העתיד של הנחילים האוטונומיים ואיך הם משתמשים בבינה מלאכותית

נחילים בעולם הבינה המלאכותית והרובוטיקה מתארים יכולת פעולה משותפת של ריבוי פלטפורמות אוטונומיות הפועלות בסביבה פיזית כדי להשיג מטרה משותפת. זהו מעבר מיחידת אוטונומיה בודדת אל ישות מתהווה שמחליטה ופועלת כקולקטיב, ללא מרכז ניהול יחיד. היישומים נעים בין לוגיסטיקה ותעשייה ועד חילוץ והצלה, חקלאות, ים ותת הים ואף חלל.

מה זה בכלל נחיל אוטונומי?

נחיל מתהווה כאשר ריבוי פלטפורמות עצמאיות לחלוטין מפגינות תנועתיות מתואמת מאוד בכל תחום פעולה, ופועלות כישות החלטה אחת לוגית, מבוזרת וללא ריכוזיות. הישות המתקבלת נשענת על חישה, תקשורת וקבלת החלטות קולקטיבית בין הרכיבים. במודל זה האדם נמצא על הלולאה, כלומר מפקח ומאשר החלטות ברמה מערכתית בעת הצורך, אך אינו מתזמר בכל רגע פעולה של כל רכיב. התוצאה היא יכולת פעולה משותפת להשגת השפעות מבצעיות או תפעוליות בהתאם ליעדי המשימה.

נחיל אינו רק ריבוי פלטפורמות הפועלות במקביל, ואינו שקול להצתת תרחישים מתוזמרים מראש. מופעי רחפנים מרהיבים המבוססים על מסלולים מתוכנתים מראש, למשל, אינם נחיל משום שאין בהם קבלת החלטות מתהווה ומבוזרת. גם צי רובוטים תעשייתי המנוהל משרת מרכזי אינו נחיל, מפני שההחלטות מתקבלות באופן ריכוזי. לעומת זאת, במערכות אמיתיות בסביבה פיזית, ההחלטות נולדות מן האינטראקציה השוטפת בין הפלטפורמות עצמן, בהתבסס על חישה ועיבוד.

ההשראה מהטבע

המושג שואב השראה מתופעות טבע כמו להקות ציפורים. אלפי פרטים מתאמים תנועה בצורה חלקה ללא מנהיג יחיד, באמצעות חישה הדדית ותקשורת מקומית. מתפתחת ישות קולקטיבית שמחליטה על כיוון ומקצב תנועה, נמנעת מהתנגשויות ושומרת על קוהרנטיות, וכל זאת ללא פיקוד מרכזי. זוהי דוגמה קלאסית להתנהגות מתהווה, מבוזרת ומחושבת.

שימושים פוטנציאליים

לנחילים אוטונומיים יתרון בסביבות קשות או מרוחקות, שבהן התקשורת לקויה או תשתיות נפגעו. דוגמה מרכזית היא חילוץ והצלה לאחר אסונות טבע, כאשר חלק מן הרובוטים מתמחים בהסרת הריסות ואחרים בחדירה לחללים צרים לאיתור נפגעים, והקולקטיב מחליט על חלוקת משימות בזמן אמת. שימושים נוספים כוללים סקר ואחזקה של תשתיות אנרגיה ביבשה ובים, ניטור חקלאי רחב היקף, רובוטיקה תת ימית למשימות בדיקה, ושליחויות ולוגיסטיקה בסביבה עירונית.

אבל יש גם אתגרים לבינה המלאכותית

הקמה ותפעול של נחיל מציבים אתגרים ייחודיים: רוב ההחלטות חייבות להתקבל בקצה, לעתים בנקודות מרוחקות וללא חיבור יציב לענן. לכן יש לשלב מודלים קטנים ויעילים הניתנים להרצה על מעבדים צמודים, לצד יכולות חישה, ראייה ממוחשבת ומודלי שפה גדולים לפי צורך. לעתים פלטפורמות שונות בנחיל מריצות במקביל הסקות על משימות שונות, ואלגוריתמי בחירה והכרעה מחליטים מי מספק את תוצאת הייחוס בהתחשב באיכות החישה ובטווחי התקשורת. תקשורת, שליטה ו"גארד ריילס"

הבחנה חשובה נוגעת למקומו של האדם בתהליך: "אדם בתוך הלולאה" משמעו התערבות נקודתית בכל החלטה קריטית, ואילו "אדם על הלולאה" משמעו פיקוח ואישור ברמה מערכתית כאשר הנחיל מציע פעולה מתהווה. במערכות בקנה מידה גדול, המודל השני מאפשר קצב פעולה וקוהרנטיות, כל עוד הוגדרו גבולות בטיחות, מדיניות אתית והליכי עצירה. האירועים האחרונים בעולם המודלים מחדדים כי ללא מנגנוני שמירה, גם במערכות מתקדמות עלולים להתקבל פלטים לא רצויים. בנחילים פיזיים משמעותם עלולה להיות בטיחותית, ולכן נדרשים מנגנוני פיקוח, בדיקות קפדניות והיתכנות תפעולית בסביבות סימולציה לפני פריסה.

כלים ולמידה מעשית

כלי קוד פתוח כגון ROS וגרסתו המתקדמת ROS2 מספקים תשתיות לתקשורת בין רכיבים, לניהול חישה ולבניית יכולות נחיליות בסיסיות. בסביבת "Makers" ניתן להרכיב אבות טיפוס זולים יחסית באמצעות בקרי Arduino ומחשבי Raspberry Pi, לשלב מאיצי עיבוד ייעודיים, ולהריץ מודלים קטנים המתאימים לקצה. המסלול המומלץ כולל סימולציה, ניסוי מבוקר בסביבות בדיקה ואז מעבר הדרגתי לשדה, תוך שמירה על רמת בטיחות גבוהה וגמישות עדכון תוכנה.