"הגביע הקדוש": האם קורטיקה תהיה מובילאיי הבאה?

לפני מספר ימים נקלעתי לכיכר בלב המושבה הגרמנית בחיפה. הכיכר, אותה מכנים המקומיים "המטחנה", ממזגת ארבעה כיווני תנועה שבכל אחד מהם שני נתיבים. בקצה אחד שלה נמצא רמזור, בשוליה מעברי חצייה ובתווך עוברת "המטרונית" המפורסמת. באזור הדמדומים האורבני הזה אין קיום למושג "זכות קדימה" ובאותו יום נוסף גם טוויסט לעלילה בדמות פסולת על אחד הנתיבים, שגרמה לנהגים לזגזג תוך כדי הקפה. בקיצור, גיהינום תחבורתי טיפוסי.

כדי לחצות את הכיכר נדרשים הנהגים לאמץ מדיניות נהיגה מאוד ספציפית, שאינה מיועדת לרכי לב: צריך להסתכל בו זמנית לשלושה כיוונים, ליצור קשר עין עם הנהגים החוצים כדי להעריך את נחישותם/שפיותם, לחזות את תזמון הרמזור, להתעלם מהצפירות הבלתי פוסקות ולצלול פנימה בידיעה, שבכל רגע נתון תיאלצו לבלום, להאיץ או לטפס על אי התנועה במרכז. עכשיו דמיינו את עצמכם יושבים ברכב אוטונומי, שבו המחשב אמור להעביר את הרכב לצידה השני של הכיכר, תוך שהוא מתמרן בין כלי רכב לא אוטונומיים.

ה-AI כמפתח לרכב אוטונומי

כאשר מנסים לתרגם את "מדיניות הנהיגה" האינטואיטיבית, שנרכשת באמצעות ניסיון אנושי, לשפת האלגוריתמים והתכנות שבה מחשב הרכב האוטונומי "רואה" ו"חושב", נתקלים במחסום טכנולוגי. מהנדסי הרכב האוטונומי ומפתחי החיישנים והרכיבים המחוכמים כבר יודעים איך לזהות כלי רכב, הולכי רגל, תמרורים ומכשולי כביש בתנאי ראות שונים. אבל מיזוג נתונים מעשרות חיישנים כדי לחזות את התנועה דורש לעבד כמות מסיבית של מידע חזותי בזמן אמת. על פי הערכות, כל רכב אוטונומי ייצר 4000 גיגהבייט של מידע חזותי ביום טיפוסי.

הפתרון שאותו מאמצת כיום תעשיית הרכב הוא שימוש בראיית מכונה ואינטליגנציה מלאכותית (AI) כדי לנסות להקנות לחיישנים ולמעבדי נתונים ברכב יכולות דומות לאלה של הראייה האנושית - משלב הקליטה של זרם מסיבי של מידע ועד סינונו, עיבודו ותרגומו לפעילות. כבר היום הטכנולוגיה הזו מרכזת סביבה שוק של מיליארדי דולרים בשנה עם עשרות סטארט-אפים והיא משנה כיום את דרכי העבודה בעולם הביון, הרפואה, השיווק ועוד. אלא שהרכב האוטונומי מציב בפניה אתגר רציני בשל האינטראקציות המורכבות על הכביש ובשל הצורך ב"מדיניות נהיגה" שהוזכרה לעיל.

הגישה הרווחת כיום לתכנון מערכות AI לרכב אוטונומי היא "לימוד תחת השגחה". אם אתה רוצה שהמערכת שלך תדע לזהות עצמאית תמרור או סימן על הכביש, אתה צריך להזין לתוכה כמות גדולה מאוד של דוגמאות מקוטלגות של אותו תמרור תחת תנאי תאורה ואקלים שונים ואז היא תתריע עליהם באמצעות צפצוף (במערכות פאסיביות) או תגיב להן עם בלימה עצמאית, למשל.

