תגלית פורצת דרך מהאוניברסיטה של מישיגן גילתה שצורה חדשה של סיליקון יכולה לפעול כמוליך למחצה. הממצא הזה מאתגר את הסבָרה הוותיקה שסיליקונים הם רק חומרים מבודדים.

"החומר פותח אפשרויות חדשות לסוגים חדשים של מסכים דקים, תאים סולריים גמישים, חיישנים לבישים או אפילו בגדים שיכולים להציג תבניות או תמונות שונות", אמר ריצ'רד ליין, פרופסור למדעי והנדסת חומרים ומחבר מכותב של המאמר.

עשרות שנים משתמשים בשמני סיליקון וגומי סיליקון כי הם מתנגדים לזרימת חשמל וחום. בגלל תכונות האטימות למים שלהם הם אידיאליים למכשירים ביו-רפואיים, חומרי איטום, ציפויים אלקטרוניים ועוד.

מוליכים למחצה רגילים בדרך כלל קשיחים. לסיליקון מוליך למחצה יש פוטנציאל לאפשר את האלקטרוניקה הגמישה שליין תיאר וגם סיליקון במגוון של צבעים.

המבנה המולקולרי ותגלית המוליכות

ברמה המולקולרית, סיליקונים מורכבים משידרה של אטומי סיליקון וחמצן לסירוגין (Si‑O‑Si) עם קבוצות אורגניות (מבוססות פחמן) שקשורות לסיליקון. תצורות תלת מימדיות שונות של שרשראות פולימריות מופיעות כשהן מתחברות ביניהן, מה שמכונה הצלבה, וזה משנה את התכונות הפיזיקליות של החומר כמו חוזק או מסיסות.

כשהם חקרו מבנים מוצלבים שונים בסיליקון, צוות המחקר נתקל בפוטנציאל למוליכות חשמלית בקופולימר, שהוא שרשרת פולימרית המכילה שני סוגים שונים של יחידות נשנות – פולימרים במבנה כלוב ואז פולימרים ליניאריים במקרה הזה.

האפשרות למוליכות נובעת מהאופן שבו אלקטרונים יכולים לנוע על פני קשרי Si‑O‑Si עם אורביטלים חופפים. למוליכים למחצה יש שני מצבים עיקריים: מצב יסוד, שלא מוליך חשמל, ומצב מוליך שכן מוליך. המצב המוליך, הנקרא גם מַצָּב מְעוֹרָר, מתרחש כשחלק מהאלקטרונים קופצים אל אורביטל האלקטרונים הבא, שמחובר על פני החומר כמו מתכת.

בדרך כלל, הזוויות של קשרי ה‑Si‑O‑Si לא מאפשרות את החיבור הזה. ב-110°, הן רחוקות מקו ישר של 180°. אבל בקופולימר הסיליקון שהצוות גילה, הקשרים האלה התחילו ב-140° במצב היסוד – ומשתרעים עד ל-150° במצב המעורר. זה הספיק כדי ליצור דרך לזרימה של מטען חשמלי.

"זה מאפשר אינטראקציה בלתי צפויה בין אלקטרונים על פני קשרים מרובים כולל קשרי Si‑O‑Si בקופולימרים האלה", אמר ליין. "ככל שהשרשרת ארוכה יותר, קל יותר לאלקטרונים לנוע מרחקים ארוכים יותר, ולהפחית את האנרגיה הנחוצה כדי לבלוע אור ולאחר מכן לפלוט אותו באנרגיות נמוכות יותר".

תכונות המוליכות למחצה של קופולימרי הסיליקון מאפשרים גם את קשת הצבעים. אלקטרונים קופצים בין מצב היסוד והמצב המעורר על ידי בליעת ופליטת פוטונים, או חלקיקי אור. פליטת האור תלויה באורך של שרשרת הקופולימר, שהצוות של ליין יכול לשלוט בו. שרשראות ארוכות יותר פירושו קפיצות קטנות יותר ופוטונים עם פחות אנרגיה, מקנים לסיליקון גון אדום. שרשראות קצרות יותר מצריכות קפיצות גדולות יותר של האלקטרונים, כך שהן פולטות אור עם יותר אנרגיה לכיוון הקצה הכחול של הקשת.

הפוסט מדענים הפכו מבודד למוליך למחצה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שבבים הם הדלק של מהפכת הבינה המלאכותית

שבבי AI ובעיקר יחידות עיבוד גרפיות (GPU) ומאיצים ייעודיים – הם הלב הפועם של מערכות בינה מלאכותית. הם מאפשרים לאמן מודלים עצומים, להריץ יישומים בזמן אמת, ולבצע חישובים מורכבים במהירות וביעילות. ככל שהמודלים הופכים גדולים ומורכבים יותר, כך עולה הדרישה לשבבים חזקים יותר, חסכוניים יותר, ומותאמים למשימות ספציפיות.

NVIDIA  – המלכה הבלתי מעורערת של שוק ה- AI

חברת NVIDIA ממשיכה לשלוט בשוק שבבי ה AI- עם סדרת השבבים Blackwell שלה, שנחשבת לסטנדרט בתעשייה. החברה מדווחת על ביקוש עצום מצד ענקיות ענן כמו אמזון, גוגל ומטה, ואף מצליחה לפצות על מגבלות הייצוא לסין באמצעות חוזים חדשים עם ממשלות וארגונים בתחום ה AI- הריבוני. שווי השוק של NVIDIA חצה כבר את רף  ה- 3.5 טריליון דולר, והמשקיעים רואים בה עוגן מרכזי במהפכת הבינה המלאכותית.

Broadcom:  – האלטרנטיבה המותאמת אישית

בעוד ש NVIDIA -מספקת שבבים כלליים רבי עוצמה,  חברת , Broadcom מתמקדת בפתרונות מותאמים אישית כגון מאיצים ייעודיים (XPUs) ורכיבי תקשורת מהירים במיוחד. החברה מדווחת על צמיחה של 170% בהכנסות מתחום ה AI -ברבעון האחרון, כאשר כמעט מחצית מהכנסותיה מגיעות ממוצרים הקשורים לבינה מלאכותית. לקוחות כמו גוגל, מטה ואמזון כבר פרסו מאות אלפי מאיצים של Broadcom והחברה צופה שהביקוש ימשיך לעלות עד 2027.

AMD  – המאתגרת הנחושה

 AMD שבעבר נחשבה לשחקנית משנית בתחום ה AI- מציגה לאחרונה קפיצת מדרגה משמעותית. סדרת השבבים החדשה שלה, Instinct MI400 נחשפה באירוע נוצץ בהשתתפות מנכ"לית החברה ליסה סו ומנכ"ל OpenAI סם אלטמן, שהכריז כי OpenAI תשתמש בשבבים של  .AMD החברה מתמקדת בפתרונות rack-scale – מערכות שלמות שפועלות כיחידה אחת , ומציעה יחס עלות-ביצועים אטרקטיבי במיוחד. לפי,  AMD השבבים שלה מספקים עד 40% יותר "טוקנים" לדולר בהשוואה למתחרים.

