בניסויי ההפעלה הראשונים, המערכת הצליחה להפחית את הוצאות האנרגיה ב-25% ולצמצם פליטת גאזי החממה (CO2) בהיקף של 1,800 טון בשנה. הרכבת התחתית של מדריד כוללת 301 תחנות ורשת באורך של 294 ק"מ המסיעה 2.3 מיליון נוסעים בכל יום.

השליטה באקלים התת קרקעי נעשית באמצעות 891 מאווררי ענק בעלי צריכה חשמלית של 80 גיגה-ואט. החברה התקינה ערכת לומדת, האוספת מידע על תנועת הנוסעים, מבנה כל אחת מהתחנות, הטמפרטורות בכל שעה, תדירות הרכבות, המטען שהנוסעים מביאים עמם ותעריפי החשמל בכל רגע. המערכת ממזגת את כל הנתונים האלה ומפעילה את המאווררים רק בעצומה הדרושה ברגע נתון. היא אפילו יודעת לבצע תחזיות ל-72 השעות הבאות. מכיוון שמדובר במערכת לומדת, הביצועים שלה משתפרים עם השימוש. מעניין לציין שמערכת הבינה המלאכותית מבוססת על מודל שנלקח מהטבע: התנועה המתואמת של נחילי דבורים.

מרפאה רובוטית עם פציינטים אנושיים

בפניקס, אריזונה, נפתחו השבוע 10 מרפאות של רשת Akos Med Clinics, המבוססות כולן על שירות אוטומטי מבוסס בינה מלאכותית: הלקוח נרשם במרפאה באמצעות טאבלט או סמארטפון אשר מדריך אותו בשלבי הרישום, כולל בדיקת ביטוח, תשלום ואיסוף מידע ראשוני לצורך דיאגנוזה. לאחר מכן הוא מופנה אל חדר בדיקה שבו יש מסך מחשב ושולחן עם ציוד בדיקה. מערכת מציאות רבודה (Augmented Reality) מנחה אתוו כיצד לבצע בידקות עצמיות כדי לאסוף מידע כמו משקל, חום, לחץ דם, רמת החמצן בדם, צילומי אף אוזן גרון, צילום חזה ועוד.

מערכת הבינה המלאכותית מבצעת תשאול נוסף של הפציינט בעקבות תוצאות הבדיקות, ועוזר באתר מבצע בדיקות מעבדה אם יש צורך. כל המידע הזה נישלח אל רופא, המראיין את המטופל בשיחת וידאו ובסיעו תוכנת בינה מלאכותית רפואית. בסיום התהליך, הנמשך כ-20 דקות בממוצע, הרופא מאשר או מעדכן את הטיפול הרפואי שהמערכת האוטומטית מציעה לבצע. בסיום הביקור, המערכת ממלאת בעצמה את כל הרשומות הרפואיות ומחייבת את ספק שירותי הביטוח הרפואי.

מעיל חכם לנהגי משאיות

חברת Imagimob השבדית תביא בסוף השבוע ל-MWC, אפודה חכמה לנהגי משאיות. האפודה נועדה להגן על הנהגים כאשר הם יוצאים מהרכב, לצורך טיפול לא צפוי למשל. היא כוללת מספר חיישנים, תוכנת בינה מלאכותית ואמצעי תקשורת. החיישנים עוקביפ אחר הנהג ומזהים תופעה לא צפויה, כמו למשל נפילה או חברה. כאשר המערכת מזהה מצב חירום, היא מפעילה מקורות אור המאירים את האפודה כדי לסייע באיתור הנהג, ומתקשרת אוטומטית אל שירותי חירום, שולחת נתוני מיקום ומבקשת עזרה. החברה הסבירה שנהגי משאיות חשופים לסיכונים רבים מכיוון שבמקרים רבים הם עובדים לבד באיזורים מסוכנים.

ועוד בענייני בריאות: חברת EchoNous מסיאטל, הכריזה בשבוע שעבר על סורק שלפוחית השתן, המבוסס על מכשיר אולטרא סאונד נייד ומערכת בינה מלאכותית המבוססת על תוכנת לימוד עומק (Deep Learning Algorithm). הוא מיועד לשימוש בידי אחיות חדר הלידה כדי לבצע הערכה מהירה של השלפוחית. תוכנת הבינה המלאכותית מחליפה את הצורך בשימוש במכשיר גדול ומסובך יותר והישענות על מומחה, ולכן מאפשרת ביצוע בדיקות מיידיות.

תפקיד ארגוני מסוג חדש

יצרנית מכנסי הג'ינס הקלאסיים, לוי שטראוס (ליווייס), הכריזה השבוע על מינוי חדש בחברה: קטיה וולש מונתה לסגנית נשיא לתחום הבינה המלאכותית. תפקידה יהיה לבנות מערכת איסוף וניתוח מידע מבוססת בינה מלאכותית, שתסייעה לחברה לבנות מודלים עסקיים חדשים ולהכניס חדשנות אל המוצרים שלה.

