שלומי אלגרסי ואדוה לרנר, קציני תקשוב וסטודנטים למדעי המחשב במכללה האקדמית ספיר, פיתחו מערכת שמנסה למנוע את אחד התרחישים המסוכנים בשדה הקרב: כניסה של כוח לאזור שבו הקשר נחלש, המידע לא עובר בזמן אמת והכוח עלול להישאר מבודד בשטח.
"בשדה הקרב אנחנו פוגשים המון אתגרים", אומר אלגרסי. "לחלקם אנחנו יודעים לייצר פתרונות יצירתיים ייעודיים, ולחלקם לצערי לא. במקרים כאלה אנחנו משתדלים ללמוד את האתגר ככל הניתן, לדעת להמשיך לתפקד לצידו, או לפחות להכיר אותו ואת המגבלות שלו כדי שלא נופתע ממנו".
אלגרסי, ששירת כקצין קשר בחטיבת חי"ר מתמרנת, מספר כי בכל מבצע או מלחמה מתכננים את מערך התקשוב, הטכנולוגיות והמרחב הדיגיטלי לפרטי פרטים. ועדיין, לדבריו, יש חשש אחד שמלווה את העוסקים בתחום כמעט בכל פעילות מבצעית - נתק תקשורתי בשדה הקרב.
"תמיד הפחד הכי גדול שלנו הוא נתק כזה שיכול להביא לבידוד של כוח, ובקצה גם למוות בשדה הקרב. מכאן הגיע הרעיון לנסות לייצר מערכת שחוזה את הסכנה ומונעת אותה".
הרעיון הפך לפרויקט הגמר שפיתחו אלגרסי ואדוה לרנר, שניהם סטודנטים במחלקה למדעי המחשב במכללה האקדמית ספיר וקציני תקשוב. הפרויקט, שנעשה בתמיכת בנק הפועלים, נועד לספק פתרון למצב שבו הכוח נכנס לאזורים המכונים "DeadZones": אזורים שבהם הקשר, הקליטה או המיקום נפגעים באופן שפוגע ביכולת של המפקדה לעקוב אחר הכוח ולקבל ממנו מידע בזמן אמת.
אלגרסי מספר כי לאורך השירות לקח חלק בתכנון וביצוע של תרגילים מבצעיים, עשרות מבצעים, וגם בפעילות מאז 7 באוקטובר. לדבריו, דווקא המלחמה הנוכחית חידדה את גודל הפער.
"במלחמה הנוכחית חוויתי תמרונים ארוכים ועמוקים בשטח אויב, שם פגשתי אתגרים בקינון המרחב הדיגיטלי מול שטח לחימה עמוק ולא ידוע. פה הבנתי שיש פער מבצעי קריטי בהתמודדות עם האתגר הזה, ולכן לקחתי את הניסיון הצבאי שלי והפגשתי אותו עם הידע המקצועי שרכשתי בלימודים, כדי לייצר מענה טכנולוגי שיכול להציל חיים".
המערכת שפיתחו השניים עובדת בשני קצוות: הכוח שנמצא בשדה הקרב והמפקדות שמנהלות את הלחימה. בצד של הכוח; חייל, מפקד, טנק או פלטפורמה אחרת מפעילים אפליקציה ששולחת באופן רציף נתונים לליבת המערכת, בהם מיקום מדויק ועוצמת אות. בצד של המפקדה, הכוחות מוצגים על גבי מפת לוויין, לצד שכבות מידע נוספות ובהן מסד נתונים של אזורי נתק שסומנו מראש.
לדברי אדוה לרנר, ששירתה כסמג"ד בגדוד תקשוב, המטרה היא לא רק לדעת איפה הכוח נמצא ברגע נתון, אלא להבין לאן הוא מתקדם ומה עלול לקרות לו בהמשך הדרך. המערכת מנטרת את מסלול הכוח ואת עוצמות האות, ובאמצעות אלגוריתמים שנבנו בפרויקט ניתן לחזות כמה פרמטרים מרכזיים: יעד התמרון שאליו הכוח מתקדם, התקרבות לאזור נתק, וסיכון לניתוק קשר.
"המערכת יודעת לעקוב אחר הכוחות ולייצר התראות לפני כניסה לאזור נתק", מסבירה לרנר. "הרעיון הוא לא לחכות שהקשר ייפגע ואז להגיב, אלא לזהות את הסכנה לפני שהיא מתממשת".
הלב הטכנולוגי של המערכת הוא מנגנון חיזוי. הוא מבוסס על בניית מערכי נתונים של קואורדינטות מיקום, תאוצה, עוצמת אות ופרמטרים נוספים, שעליהם פועלים אלגוריתמים לחיזוי תנועה. ככל שהמערכת מנטרת כוח לאורך זמן רב יותר ובונה עבורו מערך נתונים גדול יותר, כך היא יודעת לחזות בדיוק רב יותר את המשך התנועה שלו.
לרנר מסבירה כי למרות הפיתוי לשלב בינה מלאכותית, במקרה הזה הבחירה הייתה דווקא באלגוריתם מתמטי פרמטרי. האלגוריתם אינו נועד ללמוד ולהשוות בין כוחות שונים, אלא לבנות פתרון לפי אופי ההתנהגות של כל כוח ספציפי. הוא מתחיל מהערכה ראשונית, ובהמשך מדייק את עצמו ככל שמצטברים נתונים נוספים.
