RU-tech.
#כתבות_אוגוסט_2022
03
AI
לחלום לנצח: אילון מאסק ממשיך להפוך חלומות למציאות
שני רופא
בשנת 2023 צפוי מאסק יחד עם חברת ׳טסלה׳ להוציא לאור את האבטיפוס הראשון של הרובוט האנושי (humanoid robot) של החברה, הקרוי גם ״Tesla Optimus״.
“It could develop a personality over time that is unique. That personality could evolve to match the owner.”
ELON MUSK
Keep it Simple
גיא פרינדלנדר
רבים חושבים שכל מוצר השואף להוביל תחום חדש כמו משלוחים באמצעות רחפנים חייב להשתמש בטכנולוגיות המתקדמות ביותר ובוודאי בתחומים כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית.
יריב בש, מייסד Flytrex Aviation ואחד ממייסדי עמותת SpaceIL, טוען אחרת.
02
Podcast
Digital Image Processing
מאת אביב שרון ושליו קטש
סטודנטים שנה א' למדעי המחשב- יזמות
אחד התחומים החמים היום בשוק הוא Digital Image Processing או בעברית עיבוד תמונה דיגיטלית. במאמר זה ננסה להסביר מה היא תמונה, עיבוד תמונה ואחד משימושיו – איתור וזיהוי אובייקטים.
למעשה, עיבוד תמונה הוא שימוש באלגוריתמים על אינפוט כלשהו כדי לבצע פעולות על התמונה (כמו הגדלה או חילוץ מידע חשוב). בחלוף השנים התפתחו יכולות עיבוד התמונה בעיקר עקב העובדה שמחשבים נעשו חזקים יותר, אבל גם בעקבות התפתחות המתמטיקה (בפרט מתמטיקה דיסקרטית).
קצת על תמונה - נוכל להסתכל על תמונה כאובייקט (2D במאמר זה) אותו נמדל לMultidimensional-system. למעשה תמונה מיוצגת על ידי פונקציה דו מקומית, לדוגמא F(X,Y), כאשר התמורה היא הIntensity של התמונה בנקודה X,Y הנתונה. בפשטות, אפשר להסתכל על תמונה כאל מטריצה או מערך דו מימדי, קרי, שורות ועמודות.
תמונה מורכבת מפיקסלים שהם למעשה יחידות המידע הבסיסיות בכל תמונה. ערך של פיקסל יכול להיות ספרה בינארית אחת '0' או '1' לוגי. בכל תמונה יש שורות של סיביות לאורכה של כל שורה בתמונה, כך שכל תמונה כוללת שורות של פיקסלים הצמודים זה לזה לאורכה של כל שורה.
למשל, מספר הפיקסלים בתמונה שמכילה 1024 שורות ובכל שורה יש 2048 פיקסלים,
יהיה 2048 כפול 1024 = 2097152 פיקסלים = 2 M פיקסלים. ככל שמספר הפיקסלים גדול יותר, נקבל מידע רב יותר לגבי הפריטים המצויים בתמונה הנקלטת במצלמה. במקרה זה אפשר לומר שכושר ההפרדה של מערכת הראייה הממוחשבת שקולטת את התמונה גדול יותר.
ישנן כמה סוגי תמונות כמו תמונה בינארית, שחור לבן, 8 ביטים ו16 ביטים.
כאשר תמונת 16 ביטים מתחלקת ל3 פורמטים, כלומר ה RGB המוכר. (Red Green and Blue).
למעשה השימוש בעיבוד תמונה דיגיטלית מאפשר מניפולציה על תמונה לשם קבלת הפלט הרצוי.
דוגמאות לשימושי בעיבוד תמונה דיגיטלית:
-
איתור וזיהוי אובייקטים
-
עיבוד צבע
-
זיהוי תבניות
-
שינוי גודל או צבע
-
חידוד ושחזור תמונה
איתור וזיהוי אובייקטים - הוא מושג הקשור ב׳ראיה ממוחשבת׳ ועיבוד תמונה, הכולל בין היתר איתור וקלסיפיקציה של אובייקטים בתמונות דיגיטליות. על קצה המזלג, קלסיפיקציה של אובייקט למחלקה מסוימת מתבצעת על פי מכנה משותף של האובייקט עם המחלקה, לדוגמא מעגל לאובייקטים עגולים.