Voca מהרצליה טוענת שהיא פיצחה את מבחן טיורינג

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה (מימין לשמאל): סמנכ"ל הפיתוח דני רוכמן, CTO ומייסד ד"ר אלן בקר ומנכ"ל ומייסד עינב איתמר. צילום: גיא דביר

חברת Voca AI מהרצליה הודיעה על השלמת סבב גיוס הון בהיקף של 2.6 מיליון דולר, בהובלת קרן Lool ventures ובהשתתפות Flint Capital ומשקיעים פרטיים. החברה פיתחה תוכנת בינה מלאכותית המעניקה למחשב יכולת לדבר עם בן אנוש, מבלי שהאחרון יידע שמולו נמצאת מכונה ולא נציג אנושי. בכך היא מתגברת על המבחן האחרון של אלון טיורינג, אבי תורת המחשב המודרני, אשר טען שהדרך היחידה להבדיל בין אדם ובין מכונה היא בשיחה חופשית בין השניים.

מנכ"ל החברה, עינב איתמר, אמר ש-Voca מייעדת את הטכנולוגיה לשוק מרכזי השירות וה-Call Center. "בעזרת המשקיעים שלנו, אנחנו יכולים לעזור לחברות לבנות את מרכז שירות הלקוחות הווירטואלי הראשון מסוגו". האלגוריתם של Voca משתמש בנאמר בשיחה כדי ללמוד על כוונת הדובר, במקום לתמלל את הנאמר לטקסט, ורק לאחר מכן לנתח אותו, מכיוון שבתהליך התמלול לטקסט אובד מידע חיוני כמו אינטונציה ורגשות. התוכנה מייצרת מנוע להבנת השיחה, על-ידי למידה ממצבור השיחות הקיימות במרכז השירות, ומתאימה מנוע שיחה ייעודי לכל לקוח.

אלא שהתהליך של החברה אינו מבטל את התמלול ואת המידע הקשיח שהוא מספק. מחולל התגובות של החברה (בתמונה למעלה) מבצע גם תמלול של השיחה, גם הערכת כוונות ורגשות, ורק לאחר השילוב בין השניים הוא מחולל תגובה, שמומרת לדיבור קולי המושמע באוזני המשתמש מהצד השני של קו הטלפון. החברה הוקמה בחודש יוני 2017 על-ידי איתמר עינב ועל-ידי הטכנולוג הראשי ד"ר אלן בקר. עינב היה ממייסדי Corrigon שנמכרה ל-eBay בשנת 2016. בקר שימש כמרצה במכללה הטכנולוגית בחולון, אליה הגיע מחברת אינטל שבה שימש כחוקר בתחום לימוד עומק.

הבינה המלאכותית הופכת להיות נדבך מרכזי בהייטק הישראלי

פורסם בתאריך ע"י yochais

בינה מלאכותית (AI) היא אחד התחומים הצומחים ביותר בהיי-טק הישראלי בשנים האחרונות. לפי דו"ח שפרסם מרכז המחקר IVC, מאז 2010 הוקמו בישראל יותר מ-1,200 חברות בתחום הבינה המלאכותית, כאשר מתוכן 79% מהחברות עדיין פעילות כיום, 6% מהחברות נרכשו על ידי חברות אחרות וכ-15% הפסיקו את פעילותן. עוד עולה מהדו"ח כי מאז 2013 חלה עלייה ניכרת בהיקף ההון שגייסו חברות הבינה המלאכותית, וכי במחצית הראשונה של 2018 היקף האקזיטים בתחום היה גבוה מהיקף האקזיטים בשנת 2017 כולה.

הנתונים של IVC מגלים כי עד שנת 2013 מרבית החברות הישראליות בתחום הבינה המלאכותית עסקו בפיתוח טכנולוגיות של ראייה ממוחשבת. ואולם, מאז 2012 החלו לעלות ולצבור תאוצה טכנולוגיות חדשות כמו ביג-דאטה ומדעי הנתונים (כריית מידע, הסקות סטטיסטיות ומודלים של חיזוי), אשר מהוות בשנים האחרונות נדבך מרכזי בעולם הבינה המלאכותית בישראל.

הדו"ח של IVC מצביע על המגמות השלטות בחמש השנים האחרונות. מאז 2014 נרשמת עלייה בחלקן היחסי של חברות הבינה המלאכותית העוסקות בתחומים כגון מדעי החיים, צ'אט-בוטים (Chatbots), רובוטיקה וכלי עזר, ואילו מקומן של חברות בתחום הראייה הממוחשבת, מערכות המלצה, וניתוח טקסט, נמצא בירידה.

