עד הקצה: הבינה המלאכותית מגיעה לקצה המבצעי של צה"ל

"ועכשיו כשאין שמיים, רק עננים של חוסר ודאות", כתבו דנה ברגר וארז ברזוליק את המילים לשיר "עד הקצה". כתבו, וכעבור רבע מאה שנים, המילים מתאימות לעידן ה-AI הצה"לית.

בערב החג הודיע אגף התקשוב על הקמתה של יחידה טכנולוגית חדשה, שתנגיש בינה מלאכותית לכוחות צה"ל. היחידה – 'אלומות' שמה – תפתח פלטפורמות עיבוד מידע ובינה מלאכותית לכוחות שבקצה המבצעי.

ההבנה בצה"ל, במקרה זה, דומה לתפישה האזרחית: עתיד ה-AI נמצא בקצה, במכשירים עצמם. AI אינה משהו הפועל באופן מוגבל בענן: היא מתקרבת בצעדי ענק אל המכשירים המקיפים אותנו, מהשעון והצמיד החכם ועד המכונית.

מארג ה-AI מחבר בין התשתיות, המעבדים, רשתות תקשורת ומנועי תוכנה, שיעבדו בסינרגיה מקצה לקצה. המארג מאפשר העברה מהירה של נתונים מהחיישן (החישה) למנוע החישוב (ההסקה) וחזרה למערכת לשם תגובה אוטונומית

המחקרים צופים שה-AI תגיע לקצה בקרוב: מספר המכשירים החכמים המחוברים (IoT) יגיע ליותר מ-40 מיליארד עד 2030 והם שיבצעו החלטות. במקביל, 75% מנתוני הארגונים ייווצרו ויפעלו מחוץ למרכזי נתונים המסורתיים. זה יביא לדרישות עצומות מהרשת. אם כל הנתונים הללו ינותבו לענן, רוחב הפס יהיה רווי בתעבורה כבדה, מה שיאט את ההעברות ויגדיל את העלויות.

מארג בינה מלאכותית

שינוע ה-AI לקצה יכול להקל: אותם מיליארדי מכשירים חכמים ישלבו קישוריות, חישה והסקה ויהוו מארג בינה מלאכותית (AI Fabric) – המחבר את המרכיבים למכלול מערכתי אחוד וחכם, עם ארכיטקטורה המשלבת חומרה, תוכנה ויכולות קוגניטיביות. בשלב החישה יאספו נתונים מהסביבה או ממקורות מידע – כלומר, לא רק מידע מחיישנים פיזיים, אלא גם "חישה" של טקסט, לצד עיבוד שפה טבעית (NLP). אז תגיע ההסקה – שלב קבלת ההחלטות והפקת התובנות. לאחר שמודל ה-AI אומן על מידע רב, הוא משתמש בו בשלב ה'הסקה' כדי לנתח נתונים חדשים בזמן אמת, לסווג אותם, להסיק מסקנות לוגיות ולבצע פעולות. מארג ה-AI מחבר בין התשתיות, המעבדים, רשתות תקשורת ומנועי תוכנה, שיעבדו בסינרגיה מקצה לקצה. המארג מאפשר העברה מהירה של נתונים מהחיישן (החישה) למנוע החישוב (ההסקה) וחזרה למערכת לשם תגובה אוטונומית.

בדרך זו ניתן להריץ מודלים חזקים ויעילים, וזאת בלא להיות תלויים בענן. כך, עם הנגשת יכולות AI ללוחמים בשטח, אגף התקשוב מעניק ללוחמים, משתמשי המחשב, את הבחירה מה יהיה מיקום הרצת המודלים, ואיך הם יעשו זאת, וכל אלו – תוך שליטה מלאה בנתונים.

המהלך לוקח בחשבון שיש משימות עיבוד המתאימות ל-GPU (משימות לעומסי עבודה גבוהים) ויש המתאימות ל-NPU (יחידת העיבוד העצבי). שבב ייעודי זה תוכנן במיוחד לעיבוד חישובים של AI – עומסי עבודה הכוללים למידה עמוקה והסקת מסקנות. ה-NPU מתמקדת בדבר אחד: חישובי בינה מלאכותית.

החלוקה בין שני סוגי העיבוד תעניק גמישות ואופטימיזציה: הטכנולוגיה של ה-NPU היא יעילה אנרגטית ומעניקה כוח חישוב משמעותי במכשירי קצה. בצבא מאמינים כי בעתיד הלא רחוק, ה-NPU תהיה מרכיב חיוני בכל מכשיר, ותאפשר הרצה של יישומי AI מורכבים בלא פשרה על ביצועים.

כך, בצה"ל יאפשרו, בעתיד הלא רחוק – ורק בחלק מהמקרים – להריץ מודלים באופן מקומי, בלא תלות בחיבור אינטרנט או בשרתים מרוחקים. מדובר ביכולת קריטית במשימת אספקת יכולות AI לכל משתמשי הקצה, עם שליטה מלאה בנתונים.

היתרונות ברורים: בשדה הקרב, AI בקצה מאפשרת לכוחות בחזית לעבד אותות מהר יותר ולהמשיך לפעול גם בהיעדר קישוריות. היא מאפשרת לצוותים אוטונומיים, כמו נחילי רחפנים, לתאם תמרונים בלא להסתמך על שרתים מרוחקים. היא מספקת אמצעי הגנה כדי להבטיח שהם ימשיכו לפעול בבטחה, גם כשרשתות מרכזיות משובשות על ידי מתקפות סייבר.

עם עיבוד מידע מקומי, AI יכולה לפעול בזמן אמת, לשמר רוחב פס ולהפחית את החשיפה מהאויב. "תכונות אלו הופכות אותה לטכנולוגיה אסטרטגית לביטחון הלאומי של ארה"ב", כתב חוקר העוסק בתפר שבין מדיניות וביטחון.

לכן, בינה מלאכותית בקצה אינה מחליפה את הפיקוד המרכזי: היא מוסיפה שכבת חוסן, עם ביצוע טקטי חזק יותר במכשירים בשטח, הפועלים באופן עצמאי.

אלוף אביעד דגן, ראש אגף התקשוב וההגנה בסייבר, אמר בטקס השקת יחידת אלומות: "השילוב בין הלוחם בשטח לבין היכולות הטכנולוגיות המתקדמות שיש לצה"ל, הוא המאפשר רבים מהישגי המלחמה".