נעשה בדרך כלל באמצעות למידת מכונה או deep learning .
לחלום לנצח:
אילון מאסק ממשיך להפוך חלומות למציאות
מאת שני רופא
סטודנטית שנה א' למדעי המחשב- יזמות
בשנת 2023 צפוי מאסק יחד עם חברת ׳טסלה׳ להוציא לאור את האבטיפוס הראשון של הרובוט האנושי (humanoid robot) של החברה, הקרוי גם ״Tesla Optimus״.
“It could develop a personality over time that is unique. That personality could evolve to match the owner.”
ELON MUSK
ההצהרה על פיתוח האבטיפוס יצאה רק ב2021 בחגיגות ״יום הבינה המלאכותית״ של חברת טסלה, בטענה כי הדגם ישוחרר לייצור כבר בשנת 2023. האם יצליח מאסק להוכיח כי טכנולוגית הבינה המלאכותית של חברת ׳טסלה׳ יכולה לעשות יותר מרק להניע מכונית?
בשנים האחרונות מאסק שם דגש על קירוב והעמקת יחסיו עם סין (הידועה גם בתור מדינה בעלת מדיניות הגנה טובה - ״פרוטקשן״)- דרך קניית מפעלים בלעדיים והצהרות פומביות המשבחות את עוצמת הטכנולוגיה וההנדסה של המדינה.
כעת, דוגמה נוספת לכך היא שהמנכ"ל הוזמן לפרסם טור בפרסום הרשמי של מינהל מרחב הסייבר של סין (CAC). לסוכנות הממשלתית יש כוח שליטה רחב בסין באינטרנט ובאבטחת הנתונים.
בטור שכותרתו "להאמין בטכנולוגיה לעתיד טוב יותר" (״Believing in technology for a better future״), מאסק חזר על מטרותיו יחד עם חברותיו השונות כמו spaceX ו- Nuralink ושאיפותיהן הטכנולוגיות (וספק בדיוניות) לטובת עתיד האנושות.
באופן מעניין, מאסק כתב גם מדור שלם על Tesla Optimus, פרויקט הרובוטים האנושיים של החברה. המנכ"ל אמר לאחרונה שפרויקט הרובוטים הפך לעדיפות עליונה בטסלה, וזה מראה כמה זמן הוא השקיע בו בטור החדש.
בנוסף ציין כי מטרות הרובוט האנושי תחילה להחליף אנשים במשימות שחוזרות על עצמן, משעממות ומסוכנות. אבל החזון הוא שהם ישרתו מיליוני משקי בית, במשימות כמו בישול, כיסוח דשא וטיפול בקשישים- והוא רואה כיצד אנשים בעתיד יקנו אותם במתנה לקשישים.
טסלה צפויה לחשוף את אב הטיפוס העובד הראשון של הרובוט האנושי שלה ב-30 בספטמבר, ב״יום הבינה המלאכותית״ השני של החברה.
Keep it Simple
מאת גיא פרינלנדר
סטודנט שנה א' למדעי המחשב
רבים חושבים שכל מוצר השואף להוביל תחום חדש כמו משלוחים באמצעות רחפנים חייב להשתמש בטכנולוגיות המתקדמות ביותר ובוודאי בתחומים כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית.
יריב בש, מייסד Flytrex Aviation ואחד ממייסדי עמותת SpaceIL, טוען אחרת.
Flytrex הינה חברה המספקת שירותי משלוחים בארצות הברית באמצעות רחפנים. החברה מאפשרת ללקוחות להזמין מוצרים ומשלוחי אוכל אשר מגיעים אליהם באמצעות רחפן, ומובילה את הקטגוריה בפרברי ארצות הברית.
בפרק, יריב מסביר מדוע הוא לא רוצה למידת מכונה בפרויקט שלו. בעיניו, באמצעות קוד דטרמיניסטי הוא מצליח לייצר מוצר אמין וזול אשר עונה על כל דרישותיו. יריב מתאר את הקשיים בתהליך הרגולציה של המוצר, שהיו אפשריים בגלל העובדה שהקוד אינו ״קופסה שחורה״. דבר אשר לדעתו, אינו בשל כיום במוצרים המבוססים על בינה מלאכותית ולמידת מכונה בתחומים אלו.