אבל השיטה הזו דורשת הרבה זמן ומשאבי "לימוד" והיא רחוקה מלהיות מושלמת. יכולת הזיהוי וההסתגלות שלה טובה כמו המידע שהוזן לתוכה בעת הלמידה והתוצאה עלולה להיות התרעות שווא או כשל בזיהוי. כאשר מדובר ברמזור, תמרור או רכב מלפנים, דיוק ב-99% מהמקרים פשוט אינו מספיק.

מה שתעשיית הרכב באמת מחפשת כיום אלו מערכות AI עם יכולת למידה עצמית, שמכונה לעיתים גם "למידה בלתי מונחית", שיכולות לבצע את התהליך "מלמטה למעלה", כלומר להגיע לזיהוי ולמסקנות על פי הנתונים שנאספים על הכביש ולא "מלמעלה למטה", כלומר באמצעות דוגמאות מתוכנתות מראש.

זה נחשב "הגביע הקדוש" של עולם ה-AI בכללותו וייתכן בהחלט, שהחיפוש אחריו יוביל את תעשיית הרכב דווקא לחברת קורטיקה הישראלית, שפיתחה טכנולוגיית אינטליגנציה מלאכותית עם יכולת לימוד עצמי.

יעד שאפתני, טכנולוגיה מוכחת

קורטיקה היא בהחלט לא סטארט-אפ טיפוסי. החברה הוקמה ב-2007 על בסיס מחקר שנערך בין 2003 ל-2007 במטרה לבצע "האקינג" למוח האנושי ולתרגם את שיטת הפעולה שלו לאלגוריתמים. תחום שאותו מכנים בחברה "קו התפר בין מדעי המוח לבינה מלאכותית", או מעין "הנדסה הפוכה" של המוח האנושי, שהפיקה אלגוריתם שמחקה את דרך עיבוד המידע במוח ומאפשר למערכת ללמוד ללא הנחייה - בדומה לילד שלומד עצמאית על העולם סביבו. אם לקוראינו זה נשמע מסתורי מאוד, הם לא לבד. עד לאחרונה טענו גם רבים מתוך הענף שאין בנמצא יכולות כאלה.

מטרת המחקר הראשונית הייתה להבין מהי היחידה החישובית הבסיסית של הקורטקס, כיצד הוא לומד ומה המודל המתמטי הפשוט ביותר אשר יכול לשחזר את היכולות האלה במחשב. מאחר וחלק מהמייסדים הם יוצאי 8200, הבינו בחברה את הפוטנציאל של הממצאים מבחינה ביטחונית.

מאז הקמתה נותרה קורטיקה כמעט מתחת למסכי הרדאר התקשורתיים, אם כי בענף יודעים לספר על הישגים עסקיים וטכנולוגיים לא מבוטלים שלה בתחום הביטחוני. היישומיים הללו כוללים ניתוח עצמי של מאגרי מידע גדולים ופעילות בתחום של כלי טייס לא מאוישים. הטכנולוגיה של קורטיקה יכולה לעבור עצמאית במהירות על שעות הווידאו הארוכות שמייצרים כלים כאלה ולהפיק מהם תובנות כמו איתור חשודים בריכוזי אוכלוסייה או מעקב אחר עצמים.

בחברה לא ששים לדבר על נושאים כספיים אך על פי אתר Crunchbase היא גייסה עד היום קרוב ל-70 מיליון דולר בשלושה סבבים, כאשר האחרון שבהם, בהיקף של כ-30 מיליון דולר, היה בדצמבר אשתקד בהובלת חברות השקעה גדולות מהונג קונג ורוסיה.

לתחום הרכב האוטונומי הגיעה החברה בשנה האחרונה לאחר שבשנים האחרונות פיתחה מוצרי אינטרנט ומובייל אשר זכו להצלחה בעיקר באסיה.

