חוקרים פיתחו אלגוריתם חדשני שהופך את הנשרים עצמם למערכת התרעה חכמה ומונע אירועי הרעלה המוניים


מחקר
חוקרים פיתחו אלגוריתם חדשני שהופך את הנשרים עצמם למערכת התרעה חכמה ומונע אירועי הרעלה המוניים

מצב הנשרים בישראל מדאיג. הנשרים, 'עובדי הניקיון' של הטבע, שומרים על האיזון האקולוגי כשהם מנקים את השטחים הפתוחים מפגרים. כשהם נעלמים – נפגעת שרשרת החיים כולה. אחד האיומים המרכזיים על הנשרים הוא הרעלות. חוקרי בית הספר לזואולוגיה בפקולטה למדעי החיים ע"ש ג'ורג' ס' וייז, בשיתוף רשות הטבע והגנים, נלחמים על כל נשר. לאחר שהשיבו לטבע עשרות נשרים ממושדרים שמראים בכל זמן נתון היכן הם נמצאים, פיתחו כעת במעבדה של פרופ' אור שפיגל מבית הספר לזואולוגיה וממרכז TAD לבינה מלאכותית, בשיתוף חוקרים מספרד ומארה"ב, ונציגי רשות שמורות הטבע והגנים, אלגוריתם חדשני שהופך את הנשרים עצמם למערכת התרעה חכמה. בעזרת ניתוח בזמן אמת של תנועות הנשרים ניתן לאתר אתרי אכילה חשודים ולהתריע מראש, לפני שאירועי הרעלה המוניים מתרחשים.
המחקר, שפורסם ב- Journal of Applied Ecology, משלב מעקב בעזרת משדרי GPS מתקדמים עם שימוש במדי-תאוצה (Accelerometers), ומודלים של למידת מכונה על מנת לנטר ולסווג התנהגויות נשרים מקראיים מרחוק. לדברי החוקרים, שימוש נרחב בגישה הטכנולוגית החדשנית יאפשר להגן על מגוון מיני נשרים רבים בעולם, שכ-70% מהם מוגדרים בסכנת הכחדה, לרוב כתוצאה מהרעלות מסוג כלשהו.
בישראל אוכלוסיית הנשר המקראי צנחה מאלפים לפחות מ־200 פרטים. הרעלות אחראיות לכ־57% ממקרי התמותה, כאשר פגרים מורעלים גורמים למותם של עשרות נשרים בבת אחת. "נשרים הם חיות חברתיות, ולכן פגר אחד עלול להביא לקריסה של אחוז ניכר מהאוכלוסייה המקומית", מסביר גדעון ועדיה, ממובילי המחקר.
צוות המחקר התקין משדרים על נשרים מקראיים, והשתמש בפרטים בשבי ובטבע, בישראל ובספרד, לאימון מודל סיווג מסוג Random Forest, לזיהוי התנהגות הנשרים. המודל אומן לזהות התנהגויות שונות של הנשרים – מהתעופה ועד האכילה – והצליח בדיוק מרשים של עד 96%. חידוש משמעותי במחקר הוא שימוש ואימות מנגנון "רמת הוודאות" של המערכת, שמאפשר להבדיל בין זיהוי נכון לבין זיהוי מוטעה, ויוכל לסייע לפקחים להבחין בין אירועי אכילה אמיתיים לבין התרעות שווא, ובכך ישפר משמעותית את אמינות ההתראות וימנע הקפצת פקחים לחינם.
"כמו תמיד, האתגר הוא בפרטים," מספר פרופ' אור שפיגל. "מודלים של למידת מכונה הם 'רעבים' – צריך מאות דוגמאות מכל התנהגות. חלק מההתנהגויות נדירות, כמו אכילה, שמאוד עניינה אותנו. כדי לתפוס את הרגע הנכון, כלומר נשר ממושדר, שנצפה בדיוק כשהוא אוכל, צריך הרבה מזל וסבלנות. ש'כל הכוכבים יסתדרו'. זה לא קורה כל יום, ולכן דרשה המשימה לא מעט סבלנות, בעיקר בתצפיות בטבע".
אתגר נוסף שאתו התמודדו החוקרים היה "לתאם וליצור שפה משותפת בין הגורמים השונים, כדי שנוכל לחבר את הנקודות בין איסוף הנתונים, לחוקר החישובי שעזר עם המודל, לסטודנט שמנתח היבטים אחרים, ולאנשי הממשק שצריכים להבין מה חשוב ולמה זה עוזר להם", מוסיף פרופ' שפיגל. כעת החוקרים פועלים להטמעת האלגוריתם במערכת ההתראות של רט״ג, כדי לשלב את הפיתוח באופן מלא.
הטכנולוגיה הוכיחה את עצמה במהלך ניסויי שטח במדבר יהודה: המודל זיהה בהצלחה מוקדי אכילה של נשרים שהתרחשו מחוץ לתחנות האכלה בטוחות שמפעילה רשות הטבע והגנים, ורוב הפגרים שהתגלו עצמאית על ידי פקחים נמצאו באזורי הסיכון שחזה האלגוריתם. "יחד עם מערכת ההתראות שפותחה בשנים האחרונות על ידי רשות הטבע והגנים, המערכת הזו עשויה לשפר את דרכי הפעולה בשימור הנשרים," מציינת ד"ר מרתה אקאסיו. "במקום להגיב לאחר שהציפורים כבר הורעלו, אנחנו יכולים כעת לזהות אזורים מסוכנים מראש, למקד מאמצי סניטציה ולהסיר פגרים שעלולים להיות מורעלים גם לפני שהנשרים מוצאים אותם".

צוות המחקר של פרופ' אור שפיגל במהלך עבודת שטח במדבר
"רשות הטבע והגנים יחד עם שותפיה לפרויקט 'פורשים כנף' (החברה להגנת הטבע וחברת החשמל לישראל), משקיעה משאבים ומאמצים גדולים בהגנה על הנשרים והעופות הדורסים מהכחדה. בין היתר, משקיעה הרשות דרך שיתופי פעולה עם חוקרים מהאקדמיה, פיתוח טכנולוגיות חדשניות תוך העזרות בטכנולוגיות AI אבל גם דרך עבודה קשה בשטח של אספקת מזון בטוח בתחנות האכלה וסילוק פגרים עם סיכון להרעלה ובכך מובילה לשיפור הסביבה וזאת בתמיכת המשרד להגנת הסביבה", מוסיף אוהד הצופה, אקולוג עופות ברשות הטבע והגנים.
כשנשאל פרופ' שפיגל איך הוא רואה את עתיד הנשרים בישראל בעוד עשור, הוא עונה בכנות: "אני חושש שאנחנו עדיין בקרב מאסף. מערכת ההתראות שרט״ג הקימה היא קפיצת דרך משמעותית, וגם היכולת לזהות אתרי אכילה תתרום ותשפר את המאבק, אבל יש כל כך הרבה אתגרים, אצלנו וגם במדינות השכנות, שקשה להיות אופטימי לגבי האוכלוסייה המקומית. הנשרים לא ייעלמו מהעולם. במערב אירופה תוכניות השימור מצליחות מאוד, אבל כאן, במזרח התיכון, ייתכן שילכו בדרכן של העוזניות והפרסים וייעלמו כמקננים מהארץ.
זה לא אומר שכל מה שאנחנו עושים לשווא, להפך. זו מלחמה ארוכה וסיזיפית של שומרי טבע שמרוויחים זמן, מאטים את הירידה, ולפעמים גם מצליחים לעצור את הגלגל. נקווה שנצליח לקנות לנשרים מספיק זמן, עד שבני האדם ישנו את דרכיהם, יפסיקו להרעיל, לצוד ולהפריע, וההכחדה תיעצר לא בזכות פתרון טכנולוגי אחד, אלא בזכות שינוי רחב יותר".
אבל גם בתוך המאבק הזה יש תקווה ויוזמות חדשות. "בהחלט," פרופ' שפיגל מחייך. "אנחנו כבר מרחיבים את היכולות של האלגוריתם, למשל, לזהות קינונים: מי הטיל ביצה, מי דוגר, ואיפה. כך נוכל לעזור לנשרים גם בתחילת חייהם, ולא רק למנוע את סופם בטרם עת. הנשרים, בסופו של דבר, עושים את הניטור בשביל כולנו."
כדי לעודד את אימוץ השיטה במקומות ומינים נוספים בעולם, פרסם צוות המחקר את כל מערך הנתונים, האלגוריתמים וחומרי ההדרכה באופן חופשי באינטרנט, ומאפשר לאנשי שימור ברחבי העולם להתאים את הטכנולוגיה למיני בעלי חיים ואזורים שונים. בעידן שבו פעילות אנושית מאיימת על חיות הבר, המחקר מדגים כיצד חדשנות טכנולוגית ושיתוף ידע יכולים לסייע לשימור טבע במאה ה־21.

מחקר
מחקר חדש מגלה: בניגוד למקובל לחשוב - טיפים אינם תמריץ יעיל לשיפור השירות

כולנו מכירים את הרגע הזה: החשבון מגיע, השירות היה בסדר, אולי אפילו בינוני, אבל היד נשלחת כמעט אוטומטית להוסיף טיפ. כי "ככה עושים". אבל אם נחשוב על זה רגע - למה בעצם? הרי השירות כבר ניתן, המלצר כבר הלך, והסיכוי שנחזור שוב לאותו מקום לא תמיד גבוה.
ד"ר רן סניטקובסקי מהפקולטה לניהול ע"ש קולר וממובילי המחקר, מסביר: "ל'אדם הכלכלי', שמעוניין אך ורק בתועלת הכספית שלו, אין שום סיבה לתת טיפ אחרי שהוא כבר קיבל את השירות. בעבר ניסו להסביר את התופעה בכך שהטיפ קונה ללקוח שירות טוב יותר בעתיד, אבל אז נשאלת השאלה למה אנחנו נותנים טיפים גם כשאנחנו יודעים בוודאות שלא נחזור לעולם לאותו נותן שירות".
המחקר, שנערך על ידי ד"ר רן סניטקובסקי מהפקולטה לניהול, ופרופ' לורנס דבו מביה"ס למנהל עסקים ע"ש טאק בדארתמות' קולג' והתפרסם לאחרונה בכתב העת Management Science, מציע הסבר חדש לתופעה באמצעות מודל מתמטי וכלים מתורת המשחקים וכלכלה התנהגותית.
החוקרים התמקדו בשני מניעים עיקריים למתן טיפים: הערכה ממשית לשירות מצד אחד, וקונפורמיזם חברתי מצד שני. "לתוך המודל הכנסנו את שתי הסיבות העיקריות למתן טיפים שאנשים מדווחים עליהם: הסיבה הראשונה היא כדי להכיר תודה לנותן השירות והסיבה השנייה היא כי 'זה מה שכולם עושים'", מסביר ד"ר סניטקובסקי. המסקנה שקיבלו: מי שמעריכים את השירות באמת נוטים לתת טיפ גבוה מהממוצע, והקונפורמיסטים מיישרים קו איתם. כך, בחברות שבהן הנורמה החברתית חזקה - גובה הטיפ הממוצע נוטה לעלות עם הזמן.
"אפשר לשער שזאת הסיבה לכך ששיעור הטיפים בארה"ב עמד על 5% בשנות ה-50 והיום הוא קרוב יותר ל-20%," אומר ד"ר סניטקובסקי.
אחת השאלות המרכזיות שעלו במחקר היא האם טיפים באמת מתמרצים את נותני השירות להשתפר. התשובה, מתברר, מורכבת: "אם המלצר יודע שרוב הלקוחות קונפורמיסטים, אין לו באמת סיבה להתאמץ במיוחד, מפני שהם ממילא יתנו פחות או יותר כפי שמקובל," אומר ד"ר סניטקובסקי.
כלומר, הטיפים עשויים להיות תמריץ, אך תמריץ חלש. בעולם שבו הלקוחות היו שופטים את השירות באופן אישי ונותנים טיפ רק כשמגיע, רמת ההשקעה של נותני השירות אולי הייתה גבוהה יותר.
המחקר נוגע גם בשאלת ה"טיפ קרדיט", מנגנון שמאפשר למעסיקים בארה"ב לשלם שכר נמוך משכר המינימום ולהשלים את ההפרש באמצעות הטיפים. "ככל שהטיפ קרדיט גבוה יותר, המעסיק יכול לגבות מחיר נמוך יותר, כי הוא יכול להסתמך יותר על הטיפים למימון שכר עובדיו," מסביר ד"ר סניטקובסקי. "יש כאן מרכיב של יעילות כלכלית, אבל הוא בא על חשבון שכרו של המלצר הבודד".
ד"ר סניטקובסקי מודה שהוא עצמו לא חסיד גדול של השארת טיפ. "אני בא למחקר הזה לא לגמרי ניטרלי. אני אישית לא אוהב את המנהג הזה, ולכן גם ביקשתי להבין מה עומד מאחוריו. קודם כל, המנהג שם את הלקוח במצב לא נוח. יש מחקרים שמראים שהמנהג מעודד התנהגות סקסיסטית כלפי מלצריות, ושאנשים נוטים לתת טיפ גבוה יותר לאנשים מהמוצא שלהם, כך שיש פה גם מרכיב גזעני".
עם זאת, הוא מדגיש שגם לטיפים יש צדדים חיוביים, כמו יצירת איזון שבו מי שמוכן לשלם יותר מסבסד את השירות לאחרים. "בסופו של דבר, זה מנגנון שבו מי שמוכן לשלם יותר עבור השירות אכן עושה זאת, ובמידה מסוימת מסבסד את השירות עבור מי שמוכן לשלם פחות, וזה דבר חיובי. הדעה האישית שלי היא שבמאה ה-21 יש לבעל עסק כלים טובים יותר להבין אם המלצר עושה עבודה טובה, כמו דירוגים מקוונים ואפילו מצלמות בעסק".

