המטרה: לשמור על חיי אדם

כתב: זיו עדאקי

ד"ר נעה אגמון 











אחד התחומים האקדמיים שפרץ את גבולות המחקר התיאורטי בשנים האחרונות, וגלש בהצלחה לתחומי היישום בתעשייה, הוא הבינה המלאכותית. מחקריה של ד"ר נועה אגמון העוסקים ברובוטים אוטונומיים למטרות ביטחון והגנה, הם אחת הדוגמאות הבולטות לכך.

ד"ר נועה אגמון, חוקרת במחלקה למדעי המחשב בבר-אילן, מפתחת אלגוריתמים, שמנחים רובוטים לבצע את משימותיהם באופן האופטימלי. מחקריה של ד"ר אגמון המתמקדים בתחומי הביטחון, עוסקים בהתנהלות רובוטים בסביבה שיש בה יריב, שמנסה לפגוע ברובוטים עצמם או במשימה שלהם.

בתחילת דרכה האקדמית התמקד מחקרה של ד"ר נעה אגמון, כסטודנטית במכון ויצמן, בישויות תאורטיות. "רציתי חיבור לצד הפרקטי יותר של המחקר והמנחה שלי המליץ לי להגיע למחלקה למדעי המחשב בבר-אילן, שבה מושם דגש מיוחד על מחקר יישומי בתחום הבינה המלאכותית והרובוטיקה".

את הדוקטורט שלה ערכה אגמון בבר-אילן בהנחייתם של פרופ' שרית קראוס, ראש תחום בינה מלאכותית במחלקה למדעי המחשב ופרופ' גל קמינקא. עבודתה זו אפשרה לה ליישם את מחקרה התיאורטי בישויות פיזיות, כלומר ברובוטים. "אני מביאה עמי למעבדה רקע תאורטי רב וזוהי ראייה ייחודית ומרכיב מאוד חשוב במחקרים שלי, אני יכולה להבטיח הבטחות תאורטיות וגם לבדוק אותן ולראות עד כמה הן עובדות בפועל".

לדבריה, "מעט מאוד חוקרים בארץ ובעולם בוחנים התנהלות של רובוטים בסביבה שיש בה איומים. לא חסרים קשיים, תקלות, חוסר ודאות בעבודה זו גם בלי להביא בחשבון גורמים הפועלים במכוון נגד הרובוטים והמשימה שלהם. אבל הרובוטים משמשים אותנו ביותר ויותר משימות ובגוון רחב יותר ויותר של סביבות ואנו חייבים להביא בחשבון איומים ויריבים. היום, הגישה הזאת נכנסת לעוד ועוד מחקרים בעולם". 
 
אחד המחקרים שבהם עוסקת ד"ר אגמון הוא כיסוי שטחים בסביבה שיש בה איומים. "אפשר לקחת כדוגמה את שואב האבק הרובוטי, זהו רובוט שצריך לנקות שטח, יש לו מסלול שבו הוא נוגע בכל נקודה בשטח פעם אחת כדי לנקות אותה. זוהי סביבת עבודה ניטרלית. במעבדה שלי אנו בוחנים רובוט דומה שצריך לעשות בדיוק את אותה משימה אבל בשדה מוקשים. הסביבה היא עוינת והמשימה הופכת מורכבת יותר. גם הרובוט מנטר המוקשים צריך לעבור בכל נקודה בשטח פעם אחת, ואנו בודקים כיצד כדאי שיעשה זאת תוך כדי שהוא ממצה את מרב הסיכויים שלו לשרוד ובד בבד מצליח לנטר מוקשים רבים ככל האפשר. הרובוט לא יכול להימנע מהמפגש עם המוקשים, אבל הוא צריך לעבור עליהם בצורה חכמה. הבעיה מורכבת מאוד מבחינה חישובית, ואנחנו מציעים פתרונות המקרבים אותנו לפתרון אופטימלי".


להמשך הכתבה