מבוא: שימוש ברחפנים למשימות מגוונות הופך לפופולרי יותר ויותר. למשל, בפעולות חיפוש והצלה, רחפנים מכסים במהירות שטחים נרחבים כדי לאתר נעדרים, מה שמאיץ משמעותית את זמני התגובה ומשפר את סיכויי ההישרדות. בכיבוי אש, רחפנים מספקים מעקב אווירי בזמן אמת כדי להעריך את התפשטות השריפות, לזהות נקודות חמות ולנטר את בטיחות הצוות. מידע זה חיוני לאסטרטגיית מאמצי כיבוי האש ולמניעת הסלמה של אירועי שריפה. בהקשרים צבאיים, רחפנים משמשים למשל, לתקיפות ממוקדות מדויקות בסיכון נמוך ואיסוף מודיעין אסטרטגי בתוך שטחים עוינים. שימושים אחרים כוללים חקלאות, העברת חבילות, הפקת סרטים וצילום ופעולות שיטור.
למרות שלרחפנים כיום יש יכולות אוטונומיות טובות מאוד כדי לשפר את הצלחתם בביצוע משימות מורכבות מפעילים אנושיים ממלאים תפקיד מכריע על ידי מתן שכבה נוספת של קבלת החלטות, התאמה ומודעות למצב. פיקוח ובקרה על התנהגותם של רחפנים מרובים תוך קבלת החלטות בזמן אמת, לפעמים קריטיות, בסביבה דינמית ולא ודאית היא משימה מאתגרת ביותר. בפרט, המפעיל האנושי צריך לשקול את מיקומי הרחפנים, מצבם, ערכי החיישנים שלהם תוך תגובה מיידית לאירועים או מצבי חירום בלתי צפויים והתאמה מתמדת של התנהגותם לנסיבות משתנות. בהרבה מקרים אף דורשים מהמפעיל להטיס ידנית את הרחפן.
כתוצאה מכך, העומס הקוגניטיבי על המפעיל יכול להיות גבוה מאוד, מה שיוביל לעייפות, תשומת לב מופחתת, ויתכן שאירועים או מצבי חירום קריטיים לא יטופלו בהצלחה. לכן כיום ברוב המקרים מצמידים לכל רחפן מפעיל אנושי אחד (בפרט כשרוצים שהוא יטיס אותו) דבר שמקטין את האפשרות לשימוש במספר גדול של רחפנים בו זמנית.
איור :1 ממשק המפעיל בסימולטור של חיפוש והצלה שפותח במעבדה של קראוס
פגשנו את פרופ’ שרית קראוס לשמוע על פרויקט AIAD שיזמה הפרופ’ בשיתוף עם חברי המעבדה שלה, הודיה בר, דרור לוי, אולג מקסימוב,.
“מטרת הפרויקט שלנו, מספרת פרופ’ קראוס היא לאפשר פעילות של צוות של מפעיל אחד ומספר גדול של רחפנים. לשם כך פיתחנו מערכת מחשב אינטליגנטית שאנו קוראים לה “סוכן מסייע” שמטרתה לתמוך במפעיל אנושי המשתף פעולה עם קבוצה גדולה של רחפנים. ראשית, הסוכן המסיע עוזר בטיפול בהתראות ובבקשות של הרחפנים. הסוכן גם מעלה הצעות למשימות מועילות נוספות תוך מתן תיעדוף מתאים לכל המשימות הללו ” (ראה איור).
