משחמט ממוחשב לסיווג תנועות במצלמות אבטחה

פרופ’ נתן נתניהו מהמחלקה למדעי המחשב מתאר את חלקה של קבוצת המחקר שלו בפיתוח אלגוריתמים לאחזור מידע וסיווג תנועות עצמים

פרופ’ נתן נתניהו מהמחלקה למדעי המחשב מתאר את חלקה של קבוצת המחקר שלו בפיתוח אלגוריתמים לאחזור מידע וסיווג תנועות עצמים כגון רכב, אדם ובעלי-חיים לניתוח אוטומטי של נתוני מצלמות אבטחה במסגרת מאגד “VULCAN” המיועד לפיתוח טכנולוגיות וידאו ליישומי אבטחה ופיקוח
אחת השאלות בהן נתקלים מדענים העוסקים במחקר בסיסי היא “לשם מה הצורך בכך?” בשאלה זו התחבטו גם פרופ’ נתן נתניהו מהמחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר-אילן ומי שהיה תלמיד המחקר שלו, ד”ר אלי דויד, בעקבות הצלחתם בפיתוח תוכנות שחמט-מחשב מתקדמות הלומדות באופן אבולוציוני ע”י אלגוריתם גנטי (“אבולוציה בשחור לבן”, גליליאו, גיליון 119, עמ’ 54—48, 2008)
. במסגרת מחקר זה אף השתתף ד”ר דויד, בין היתר, באליפות העולם בשחמט-מחשב ב-2008, בה זכתה תוכניתוFalcon במקום השני בתחרות הבזק (בליץ).
בראיון משנת 2004, (ראה)  בסיום אליפות העולם בשחמט-מחשב שנערכה במרכז לחקר המוח באוניברסיטת בר-אילן, צפה פרופ’ נתניהו כי הניסיון שנצבר בתחום משחקי חשיבה באמצעות מחשב, ובפרט שחמט-מחשב, עשוי להיות מיושם בתחומים נוספים באינטליגנציה מלאכותית ולקדם בכך את החזית המחקרית והטכנולוגית. חזון זה מתגשם אכן בשנים האחרונות, בין היתר במסגרת פעילותם של חוקרים במחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר-אילן, המיישמים טכניקות שפותחו עבור שחמט-מחשב ללימוד וסיווג תנועות של עצמים כגון רכב, אדם, בעלי-חיים וכיו”ב.
פיתוח זה נעשה במסגרת מאגד VULCAN של פרויקט מגנ”ט (מחקרים גנריים טכנולוגיים) המשותף לאקדמיה ולתעשייה ובו משתתפות חברות ידועות כגון אלביט, רפא”ל, ורינט, נייס ועוד לצד מספר גופי אקדמיה, בהם המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר-אילן.
מאגד VULCAN, הנמצא בתחילת שנת פעילותו הרביעית, מפתח אבני בניין טכנולוגיות לניתוח והבנה של וידאו ליישומי אבטחה ופיקוח. עולם האבטחה מרושת במצלמות וידאו מסוגים שונים שמטרתן לסייע בניטור ומניעה של אירועים בזמן אמת, וחקירה של אירועים לאחר התרחשותם. עבור שאילתא טיפוסית, כגון “מצא את כל האנשים שעברו באזור מסוים של המתחם הנצפה בפרק זמן נתון”, המערכת אמורה להחזיר את הנתונים הרלבנטיים באופן מדויק ויעיל ככל האפשר. הבעיה הטכנולוגית המרכזית בפניה ניצב המאגד היא של עודף מידע חזותי המתקבל כיום ממספר רב ביותר של מצלמות המוצבות באתרים שונים כגון שדות תעופה, מתקנים רגישים ואף בערים שלמות (כמו לונדון) ויכולת לא מספקת לניתוחו ע”י גורמי אנוש. לשם כך, מפתח המאגד טכנולוגיות לשחרור “צוואר הבקבוק” כך שהגורם האנושי יוכל להתמקד בקבלת החלטות אופרטיביות על סמך המידע המעובד. היכולת למצות את המידע המופק בזמן רלבנטי מותנה כמובן בפיתוח יכולות אלגוריתמיות מתוחכמות ומימושן היעיל. הטכנולוגיות המפותחות אמורות לתת מענה למגוון של בעיות בדמות פיתוח מוצרים אטרקטיביים שונים עבור שוק האבטחה.
לדברי פרופ’ נתניהו, המטרות הטכנולוגיות של המאגד נרחבות ביותר; כדי להשיגן, רצוי למפות את ה”בעיה הגדולה” למספר רב של תת-בעיות קטנות ולהתמקד תחילה בהן. כך למשל עובדים חוקרי בר-אילן בשיתוף עם חברת הסטארט-אפ הירושלמית ProTrack על בעית סיווג התנועות תוך לימוד קבוצות מאפיינים (המחולצות מנתוני וידאו) ע”י אלגוריתם גנטי. שיעור הסיווג שהושג עד כה עולה על 90%.
בנוסף לבעיית סיווג התנועות, עובדים במסגרת המאגד פרופ’ נתניהו ותלמיד המחקר שלו לתואר שלישי, ליאור פרידמן, בשיתוף עם חברת RTC על בעיות אלגוריתמיות קלאסיות, כגון “מציאת השכן הקרוב” במרחב אוקלידי רב-מימדי ובמרחב מטרי כללי, בהקשר של נתוני VULCAN. בעיה זו, המוגדרת היטב, היא מיפוי של הבעיה המקורית המטפלת בשאילתות מורכבות אותן מעוניינים להציג למערכת הממוחשבת. ע”י פתרון הבעיה הממופה ניתן יהיה לקבל עקרונית תשובות רלבנטיות מתוך מאגר נתוני הוידאו המקורי, ז”א, אלגוריתמים מסוג זה יסייעו באחזור מידע מתוך כמות עצומה של נתוני וידאו ממצלמות האבטחה והניטור.
מאגד VULCAN עוסק במחקרים מאתגרים בתחומי הראייה הממוחשבת, כגון עקיבה אחר אובייקטים בין מצלמות ובסצנה צפופה, סיווג אובייקטים לתת מחלקות, זיהוי התנהגות והתנהגות חריגה, בדגש על תחום האבטחה ולפי צרכי המאגד .