על פי הפילוח של IVC, כ-43% מכלל חברות הבינה המלאכותית בישראל עוסקות בתחום מדעי החיים והאנליטיקה, ומדובר למעשה בקטגוריה הגדולה ביותר בתמהיל החברות. התחום השני בגודלו הינו ראייה ממוחשבת, שעיקרו פיתוח שיטות לאיסוף, עיבוד וניתוח של מידע ויזאולי דיגיטלי. אחד היישומים הבולטים של טכנולוגיות אלה הוא מערכות חישה לרכב ולנהיגה אוטונומית, והחברה הבולטת היא כמובן מובילאיי, שנמכרה בשנה שעברה לאינטל תמורת 15.4 מיליארד דולר.

הקבוצה השלישית, המהווה כ-11% מכלל החברות, עוסקת בתחומי הצ'ט-בוטים, רובוטיקה ומערכות סיוע, כלומר טכנולוגיות ממוחשבות אשר מנסות לחקות או לדמות אינטראקציה או תנועה אנושיים. החברה הגדולה ביותר בתחום זה היא למונייד (Lemonade), אשר גייסה כ-180 מיליון דולר.

יתר הקטגוריות הבולטות הינן זיהוי ואנליטיקה (10%), ניתוח טקסט והקשר (8%) ומערכות המלצה (5%).

 

 

 

 

 

Share via Whatsapp+

 

חטיבת המחקר של NVIDIA מקימה שלוחה בישראל

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: פרופ' גל צ'צ'יק, מנהל השלוחה הישראלית של חטיבת המחקר

חטיבת המחקר של חברת NVIDIA פותחת שלוחה בישראל שתתמקד בתחום הבינה המלאכותית (AI) ותנוהל על-ידי פרופ׳ גל צ׳צ׳יק. כך גילה היום (ה') המדען הראשי של החברה, ביל דאלי, בכנס GTC השנתי שהחברה מקיימת בישראל. לדברי דאלי, "ישראל הינה כוח ענק בתעשיית הבינה המלאכותית. בכל פעם מחדש אני נדהם מחדש מאיכות המחקר, החוקרים, והרעב שיש כאן לרעיונות חדשים". חברת NVIDIA נחשבת לחברה המובילה בעולם בתחום המעבדים הגרפיים (GPU).

חטיבת המחקר הגלובלית של NVIDIA מונה כ-200 חוקרים. לפני שהחל לנהל אותה, שימש דאלי כראש המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת סטנפורד. פרופ' גל צ'צ'יק הוא חבר סגל במרכז הרב תחומי לחקר המוח באוניברסיטת בר-אילן, וב-12 השנים האחרונות שימש כמדען בחטיבת Google Brain בעמק הסיליקון.

ככל הנראה הוא יגייס כ-10 חוקרים בישראל, כדי להשתתף במחקר הגלובלי של החטיבה. מדובר בהרחבת פעילות המחקר והפיתוח של NVIDIA בישראל. כיום החברה מפעילה צוות פיתוח וצוות מכירות בגני התערוכה בתל אביב, המונה כ-30 עובדים. בכוונתה לגייס כ-20 עובדים נוספים כדי להרחיב את תחום הלמידה העמוקה (Deep Learning) בישראל.

בכנס שהתקיים בגני התערוכה בתל אביב השתתפו 2800 מפתחים, אנשי הייטק, משקיעים ויזמים. הדובר המרכזי באירוע היה ביל דאלי, שהציג טכנולוגיות חדשות בתחומי הבינה המלאכותית, VR, רובוטיקה, וכלי-רכב אוטונומיים. מנהל הפעילות העסקית של NVIDIA בישראל, נתי אמסטרדם, אמר שהמעורבות של החברה בישראל גדלה משמעותית בשנה האחרונה. "מספר החברות הישראליות המשתתפות בתוכנית ליווי הסטארט-אפים של NVIDIA הוכפל לכ-150, והקשרים שלנו עם המפתחים והאקדמיה העמיקו". תוכנית הליווי, בשם Inception program, מעניקה לחברות גישה אל אנשי החברה ומוצריה בכל העולם.

למידע נוסף על פעילות NVIDIA בישראל: NVIDIA

אינטל הצטרפה למרכז הבינה המלאכותית החדש בטכניון

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת אינטל (Intel) הצטרפה כשותפה המייצגת את התעשייה במרכז המחקר החדש שהוקם בטכניון לתחום הבינה המלאכותית (artificial intelligence). בסוף השבוע דיווחה אינטל שהיא משתתפת במימון מרכז המחקר בסכום שהיקפו לא נמסר. בשבוע שעבר נחנך המרכז החדש בהשתתפות הטכנולוגי הראשי של אינטל העולמית, ד"ר מייקל מייברי ובהשתתפות מנהל תחום הבינה המלאכותית באינטל, ד"ר נאבין ראו (בתמונה למעלה).