השלכות גלובליות: מאבקי שליטה, השקעות עתק, ומחסור מתמשך

הביקוש הגובר לשבבי AI יוצר תחרות עזה לא רק בין חברות, אלא גם בין מדינות. ממשלות משקיעות מיליארדים בפיתוח שבבים מקומיים כדי להבטיח עצמאות טכנולוגית. ארה"ב, סין, האיחוד האירופי וישראל מקדמות יוזמות להקמת מפעלי ייצור מתקדמים, אך המחסור בשבבים צפוי להימשך לפחות עד 2026.

במקביל, חברות ענן וסטארטאפים נאלצים להמתין חודשים ארוכים לקבלת שבבים, מה שמעכב פיתוחים ומעלה את מחירי השכרת GPU בענן. חלק מהחברות אף פונות לפתרונות יצירתיים כמו שימוש בשבבים ישנים יותר או מעבר לארכיטקטורות פתוחות.

המנצחים האמיתיים: מי שמחזיק בשבבי הסיליקון

בעידן שבו אלגוריתמים הם המלכים, השבבים הם הכתר. חברות כמו NVIDIA, Broadcom ו-AMD  לא רק מספקות את החומרה – הן מכתיבות את קצב החדשנות. ככל שהבינה המלאכותית תמשיך לחדור לעוד תחומים – מרכב אוטונומי ועד רפואה מותאמת אישית – כך יגבר הצורך בשבבים חזקים, יעילים וזמינים.

הבהלה לשבבי AI היא לא רק תופעה טכנולוגית – היא סימן לעידן חדש שבו מי שמחזיק בשבבי הסיליקון, מחזיק את המפתח לעתיד הטכנולוגי הגלובלי.

הפוסט בהלת השבבים: המרוץ הגלובלי אחר שבבי AI מצית את שוק הסיליקון הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בליבה של שינוי זה עומדת ההשקעה האסטרטגית של ישראל במערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית. על פי משרד הביטחון הישראלי, המדינה השיקה יוזמה רב שנתית לשילוב בינה מלאכותית ורובוטיקה בפעולותיה הצבאיות, במיוחד אלו המכוונות לאיומים ארוכי טווח כמו איראן. זה כולל פיתוח פלטפורמות אוטונומיות, נחילי רחפנים ומערכות נתונים בזמן אמת שיכולות לזהות, לתעדף ולתקוף מטרות עם התערבות אנושית מינימלית.

אחת הפריצות דרך המשמעותיות ביותר הייתה השימוש בבינה מלאכותית באיסוף מודיעין ובניית בנק מטרות. על ידי עיבוד כמויות עצומות של תמונות לוויין, איסוף נתוני מודיעין ונתוני קוד פתוח, מערכות ישראליות יכולות כעת לזהות אתרי טילים נסתרים, מתקנים תת-קרקעיים ומשגרים ניידים עמוק בתוך שטח איראן. תובנות אלו מוזנות לאחר מכן למתקני תחמושת מונחית ומדויקת – שרבות מהן מופעלות על ידי שבבים שתוכננו בישראל, ומותאמים לקבלת החלטות בזמן אמת בתרחישי לחימה.

שילוב הטכנולוגיות הללו איפשר לישראל לבצע תקיפות כירורגיות הממזערות נזק משני תוך מיקסום ההשפעה האסטרטגית. דיווחים מצביעים על כך שבמהלך המבצעים האחרונים, כוחות ישראליים ניטרלו בהצלחה נכסים איראניים בעלי ערך גבוה, כולל מרכזי פיקוד ומחסני נשק, בסיוע בינה מלאכותית.

קפיצה הטכנולוגיהשל ישראל אינה מקרית. זוהי תוצאה של שנים רבות של השקעה אסטרטגית מצד מערכת הביטחון הישראלית במה שהיא מכנה "תוכנית רב שנתית לעומק" – מדובר ביוזמה מתוכננת שמטרתה להפוך את צה"ל לכוח דומיננטי מבחינה דיגיטלית המסוגל לפעול הרבה מעבר לגבולותיו. בלב השינוי הזה טמונה מחויבות לבינה מלאכותית, רובוטיקה ומערכות אוטונומיות שנועדו לעקוף ולהיות חכמות יותר מאשר יריביתיה של ישראל בזמן אמת.

כבר בשנת 2023 בהיותו מנכ"ל משרד הבטחון הביע אייל זמיר, כיום רמטכ"ל צה"ל, את אמונתו בישומי הבינה המלאכותית. בין השאר צוטט בכנס הרצליה באומרו: המשימה שלנו היא להפוך את מדינת ישראל למעצמת AI ולהיות בראש רשימה מצומצמת מאוד של מעצמות החברות במועדון זה" –  בינואר 2025 בעת שחנך את מינהלת הבינה המלאכותית של משרד הבטחון אמר: היכולות שיפותחו במינהלת יובילו לעליונות מבצעית ולהכרעת המערכה העתידית בתנאים טובים יותר תוך צמצום פגיעה בחיי אדם".

העליונות הזו כבר מורגשת. בתקיפות האחרונות כנגד תשתיות צבאיות איראניות – כולל מחסני טילים ומרכזי פיקוד לכאורה – דווח כי כוחות ישראליים השתמשו במערכות מיקוד בסיוע בינה מלאכותית המסוגלות לנתח תמונות לוויין, מודיעין אותות והזנות מידע מרחפנים בזמן אמת כדי לזהות ולתעדף מטרות בעלות ערך גבוה. מערכות אלו, המופעלות על ידי שבבים שתוכננו בישראל, יכולות לעבד מערכי נתונים עצומים באלפיות השנייה, מה שמאפשר את מה שאנליסטים צבאיים מכנים "דומיננטיות החלטה" – היכולת לפעול מהר יותר ובדייקנות רבה יותר מהאויב.

ההשלכות עמוקות. במבצע אחד שדווח, רחפנים ישראליים המצוידים בתוכנת ניווט וזיהוי עצמים המונעת על ידי בינה מלאכותית הצליחו לחדור למרחב האווירי האיראני, להתחמק מגילוי מכ"ם ולשלוח מטענים בדיוק רב. בניגוד לתקיפות אוויריות מסורתיות, שלעתים קרובות מסתמכות על טייסים אנושיים וקואורדינטות מתוכנתות מראש, מערכות אוטונומיות אלו מסתגלות למציאות באמצע הטיסה, ומגיבות לתנאים משתנים ולמידע חדש תוך כדי תנועה.

מעבר זה לכיוון מערכות אוטונומיות אינו מוגבל רק לאוויר. יחידות רובוטיות קרקעיות ורחפנים ימיים משולבים גם הם בערכת הכלים המבצעית של ישראל, ויוצרים רשת רב-תחומית של פלטפורמות חכמות שיכולות לפעול יחד. מערכות אלו נועדו לא רק לתקוף אלא גם ללמוד – כל משימה מזינה נתונים בחזרה למודלים של למידת מכונה המשפרים ביצועים עתידיים.

מבקרים העלו חששות אתיים לגבי התפקיד הגובר של בינה מלאכותית בלוחמה, והזהירו מפני עתיד שבו מכונות מקבלות החלטות של חיים ומוות ללא פיקוח אנושי. ישראל, מצידה, מתעקשת שכל המערכות האוטונומיות יישארו תחת פיקוד אנושי וכי פרוטוקולים מחמירים מסדירים את השימוש בהן.