"זה היה מאוד מגרה ללכת לכיוון של בינה מלאכותית, במיוחד בתקופה שבה כמעט כל פרויקט טכנולוגי הולך לשם", היא אומרת. "אבל במקרה הזה הרגשנו שאלגוריתם מתמטי שמתעדכן לפי הכוח הספציפי מתאים יותר למערכת שאנחנו מפתחים".
כדי לבחון את יכולות המערכת ערכו אלגרסי ולרנר סדרת ניסויים בשלושה סוגי תנועה, עם טווח טעות של עד עשרה מטרים. לפי נתוני הפרויקט, המערכת הגיעה לדיוק של 92% בתנועה בקו ישר, 84% בתנועה בזיגזג ו־70% בתרחיש אורבני מורכב.
"מה שרצינו לבדוק הוא עד כמה המערכת יודעת לחזות את תנועת הכוח, כדי שנוכל לזהות בזמן התקרבות לאזור נתק", מסביר אלגרסי. "בכל שלושת התרחישים היה יעד ברור שאליו הכוח היה צריך להגיע, אבל צורת ההתקדמות הייתה שונה". לדבריו, כאשר הכוח נע בצורה צפויה יחסית, כמו טנק או כוח רגלי שמתקדם על ציר ברור, אחוזי הדיוק היו גבוהים במיוחד.
"גם כשהכוח נע בצורה מבצעית יותר, ממחסה למחסה ובזיגזג, קיבלנו תוצאות טובות יחסית", הוא אומר. "בהליכה בשטח אורבני, כמו רחובות או עקיפה של מחסומים, הדיוק יורד כי מערך הנתונים שאנחנו בונים מגוון יותר ומקשה על החיזוי. אבל גם שם אפשר לראות שבמרבית המקרים המערכת ידעה לחזות בצורה טובה את התקדמות הכוח".
"כדי לשפר את הדיוק בשטח אורבני אפשר לשקול הצלבה של מפות תלת ממדיות ותנועת כוח, או דרכים דומות", אומרת לרנר. "אבל אני גם מאמינה שמפקד מנוסה שיושב במפקדה, מכיר את התוכנית המבצעית ומשתמש במערכת, יוכל להפיק ממנה תובנות מצילות חיים גם אם היא לא מדייקת במאה אחוז".
בעידן שבו כמעט כל פיתוח טכנולוגי משלב בינה מלאכותית, הבחירה של השניים הייתה דווקא אחרת. "אני לא חושבת שיש כאן תשובה חד משמעית", אומרת לרנר. "האלגוריתם כיום הוא פרמטרי ומשתפר על כל כוח ספציפי. הוא לא אמור ללמוד ולהשוות, אלא לייצר פתרון על אופי ההתנהגות של כל כוח".
לדבריה, האלגוריתם פועל בשיטה המכונה Sliding Window - הוא מתחיל מהערכה ראשונית, ובהדרגה מקטין את טווח השגיאה ככל שנצברים יותר נתונים. "באופן אישי הרגיש לי שבינה מלאכותית או למידת מכונה פחות משתלבות במערכת כמו זו", היא אומרת. "למרות שזה היה מאוד מגרה וקורץ לאור התקופה שבה אנחנו חיים".
כשנשאל האם מערכת כזו הייתה יכולה לסייע באירועים כמו 7 באוקטובר או בתמרון הנוכחי, אלגרסי סבור שכן - בתנאי שהייתה מחוברת למערכות המבצעיות הקיימות. "אם המערכת הייתה יודעת להשתלב עם המידע הנוכחי של כוחותינו, התוכנית המבצעית, מודיעין אויב, כיסוי התקשוב במרחב ועוד, אז חד משמעית היא הייתה יכולה למנוע כניסה של כוח לאזורי נתק", הוא אומר.
כדי להמחיש את החשיבות, הוא מתאר תרחיש אפשרי. "תחשבי על כוח שנע בתמרון עמוק בלבנון. אין לו יכולות כיסוי במרחב, אלא רק בגבול. הכוח נכנס לאזור מאוים במארב, ובמקביל מדובר גם באזור נתק בגלל שיבושי אויב, פערי כיסוי, תוואי שטח או מרחק מהאנטנות. הכוח לא מקבל עדכוני מודיעין, מותקף ולא יכול לקרוא לעזרה. זה תרחיש חמור בכל קנה מידה".
לדבריו, בדיוק בשביל מצבים כאלה פותחה המערכת. "המטרה של המערכת היא למנוע את כניסת הכוח למצב הזה מלכתחילה".
עבור אלגרסי ולרנר, מה שהתחיל כבעיה שהכירו היטב מהשירות הצבאי הפך לניסיון לייצר פתרון מעשי. לא מערכת שמחליפה מפקדים או משנה לבדה את מהלך הקרב, אלא כלי שמנסה לתת להם עוד כמה דקות של ודאות - לפני שהקשר נעלם.
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו