Ben-Gurion University of the Negev
Ben-Gurion University of the Negev
09/09/2024 | Press release | Distributed by Public on 09/09/2024 05:29
מענק ERC לחוקר בינה מלאכותית מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב
מענק ERC לחוקר בינה מלאכותית מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב
ד"ר ניר שלזינגר מבית הספר להנדסת חשמל ומחשבים באוניברסיטת בן-גוריון בנגב זכה במענק היוקרתי ERC Starting Grant לשנת 2024. המענק, בגובה 1.5 מיליון יורו, יאפשר להביא את הבינה המלאכותית לתחום התקשורת האלחוטית.
ד"ר ניר שלזינגר, חוקר בביה"ס להנדסת חשמל ומחשבים, חוקר את הקשר בין למידת מכונה, עיבוד אותות ותקשורת אלחוטית. הגישה המסורתית בתחומים אלו התבססה על ידע של המתכנת, שהועבר לסט של פקודות מחשב. אולם לאחרונה, למידת מכונה, ובפרט למידה עמוקה, שינתה את כללי המשחק על ידי יצירת מערכות שאינן מתוכננות מראש לביצוע פעולה ספציפית, אלא לומדות לבד לקבל החלטות על בסיס דוגמאות. שילוב למידת מכונה במערכות תקשורת יוצר אתגרים משמעותיים, עקב הדינאמיוות ומגבלות החומרה של רכיבי תקשורת ניידים. מחקרו של ד"ר שלזינגר יאפשר לחבר בין הגישה המסורתית ללמידה עמוקה, במטרה להפיק את המרב משני העולמות.
ד"ר ניר שלזינגר. קרדיט צילום: דני מכליס, אוניברסיטת בן-גוריון בנגבהמחקר מתמקד בחידוש כולל של עמודי התווך בבינה מלאכותית - הארכיטקטורה, האלגוריתם והנתונים עליהם מתבצע הלמידה. בהתאם לכך, תעוצב מחדש הארכיטקטורה המכתיבה את המיפויים שנלמדים, תוקם תבנית למידה חדשה המתבססת על למידה מתמשכת כמערכת דינמית ויילמדו טכניקות לצבירת מערכי נתונים מקוונים מותאמים.
המחקר שזכה כעת במענק ERC Starting Grant נקרא 'בינה מלאכותית קלה וגמישה עבור מקלטי תקשורת' ומטרתו להביא את הבינה המלאכותית (AI) לתחום התקשורת האלחוטית. התקשורת האלחוטית דינאמית וגורמת לשינויים מתמשכים בהתפלגות הנתונים, יחד עם משאבים מוגבלים של כוח חישוב. אתגרים אלה פוגעים באלגוריתם הבינה המלאכותית המסורתי ומכאן עלה הצורך במחקר הנוכחי.
"זהו שינוי יסודי מהלמידה העמוקה המסורתית, המבוססת על פרמטרים רבים שהוכשרו עם מאגרי נתונים עצומים באמצעות הליכים ארוכים", הסביר ד"ר שלזינגר. "הנתונים המוקדמים שלנו מראים ששינוי הפרדיגמה מביא לשיפורים משמעותיים בביצועים, בעמידות ובמורכבות יכולות הבינה המלאכותית, כך שהפרויקט צפוי להפוך את הדרך בה אנו חוקרים מערכות תקשורת, וישפיע בצורה עמוקה על מגוון יישומים התלויים בתקשורת אלחוטית".
ה ERC-(European Research Council) הינו ארגון מטעם האיחוד האירופי המממן חוקרים מצטיינים לניהול מחקרים פוצרי דרך ברחבי אירופה. הארגון מציע ארבע תוכניות ליבה: מענקי התחלה (Starting Grants) , מענקי קונסולידטור (Consolidator Grants), מענקים מתקדמים (Advanced Grants) ומענקי סינרגיה (Synergy Grants). מענק נוסף הוא ה- Proof of Concept, המסייע למקבליו לגשר בין המחקר החלוצי שלהם לשלבים הראשוניים של מסחורו.ראש הטופס
ד"ר ניר שלזינגר, חוקר בביה"ס להנדסת חשמל ומחשבים, חוקר את הקשר בין למידת מכונה, עיבוד אותות ותקשורת אלחוטית. הגישה המסורתית בתחומים אלו התבססה על ידע של המתכנת, שהועבר לסט של פקודות מחשב. אולם לאחרונה, למידת מכונה, ובפרט למידה עמוקה, שינתה את כללי המשחק על ידי יצירת מערכות שאינן מתוכננות מראש לביצוע פעולה ספציפית, אלא לומדות לבד לקבל החלטות על בסיס דוגמאות. שילוב למידת מכונה במערכות תקשורת יוצר אתגרים משמעותיים, עקב הדינאמיוות ומגבלות החומרה של רכיבי תקשורת ניידים. מחקרו של ד"ר שלזינגר יאפשר לחבר בין הגישה המסורתית ללמידה עמוקה, במטרה להפיק את המרב משני העולמות. ד"ר ניר שלזינגר. קרדיט צילום: דני מכליס, אוניברסיטת בן-גוריון בנגב המחקר מתמקד בחידוש כולל של עמודי התווך בבינה מלאכותית - הארכיטקטורה, האלגוריתם והנתונים עליהם מתבצע הלמידה. בהתאם לכך, תעוצב מחדש הארכיטקטורה המכתיבה את המיפויים שנלמדים, תוקם תבנית למידה חדשה המתבססת על למידה מתמשכת כמערכת דינמית ויילמדו טכניקות לצבירת מערכי נתונים מקוונים מותאמים. המחקר שזכה כעת במענק ERC Starting Grant
312