לבסוף, הוא מספר על רצף הבאגים - האנושיים והטכנולוגים - שסיימו את משימת החלל של ״בראשית״.
סטודנטים לתארים
מתקדמים מדברים
מאת רועי פרידמן
סטודנט שנה א' למדעי המחשב- יזמות
תעודת זהות
שם: גילי קנפו
גיל: 25
מגורים: תל אביב
עבודה: קצין ביחידה טכנולוגית בצה"ל
השכלה: תואר ראשון במדעי המחשב מאוניברסיטת חיפה ותואר שני במדעי המחשב מאוניברסיטת רייכמן
שם המאמר בתואר השני: Self-Supervised Multi-Modal Video Deepfake Detection
מדוע בחרת להמשיך לתואר מתקדם וספציפית ברייכמן?
בצבא אני מתעסק בתחומים של מדעי המחשב וספציפית ב-Data Science, בתואר הראשון פחות יצא לי להיחשף לזה. החלטתי שאני מעוניין להמשיך לתואר מתקדם והתחלתי להסתכל על האוניברסיטאות הטובות בארץ, וביחד עם מגבלות הצבא ראיתי שאוניברסיטת רייכמן הייתה המקום העיקרי שהציע גמישות בנושא, בנוסף להמלצות שהגיעו מחברים שלומדים כאן. הגעתי להתרשם ביחד עם חברה שגם התעניינה, נדלקנו על המסלול ויחד עם מלגת הצטיינות שגם הייתה משמעותית עבורי והבנה שיש מגוון קורסים ומבחר בעולמות ה-Data Science, החלטתי ללכת לזה ונרשמתי.
בהמשך, אחרי תקופה שבה עשיתי קורסים מאוד מעניינים בפקולטה, החלטתי שאני מעוניין להתעמק בעולם המחקרי. דיברתי עם ד"ר אילן גרונאו ראש התוכנית והוא עודד, תמך ועזר - לדעתי זה מציג את הבונוס של רייכמן ביחס של הסגל כלפי הסטודנטים והמעטפת הלוגיסטית שכל סטודנט מקבל, דבר שמבדל את האוניברסיטה ממוסדות אחרים.
אשמח שתספר לי על נושא המחקר, מה היה במהלך המחקר והחוויה שלך מהתהליך?
כפי שציינתי, אני מגיע מעולמות ה-Data Science אבל כל תחום ה-Computer Vision מאוד משך אותי והרגשתי שאני מעוניין להעמיק יותר בתחום זה. בהתחלה, שלחתי מיילים לכל מיני מרצים, נכנסתי לאתרים האישיים שלהם לראות למי אני מתחבר ונכנסתי גם לאתר של ד"ר אוהד פריד שבהמשך הפך למנחה שלי לתזה. התרשמתי מכך שלמד במוסדות בעלי שם עולמי ורמה מחקרית גבוהה, דבר שנכון להרבה מהמרצים ברייכמן. אוהד היה המרצה הראשון שנפגשתי איתו, הרגשתי שיש חיבור טוב ותיאום ציפיות - ומשם התקדמנו לכיווני המחקר.
אוהד הגיע עם גישה היברידית - הציע רעיונות משלו וגם היה פתוח לרעיונות שמושכים אותי, ומשם פיתחנו את הדברים. נדלקתי על תחום Deep Fake, טכנולוגיה מתפתחת שסקרן אותי לקחת חלק בהתמודדות איתה.
המחקר עוסק בזיהוי סרטוני Deep Fake בגישה מולטי-מודאלית. כלומר, בהינתן סרטון המורכב מפריימים ושמע, השיטה שלנו חוזה האם הסרטון עבר מניפולציה (ולכן מזויף). הגישה לוקחת בחשבון הן פיצ'רים ויזואליים וקוליים שמחולצים בעיקר בעזרת רשת נוירונים.
השיטה מתבססת על אימון רשת בגישה Self-Supervised ("בפיקוח-עצמי"), כלומר, רוב תהליך האימון (למעט תהליך ה-Fine tune הסופי) לא נשען על דאטה מתויג. גישה זו מאפשרת שימוש בשפע של דאטה - סרטונים עם שמע ברחבי האינטרנט. זאת בניגוד לגישות שמתבססות על דאטה מתויג שבהן נדרשים הרבה משאבים ומומחיות כדי לייצר אותו. אנחנו כרגע בוחנים במקביל גישה לחילוץ פיצ'רים בגישות יותר "קלאסיות" (Hand-crafted features) ששילוב שלהן עשוי להביא לשיפור ביצועים בחיזוי.