ד"ר רן סניטקובסקי
גם ד"ר לילך לוריא, ראש החוג ללימודי עבודה, מסבירה שמדובר במנהג תרבותי:

מחקר
בינה מלאכותית מאיצה מאוד את קצב תכנון המטא-משטחים הננומטריים והיכולות האופטיות

חוקרים מבית הספר להנדסת חשמל ומחשבים באוניברסיטת תל אביב פיתחו שיטה פורצת דרך לתכנון רכיבים אופטיים זעירים בעזרת בינה מלאכותית. השיטה מאפשרת לעצב רכיבי אופטיקה שטוחים – המכונים מטא-משטחים – בתוך דקות ספורות בלבד, במקום שעות ואף ימים כפי שהיה נהוג עד כה. מדובר בקפיצת מדרגה משמעותית בתחום האופטיקה, עם פוטנציאל לשנות את הדרך בה מפתחים מצלמות, חיישנים, ומערכות מציאות רבודה.
המחקר נערך בהובלת תלמידי המחקר ליאב חן וארז יוסף, בהנחיית החוקרים פרופ' רג'א ג'יריס, פרופ' דן רביב ופרופ' קובי שויער, כולם מבית הספר להנדסת חשמל ומחשבים באוניברסיטת תל אביב. המחקר פורסם בכתב העת המדעי ACS Photonics
צוות החוקרים מסביר כי בעשורים האחרונים עולם האופטיקה עובר שינוי דרמטי: במקום עדשות ורכיבים אופטיים עבים וכבדים, חוקרים מפתחים "מטא-משטחים" — מבנים דקים במיוחד בעובי של כמה מאות ננומטרים (מיליוניות המילימטר), הבנויים ממבנים זעירים הנקראים מטא-אטומים. מטא-משטחים מסוגלים לשלוט בכיוון, בעוצמה ובקיטוב של אור, ובכך לבצע פעולות שבעבר דרשו רכיבים גדולים ויקרים.
תכנון של מטא-משטח הוא משימה הנדסית מורכבת במיוחד. מדובר בבעיית "תכנון הופכי" – כאשר ידוע כיצד רוצים שהאור יתנהג, אך לא ידוע כיצד צריך להיראות המבנה הפיזי שיגרום לכך. עד כה, פתרון הבעיה דרש סימולציות ממושכות שנמשכו לעיתים ימים שלמים.
במסגרת המחקר החדש החוקרים באוניברסיטת תל אביב הצליחו לקצר את התהליך באופן דרמטי באמצעות מודל דיפוזיה – סוג מתקדם של רשת עצבית גנרטיבית (Generative AI), הדומה למודלים היוצרים תמונות, אך כאן הוא משמש לעיצוב מבנים אופטיים זעירים.
החוקרים יצרו מאגר עצום של דוגמאות הממפות בין מבנה של מטא-משטח לבין דפוס פיזור האור שהוא יוצר. המודל למד את הקשרים המורכבים הללו, ולאחר מכן הצליח לייצר עיצובים חדשים בזמן שיא – פחות מ־30 דקות – וברמת דיוק גבוהה מאוד.
החוקרים הדגימו את יעילות השיטה על מגוון משימות אופטיות, בהן עיצוב מטא-משטח המפצל קרן אור למספר כיוונים שווים, וכן רכיב שמפריד בין אור מקוטב אופקית לאור מקוטב אנכית – פונקציה חשובה במערכות אופטיות מתקדמות.
מעבר לכך, השיטה שפותחה גמישה וניתנת להתאמה למשימות חדשות, סוגי חומרים שונים ותנאים פיזיקליים מגוונים – הודות למנגנון ייחודי לבניית מערכי נתונים באיכות גבוהה לאימון המודל. לדברי החוקרים, השיטה החדשה ממחישה כיצד בינה מלאכותית גנרטיבית – טכנולוגיה המזוהה בעיקר עם יצירת אמנות ותמונות – יכולה להפוך לכלי מדעי והנדסי עוצמתי. בעתיד, גישות מסוג זה עשויות לאפשר עיצוב בזמן אמת של עדשות וחיישנים בהתאמה אישית, לייעל את תהליכי הייצור, ולתרום לפיתוח טכנולוגיות חדשות בתחומי הרפואה, התקשורת והאלקטרוניקה הלבישה.