לדבריו, "הבינה המלאכותית אינה מספקת פתרון יחיד המתאים לכל הצרכים, ולכן אנחנו עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם מובילים תעשייתיים רבים. שיתוף הפעולה שלנו עם הטכניון לא רק מחזק את פעילות הבינה המלאכותית של אינטל ישראל, אלא גם מקדם את כל תחום הבינה המלאכותית בעולם".

"ההישג הגדול ביותר של האנושות"

מרכז המחקר החדש מאגד חוקרים מהמחלקות למדעי המחשב, הנדסת חשמל, הנדסה תעשייתית וניהול בטכניון. חברת אינטל מסרה שהמעורבות שלה במרכז המחקר בטכניון נעשת במסגרת מאמץ לקדם את השימוש בבינה מלאכותית בתעשיות רבות, ולפתח אלגוריתמים וארכיטקטורות מיחשוב חדשות שיהיו חיוניות לתוכנית ה-AI של החברה. "השותפות בין אינטל והטכניון היא ארוכת שנים, ובוגרים רבים של הטכניון הצטרפו כמהנדסים אל מרכז הפיתוח של אינטל בחיפה".

בפוסט שהעלה בשבוע שעבר בבלוג של אינטל, העריך נאבין שהבינה המלאכותית תיחשב בעתיד לאחד מההישגים החשובים ביותר של המין האנושי, "אולם היא גדולה יותר מכל חברה, מכל תעשייה, ומכל מדינה. יש צורך בשיתוף פעולה של כל המערכת הטכנולוגית העולמית ושל כל הממשלות כדי לממש את הפוטנציאל הטמון בבינה מלאכותית. הממשלות רק עכשיו מתחילות להכיר בכך".

אינטל הכריזה על מאיצי בינה מלאכותית לעיבוד תמונות

בתוך כך, בשבוע שעבר חשפה אינטל משפחת מאיצי בינה מלאכותית חדשים, המיועדים להביא יכולות עיבוד תמונה אל אבזרי הקצה. מדובר בכרטיסי האצה הפועלים באמצעות מעבדי עיבוד התמונה ממשפחת מובידיוס (Movidius Vision Processing Units), או כרטיסים המבוססים על רכיבי מיתכנתים ממשפחת Arria 10 FPGA. הם מפנים את המעבד המרכזי (CPU) מהצורך לבצע בעצמו את ההסקות של רשת לימוד עומק, ולמעשה מתפקדים כמאיצי הסקות ברשת נוירונית (Deep learning inference accelerators). בינתיים שלוש חברות הודיעו על החלטתן להשתמש במאיצים החדשים: Dell, Honeywell ו-QNAP.

Habana Labs של אביגדור וילנץ פיתחה שבב AI המהיר בעולם

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Habana Labs מקיסריה ותל-אביב יצאה משלב הפיתוח החשאי וחשפה מעבד בינה מלאכותית מסוג חדש (בתמונה למעלה), שלהערכת החברה הוא המעבד המהיר ביותר בעולם. מאחורי החברה עומד אביגדור וילנץ, המשמש כמשקיע העיקרי וכיו"ר החברה. וילנץ ייסד בעבר את חברת גלילאו שנמכרה למארוול בשנת 1998 תמורת 2.7 מיליארד דולר, ולאחר מכן ייסד את חברת אנפורנה שנמכרה לאמזון ב-2015 תמורת כ-350 מיליון דולר.

המעבד של החברה, Goya HL-1000, מופיע על-גבי כרטיס PCIe, ומאפשר לעבד ולזהות 15,000 תמונות בשנייה (לפי מבחן ResNet-50) בהספק של 100 ואט ובזמן השהייה של 1.3 מילי-שניות בלבד. החברה מעריכה שהפתרון שלה מהיר פי עשרה עד פי 1,000 מהפתרונות המצויים כיום במרכזי הנתונים בעולם. המעבד מיועד לביצוע מטלות כמו זיהוי תמונות, תרגום מבוסס רשתות נוירוניות, ניתוח רגשות, מערכות המלצה ועוד. גויה פותחה כמנוע לייצור הסקות של רשתות לימוד עומק (deep learning).

המעבד המהיר – פותח במהירות

השבב כולל מעבד טנסורים (Tensor Processing Core) שהוא מעבד ייעודי עבור רשתות נוירוניות, כלי פיתוח, מהדר וספריות תוכנה המספקות ארגז כלים מלא לפיתוח יישומי בינה מלאכותית. "הבנה לאבס הוקמה כדי לשנות את האופן שבו מעבדים בענן יישומי בינה מלאכותית", אמר מנהל העסקים של החברה, איתן מדינה. מדובר בפיתוח אינטנסיבי מאוד, מכיוון שחברת הבנה לאבס הוקמה רק בשנת 2016. "בשלושים השנים שבהם הייתי מעורב בתעשיית השבבים, כמעט ולא ראיתי כזו יכולת ביצוע של הצוות", אמר אביגדור וילנץ. "בתוך פחות משנה מאז התגבש הרעיון, הצוות פיתח את שבב גויה, בדק אותו וכעת הוא מוכן לייצור המוני".

