תואר שני בבינה מלאכותית ובמדעי הנתונים

"כשבתואר הראשון הציג לך המרצה תרגיל – הוא את הפתרון כבר יודע," אומר פרופ' גל קמינקא ראש המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר־אילן ומומחה לבינה מלאכותית ורובוטיקה. "בתואר השני או בדוקטורט, כשהמרצה מציגה לך שאלה – גם היא עצמה אינה יודעת את התשובה. בתואר השני אנחנו מזמינים אותך לחפש פתרון משלך, להמציא וליצור ידע חדש, להתמקצע, ובלי הגזמה – להשפיע על העולם"

מסלול התואר השני בבינה מלאכותית ובמדעי הנתונים של המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר־אילן מתמקד במחקר – בחיפוש אחרי ידע חדש שלא היה שם קודם. המחקר מתרחש במעבדות הבינה המלאכותית, מדעי הנתונים והרובוטיקה של המחלקה, המצוידות ביכולות מחשוב חזקות במיוחד, ברובוטים חדשניים ובציוד מדעי. חברי הסגל במסלול הם מהשורה הראשונה בעולם בתחומי המחקר בבינה מלאכותית ובמדעי הנתונים. מסלול הלימודים חושף את הסטודנטים לידע העדכני ביותר וליכולות כמעט דמיוניות שהתפתחו באקדמיה ועוד לא הגיעו לתעשייה.

"הסטודנטים והסטודנטיות שלומדים אצלנו לתארים מתקדמים הם שמניעים את המחקרים במעבדות שלנו," אומרת פרופ' נועה אגמון, יו"ר הוועדה לתארים מתקדמים במחלקה ומומחית בתחום הרובוטיקה. "הם מעורבים בעבודה מרתקת שתהיה לה השפעה על העולם, ובטווח הקרוב ממש. לכן חשוב לנו לקבל אלינו את הטובים והטובות ביותר," היא מדגישה. "לצד התובענות של התואר, יצרנו מעטפת שמאפשרת גם למי שרוצה להמשיך בעבודה או בשירות צבאי לעמוד בכל דרישות התואר," מוסיף פרופ' קמינקא.  

מעניין אותך לדעת עוד על התוכנית? להשארת פרטים 

אם ללמוד תואר שני – אז במחלקה שבחזית המחקר

המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר־אילן נמצאת בחזית המחקר בתחומי הבינה המלאכותית כבר שנים רבות, היא מובילה בארץ ומהמובילות בעולם בתחומי הבינה המלאכותית, הרובוטיקה והסייבר. חוזקו של הסגל ניכר בזכיות בפרסים בין־לאומיים, באיוש תפקידים בכירים בקהילה המדעית הבין־לאומית ובתפוקות מחקר יוצאות דופן בהיקפן, ואוניברסיטת בר־אילן משקיעה בגיוסם של חוקרים וחוקרות חדשים המביאים עמם ידע משלים וידע שמוסיף על הקיים במחלקה. התוצאה היא מגוון רחב של תחומים שאפשר ללמוד אותם ולהתמחות בהם במחלקה זו, נוסף על תתי־התמחויות שמאפשרים לצלול לעומקם.

פרופ' קמינקא מפרט "קבוצת המומחים שלנו בעיבוד שפה טבעית היא מהחזקות בעולם בכלל, ובה גם המומחית מספר אחת בעולם לעיבוד שפות שמיות: עברית וערבית ושפות אחרות שהמודלים הקיימים, שפועלים היטב בשפה האנגלית, אינם מתאימים להן ומעכבים התפתחויות שבאנגלית כבר רצות קדימה. הקבוצה הגדולה בארץ בבינה מלאכותית ובמדעי הנתונים גם היא נמצאת אצלנו במחלקה," הוא אומר "ובהתאם, המסלול שלנו לתואר שני מאפשר לבחור התמקצעות מהמגוון הרחב שקיים אצלנו, לשלב בין התחומים ולהתפתח ולהתמקצע גם באקדמיה וגם בתעשייה, המשוועת למומחים שיוכלו להוביל חדשנות פורצת דרך בתחומים החמים ביותר."