כבר כעת ברור, שהיתרון הטכנולוגי של ישראל מעצב מחדש את המאזן האסטרטגי במזרח התיכון. איראן, אשר זה מכבר הסתמכה על כוחות שלוחיה (חיזבאללה, חמאס ודומיהם)  וטקטיקות הסתה כנגד ישראל וארה"ב, ניצבת כעת מול אויב המסוגל לנטרל איומים לפני שהם מתממשים. דבר זה אילץ את טהרן לחשוב מחדש על הדוקטרינה הצבאית שלה. כיום יש כבר דיווחים המצביעים על כך שאיראן מאיצה את יכולות הבינה המלאכותית והסייבר שלה בתגובה.

ההשלכות הגיאופוליטיות הרחבות יותר משמעותיות באותה מידה. הצלחתה של ישראל בשילוב בינה מלאכותית באסטרטגיית ההגנה שלה משכה את תשומת ליבן של בעלות ברית ויריבים כאחד. חברות נאט"ו הביעו עניין באימוץ מערכות דומות, בעוד שמדינות כמו סין ורוסיה ממהרות לפתח ארסנל משלהן המופעל על ידי בינה מלאכותית.

נראה ששדה הקרב של העתיד יעסוק פחות בכוח ברוטלי ויותר בעליונות חישובית. ככל שהסכסוך עם איראן ממשיך להתפתח, דבר אחד בטוח: כללי המלחמה נכתבים מחדש – לא על ידי גנרלים או דיפלומטים, אלא על ידי מהנדסים ומדעני נתונים. בעידן החדש הזה של לוחמה מדויקת, הנשק החזק ביותר אולי אינו טיל או רחפן, אלא הקוד שמנחה אותו.

הפוסט היתרון הישראלי בסכסוך האיראני – לוחמה מדויקת בעזרת שבבים ובינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל הציגה את הדור הבא של (Embedded Multi-die Interconnect Bridge) EMIB טכנולוגיית קישור אופקית בין שבבים (dies) שמאפשרת חיבור בצפיפות גבוהה על גבי תשתית אחת, ללא צורך בשכבת ביניים כמו .interposer הגרסה החדשה מציעה:

• שיפור של פי 2 ברוחב הפס לעומת הדור הקודם – עד 1.2 טרה-ביט לשנייה לכל מילימטר.
• חיסכון של עד 45% בצריכת חשמל תודות לנתיבי אות קצרים יותר.
• תמיכה בחיבור עד 6 רכיבים על גבי אותה אריזה – עם מגוון קומבינציות אפשריות, כולל ,GPU ,CPU זיכרון, שבבים ייעודיים ועוד.

הטכנולוגיה כבר נמצאת בשימוש מסחרי עם יותר מ־15 מיליון אריזות EMIB שנשלחו עד כה, ומהווה בסיס לארכיטקטורות כמו Meteor Lake ,Ponte Vecchio ו.Falcon Shores-

BSPDN  הספקת חשמל מגב השבב – צעד אל עבר שבבים צפופים יותר.

אחת ההצעות החדשניות ביותר שהוצגו הייתה ארכיטקטורה מבוזרת של רכיבים (tiled architecture) בתוספת BSPDN   – (Backside Power Delivery Network) מערכת שמעבירה את אספקת החשמל לגב השבב (ולא דרך השכבות העליונות כפי שהיה נהוג עד כה).

שיטה זו מביאה עמה שורה של יתרונות:

• הפחתת רעש חשמלי באותות הקריטיים.
• שיפור ביכולת התכנון והפניית החזית העליונה של השבב לאותות בלבד.
• עלייה ביעילות האנרגטית ובצפיפות החישוב, דבר חיוני ביישומי בינה מלאכותית עתירי עיבוד.

במצב בו עומסי העבודה של AI דורשים יותר ויותר טרנזיסטורים, BSPDN מהווה פתרון אידאלי לעמידה בצרכים המורכבים של העתיד.

CMOS Bridge  חיבור חכם יותר בין שבבים:

טכנולוגיית האריזה החדשה CMOS Bridge מבוססת על שכבת סיליקון פעילה, שמאפשרת קישוריות באיכות גבוהה יותר ובצפיפות גדולה יותר לעומת .EMIB השימוש במעגלים פעילים (ולא רק מבנה פאסיבי) מאפשר:

• הפחתת התנגדות חשמלית.
• אפשרויות חיבור גמישות במיוחד – כולל לשבבים שיוצרו בתהליכים שונים.
• שיעורי הצלחה גבוהים בייצור עם ממצאים חיוביים בנוגע לאמינות, תאימות תרמית, והתנהגות אלקטרונית לאורך זמן.

השורה התחתונה

מערכות בינה מלאכותית מתקדמות דורשות שילוב בין מספר סוגי רכיבים – ,GPU ,NPU ,CPU זיכרון מהיר ורכיבים ייעודיים שצריכים לפעול יחד כיחידה אחת. אינטל פאונדרי מראה בכנס ECTC כיצד שילוב של EMIB ,BSPDN ו-CMOS  Bridge מאפשר זאת – בצורה מודולרית, חסכונית ומותאמת לדרישות ההולכות וגוברות של תעשיית הבינה המלאכותית.

החידושים הללו אינם רק תיאורטיים – מדובר בפתרונות שעוברים משלב המחקר אל הייצור, עם תכנונים שנמצאים כבר בשלבי שילוב אצל לקוחות ובמוצרים עתידיים של אינטל עצמה.

הפוסט אינטל פאונדרי מציגה חידושי חומרה לעידן הבינה המלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מעגלים משולבים בתדרי רדיו (RFIC) הם קריטיים לקידום יכולות תקשורת – כמו המעבר מרשתות 5G ל-6G – וליישומים טכנולוגיים רבים אחרים. אבל גם שבבים אלה קשים מאוד לתכנון.

צוות רב-אוניברסיטאי עם מעורבות רבה של מובילי התעשייה פועל לשנות זאת. הצוות, בראשות חוקרים מאוניברסיטת טקסס באוסטין, מתכנן להטמיע בינה מלאכותית בתהליך התכנון של שבבים RFIC כדי להפחית את הקושי בייצור השבבים החשובים הללו.

"פרודוקטיביות התכנון היא בעיה עצומה עבור RFICs; ברוב המקרים, לוקח לפחות חודשים לתכנן שבב בודד", אמר דיוויד פאן, פרופסור במחלקה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש משפחת צ'נדרה בבית הספר להנדסה קוקרל והחוקר הראשי של הפרויקט. "המטרה שלנו היא לשפר משמעותית את פרודוקטיביות התכנון על ידי צמצום זמן הפיתוח והעלות באמצעות זרימת תכנון בסיוע בינה מלאכותית, תוך הורדת מחסום הניסיון בביצוע תכנוני RFIC."

כדי לתמוך במחקר זה, הצוות קיבל מענק של 9.6 מיליון דולר, למשך 30 חודשים, מ-Natcast, עמותה המפעילה את המרכז הלאומי לטכנולוגיית מוליכים למחצה (NSTC). המרכז הוא קונסורציום שהוקם על ידי חוק השבבים והמדע כדי לסייע בחיזוק כל היבטי ייצור המוליכים למחצה בארצות הברית. הפרס הוא אחד משלושה, בסכום כולל של כ-30 מיליון דולר, והראשון אי פעם במסגרת  תוכנית העצמת עיצוב מעגלים משולבים המונעים על ידי בינה מלאכותית בתדרי רדיו של NSTC . המרכז הוא קונסורציום שהוקם על ידי חוק השבבים והמדע כדי לסייע בחיזוק כל היבטי ייצור המוליכים למחצה בארצות הברית.

המחקר:  הפרויקט, שכותרתו "GENIE-RFIC: מנוע גנרטיבי לתכנון RFIC חכם ומואץ", מכוון הן למעגלי RFIC של מוליכים למחצה מסוג סיליקון משלים (CMOS) והן למעגלים משולבים מיקרוגל (MMIC) מונוליטיים מסוג גליום ניטריד (GaN). הכלים המונעים על ידי בינה מלאכותית יבצעו עיצובים "הפוכים" מהירים המבוססים על מפרטי היעד, תוך אופטימיזציה של טופולוגיות ופרמטרים של מעגלים.

כיום, שבבי RFIC דורשים תכנון מעשי נרחב, סימולציות יקרות וגוזלות זמן ועבודה מייגעת של ניסוי וטעייה. התחום הוא מאוד מיוחד, עם מעט חוקרים החוקרים אותו ומעט חברות המסוגלות לתכנן את השבבים הללו.

החוקרים שואפים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשנות את התהליכים הללו, לפרוס את הטכנולוגיה כדי לחקור עיצובים לא קונבנציונליים ולמטב אותם הרבה יותר מהר. כלי הבינה המלאכותית יאיצו את שלבי התכנון והאופטימיזציה המוקדמים. "סימולציית הזהב", כפי שכינה זאת דיוויד פן, עדיין תגיע בסוף כדי לסיים את העבודה ולוודא שהשבבים יתפקדו כמתוכנן.

"על ידי מינוף טכנולוגיות בינה מלאכותית וליטת מכונה, חברות ומכוני מחקר אמריקאים מוכנים לשנות את נוף תכנון ה-RFIC, לאפשר מחזורי תכנון קצרים משמעותית ולהשיג ביצועי RFIC גבוהים יותר", אמר מרקוס פאן – ללא קשר לדיוויד פאן – מנהל התוכנית של תוכנית AIDRFIC (Advanced Intelligence Artificial Radio Integrated Circuit Design Enablement) של Natcast, המממנת את פרויקט GENIE-RFIC. "השקעה זו ב-AIDRFIC מדגישה את מחויבותה של Natcast לקידום חדשנות ולהבטחת שמגזר המוליכים למחצה בארה"ב יישאר בחזית ההתקדמות הטכנולוגית בפס רחב, 5G וחומרת RF מהדור הבא".

למה זה חשוב:  RFICs הם קריטיים לכל דבר, החל מתקשורת ועד מכ"ם וטכנולוגיות מהדור הבא כמו כלי רכב אוטונומיים ומחשוב קוונטי. על ידי הורדת מחסום הכניסה והאצת תהליך התכנון, RFICs יכולים להפוך לנגישים יותר לחוקרים ולחברות שאחרת לא היו בעלי המומחיות או המשאבים להשתמש בהם.

"כאשר ניתן לפתוח טכנולוגיה מרכזית כמו RFIC למוחות יצירתיים יותר, זה יכול להיות רק דבר טוב", אמר סנסן לי, פרופסור משנה במחלקה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש משפחת צ'נדרה ושותף למחקר בפרויקט. "זה אומר שניתן להשתמש בה כדי לפתור יותר בעיות ולקדם חדשנות טכנולוגית הרבה יותר מהר."

הצוות:  דיוויד פן מצטרפים לעמיתים בהנדסת חשמל ומחשבים, איימי ג'אנג וסנסן לי, וכן לאדם קליוונס, פרופסור במחלקה למדעי המחשב במכללה למדעי הטבע ומנהל המכון ליסודות למידת מכונה. משתפי פעולה אקדמיים נוספים כוללים את דן ג'יאו, מאוניברסיטת פרדו; ויידונג קאו, מאוניברסיטת ג'ורג' וושינגטון; קנת' או, מאוניברסיטת טקסס בדאלאס; וטאיון צ'י, מאוניברסיטת רייס.

שותפים בתעשייה כוללים את IBM, Cadence ו-GlobalFoundries. החוקרים מפתחים חברת סטארט-אפ, CircuitGenie, כדי למסחור טכנולוגיות מתוכנית זו. מספר שותפים שאינם זוכים למימון תורמים לעבודה, ביניהם: המכון האלקטרוני של טקסס, Qorvo, NVIDIA, Boeing, Texas Instruments, Analog Devices, MediaTek ועוד.

הפוסט האם בינה מלאכותית יכולה להפוך שבבי תקשורת קריטיים לקלים יותר לתכנון? הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מחקר שנערך באוניברסיטת בן-גוריון בנגב מתקרב בכמה צעדים בודדים לרתימת תאי  Tשל המטופל עצמו למאבק בסרטן. טיפול זה כרוך בבידוד של תאי T מהדם של המטופל ותכנותם מחדש במטרה לזהות ולהשמיד טוב יותר תאים סרטניים. הטיפול החדשני מבוסס על ייצור ננו-מבנים המדמים את התאים שמפעילים תאי T ומבוססים על טכנולוגיית ייצור שבבים. ממצאי המחקר פורסמו בכתב העת  Advanced Materials.

מערכת החיסון שלנו נועדה להגן עלינו על ידי זיהוי ותקיפת תאים נגועים או חולים. עם זאת, תאים סרטניים מצליחים לעתים קרובות "לרמות" את מערכת החיסון על ידי העמדת פנים שהם תאים בריאים ובכך להשבית מנגנוני תקיפה של תאי מערכת החיסון. בשנים האחרונות פותח טיפול חדשני המסייע למערכת החיסון להילחם בסרטן בצורה יעילה יותר. טיפול זה כרוך בבידוד של תאי  T, שהם "החיילים הקרביים" של מערכת החיסון , מהדם של חולה, ותכנותם מחדש במעבדה כדי לזהות ולהשמיד טוב יותר תאים סרטניים.

במהלך תהליך התכנות מחדש, תאי ה- Tמופעלים באופן דומה להפעלה שלהם בגוף בעת זיהום, ומהונדסים גנטית כדי לייצר קולטנים מיוחדים על פני השטח שלהם הנקראים קולטני אנטיגן כימריים – chimeric antigen receptors (CAR) שבאמצעותם תאי T מהונדסים מזהים תאי סרטן מסוגים ספציפיים. לאחר הגדלת הכמות של התאים המתוכנתים מחדש, המכונים כיום תאיCAR T , מוזרקים אלה בחזרה לדם חולה, שם הם פועלים בדיוק מירבי, מוצאים ומשמידים תאי סרטן שמערכת החיסון הטבעית עלולה להתעלם מהם.

טיפול בתאי CAR T נחשב למהפכה בריפוי סרטן, ומציע מספר יתרונות על פני כימותרפיה מסורתית. הוא מספק מיקוד מדויק של סוגי סרטן ספציפיים, משתמש בתאי החיסון של החולה עצמו לטיפול מותאם אישית, ומוכיח הצלחה יוצאת דופן בטיפול בסוגי סרטן דם, כמו לוקמיה ולימפומה, שלעתים קרובות אינם מגיבים לטיפולים קונבנציונליים. עם זאת, למרות ההבטחה הגלומה בו, הטיפול באמצעות תאי CAR T  עדיין מוגבל. אחת הסיבות המרכזיות הינה אורך הפעולה הקצר של תאיCAR T , שמותשים במהרה לאחר הזרקה לדם של המטופל.

כדי להתמודד עם בעיה זו, שתי קבוצות מחקר מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב, בראשות פרופ' מארק שוורצמן מהמחלקה להנדסת חומרים ופרופ' אנג'ל פורגדור מהמחלקה לאימונולוגיה, שתפו פעולה במטרה לחקור מדוע תאי T נשארים פעילים בגוף במהלך תגובות חיסוניות טבעיות אך מאבדים במהירות תפקוד כאשר הם מופעלים ומהונדסים גנטית באופן מלאכותי במעבדה. הם שיערו כי הבדל עיקרי טמון במאפיינים הפיזיים של הסביבה שמפעילה את התאים: במעבדה, תאי T בדרך כלל מגורים באמצעות חרוזי פלסטיק נוקשים המצופים במולקולות מפעילות. בגוף, לעומת זאת, תאיT  מגורים על ידי תאים נושאי אנטיגן, תאים לא תקינים או תאים נגועים, שהם בדרך כלל רכים ואלסטיים, עם משטחים מורכבים המכוסים בבליטות ננומטריות הדומות לזרועות זעירות.

אי לכך הם הנדסו משטחים מלאכותיים מכוסים בננו-מבנים המחקים את אלה שעל תאים המגרים תאי T  בגוף. החוקרים גילו שתאי T אנושיים שנלקחו מדגימות דם והופעלו על משטחים מלאכותיים אלה, הציגו הפעלה חזקה וארוכת טווח משמעותית, המדמה את סביבתם הטבעית. יתר על כן, הם הבינו שניתן לכוונן את עוצמת הגירוי על ידי התאמת הגיאומטריה והקשיחות של הננו-מבנים, ממצאים שפרסמו במספר מאמרים בשנים האחרונות.

מעודדים מממצאים אלו, פרופ' שוורצמן ופרופ' פורגדור הציבו לעצמם את המטרה השאפתנית הבאה: לתכנן משטחים מלאכותיים בעלי ננו-מבנה המותאמים במיוחד ליצירת תאי CAR T חזקים ובעלי פעילות נגד סרטן לטווח ארוך.לשם כך, הם יצרו ספרייה של משטחים עם ננו-גיאומטריות וקשיחויות מכניות מגוונות והעריכו את השפעתם על מספר קריטריונים של הצלחה בתגובת תאי T כמו: אופן ההפעלה, תשישות, התרבות ותכנות מחדש של .CAR T

"פתאום", סיפר פרופ' פורגדור, "מצאנו את עצמנו מוצפים בנתונים מעיצובי משטחים שונים. מעבר לעובדה שנעשה שימוש בתאי T של תורמים מרובים, שלכל אחד מהם תגובות ספציפיות לאדם, זה הרגיש כמו תחרות רב- קרב, שבה כל שהיינו צריכים זה לזהות את המתחרה בעל ההישגים הטובים ביותר."

כדי לפתור את הבעיה, הם שיתפו פעולה עם עמיתם ד"ר אופיר כהן, ביואינפורמטיקאי שהשתמש בניתוח חישובי מתקדם כדי לזהות את המשטח המבטיח ביותר, על סמך מדדי ביצועים מצטברים. המשטח שנבחר סיפק הפתעות נוספות. תאי CAR T שנוצרו בעזרתו ביטאו רמות גבוהות של גנים הקשורים לפעילות אנטי-סרטנית ארוכת טווח, במיוחד אלו הקשורים לתת-אוכלוסייה המכונה "תאי T עם זיכרון מרכזי", שהם המפתח לטיפול יעיל בסרטן. ואכן, תאי CAR T שיוצרו באמצעות משטח זה הכילו משמעותית יותר מתאי זיכרון מרכזיים מאשר אלו שיוצרו באמצעות חרוזי פלסטיק קונבנציונליים. בהמשך, החוקרים הראו שתאי CAR T  המופקים באמצעות המשטח עם הנו-מבנים, הם בעלי יכולת זיהוי והשמדת תאי סרטן הרבה יותר חזקה וארוכת טווח לעומת תאי T CAR  המופקים בשיטות קיימות, באמצעות מספר ניסוים במעבדה ובמודלים של עכברים. כעת, מתמקדים החוקרים בהרחבת הטכנולוגיה שלהם ובמעבר ממעבדת המחקר ליישום קליני.

"כדי לייצר ננו-מבנים מפעילים אלה השתמשנו בתחילה בטכניקות שהותאמו מטכנולוגיית ייצור שבבים", הסביר פרופ' שוורצמן. "הביקוש המתמשך לרכיבים אלקטרוניים קטנים יותר ויותר בשבבים הביא את הטכנולוגיה הזו לנקודה שבה ניתן לייצר מבנים כמעט בכל גודל, אפילו ברמה המולקולרית. יתר על כן, המגוון הרחב של חומרים תואמים מאפשר ייצור לא רק של מבנים ממוזערים מסיליקון, כפי שמשמשים בשבבים, אלא גם של חומרים ביו-אקטיביים המתאימים לשילוב עם מערכות ביולוגיות. עם זאת, שיטות מעין אלו יקרות ולא מעשיות לייצור המוני של מוצרים ביו-רפואיים."

הצוות פיתח שיטות ננו-טכנולוגיות חסכוניות המתאימות לייצור הניתן להרחבה ברמה קלינית, וכבר ייצר אבות טיפוס ראשונים של משטחים מפעילים המסוגלים לייצר תאי CAR T בכמות המספיקה לטיפול בסרטן באדם מבוגר בקנה מידה קליני.

קבוצת המחקר כללה את הדוקטורנט עבד אל-קאדר יאסין, ובתר דוקטורנט ד"ר קרלוס אורנה מרטין, וכן חברים במספר קבוצות מחקר מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב ומאוניברסיטת פנסילבניה.

הפוסט הנשק מול מחלת הסרטן: תאי T המבוססים על טכנולוגיית ייצור שבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מדליסטים אולימפיים, מאמנים בכירים, חוקרי הטכניון וסטודנטים נפגשו להאקתון ראשון מסוגו שמחבר בין ספורט וחדשנות לפיתוח טכנולוגיות כחול-לבן המעניקות יתרון תחרותי.

השבוע נערך לראשונה בטכניון אירוע חדשנות אולימפית – יוזמה משותפת בין הפקולטה להנדסת מכונות בטכניון לבין הוועד האולימפי בישראל – כחלק מאירועי יום היזמות ובמסגרת אירועי מאה שנה לטכניון. במסגרת האירוע נערך האקתון ראשון מסוגו, המחבר בין ספורט וחדשנות לפיתוח טכנולוגיות כחול-לבן, במטרה שיעניקו לספורטאים הישראלים יתרון תחרותי לקראת המשחקים האולימפיים – לוס אנג'לס 2028. את ההאקתון שהתקיים בפקולטה להנדסת מכונות בטכניון הובילו דיקן הפקולטה פרופ' אלון וולף וראש תחום החדשנות והמדע של הוועד האולימפי בישראל מולי אפשטיין.

האירוע נערך במטרה למנף ולהרחיב את הפעילות המחקרית בטכניון, זאת על רקע ההישגים האדירים של המשלחת הישראלית במשחקי פריז 2024, בהם זכתה המשלחת במספר שיא של שבע מדליות. במהלך המחזור האולימפי נהנו גולשי הרוח האולימפיים תום ראובני ושרון קנטור, זוכי מדליות הזהב והכסף בדגם iQFOiL , מליווי מדעי-טכנולוגי של חוקרי הטכניון ומבדיקות מתקדמות של ציוד הגלישה במטרה למקסם את הביצועים בים. בין החוקרים שליוו אותם היו ד”ר אריאל פישר והדוקטורנט רז מרגי מהמעבדה לביו-תנועה והתקנים לבישים בפקולטה להנדסה ביו-רפואית בטכניון, ד״ר דנה סולב ופרופסור וולף מהפקולטה להנדסת מכונות. הליווי המדעי -טכנולוגי הינו במסגרת שיתוף הפעולה בין הטכניון לוועד האולימפי בישראל ולאיגוד השייט.

שיתוף הפעולה האסטרטגי שנרקם בשנים האחרונות בין חוקרי הטכניון לבין צוותי האימון של האיגודים האולימפיים במגוון רחב של ענפים, בהם גלישת רוח, קשתות, הרמת משקולות ועוד, כבר מניב תוצאות מרשימות. עדות לכך היא מעורבותם של 18 סטודנטים מהטכניון, ממגוון פקולטות ומסלולים כגון הנדסת מכונות, הנדסת אווירונאוטיקה וחלל, ארכיטקטורה ועיצוב, בהכנות של המשלחת האולימפית למשחקי פריז 2024. באירוע בלטה הנוכחות הפעילה של חברי סגל מהפקולטות להנדסת מכונות, הנדסה ביו-רפואית, הנדסת אווירונאוטיקה וחלל וארכיטקטורה ובינוי ערים. כולם שילבו כוחות עם הספורטאים כדי להציע פתרונות מדויקים, יצירתיים וחכמים כחול-לבן שיגיעו מהמעבדה אל הפודיום במשחקים האולימפיים לוס אנג’לס 2028.

לצד המדליסטית האולימפית שרון קנטור, שהתחרתה בפריז על גלשן שהסנפיר והכנף התת מימית שלו נבחרו עבורה במיוחד לאחר בדיקות מכניות מקיפות בטכניון, השתתפו בהאקתון גם מאמנה שחר צוברי, הקשתים שחר קליינר וניב פרנקל, השחיין האולימפי יעקב טומרקין ומאמן הסייף מאור חטואל שהיה בעבר חוקר ביחידת הביו-אינפורמטיקה בטכניון.

מולי אפשטיין, שמוביל את תחום החדשנות והמדע בוועד האולימפי אמר: "החזון שמוביל את הוועד האולימפי בישראל הוא להציב את החדשנות ואת המחקר הטכנולוגי בלב העשייה למען הספורטאים האולימפיים. אנחנו פועלים ליצירת סביבה שבה מדע, טכנולוגיה ומחקר מתמזגים עם אימון ותחרות, מתוך מטרה אחת — למקסם ביצועים ולהקדים את העתיד. לצד הסיסמה האולימפית הקלאסית 'מהר יותר, גבוה יותר, חזק יותר', אנחנו מבקשים להוסיף שתי אבני דרך נוספות שמייצגות את דרכנו: מדויק יותר וחכם יותר."

את האירוע פתחה יו"ר הוועד האולימפי בישראל ומדליסטית הכסף מאולימפיאדת ברצלונה יעל ארד שאמרה: "שילוב הכוחות בין הטכניון והספורט האולימפי בישראל הוא חיבור של מצוינות חיבור יוצא דופן בין מדע וחדשנות לבין קצה גבול היכולת האנושית. ההצלחות בפריז שייכות לאתמול ואנחנו עם הפנים קדימה למשחקים האולימפיים ב LA2028. הספורטאים שלנו מהווים מקור לגאווה ולחוסן לאומי לא רק כאן בישראל אלא גם בכל יהדות העולם ובאמריקה בפרט. ההאקתון הוא הזדמנות שלכם החוקרים להיות שותפים אמיתיים במסע של הספורט האולימפי להצלחות הבאות. בדיוק כפי שמדענים משקיעים שנים כדי להגיע להישגים במחקר, גם הספורטאים משקיעים ומגיעים להצלחה בזכות עבודה קשה ונחישות. "

דיקן הפקולטה להנדסת מכונות פרופ' אלון וולף, חיזק את דבריה והדגיש כי "המרכז הישראלי למחקר ספורט אולימפי הפועל בטכניון מאז 2018, משלב מחקר רב-תחומי שבמסגרתו חוקרים וסטודנטים מפתחים על פי הצרכים המגיעים מהספורטאים ומהמאמנים מגוון פתרונות וטכנולוגיות חדשניות המציבות את הספורט האולימפי בישראל בחזית המדע וטכנולוגיות הספורט העולמיים. שיתוף הפעולה בין הטכניון לוועד האולימפי בישראל תורם כבר כיום לשיפור בפועל של ביצועי הספורטאים הישראליים, ויש חשיבות רבה להעמקתו." פרופ' וולף הוסיף ואמר כי "ההאקתון האולימפי הראשון שמתקיים בפקולטה להנדסת מכונות הוא הרבה יותר מאירוע של חדשנות – הוא הצהרת כוונות לעשור הקרוב. הוא מממש חזון שבו מדענים וספורטאים פועלים שכם אל שכם, והמדע והטכנולוגיה כחול-לבן הופכים למנוע המרכזי מאחורי ההישגים הגדולים ביותר".

בחבר השופטים היו ד"ר דנה סולב מהפקולטה להנדסת מכונות, לשעבר מאמנת נבחרת הגלישה לנשים ובעצמה ספורטאית מצטיינת, פרופ' אלון וולף, גל סופר, בכיר באינטל וחבר בוועדת החדשנות של הוועד האולימפי ומולי אפשטיין.

במרכז הפיתוחים שהוצגו באירוע עמדו שאלות מענפי השייט, גלישת הרוח, שחייה, סיוף וקשתות, והוצעו רעיונות לפיתוח ציוד "חכם", עיצוב מתקדם, הדמיות תלת-ממד וחישובים דינמיים. במהלך 7 שעות אינטנסיביות פעלו צוותי הסטודנטים והסטודנטיות, בליווי המאמנים והספורטאים עצמם, על פתרונות יישומיים שיסייעו בשיפור הטכניקה וידייקו את הדרך למדליה. הזוכים באירוע גרפו פרסים בשווי כולל של 18 אלף ש"ח: 7,000 למקום הראשון, 5,000 לשני ו-3,000 למקום השלישי (שני זוכים).

במקום הראשון זכו הסטודנטים שגב סימוני, שימי ביתן ותנאז אפרוזר מהפקולטה להנדסת מכונות שהציגו הפתרון לאתגר השייט – מערכת חדשנית לניטור כיוון ומהירות הרוח.