מעבד Goya HL-1000 של חברת Habana Labs
מעבד Goya HL-1000 של חברת Habana Labs

תהליך העבודה של לימוד עומק מבוסס על שני צעדים מרכזיים: אימון המערכת להכרת המודל (training), ושימוש במודל לניתוח מידע חדש (inferencing). יש דמיון רב בין שני מההלכים, אולם הם דורשים משאבי חומרה שונים. במהלך האימון, בסיס נתונים גדול מאוד מעובד כדי לאפשר למערכת לבנות מודל של רשת נוירונית המאפשר לה להבדיל בין ההסתברויות הסטטיסטיות של תכונות המאפיינות אובייקטים שונים. לאחר שהמודל נבנה, הוא נחשף אל נתונים חדשים ומפעיל עליהם את ההסקות שנבנו בתהליך האימון, המאפשרות לזהות תכונות של האובייקטים שנלמדו.

תהליך האימון דורש שימוש בכמויות גדולות מאוד של נתונים, ולכן יש צורך בקיבולת זיכרון גדולה מאוד ובתקשורת פנימית מהירה מאוד. יכולות אלה לא נדרשות לצורך תהליך ההסקה, אולם תהליך זה דורש תגובה מהירה מאוד, על-מנת לאפשר יישומי זמן אמת. לכן, האסטרטגיה של החברה מבוססת על בניית שני פתרונות מרכזיים: פלטפורמת Habana Goya למימוש הסקות והפעלת יישומי בינה מלאכותית, ופלטפורמת Habana Gaudi שתשמש לאימון רשתות נוירוניות ותצא לשוק בשנת 2019.

פלטפורמת Habana Goya זמינה כבר עכשיו בשוק. היא מבוססת על המעבד הייעודי של החברה, Goya HL-1000, כוללת 16 ממשקי PCIE Gen 4.0  וכרטיסי זיכרון פנימיים  4/8/16GB DDR4. היא מופיעה ביחד עם פלטפורמת התוכנה  SynapseAI, המספקת את כלי פיתוח היישום, וניתנת למימוש באמצעות כל פלטפורמת חומרה הקיימת היום בשוק. כיום פועלת חברת הבנה לאבס ממשרדים בתל אביב, בקיסריה ובסן-חוזה, קליפורניה. היא מעסיקה כ-120 עובדים ומתכננת להוציא לשוק את מעבד האימון לרשתות בינה מלאכותית, Habana Gaudi, ברבעון השני של שנת 2019.

D-ID פיתחה טכנולוגיה למניעת זיהוי פנים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: הדמיית ההבדל בין תמונה מוגנת בפני זיהוי פנים לבין תמונה מקורית

חברת D-ID מתל אביב חשפה השבוע טכנולוגיית תוכנה חדשה המאפשרת למנוע זיהוי פנים אוטומטי באמצעות תוכנות רובוטיות ובינה מלאכותית, מבלי לפגוע ביכולת הזיהוי האנושית של התמונה. הטכנולוגיה מבוססת על ביצוע שינויים זעירים בקובץ התמונה, שאינם נראים לעין האנושית, אולם מונעים את האפשרות להפעיל אלגוריתם זיהוי תמונה על-גבי הקובץ. טכניקות למניעת זיהוי תמונה אוטומטית קיימות זמן רב, אולם הן מבוססות על הכנסת עיוותים בתוך התמונה, טשטוש פרטים והוצאת אלמנטים ממנה.

הטכניקות הקיימות היום פוגעות באיכות התמונה ולעתים אפילו ביכולת לבצע זיהוי פנים אנושי. הטכנולוגיה של D-ID מנצלת חולשות באלגוריתמים לזיהוי תמונות ובמערכות בינה מלאכותית, כדי למנוע מהם מבצע את המלאכה. בתצוגה של החברה שנערכה בכנס TechCrunch Disrupt San Francisco, הראה מייסד משותף והמנכ"ל גיל פרי, כיצד אלגוריתם זיהוי התמונה של מיקרוסופט מצליח לזהות אותו מתוך תמונת הפרופיל בפייסבוק. לאחר החלפת התמונה בתמונה מוגנת, האלגוריתם נכשל לחלוטין במשימה.

"פגיעה מהותית בזכויות האדם"

ביחד עם הצגת הטכנולוגיה, הכריזה D-ID על הלקוח הפומבי הראשון שלה, חברת Cloudinary הישראלית, אשר צמחה לענקית ענן בינלאומית המספקת פתרונות איחסון תמונות וסרטי וידאו לכ-350,000 חברות ומנהלת כ-22 מיליארד נכסי מדיה. החברה מסרה שיש לה הסכמים גם עם לקוחות גדולים בתחום הפיננסים ובתחום תעשיית הרכב, שזהותם נשמרת בסוד.