ממעבדות המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר־אילן כבר יצאו סוכנים וירטואליים שמאמנים בלשים במשטרה וטכנולוגיות זיהוי איומים שמופעלת בנמלי תעופה בארצות הברית, פרי עבודתה של פרופ' שרית קראוס, כלת פרס א.מ.ת. לשנת 2010; צוותי רובוטים שמפטרלים על הגבולות בעזה ומערכות מיפוי אוטונומיות, שפיתחו פרופ' קמינקא ופרופ' אגמון בשיתוף מערכת הביטחון והתעשייה הביטחונית. פרופ' קמינקא עצמו זכה להביא מחקר נוסף שלו כל הדרך לתעשייה: הוא הקים חברת סטרט־אפ שהונפקה בדצמבר 2020, והרובוטים שיצר מנקים מתקנים של פאנלים סולריים והסירו גורם מעכב, כלכלי ומעשי, בהטמעה ובהפצה של ייצור אנרגיה ירוקה.  

לכל המידע על התוכנית המשולבת לתואר שני בבינה מלאכותית ומדעי הנתונים>>>

מה מבשלים המסטרנטים והדוקטורנטים במעבדות הרובוטיקה ממש עכשיו? נחילי ארבה, רובוטים, ולמידת מכונה

בתקופה האחרונה, מוביל פרופ' קמינקא מחקר המשותף לחוקרים משלוש אוניברסיטאות ומתמקד בהתנהגות נחילית. הוא מסביר שבנחילים – כמו נחילי ארבה, אבל גם כמו קהל רב של אנשים שהולכים בקניון – אנו רואים תנועה קוהרנטית של קבוצה ענקית שמתרחשת כמעט ללא הפרעות, וזאת ללא מנהיג, ללא היררכיה וגם כמעט בלי תקשורת בין הפרטים. קבוצות המחקר של פרופ' קמינקא ופרופ' אגמון מתכננות ומפתחות את הרובוטים ואת האלגוריתמים המפעילים אותם, וקבוצת הביולוגים של פרופ' אמיר אילי מאוניברסיטת תל אביב מריצה אותם לצד חגבי ארבה במעבדה.

"אנחנו בוחנים את התגובות של החגבים לרובוטים, אם הם הולכים אתם, מתעלמים מהם או מפריעים אלה לאלה, ומפתחים יכולות למידה שלומדות כיצד חגבים חושבים, חשים ומקבלים החלטות. אנחנו חוזרים למעבדה ומשפרים את האלגוריתמים והמודל המתמטי שמנסה לחקות את התנהגות החגבים ולהקנות לרובוטים התנהגות נחילית טבעית.

הסטודנטים והסטודנטיות לתארים מתקדמים שחוקרים במעבדה שלי שותפים בהמצאת אלגוריתמיקה חדשה לגמרי," אומר פרופ' קמינקא. "לדוגמה, המודלים הנפוצים היום להגדרת תנועה מתבססים על כך שהרובוטים מודדים את המרחק בינם ובין כל מה שנמצא סביבם, אבל אלה לא המודלים שפועלים בטבע. גילינו שהחגב לא מודד מרחקים. כמונו, גם החגב פועל על פי אומדנים, למשל, נעריך שעץ קטן הוא עץ שנמצא הרחק מאתנו וככל שייראה לנו העץ גדול יותר, נעריך שאנו קרובים אליו יותר. המאמץ שלנו לבנות אלגוריתמיקה חדשה לגמרי שמתבססת על ראייה ולמידת מכונה בלבד.  לשיטות הלמידה שפיתחנו יש השפעות מעבר למחקר הנקודתי. הן מרחיבות ומשכללות את היכולות הרובוטיות בנחילים שיעמדו לשימוש המדע והתעשייה בהמשך הדרך."