"אחרי הגיוס המרכזי האחרון בחנו אפיקי פיתוח חדשים", אומר יגאל רייחלגאוז, מנכ"ל החברה ואחד ממייסדיה. "הגענו לרכב אוטונומי בגלל כמות המידע העצומה שהוא צפוי לייצר - כמעט 4000 גיגהבייטים לרכב ביום. כדי לטפל במידע בהיקף כזה צריך מכוניות אוטונומיות עם מוח אוטונומי, כזה שיוכל לאסוף מסביבתו מידע בסיסי, לזהות אותו ולצבור 'ניסיון' כמו נהג אנושי. לכן הגענו למסקנה שתחום הרכב הרבה יותר רלוונטי".

החברה מציגה באתר שלה טענות מרשימות מאוד, ויש מי שיגיד שאפתניות. לטענתה היא פיתחה "אינטיליגנציה מלאכותית שיכולה להבין תמונות ברמה אנושית". וכי "אפילו הטכנולוגיות המורכבות ביותר מעולם לא יכלו להבין את העולם החזותי באותה דרך שבני אדם מבינים - עד עכשיו. על ידי מינוף חקר המוח ליצירת מערכת AI עם יכולת לימוד עצמי, קורטיקה פיתחה את מערכת הראייה הממוחשבת האפקטיבית שיותר שנראתה אי פעם".

טענות החברה מגובות במאגר של קרוב ל-200 פטנטים שהוציאה על הטכנולוגיה שלה. מעל 50 כבר התקבלו, השאר בתהליכים. על פי דו"ח של חברת אינסייט מדובר במספר הפטנטים הגדול ביותר של חברה בודדת בתחום ה-AI. בהנחה שטכנולוגיה הזו תתורגם בהצלחה לעולם הרכב האוטונומי, מדובר בקפיצת דרך משמעותית מאוד כזו שענקי תעשיית הרכב והצ'יפים יהיו מוכנים לתת יד ורגל כדי לקבל עליה בלעדיות.

רייחלגאוז אומר כי לא מדובר בפתרון תיאורטי אלא במוצר על בסיס טכנולוגיה בוגרת ובשלה. "יש לנו כבר פיתרון לתעשיית הרכב ברמה של מוצר שעובד", אומר רייחלגאוז, "המערכת אדישה לתשתית החומרה עליה היא פועלת ויכולה לטפל באותה מידה במידע ממגוון חיישנים כולל רדארים, חיישני מצלמה, חיישנים סופר-סוניים ועוד". רייחלגאוז מגלה כי המוצר כבר נבחן על ידי שלוש חברות ענקיות מתחום הרכב, ששתיים מהן משלבות אותו בפלטפורמת המיחשוב שלהן. מדובר בשילוב הטכנולוגיה בתוכנית הפיתוח לרכבים אוטונומיים שאמורים לצאת כבר בשנתיים-שלוש שנים הקרובות. המוצר של קורטיקה בונה מודל סביבתי (תמונת מצב ממוחשבת) בזמן אמת ומאפשר גם חיזוי לצורך תגובה בזמן אמת. בנוסף הטכנולוגיה מאפשרת היתוך מידע ממספר רב של חיישנים לתוך חתימה דיגיטלית אחת.

לחזות מה עומד לקרות בכביש

"הפתרון הנפוץ כיום בתחום ה-AI, הוא למידה עמוקה", אומר רייחלגאוז. "זהו תהליך איטי. במערכת שפיתחה קורטיקה 'המוח' לומד בעצמו את חוקי המשחק, מתייג את המידע ומגיע למסקנות, כמו ילד שלומד להבין את סביבתו. הייחוד בטכנולוגיה של קורטיקה הוא לא רק יכולת העצמית הלימוד שלה אלא גם היותה שקופה, ניתנת להעברה וניתנת לאימות".