איך מתנהלת הדינמיקה בין הסטודנט למנחה במהלך התואר השני וכמה עצמאות ואוטונומיה יש לך בביצוע המחקר?
כקפיצה למים, אוהד הציע לי להצטרף ל-challenge בעולם התוכן של Computer Vision. החלטתי להצטרף, והאתגר הכניס אותי לתחום מ-0 ל-100 ובאמת עזר לי להבין יותר טוב את העולם. בדיעבד, אני חושב שזו הייתה התחלה מעניינת לעיסוק בעולם התוכן הזה, ואני ממליץ על הגישה הזו לסטודנטים נוספים שרוצים לאתגר את עצמם.
מבחינת אוהד אם הגעתי עם רעיון מחקרי שנמצא תחת תחומי ההתמחות שלו היה אפשר להתחיל לרוץ על זה - לבוא אחרי מחקר מעמיק על התחום עם שאלת מחקר וסקירה ספרותית. יש לנו פגישה שבועית קבועה ושם אני מעדכן על כל ההתפתחויות שלי כולל אתגרים שאני מתמודד איתם תוך הצגת מדדים ושיטות לפתור את הבעיות שצפו. אוהד מכווין בפגישות, ממקד את מה שצריך לעשות והכל תוך כדי שאני בפול טיים ג'וב במקביל בצבא, כך שאוהד מכיר את הסיטואציה ועוזר. כל זה לא סותר את העובדה שאוהד מאוד דייקן ושם דגש על הפרטים והמסרים שאנחנו רוצים להעביר בכתיבת המאמר - עד הניואנסים הקטנים. בעיני הדייקנות היא לא טריוויאלית לצד שאר העיסוקים של המנחה ובהחלט מפתחת אותי כסטודנט תחת הנחייתו.
יצא לי לשמוע מלא מעט סטודנטים, כולל אותי, אשר מרגישים מבולבלים מהקשר בין מה שהם לומדים בקורסים "לחיים האמיתיים". מה אתה חושב על כך והאם אתה רואה את ההתקשרות לעולם המחקר?
אני חושב שזו נקודה מעניינת וחשובה. יישום הקורסים האלו תלוי מאוד לאן אתה מתכנן לקחת את הקריירה שלך. התואר במדעי המחשב יכול לקחת אותך להמון עולמות - Full Stack, Backend, Frontend, מפתח אלגוריתמים ועוד הרבה.
בסופו של דבר, כשאתה מגיע לתואר שני גם בתחומים תיאורטיים וגם בתחומים פרקטיים יותר, יש מקרים שלרקע מתמטי טוב יש אימפקט חשוב ויש מקומות שהוא גם הכרח. בסוף צריך להתמודד עם חומרים מתמטיים מעולמות האינפי, אלגברה לינארית ועוד, כך שאם אין לך את הגישה הזו למתמטיקה הרבה יותר מאתגר להתקדם בתחומים מחקריים.
אני חושב שבתחומי ה-Data Science וה-Machine Learning, רקע מתמטי הוא משמעותי ואף יכול לספק קפיצת מדרגה משמעותית לסטודנטים המגיעים עם רקע כזה.
רוב הסטודנטים לאחר התואר ממשיכים לתעשייה ולא מתקדמים אל עולם המחקר. למי היית ממליץ להמשיך לתואר מתקדם?
גם זו שאלה טובה וחשוב שסטודנט שמתלבט יבין את המשמעות ולמי זה בעצם מתאים. אם רוצים להתקדם למשרות של מחקר, רוב המשרות דורשות תואר שני. סיבה נוספת להמשיך היא אם יש סקרנות ורצון להתרחב לתחומים נוספים ולחקור אותם לעומק. יש חבר'ה שגם רוצים להמשיך באקדמיה ולאחר מכן לדוקטורט, אז כמובן שהתואר השני הוא הכרחי.