במקום השני זכתה קבוצת הסטודנטים שהציגה פתרון לאתגר גלישת רוח: פיתוח גלשן חכם ובמקום השלישי זכו שתי קבוצות סטודנטים שהציגו פתרון לאתגר הקשתות – פיתוח מאמן דיגיטלי חכם ופתרון לאתגר השחייה ע"י מדידת כוח הגרר הפועל על השחיין.

מי יודע, אולי מהרעיונות שנבטו באירוע הזה, תצמחנה גם המדליות האולימפיות הבאות.

הפוסט הקאתון טכנולוגיות ספורט התקיים לאחרונה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חוקרים מ-NVIDIA, אוניברסיטת תל אביב ואוניברסיטת בר אילן הציגו בכנס הבינה המלאכותית ICLR 2025 בסינגפור את Add-it, שיטה חדשה להוספת פריטים לתמונות באמצעות פקודות טקסטואליות (פרומפטים), ללא צורך באימון נוסף או באופטימיזציה (Fine-tuning) של מחולל התמונות. Add-it מאפשר להוסיף לתמונות אמיתיות, או כאלה שנוצרו על ידי AI, פריטים ממגוון רחב של סוגים – מפריטי לבוש כמו נעליים וכובעים, דרך לוגואים של חברות מסחריות, ועד לבעלי חיים ובני אדם. 

״הוספה של פריט חדש לתמונות באמצעות פרומפט היא משימה מאתגרת שדורשת איזון עדין בין שמירה על הסצנה המקורית לבין שילוב של הפריט החדש בנראות מתאימה ובמקום המתאים״, מסביר פרופ׳ גל צ׳צ׳יק, מנהל מרכז מחקרי הבינה המלאכותית של NVIDIA בישראל, ומי שעומד מאחורי המחקר ביחד עם יועד תבל, רינון גל, דביר שמואל, יובל עצמון וליאור וולף – חוקרים מאנבידיה, אוניברסיטת תל אביב ואוניברסיטת בר אילן. ״מודלים קיימים מתקשים למצוא את האיזון הזה. בשביל לפתור את הבעיה, הרחבנו את מנגנון ה-Attention של מודל הבינה המלאכותית כך שישלב מידע משלושה מקורות – התמונה המקורית, הפרומפט הטקסטואלי והתמונה הסופית. בבדיקות שערכנו, בני אדם העדיפו את התוצאות של Add-it על פני שיטות אחרות ב-80% מהמקרים״.

דוגמאות:

חוקרות וחוקרי NVIDIA הציגו בכנס ICLR 2025 יותר מ-70 מאמרים שבמרכזם חידושים מבוססי AI במגוון תחומים – רכבים אוטונומיים, בריאות, יצירת תוכן, רובוטיקה ועוד. אחד המחקרים הוא SRSA, מסגרת עבודה (Framework) להאצת תהליך הלימוד של רובוטים באמצעות ספריית מיומנויות, שבאמצעותן יכולים רובוטים ללמוד לבצע משימות חדשות. פיתוח נוסף, Proteina, הוא מודל מבוסס ארכיטקטורת Transformer ליצירת שלדי חלבון שמציג פי חמישה יותר פרמטרים בהשוואה למודלים קודמים. 

״ICLR הוא אחד הכנסים המשפיעים ביותר בתחום הבינה המלאכותית, שבו חוקרים מציגים חידושים חשובים שמניעים כל תעשייה ותעשייה״, אמר בריאן קטנזרו, סגן נשיא למחקר בתחום הלמידה עמוקה ב-NVIDIA. ״המאפיין המשותף של המחקרים שהצגנו השנה היה ביכולתם להאיץ את כל השכבות של מערך המחשוב על מנת להגביר את האימפקט והשימושיות של בינה מלאכותית בתעשיות שונות״.

הפוסט חוקרים מאנבידיה ומאוניברסיטאות ישראליות פיתחו שיטה חדשה להוספת פריטים לתמונות באמצעות פרומפט הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חוקרים בפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש ויטרבי והפקולטה לפיזיקה מציגים בכתב העת Nature גילוי משמעותי שיתרום למזעור רכיבים למערכות קוונטיות. את המחקר הובילו הדוקטורנט עמית קם וד"ר שי צסס (כיום פוסט-דוקטורנט ב-MIT) מקבוצת המחקר של פרופ' גיא ברטל בשיתוף עם קבוצות המחקר של פרופ' מחקר מוטי שגב ופרופ' מאיר אורנשטיין. השתתפו בו ד"ר יגאל אילין, ד"ר קובי כהן, ליאור פרידמן וסתיו לוטן מהפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש ויטרבי וד"ר יעקב לומר, ד"ר אנטולי (טוליק) פצוק וליאת נמירובסקי-לוי מהפקולטה לפיזיקה.

פיזיקת הקוונטים מובילה לעיתים לתחזיות מאוד לא שגרתיות. כך קרה הדבר כשאלברט איינשטיין ועמיתיו, בוריס פודולסקי ונתן רוזן (שלימים הקים את הפקולטה לפיזיקה בטכניון והיה פרופסור מחקר), מצאו תרחיש שבו ידיעת המצב של חלקיק אחד משפיעה באופן מיידי על מצבו של החלקיק האחר, ולא חשוב כמה גדול המרחק ביניהם. מאמרם ההיסטורי מ-1935 זכה בכינוי EPR על שם שלושת מחבריו(Einstein–Podolsky–Rosen) . הרעיון שידיעת מצבו של חלקיק אחד תשפיע על חלקיק אחר הנמצא במרחק עצום ממנו, וזאת בלי אינטראקציה פיזית ובלי העברת מידע, נראה לאיינשטיין מופרך, והוא כינה זאת "פעולה מוזרה ממרחק" (spooky action at a distance); אך עבודה פורצת דרך של חוקר נוסף מהטכניון, פרופ'-מחקר אשר פרס מהפקולטה לפיזיקה, הראתה כי אפשר להשתמש בתכונה זו כדי להעביר מידע בצורה נסתרת – טלפורטציה קוונטית, שהיא הבסיס לתקשורת קוונטית. תגלית זו הושגה על ידי פרופ' פרס עם עמיתיו צ'ארלס בנט וז'יל ברסארד. לימים  קיבלה התופעה את השם המדעי שזירות קוונטית (quantum entanglement), ועל מדידתה והשלכותיה, הכוללות את האפשרות למחשוב קוונטי ותקשורת קוונטית, הוענק פרס נובל בפיזיקה לשנת 2022 לפרופסורים אלן אספה ואנטון ציילינגר, שקיבלו בעבר תוארי דוקטור לשם כבוד מהטכניון, ולעמיתם פרופ' ג'ון קלאוזר. 

שזירות קוונטית הודגמה עד כה עבור מגוון רחב של חלקיקים ועבור תכונות שונות שלהם. עבור פוטונים, חלקיקי אור, שזירות יכולה להתקיים עבור כיוון ההתקדמות, התדר (צבע), או הכיוון אליו מצביע השדה החשמלי שלהם. היא יכולה להתקיים גם עבור תכונות שקשה יותר לדמיין, למשל – תנע זוויתי. תכונה זו מתחלקת לסחרור (spin), הקשור בפוטונים לסיבוב השדה החשמלי, ולמסילה (orbit), הקשורה לתנועה הסיבובית של הפוטון במרחב. דבר זה דומה באופן אינטואיטיבי לכדור הארץ, המסתובב סביב עצמו וגם מקיף את השמש במסלול מעגלי. קל לנו לדמיין את שתי תכונות הסיבוב הללו כגדלים נפרדים, ואכן, פוטונים המאוגדים באלומת אור רחבה בהרבה מאורך הגל שלהם הם באמת כאלה. ברם, כשמנסים להכניס פוטונים למבנים הקטנים מאורך הגל הפוטוני – שזהו המאמץ שבו עוסק תחום הננו-פוטוניקה – מגלים שאי אפשר להפריד בין תכונות הסיבוב השונות, והפוטון מאופיין על ידי גודל יחיד, התנע הזוויתי הכולל.