זה אולי המקום לציין, שבשל המורכבות של תהליכי ה-AI, הרבה מאוד פתרונות מסחריים בתחום מוצעים כיום בשיטת "קופסה שחורה". כלומר מזינים למערכת את הנתונים ומקבלים את התוצאות המעובדות מבלי שניתן לעקוב ולזהות בדיוק איך הגיעה המערכת לאותן מסקנות. זוהי בעיה לא קטנה במערכות, עליהן מוטלת אחריות לחייהם ולבטיחותם של בני אדם וגם רגולטורים בעולם, כמו האיחוד האירופי, נדרשים כיום לתקן תקנות בנושא.

מערכות "למידה עמוקה" טיפוסיות גם מתקשות לצבור ידע ולהעביר אותו למערכות, מה שמאלץ את המפעילים של מערכות חדשות "ללמד אותן מבראשית". נקודת תורפה נוספת של שיטות נפוצות ללימוד עמוק היא הקושי בחיזוי ביצועי המערכת. אחרי כל "אימון" של ה-AI עשויים הביצועים להשתנות לחלוטין.

לעומת זאת המערכת של קורטיקה מייצרת מעין "חתימות" דיגיטליות, שמייצגות מושגים מוכרים מעולם המידע. חתימה יכולה להצביע, למשל, על קשר מערכתי כלשהו בזמן בדיקת המערכת וקישור לדוגמא (תמונה ואובייקט) המסבירים את סיבת הכשל. את "הניסיון" שצברה המערכת, אפשר להעביר מרכב לרכב ובין מערכות. "המערכת מאפשרת לעקוב אחרי תהליך 'החשיבה' וההסקה של ה-AI ולבחון אותו בקריטריונים של בקרה וביצועים", אומר רייחלגאוז.

הפיתרון שמציעה החברה לרכב אוטונומי הוא רב מערכתי. המערכת שלה צוברת הבנה עמוקה על סביבתו המידית של הרכב ומזהה בו זמנית מעל עשרת אלפים אובייקטים "גנריים" כמו כלי רכב ומשאיות, הולכי רגל, מצבי תנועה שונים ועוד. הרזולוציה מספיק טובה כדי לזהות למשל הולך רגל על הוברבורד או כזה, שמחזיק בידו טלפון סלולרי.

המערכת יכולה לפענח מצבים מורכבים בקונטקסט שלהם וליצור מערך של הסתברויות לגבי הפעולה הבאה של האובייקט המאובחן, כולל אובייקטים נוספים שנכנסים לתוך הפריים. נסו לדמיין כדור שמתגלגל לכביש כאשר המכונית חוזה שקיימת הסתברות, שבעקבותיו יגיח גם ילד במסלול מסוים ובו זמנית מעריכה את התגובה לסיטואציה המכוניות שלפניה ומצדדיה, שנעות במהירויות משתנות. בנוסף המערכת מבצעת מיפוי ברמה גבוהה של הסביבה עם מעקב מתמיד אחרי שינויים בתשתיות ובעצמים בסביבה ופוטנציאל לשימוש לצורכי מיפוי ואיסוף מידע - בדומה לפרויקט אותו מנסה כיום מובילאיי לקדם באופן גלובלי. הטכנולוגיה של קורטיקה מבוססת על חתימות דיגיטליות אשר מייצגות בצורה גנרית את כל המידע הסנסורי המגיע מהעולם האמיתי. אחד השימושים המרכזיים בחתימות הוא לצורך מיפוי המרחב ומיקום מדויק של העצמים בתוכו, כולל מיקום מדויק ביותר של הרכב עצמו.

בעוד שטכנולוגיות המיפוי הקיימות, כמו זו של מובילאיי, מתבססות על עוגנים, כלומר אובייקטים מוגדרים מראש, כגון, רמזורים וסימני דרך, החתימות של קורטיקה מנצלות כל פיקסל בתמונה לצורכי עיגון ומיפוי. כך לדוגמא, במהלך נהיגה בכביש עפר החתימות של קורטיקה נצמדות לסלעים ולתבניות דרך מסוימות ומאפשרות לשמור על מיפוי מדויק. הטכנולוגיה של קורטיקה אדישה לסוג החיישנים וכן לסוג החומרה ולכן היא לא מתחרה במובילאיי אלא יכולה להשלים אותה.