מחקר
באביב העטלפים "נועזים" יותר ולא חוששים להיכנס לעימותים מול חולדות במאבק על המזון

מחקר חדש של בית הספר לזאולוגיה באוניברסיטת תל אביב מגלה כי עטלפי פירות משתמשים במגוון אסטרטגיות במאבק על המזון מול בעלי חיים מתחרים. במחקר הנוכחי, צוות החוקרים בחן את התנהגות העטלפים בנוכחות של חולדות מצויות שמתחרות עימם על אותו מקור מזון, ומצאו שאופן ההתנהגות משתנה בהתאם לעונות השנה ולהיצע המזון – החורף מאופיין בהימנעות וזהירות מהחולדות ואילו בקיץ כשהתחרות רבה יותר, העטלפים לעיתים אינם חוששים ממאבקים שעשויים אף להסתיים בפציעה. צוות החוקרים מציין שהמחקר, שנמשך שבעה חודשים ותועד במושבה חצי-טבעית של עטלפים, מספק הצצה נדירה לאופן שבו בעלי חיים מנווטים בין סכנת טריפה לתחרות על משאבים.
המחקר נערך על ידי צוות המעבדה של פרופ' יוסי יובל מבית הספר לזואולוגיה באוניברסיטת תל אביב בהובלת תלמידי הדוקטורט צ'ן-קסינג ועדי רחום ובסיוע לירז עטיה ודר' לי הרתאן. המחקר פורסם בכתב העת המדעי BMC Biology
פרופ' יובל מסביר כי במסגרת המחקר, ובמהלך מאות שעות של תיעוד וידאו, נבחנו יותר מ־150 אלף נחיתות עטלפים ליד מקור מזון. החוקרים מצאו כי כאשר חולדות נכחו במקום, שיעור הנחיתות ירד באופן דרמטי מחשש לעימות ותקיפות של החולדות. בנוסף להיותן מתחרות על מזון, חולדות ידועות ביכולתן לטרוף עטלפים, בעיקר צעירים. העטלפים שכן נחתו ליד מקורות המזון גילו דריכות גבוהה - הם עצרו וסרקו את הסביבה ממושכות לפני שניגשו למזון, מה שהפחית את הצלחתם להשיג מזון בכ־20%. בנוסף, תועדו מקרים בהם חולדות תקפו עטלפים שנחתו, מה שחיזק את תפיסתן כאיום ממשי.
"למדנו שהאינטראקציות בין עטלפים לחולדות מגוונות ומשתנות עונתית על פי היצע המזון", מוסיף פרופ' יובל. "בחורף, כאשר נוכחות חולדות הייתה נדירה יחסית, העטלפים התנהגו בצורה זהירה יותר - הם נמנעו מנחיתות והפגינו ערנות מתמדת. לעומת זאת, באביב, עם העלייה החדה בשפע המזון (שכלל גם ריבוי של מפגשים עם החולדות), תמונת המצב השתנתה והעטלפים לעתים ממש תקפו את החולדות. התנהגות זו כנראה הביאה לכך ששיעור ההצלחה במציאת מזון בנחיתות עלתה ל- 60% בקיץ לעומת 35% בלבד בחורף.
פרופ' יובל מסכם: "אנחנו נוטים לתאר את היחסים בין מינים שונים באופן פשטני כיחסי תחרות או טריפה. המחקר הזה מציג כמה מורכבים יכולים להיות יחסים כאלה וכיצד בעלי חיים יודעים לשנות את אסטרטגיות התגובה שלהם בהתאם לנסיבות. בד"כ קשה לכמת את המורכבות הזו בטבע בגלל מיעוט תצפיות, מה שהצלחנו לעשות במחקר הזה. זוהי גם דוגמה נוספת ליכולת הסתגלות ולחיים המורכבים של חיות בר בסביבה עירונית."