אז למה שנרצה בכלל להכניס פוטונים למבנים קטנים כל כך? לכך יש שתי סיבות עיקריות. האחת ברורה – זה יעזור לנו למזער התקנים שמשתמשים באור וכך לדחוס יותר פעולות לתא שטח קטן, בדומה למזעור של מעגלים אלקטרוניים. הסיבה הנוספת חשובה עוד יותר: מזעור זה מגביר את האינטראקציה בין הפוטון לחומר שדרכו הפוטון מתקדם (או נמצא בקרבתו), וכך מאפשר לייצר תופעות ושימושים שאינם אפשריים בפוטונים בממדים ה"רגילים" שלהם.

במחקר שפורסם בכתב העת Nature גילו חוקרי הטכניון שאפשר לשזור פוטונים במערכות ננומטריות שגודלן כאלפית השערה, אולם השזירה אינה מתבצעת על ידי התכונות המקובלות של הפוטון, כמו הסחרור או המסילה, אלא רק על ידי התנע הזוויתי הכולל.

חוקרי הטכניון חשפו את התהליך שעוברים פוטונים מהשלב שבו הם מוכנסים למערכת הננומטרית ועד שהם יוצאים למערכת המדידה, ומצאו שהמעבר הזה מעשיר את מרחב המצבים שהפוטונים יכולים לשהות בהם. בסדרת מדידות מיפו החוקרים את אותם מצבים, שזרו אותם באותה תכונה ייחודית למערכות הננומטריות ואיששו את ההתאמה בין זוגות פוטונים המעידה על שזירות קוונטית.

תגלית זו היא הגילוי הראשון של שזירות קוונטית חדשה מזה יותר מ-20 שנה, והיא עשויה להוביל בעתיד לפיתוח כלים חדשים לתכנון של רכיבי תקשורת ומחשוב קוונטיים מבוססי פוטונים, כמו גם למזעור משמעותי שלהם.

המחקר נתמך על ידי רשות החדשנות (תוכנית מגנ"ט), הקרן הלאומית למדע (ISF), המכון לננוטכנולוגיה ע"ש ראסל ברי בטכניון, המרכז למיקרו- וננו-אלקטרוניקה בטכניון (MNFU) ומרכז הקוונטום ע"ש הלן דילר.

למאמר ב- Nature  לחצו כאן

הפוסט חוקרים בטכניון גילו סוג חדש של שזירות קוונטית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מאמר שפורסם לאחרונה בכתב העת Engineering עוסק בעתיד הבינה המלאכותית (AI) מעבר למודלים גדולים לשפה (LLMs). המודלים הללו הציגו התקדמות מרשימה במשימות מולטימודליות, אך הם מתמודדים עם מגבלות כמו מידע מיושן, הזיות, חוסר יעילות והיעדר יכולת לפרשנות. כדי להתמודד עם בעיות אלו, החוקרים בוחנים שלושה כיוונים מרכזיים: העצמת ידע, שיתוף פעולה בין מודלים והתפתחות משותפת של מודלים.

העצמת ידע שואפת לשלב ידע חיצוני בתוך המודלים הגדולים. ניתן להשיג זאת באמצעות שיטות שונות, כולל שילוב ידע במטרות האימון, כוונון לפי הנחיות, הסקת מסקנות מוגברת על בסיס אחזור ידע והנחיות מבוססות ידע. לדוגמה, ישנם מחקרים המעצבים פונקציות הפסד מודעות לידע במהלך האימון המוקדם, בעוד שאחרים משתמשים בדור מוגבר אחזורית כדי לשלוף ידע רלוונטי בזמן ההסקה. טכניקות אלו משפרות את הדיוק העובדתי, יכולות ההסקה והפרשנות של המודלים.

שיתוף פעולה בין מודלים מתמקד בניצול החוזקות המשלימות של מודלים שונים. הדבר כולל אסטרטגיות כמו מיזוג מודלים ושיתוף פעולה פונקציונלי. מיזוג מודלים, כמו שילוב מודלים (Ensembling) ומיזוג פונקציונלי (לדוגמה, תערובת מומחים), מאפשר לשפר את הביצועים. בשיתוף פעולה פונקציונלי, המודלים הגדולים יכולים לשמש כמנהלי משימות המכוונים מודלים קטנים ומומחים. לדוגמה, במשימות יצירת תמונות, המודלים הגדולים יכולים להדריך מודלים מתמחים כדי לענות בצורה מיטבית לדרישות ההנחיות.

התפתחות משותפת של מודלים מאפשרת למודלים שונים להתפתח יחד. תחת סוגים שונים של הטרוגניות – מודלים, משימות ונתונים – הוצעו טכניקות מגוונות. עבור הטרוגניות מודלים, משתמשים בשיטות כמו שיתוף פרמטרים, זיקוק ידע כפול והשלכת פרמטרים מבוססת היפר-רשתות. בהקשר של הטרוגניות משימות, למידה כפולה, למידה אדוורסרית (שני מודלים המציעים הצעה מנוגדת זה לזה, מעין איפכא מסתברא) ומיזוג מודלים משחקות תפקיד מרכזי. כאשר מדובר בהטרוגניות נתונים, למידה מבוזרת וזיקוק ידע מחוץ לחלוקה (Out-of-Distribution) הן טכניקות מפתח. שיטות אלו משפרות את יכולת ההתאמה והטיפול במשימות מגוונות של המודלים.

ההתקדמות בעידן שאחרי המודלים הגדולים משפיעה במגוון תחומים. במדע, היא תורמת לפיתוח השערות באמצעות שילוב ידע ייעודי לתחום. לדוגמה, במטאורולוגיה, מודלים מבוססי AI המשולבים עם ידע ייעודי יכולים לשפר תחזיות לאנרגיה מתחדשת. בהנדסה, הם מסייעים בגיבוש ופתרון בעיות. בחברה, יישומיהם כוללים תחומים כמו בריאות וניהול תחבורה.

בעתיד, המאמר מציין מספר כיווני מחקר נוספים, כולל בינה מלאכותית מואנשת, בינה מלאכותית בהשראה מוחית, מודלים בסיסיים שאינם טרנספורמרים ויצירת מודלים בשילוב LLMs. תחומים אלו נושאים פוטנציאל רב להמשך קידום יכולות הבינה המלאכותית. ככל שה-AI ממשיך להתפתח, השילוב של ידע, שיתוף פעולה והתפתחות משותפת יהיה קריטי בבניית מערכות AI חזקות, יעילות ואינטליגנטיות יותר.

למאמר המדעי

הפוסט העידן שאחרי מודלי השפה הגדולים הופיע לראשונה ב-Chiportal.