כאמור, מדובר על טכנולוגיה שיכולה לספק לתעשיית הרכב, ולא רק לה, קפיצת דרך משמעותית והמשמעות הכספית, ובהתחשב ברתיחה של השוק ובהערכות השווי של חברות מהתחום, היא מספרים גדולים.

אבל בשונה מהרבה חברות התחום שפגשנו לאחרונה, נראה שבקורטיקה לא מתרגשים מסכומים גדולים וגם לא מציבים אקזיט או הנפקה בראש סדר העדיפויות. "אין לנו אינטרס לצאת כרגע להנפקה או לגיוס משמעותי", אומר רייחלגאוז, "אנחנו מחפשים כרגע שותפויות אסטרטגיות עם שחקנים משמעותיים, רצוי מתחום הטיר1, שיעניקו לנו יכולת לממש את הטכנולוגיה במוצרים שישולבו בכלי רכב". בינתיים פועלת החברה במרץ לגייס עשרות עובדים מתחומים שונים כאשר כוח האדם הנוכחי שלה כולל מומחים מתחומים שונים כולל פיזיקה, מתימטיקה, מדעני מוח ומומחי בינה מלאכותית.

למרות זאת, אנחנו לא שוכחים את הנאומים עתירי החזון של מובילאיי (ואחרות) טרם ההנפקה והאקזיט, וכפי כמוכיח המקרה של מובילאיי, לכל אחד יש מחיר. במקרה של קורטיקה נראה שהיא מחזיקה במפתח לדלת, שאותה להוטים לפתוח כיום הסינים, ענקיות הצ'יפים, יצרני הרכב, חברות האינטרנט הענקיות ואולי אפילו מובילאיי עצמה. לפיכך לא נופתע אם במקרה של קורטיקה המחיר יורכב מעשר ספרות בדולרים.

טויוטה משקיעה בסטארט-אפ תל אביבי שמפתח חיישנים לחלק הפנימי של הרכב

חברת טויוטה היא אחת המשקיעות בחברת הסטארט-אפ הישראלית גארדיאן, שהודיעה על השלמת סבב גיוס ראשון של 5.1 מיליון דולר. גארדיאן (Guardian Optical Technologies), שהוקמה ב-2015, מפתחת חיישן אופטי לפנים הרכב, המאפשר לזהות מיקרו-תנועות ומייצר נתוני וידאו ומפת עומק של הרכב. לדברי מייסד ומנכ"ל החברה, גיל דותן, איכות החיישן והשימושים המגוונים שלו מאפשרים להקטין את מספר החיישנים בכל מכונית. צמצום מספר החיישנים צפוי לחסוך כ-20 דולר בייצור כל מכונית וכ-200 מיליון דולר בשנה בתעשיית הרכב כולה.

המעורבות של טויוטה בסבב ההשקעה נעשית במסגרת קרן מיראי (Mirai Creation), שאותה הקימה לפני שנתיים עם בנק SMBC ועם קבוצת ההשקעות ספארקס (Sparx). עיקר המימון של הקרן מגיע מטויוטה, אך מנהלה הוא שואיי אבה, מנכ"ל ספארקס. בעקבות הגיוס מסר אבה: "המשימה שלנו היא לתמוך בחברות חדשניות שפוטנציאל הצמיחה שלהן ברור והן עתידות להוביל את התחום עשרות שנים קדימה. אנחנו מצפים שהטכנולוגיה שפיתחה גארדיאן תמשיך להתפתח ולהצליח".