מפתחים ננו־בוטים פשוטים שיבצעו משימות רפואיות מורכבות

החשיבות היישומית של חקר הנחילים ניכרת בפרויקט נוסף שבו קמינקא ואגמון מבקשים לפתח נחילי רובוטים מולקולריים, ננו־בוטים, שגודלם קטן משל נגיף הקורונה. הרובוטים הללו בנויים מרצפי דנ"א מקופלים ויכולים להיפתח ולהיסגר. המטרה היא שהם יוכלו לשאת כל תרופה שהיא וכשיוזרמו במחזור הדם יתלכדו לקבוצות גדולות של רובוטים הנושאים תרופות שונות וינועו יחד, כנחיל, ליעד ספציפי שם ישחררו קומבינציה של תרופות שיטפלו בבעיה רפואית מורכבת. נחילי הרובוטים הפשוטים הללו ידעו לבצע את המוטל עליהם באוטונומיות מוחלטת, מבלי שתהיה לנו כל שליטה חיצונית עליהם, וכמעט ללא תקשורת ביניהם. פרופ' קמינקא מעריך שמדובר בעוד עשרות שנות עבודה מדעית בסיסית עד שיצא המחקר מן המעבדה, "אבל ברגע שיצא, הוא ישנה לחלוטין את פני הרפואה," הוא אומר.

פרופ' אגמון מוסיפה שאתגרים עצומים נמצאים במעבר מהמודל המתמטי ליישומו במציאות, "שבה גם לרובוט יש מגבלות משלו והוא לא תמיד מבצע את המודל כמו שתכננו שיבצעו וגם הסביבה אינה צפויה, אפשר לומר שהרובוט מותקף או מאוים. אחד האתגרים המרכזיים שמעסיקים את הסטודנטים והסטודנטיות לתארים מתקדים שעובדים יחד במעבדה שלי הוא ללמד את הרובוט להתמודד עם איומים. אנחנו פועלים על כל הרצף, מפיתוח רובוטים טיפשים מאוד, שיש להם מעט מאוד יכולות ובכל זאת יכולים לבצע משימה ביעילות רבה, ועד רובוטים חכמים מאוד, כאלה שיכולים לעבוד בצוות, לתכנן לטווח־ארוך, לנהל תקשורת מורכבת אלה עם אלה כדי לבצע את משימתם כהלכה." 

עובדים עם התעשייה ומשתלבים בתעשייה

לדברי פרופ' אגמון התעשייה נמצאת היום הרחק מאחורי האקדמיה בתחום זה; קבוצות של רובוטים פועלים, למשל, במחסנים, אבל ברוב המקרים האופי הקבוצתי שלהם אינו בא לידי ביטוי. הידע והיכולות שנצברו באקדמיה בהתנהלות קבוצתית מקדימים את מה שקורה בשטח, "והמטרה שלנו היא שתהיה התלכדות שתאפשר מימוש היכולות הללו במגוון רחב של תחומים, ממשימות צבאיות, דרך חילוץ והצלה, משימות בחקלאות ובמגוון שטחים אחרים. במקרים כמו ריסוס שטח חקלאי או צילום חתונה, נרצה קבוצה של רחפנים פשוטים וזולים שיוכלו לתכנן משימה ולחלק אותה ביניהם ביעילות המקסימלית, למשל, לכסות את כל השטח מבלי לחזור פעמיים על אותו מקום – והכול ללא התערבות אנושית."

כדי לקדם את המטרות הללו מקיימת פרופ' אגמון שיתופי פעולה עם בואינג, עם אלביט ועם חברות רבות אחרות בארץ ובעולם, וכמותה גם כל המעבדות שבמחלקה למדעי המחשב. בזכות שיתופי הפעולה האלה צוברים הסטודנטים והסטודנטיות ניסיון חשוב כיצד מעמידים את המחקר למבחן הפיתוח התעשייתי.

בוגרי התארים המתקדמים, הדוקטורנטים והמסטרנטים לשעבר במעבדות של פרופ' אגמון ופרופ' קמינקא, נמצאים היום באקדמיה ובתעשייה, במשרות ניהול בכירות בחברות טכנולוגיה פורצות דרך.

 להרשמה לתוכנית לתואר שני בבינה מלאכותית ומדעי הנתונים של המחלקה למדעי המחשב