בבסיס של כל מתן ייעוץ, ובמיוחד בסביבות מורכבות, עומד הצורך להעריך את התועלת הצפויה מהייעוץ. האתגר הוא שהשפעת העצה והתועלת בה תלוי בהתנהגות הרחפנים, השינויים בסביבה ובמיוחד בהתנהגות המפעיל. כדי להעריך את התנהגות הרחפנים ניתן לבנות סימולציה של הרחפנים בסביבה המיועדת ולהריץ סימולציות ככל הנדרש. כדי להעריך את התנהגות המפעיל, צריך להריץ ניסויים עם מפעילים אנושיים בסימולציה של הרחפנים. משימה זו יקרה ודורשת מאמצים רבים כיוון שכל פעילות של רחפנים ומפעיל היא ממושכת ולפעולות יש השפעה לטוח רחוק. לכן, אלמנט מרכזי בעבודתנו הוא יצירת תרחישים סינטטיים מציאותיים המחקים מפעילים אנושיים, תוך שימוש בטכניקות למידת מכונה כדי להעריך את ההשפעות הצפויות של פעולות שונות של המפעיל.
איור :2 מבנה הסוכן המסייע. s מציין את מצב העולם )כולל הרחפנים והמפעיל( כפי שמעריך הסוכן. ai מציין פעולה אפשרית של המפעיל שהסוכן מייצר לשם בדיקה. s′ מציין את המצב הצפוי להתקבל אחרי ביצוע פעולה ai ו-vi מציין את התועלת הצפויה מביצוע הפעולה ai כפי שרשת ה NN של הסוכן מנבאת
בעית חיפוש והצלה: הדגמנו את הגישה שלנו בסימולציית משימת חיפוש והצלה עם מפעיל אנושי יחיד המפקח ושולט על צי רחפנים בחיפוש אחר מספר לא ידוע של מטרות באזור גדול (למשל, חיפוש ניצולים לאחר רעידת אדמה). מטרת הצוות היא למקסם את מספר המטרות שימצאו בזמן הקבוע של המשימה. אנו מניחים שכל אזור החיפוש ידוע מראש ומחולק לתתי-אזורים קטנים יותר (ראה איור). לכל תת-אזור מוקצית הסתברות המציינת את הסבירות למצוא יעד בתוך אותו תת-אזור ספציפי. בהנחה שאין ידע מוקדם, כל תחומי המשנה מקבלים אותה סבירות. עם זאת, אלה עשויים להשתנות באופן דינמי בהתבסס על המידע בזמן אמת שמסופק על ידי הרחפנים ו/או באופן ידני על ידי המפעיל (למשל, בהתבסס על מודיעין שנאסף). הסתברויות אלו משפיעות על הקצאת רחפנים לאזורי משנה. בסביבה שלנו, רחפנים סורקים את אזורי המשנה המיועדים להם לפי דפוס מכסחת דשא. תהליך הסריקה בכל איזור מושפע משלושה פרמטרים – מהירות הרחפן, גובהו, וספים של הNN להערכת מציאות של ניצול במקום מסוים. באופן ספציפי, במהלך שלב הסריקה, מצלמות הרחפנים מצלמות תמונות במהירות. לאחר מכן, התמונות הללו מעובדות דרך רשת עצבית (NN) כדי לייצר תיבות תוחמות ומידת הביטחון שבתיבה אכן נמצא ניצול. הודגם שלרחפנים יש קשיים בזיהוי קורבנות במשימת חיפוש והצלה בטבע, לכן, בסביבה שלנו, המפעיל האנושי צריך לאשר יעד חשוד. הגובה, המהירות והספים של הרחפנים לכל תת איזור נקבעים על ידי המפעיל בהתבסס על מאפייני האזור. באופן ספציפי, תת-אזורים צפופים מאוד (למשל, יער) עשויים לדרוש פרמטרים שונים מאשר תתי-אזורים דלילים (למשל, מדבר). בנוסף אם לרחפנים יש תקלות, במקרים כאלה נוצרת התראה המוצגת למפעיל לטיפול.
באמצעות מחקר אנושי נרחב הראנו שהסוכן שלנו מסוגל לספק ייעוץ באיכות גבוהה אשר, מביא לביצועי צוות גבוהים יותר בתקורה מינימלית.
מוזמנים לשמוע עוד מפרופ’ שרית קראוס במסגרת כנס AI שייערך ב 28-29.05.2024 במסגרת אירועי תערוכת ניו-טק 2024.