מעבר לכך, אני חושב שהתואר השני נותן גם הרבה ערך מוסף בתעשייה והרבה מעסיקים מעריכים את זה, גם אם לא מדובר במשרות שמיועדות לבוגרי תואר שני.
טיפ אישי לסטודנטים שמעוניינים להמשיך לתואר שני במדעי המחשב ועל מה רצוי לחשוב כבר במהלך התואר הראשון בשביל להתקדם ולהצליח בתואר השני?
קודם כל, אני חושב שסקרנות הוא משהו הכרחי בכל תואר שני. לכן, סטודנטים סקרנים שקוראים מאמרים ורוצים להרחיב את החשיבה - זה לגמרי אפשרי. אני ממליץ להיחשף לתחומים שונים ומרצים מגוונים בשביל להיפתח להרבה נושאים ומשם לבחור מה הכי מעניין, וגם עם אילו מרצים מעוניינים לעבוד. ממליץ לדבר עם חבר'ה שעושים תואר שני וגם עם מרצים רלוונטים בשביל להתכוונן לקראת התואר השני.
אני חושב שטיפ חשוב הוא לא לפחד ולא לחשוש מכניסה לתהליך כזה. סטודנטים שמוכנים לעבוד קשה יכולים להצליח ואפילו לגלות שאפשר להנות מהעשייה המחקרית.
רובין הוד הגרסה הטכנולוגית
מאת בר יעקובוביץ'
סטודנט שנה א' למדעי המחשב במסלול הבינלאומי
רובין הוד זה שם מחייב, האגדה העתיקה על הגיבור האנגלי שגנב מהעשירים וחילק לעניים, מוכרת היום בכל בית.
לא סתם נבחר שם זה לחברת הפינטק שהקימו ב2013 ולדימיר טנב ובאיג'ו בהאט.
לאחר המשבר הכלכלי ב2008 והמחאות בוול סטריט ב2011, החליטו השניים להקים את רובין הוד, חברה שתאפשר לכולם, ולא רק לבעלי הון, אפשרות להיות חלק מעולם הסחר הפיננסי, או בשפה פשוטה יותר, לסחור במניות של חברות.
אז מה הייחוד בעצם של רובין הוד בעולם הסחר הפיננסי?
רובין הוד הלכו על 2 אלמנטים עיקריים המייחדים אותם אל מול גופים פיננסים אחרים:
הראשון, עמלות אפסיות. הרבה ביקורות הושמעו כלפי הגופים הפיננסים המסורתיים, כמו הבנקים ובתי ההשקעות, שעל כל פעולה יש עמלות הפוגעות ברווחי המשקיעים ולפעמים עדיף כבר לא להשקיע כסף מכיוון שהרווח עולה על העמלות שיגיעו בהמשך בסכומים נמוכים.
השני הוא חוויית משתמש אינטראקטיבית. ממש כמו אפליקציית משחק, רובין הוד נותנת חיזוקים על השקעות טובות, קונפטי ואפקטים ברגע שאתה עושה פעולות כמו קנייה ומכירה של מניות ומחלקת פרסים שונים.
2 אלמנטים אלה מכוונים הישר אל הקהל הצעיר ולפי רובין הוד 80% מהמשתמשים שלהם הם בני 18-29.
אז מה לגבי עתיד החברה?
רובין הוד עלתה כחלק מהטרנד שנוצר במהלך תקופת הקורונה, שכולל בתוכו השקעות של צעירים בעולם הפיננסי, בין אם זה במניות, מטבעות קריפטוגרפים ואופציות נוספות.
לאחר הבאז הגדול בתקופת הקורונה, החברה הייתה נתונה לביקורות שונות על כך שהיא מרוויחה מכך שהיא מוכרת מידע על משתמשיה לגופי המסחר הגדולים.
הביקורת פגעה בתדמיתה של החברה, שמנסה להראות כ"רובין הוד" מודרני שעוזר לחלשים אל מול הענקים הפיננסים.
בעקבות הביקורות והיותה חלק מהטרנד, אפשר לראות את את התנודות הגדולות והשינויים בשוויה של החברה ולכן מעניין לראות האם רובין הוד תשקע עם הטרנד או שתהיה חברה חזקה ויציבה בפניי עצמה ותשנה את עולם ההשקעות בכך שתאפשר לכולם לקחת חלק במשחק.