מייסד משותף ומנכ"ל D-ID גיל פרי
מייסד משותף ומנכ"ל D-ID גיל פרי

השם D-ID, הוא קיצור של הביטוי de-identification המתייחס לכל האמצעים המקשים על ביצוע זיהוי תמונות אוטומטי. תוכנות זיהוי הפנים האוטומטיות הפכו לא רק לנפוצות מאוד, אלא גם לסיכון אישי גדול מאוד. הורדת תמונות מאתרי אינטרנט, רשתות חברתיות, ופריצות למאגרי נתונים של גופים כמו בנקים וסוכנויות ממשלתיות, הופכות את בעיית גניבת הזהות והשימוש לרעה על-ידי משטרים טוטליטריים לבעייה דחופה מאוד. שכן בניגוד לססמאות, אי-אפשר להחליף פנים. "תחום זיהוי הפנים התפתח מהר מדי, וכעת אנחנו עומדים בפני סכנת פגיעה מהותית בזכויות האדם ובפרטיות", אמר פרי.

"הצוות האדום" תוקף את הטכנולוגיה

ההכרה בכך קיבלה תפנית חשובה מאוד בחודש מאי השנה, כאשר האיחוד האירופי אימץ את תקנות ההגנה על פרטיות החדשות במסגרת תקנות General Data Protection Regulation – GDPR, שבהן נקבע שצילומי פנים הם "מידע אישי רגיש", שחברות האוספות אותו חייבות להגן עליו כדי לעמוד בתקנות. החברה הוקמה בשנת 2017 על-ידי קבוצה של יוצאי 8200 הכוללת את המנכ"ל פרי, מנהל התפעול סלע בלונדהיים והמנהל הטכנולוגי אלירא קוטה. בחודש ינואר השנה היא גייסה 4 מיליון דולר מהקרנות פיטנגו, Foundation Capital, Fenox Venture Capital, Maverick ושני אנג'לים.

בתחילה פיתחה חברת D-ID את הטכנולוגיה שלה עבור מוצרים צרכניים, אולם מהר מאוד התברר לה שהשוק הגדול באמת הוא השוק הארגוני, שאליו היא מכוונת כיום את הטכנולוגיה באמצעות פתרון תוכנה הנמצא במחשבי הארגון או כפתרון של תוכנה כשירות (SaaS). החברה לא מדווחת על מרכיבי היסוד בטכנולוגיה שלה, אולם מוסרת שהיא פותחה באמצעות מומחים בתחום ראיית המכונה וטכנולוגיות בינה מלאכותיתי מסוג לימוד עומק (deep learning). במקביל לפיתוח אלגוריתם העלמת הפרמטרים שלה, החברה מפעילה "צוות אדום" של מומחי זיהוי פנים, אשר תפקידו לתקוף את הטכנולוגיה ולנסות להתגבר עליה.

זיילינקס רכשה טכנולוגיית בינה מלאכותית סינית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת זיילינקס (Xilinx) רכשה את חברת הסטארט-אפ DeePhi Technology מהעיר בייג'ינג. חברת דיפ-פיי מתמחה בייעול אלגוריתמים של מערכות לימוד עומק. החברה עוסקת בדחיסה של הרשתות ופיתחה יכולות אופטימיזיצה של רשתות נוירוניות באמצעות "גיזום" (pruning), שהיא טכניקה לצמצום ענפי משנה מיותרים בעץ קבלת ההחלטות של האלגוריתם.

מאז הקמתה בשנת 2016, פיתחה החברה את טכנולוגיית הבינה המלאכותית שלה על-גבי רכיבי FPGA של חברת זיילינקס, אשר נכנסה בחודש מאי 2017 לשותפות בחברה באמצעות השקעת הון. לא נמסרו פרטים על היקף העיסקה. חברת דיפ-פיי מעסיקה כיום כ-200 עובדים, שימשיכו לעבוד ממשרדי החברה הנוכחיים. מנהל תחום התוכנה בחברת זיילינקס, סאליל ראג', אמר שזיילינקס תמשיך להשקיע בחברה, כדי לממש את החזון המשותף של שתי החברות של "האצת יישומי לימוד מכונה בענן ובמכשירי הקצה".

חברת דיפ-פיי הוקמה על-ידי ארבעה חוקרים מאוניברסיטת צ'ינגואה הסינית ומאוניברסיטת סטאנפורד, אשר התמחו בתחום הבינה המלאכותית. החברה חשפה לראשונה את הטכנולוגיה שלה בכנס FPGA2017, כאשר היא הראתה שהרצת האלגוריתם שלה על-גבי FPGA משפר את יעילות העיבוד הקולי (speech recognition) פי 43 בהשוואה ל-CPU ופי 3 בהשוואה ל-GPU. הפתרון היה חסכוני בהספק ביחס של פי 40 ביחס לעיבוד מבוסס CPU ופי 11 בהשוואה לעיבוד מבוסס GPU.