בשיחה עם "גלובס" התייחס דותן לקבלת ההשקעה מטויוטה. "זו פעם ראשונה שהם משקיעים בחברה ישראלית וזו תחושת גאווה גדולה מאוד. טויוטה היא משקיע מסקרן ותומך מאוד". מעבר לגאווה ולנגישות המשופרת לשוק יצרניות הרכב, יש להשקעה משמעות גם כסימן מקדים לרכישה אפשרית של גארדיאן על ידי טיוטה בעתיד, בדומה לרכישת ויז'ואליד מהרצליה על ידי עליבאבא, שנתיים וחצי לאחר שקיבלה ממנה השקעה.

על המוצר עצמו אמר דותן: "יש המון חברות חיישנים נהדרות שנותנות ליצרניות הרכב 'עיניים' להבנה של מה שקורה מחוץ לרכב. אנחנו נותנים ליצרניות את היכולת להבין לעומק את המציאות שיש בתוך הרכב. החזון שלנו הוא לייצר את פלטפורמת החישה האולטימטיבית בתוך הרכב, כך שיתאפשר ליצרניות להיות מודעות יותר לנוסעים ועל ידי כך לשפר את חווית הנסיעה, להציע שירותים במהלך הזמן שלנו ברכב ולשפר את הבטיחות".

לדברי דותן, גארדיאן מקיימת קשר שוטף עם כמה יצרניות, בשאיפה להביא להטמעת החיישן שלה כבר בתחילת העשור הבא. אחד האתגרים הוא לגבש איפיון שאליו יתאימו את עצמם ספקים אחרים של יצרניות המכוניות.

"החיישן שלנו מאפשר לוותר על חיישנים ייעודיים לכל מערכת, למשל, החיישנים של כריות האוויר וחגורות הבטיחות", אומר דותן. "אנחנו יודעים להגיע לרזולוציות גבוהות של הרבה מאוד מידע, ויש לזה ערך גדול מבחינה עסקית. אחד השימושים, למשל, הוא ניטור ההתנהגות של נוסעים במכוניות האוטונומיות שיעלו בקרוב לכבישים, כדי להתאים את תא הנוסעים לדרך החדשה שבה נעשות נסיעות. שימוש אחר הוא לציי רכב אוטונומיים, שיוכלו לדעת מרחוק מתי בדיוק נכנסו ויצאו נוסעים מהמכוניות שלהם. שימוש אפשרי נוסף של החיישן הוא לוודא שלא נשאר אף אחד במכונית, נניח ילדים במושב האחורי".

גארדיאן פועלת מתל אביב ומעסיקה 14 עובדים, רובם פיזיקאים ומפתחי אלגוריתמים. יו"ר הדירקטוריון הוא אלון עצמון, לשעבר סמנכ"ל אסטרטגיה בחברת הרמן, שהסניף הישראלי שלה רכש בשנים האחרונות חברות בתחום הגנת סייבר ועדכוני תוכנה לתעשיית הרכב. בגארדיאן מתכוונים להגדיל בשנה הקרובה את מספר העובדים ל-30 לפחות, אתגר שבחברה מכנים "צרות טובות" על רקע התחרות העזה על אנשי טכנולוגיה. בחברה מקווים שהאתגר הטכנולוגי והפרופיל הגבוה של תעשיית הרכב האוטונומי יפתו את מיטב הפיזיקאים ומפתחי האלגוריתמים, וגם, באופן בלתי נמנע, "כי אנחנו עושים משהו טוב בעולם".

Cortica

מייסדים: יגאל רייחלגאוז (המנכ"ל), קרינה אודינייב ופרופ' יהושע (שוקה) זאבי

שנת הקמה: 2007

מספר עובדים: 100, רובם בתל אביב. בימים אלו החברה מגייסת עשרות מפתחים נוספים

גיוסי הון: כ-70 מיליון דולר

משקיעים: עוזיה גליל, סמסונג, לי קה שינג, Qihoo, Mail.ru ואחרים

מקור: Crunchbase

 איך עובדת הטכנולוגיה של קורטיקה