ד"ר יעל אורן-שלזינגר: "כיפת ברזל היא מערכת שכל הזמן מגדילה יכולות ומשתדרגת בהתאם"

"יש הרבה מידע בעולם, החוכמה היא להוציא תובנות מהמידע הזה" – כך אמרה ראש שטח אלקטרואופטיקה בחטיבת המו"פ של רפאל, ד"ר יעל אורן-שלזינגר, ב-Mind The Data 2018, ועידת הביג דאטה של "כלכליסט" שנערכת היום בתל אביב.

אורן-שלזינגר פתחה את דבריה בסקירת הפעילות של רפאל ופרויקטים שבהם והחברה מעורבת, ובראשם כיפת ברזל. "כיפת ברזל היא מערכת שכל הזמן מגדילה יכולות ומשתדרגת בהתאם", אמרה. "היא משוגרת מפלטפורמות שונות – קרקע וים – נותנת מענה לאיומים שונים, צריכה לפעול גם ביום וגם בלילה ובכל מזג אוויר וצריכה לתת מענה לאתרים שצריך להגן עליהם. לא מול כל איום המערכת מיירטת, אלא רק אם יש חיזוי שלאיום יש פונטציאל נזק ובהתאם יש החלטה האם או לא ליירט".

ד"ר יעל אורן שלזינגר צילום: צביקה טישלר

מערכת אחרת של רפאל היא Spice, מערכת חימושים של מטוסים: "Spice צריכה לתת מענה מהיר ומדויק לפגיעה במטרות", אמרה. "זו משפחה של חימושים למטוסים שיודעים להתביית בצורה אוטונומית ללא GPS ולכן חסינים משיבושים. המערכת מתבססת על יכולת אלקטרואופטית בשם התאמת תמונה. יש לחימוש מעין עין ותמונה שהוא צריך להתביית עליה, ובאמצעות זה הוא יכול לפגוע בדיוק במטרה".

ותמונה, הסבירה אורן-שלזינגר, זה ביג דאטה לכל דבר: "זה מאות מיליונים של פיקסלים. זה ביג דאטה והחכמה היא להוציא ממנה כל מיני תובנות. יש לזה טכנולוגיות ושיטות שונות, למשל, למידה עמוקה – רשת נויורונים שמאומנת לזהות דברים בצורה אוטומטית. כמו ילד שמראים לו תמונה של חתול או כלב ואז הוא מזהה אותם ברחוב. אנחנו יודעים לשלב טכנולוגיות שונות, להתאים אותן לצרכים של העולם הצבאי ולחבר בין הדברים כדי לקבל יכולות חדשות ונוספות שכל טכנולוגיה לבד לא היתה יכולה להגיע אליהן. אלו יכולות שמבוססות על הרבה מאוד מידע, אבל בניגוד לעולם האזרחי לא תמיד יש הרבה מידע רלוונטי. ולכן נדרשות טכנולוגיות לסימולציה. למשל, אנחנו רוצים לדעת איך תראה תמונה שמצלם רחפן בתחום ספקטרלי ייחודי או מזוויות שונות. מערכות הסימולציה מאפשרות לייצר תמונות כדי ללמד את מערכות הבינה המלאכותית".