מבחינת זיילינקס מדובר בהשקעה מעניינת מאוד, שכן דיפ-פיי מאפשרת לה לשווק את הרכיבים המתיכנתים לשווקים חדשים לגמרי, שבהם נמכרים מוצרים שעד היום לא היו מבוססים על רכיבי FPGA בגלל שיקולי עלות. במסגרת המאמץ להיכנס לשווקים חדשים, חשפה החברה לפני כחודשיים את ערכת הפיתוח ZCU104 Evaluation Kit (בתמונה למעלה) ליישומי ראיית מכונה.

הערכה מבוססת על רכיבי Zynq UltraScale, MPSoC EV, מעבד גרפי ממשפחת Mali ומעבד יישומים מבוסס ARM Cortex-A53. היא גם כוללת את תוכנת עיבוד התמונה reVISION. הכרטיס מיועד לאפשר פיתוח מיידי של יישומי ראייה משובצים, כמו מערכות עזר לנהג (ADAS), ראיית מכונה, מערכות ראייה מרובדת (Augmented Reality) ועיבוד תמונה במיכשור רפואי.

Hailo הישראלית מפתחת שבב למידה עמוקה שיספק עיבוד של דטה סנטר למכשירי קצה

פורסם בתאריך ע"י yochais

סטארט אפ ה-AI הישראלי Hailo, שפעל מתחת לרדאר מאז הקמתו בתחילת 2017, חושף היום לראשונה את מהלכיו העסקיים והטכנולוגיים. החברה מודיעה על השלמת סבב גיוס הון ראשון בהיקף של 12.5 מיליון דולר לפיתוח שבב למידה עמוקה (deep learning) שיספק יכולות עיבוד של דטה סנטר למכשירי קצה. בין המשקיעים בחברה מצויים זהר זיסאפל, המשמש גם כיו"ר Hailo, קרן OurCrowd; מנכ"ל חברת דלק מוטורס גיל אגמון, קרנות ההשקעות בטכנולוגיות רכב Maniv Mobility וכן Next Gear, הקרן הנלווית לאקסלרטור טכנולוגיות הרכב Drive. בסך הכול גייסה Hailo מהקמתה קרוב ל-16 מיליון דולר.

מעבד ה-deep learning של Hailo, שדוגמאות ראשונות שלו צפויות להיכנס לשוק בחציון הראשון של 2019, יוכל להריץ יישומים משובצים של אינטליגנציה מלאכותית על גבי מכשירי קצה המותקנים במכוניות מקושרות, רחפנים, התקני בית חכם דוגמת עוזרים אישיים, מצלמות חכמות וטלוויזיות חכמות, פלטפורמות IoT, פלטפורמות AR ו-VR, מוצרים לבישים ומוצרי אבטחה.

Hailo צופה שהשבב יספק צמצום דרמטי בעלות, בשטח ובצריכת ההספק ביחס לשבבים הקיימים, מה שיהפוך אותו למתאים לכמויות העצומות של החיישנים המוטמעים לכל אורך רשת האינטרנט של הדברים (IoT). השבב צפוי לעבד בזמן אמת תכני וידיאו וזרמי נתונים אחרים בנפחים גבוהים תוך שימוש באלגוריתמים של למידה עמוקה.

השבב שיעמוד בעומסי הדאטה של העתיד

ענף הרכב, המהווה את אחד משווקי היעד המרכזיים של Hailo, עובר מהפכה רחבת היקף ומאמץ במהירות שיטות למידה עמוקה כדי לאפשר פיתוח מערכות ADAS ויישומי נהיגה אוטונומית שדורשים חישה של הסביבה. על פי חברת המחקר IC Insights, סך המכירות של שבבים למכוניות ולכלי רכב אחרים צפויות להסתכם ב-42.9 מיליארד דולר בשנת 2021, לעומת 22.9 מיליארד דולר בשנת 2016. התשתית הקיימת של מעבדים שפותחו עבור מטרות כלליות אינה מסוגלת להריץ אלגוריתמים עתירי חישוביות של למידה עמוקה ההכרחיים ליישומי רכב אלה. להערכת Hailo, המעבד שלה צפוי לספק את פריצת הדרך הנדרשת בהיבטים של צריכת הספק, פיזור חום, שטח ועלות, ויהיה מוצר שיתאים לייצור המוני.

הצוות המוביל של Hailo, שהוקמה בפברואר 2017, הם המנכ"ל אור דנון, ה-CTO אבי באום והדר צייטלין, המכהנת כמנהלת הפיתוח העסקי של החברה. דנון, חתן פרס ביטחון ישראל ובוגר תכנית "תלפיות", שירת ביחידה הטכנולוגית של חיל המודיעין טרם הקמת החברה. ה-CTO אבי באום מילא שורה של תפקידים בחברת Texas Instruments, בה עבד כ-13 שנה לאחר שירות באותה יחידה טכנולוגית. בין היתר שימש באום כ-CTO של תחום הקישוריות האלחוטית בחטיבת המעבדים המשובצים ב-TI וכיהן בתפקידי ניהול קבוצת ארכיטקטורה והנדסת מערכת. שותפתם להקמת החברה הדר צייטלין, בוגרת תכנית "תלפיות" גם היא, שירתה כתשע שנים ביחידה הטכנולוגית, ובמהלך שירותה זכתה בפרס הרמטכ"ל למצוינות טכנולוגית. לפני הקמת Hailo, שימשה צייטלין כמנהלת המוצר הראשונה בחברת Via.

אור דנון, מייסד משותף ומנכ"ל Hailo, מסר: "הארכיטקטורה בת ה-70 עליה מבוססים המעבדים הנוכחיים אינה מתאימה בכדי לספק מענה לצורכי העיבוד הנדרשים ליישומי deep learning ואינטליגנציה מלאכותית. Hailo מחוללת מהפכה בארכיטקטורה העומדת בבסיס המיקרו-מעבד בכדי לשפר את יכולות עיבוד ה-deep learning בכמה סדרי גודל. הצוות הרב-תחומי שלנו פיתח ארכיטקטורת עיבוד חדשנית שמאורגנת סביב מאפייני היסוד של ה-deep learning והאינטליגנציה המלאכותית. לצורך כך תכננו מחדש באופן מקיף את ארכיטקטורת הזיכרון, פונקציות הבקרה והעיבוד במחשב ואת היחסים ביניהם".

בימים אלה עובדת Hailo בשיתוף פעולה עם כמה מהחברות הגדולות בתחום, הבוחנות שימוש בטכנולוגיה שלה.

 

 

זברה מדיקל קיבלה אישור אירופי לאלגוריתם לאבחון סרטן השד

פורסם בתאריך ע"י yochais

חברת המד-טק הישראלית זברה מדיקל (Zebra Medical) ממשיכה להרחיב את יכולת האבחון הרפואי של מנוע הבינה המלאכותית שלה. היום הודיעה החברה כי קיבלה אישור רגולטורי באיחוד האירופי (CE) לאלגוריתם חדש שמסוגל לזהות אזורים החשודים כמסרטנים בדימויי ממוגרפיה. האלגוריתם יצטרף למנוע האבחון של החברה, שכולל כבר יכולות זיהוי של דימומים במוח, דלדול, שברי חוליות ומחלות ריאה, לב וכבד.

על פי נתוני האגודה האמריקנית למלחמה בסרטן, כרבע ממקרי הסרטן החדשים המתגלים בקרב נשים בעולם הם מסוג סרטן השד – מעל 1.7 מיליון מקרים בשנה. גילוי מוקדם של המחלה משפיע באופן ניכר על היכולת לטפל ולמנוע את התפשטות הסרטן: במקרים שבהם הסרטן מתגלה מוקדם, סיכויי ההישרדות נעים בין 80%-90%. לעומת זאת, אם הסרטן מתגלה רק בשלב מתקדם יותר, שיעורי התמותה עולים ל-76%. בישראל מאובחנות מדי שנה במחלה כ-5,000 נשים.

זברה מדיקל פיתחה פלטפורמה פתוחה המסייעת לרופאים ולחוקרים לפתח במהירות אלגוריתמים חדשים ואבחנות לצילומי הדמאה רפואית תוך שימוש בבסיס נתונים גדול מאוד ובעוצמת מיחשוב זמינה. המערכת מתבססת על למידה עמוקה, ומאפשרת לרופאים ולחוקרים לבצע אבחנות רפואיות על סמך מאגר גדול של צילומי דימות כגון רנטגן, CT ו-MRI.

על פי החברה, מנוע הבינה המלאכותית שלה מספקת רמות דיוק דיאגנוסטיות גבוהות הרבה יותר מפלטפורמות דומות הקיימות בשוק ולוקות במספר רב של התראות שווא. מלבד זאת, היתרון הגדול של הפלטפורמה של זברה מדיקל הוא המחיר הנמוך של שירות האבחון. זברה מדיקל מציעה את השירות שלה לספקי שירותי בריאות תמורת דולר אחד לכל סריקה, מה שמאפשר גישה בהיקף גדול מאוד ליכולות מיוחדות בתחום הרדיולוגיה. עד היום הותקן מנוע האנליטיקס של החברה בכ-50 בתי חולים בעולם וביצע יותר ממיליון סריקות של חולים.

״לקחנו על עצמנו אתגר גדול לשפר את אחוז הגילוי המוקדם של סרטן השד," אומר מנכ"ל זברה מדיקל אלעד בנימין. "כלי הסיוע למומחי ממוגרפריה הוכחו בעבר כיקרים ולא מדויקים – אנחנו מתכוונים לשנות את המצב עם המוצר הזה והגרסאות הבאות שלו".