Keren Shahar • קרן שחר's banner
Keren Shahar • קרן שחר's profile picture

Keren Shahar • קרן שחר

@kerenshahar526,715 subscribers

AI Strategist & Speaker. Driving digital transformation for market leaders. Tech Columnist at #Ynet

Shorts

פרסומת. AI. שוקולד, אישה יפה קצת קרייאיטיב וסאונד משובח. לא כזה פשוט כמו שזה נראה, אבל אפילו לא מתקרב לעלויות, זמן, צוות ולוגיסטיקה של הפקה אמיתית.

פרסומת. AI. שוקולד, אישה יפה קצת קרייאיטיב וסאונד משובח. לא כזה פשוט כמו שזה נראה, אבל אפילו לא מתקרב לעלויות, זמן, צוות ולוגיסטיקה של הפקה אמיתית.

12,995 görüntüleme

סין חושפת את הרחפן הקטן ביותר שנבנה אי פעם. אורכו רק 13 מילימטרים ומשקלו פחות מחצי גרם. המיקרו-רחפן הזה יכול לשבת על עלה ולרגל שעות ארוכות מבלי שאיש יבחין בו.

סין חושפת את הרחפן הקטן ביותר שנבנה אי פעם. אורכו רק 13 מילימטרים ומשקלו פחות מחצי גרם. המיקרו-רחפן הזה יכול לשבת על עלה ולרגל שעות ארוכות מבלי שאיש יבחין בו.

14,689 görüntüleme

Videos

kerenshahar5's profile picture

70 שנה שעולם הרובוטיקה עשה הכל כדי לעקוף את האתגר הזה מכל כיוון אפשרי. למה? כי לבנות כף יד המתקרבת ליכולת ביצוע אנושית, בכל הנוגע למוטוריקה עדינה, כוח, מהירות ואמינות - זה אתגר רציני. הכירו את הרובוט NEO. מבחינת חומרה נטו, כפות הידיים של NEO הן יצירת מופת הנדסית. התקינו שם מערכת של גידים מלאכותיים שנותנת להן 25 כיווני תנועה שונים המבוססים על חיישני מגע שיודעים לזהות החלקה (Shear) של חפץ, והן מופעלות על ידי "גידים" פולימריים שמדמים שריר אנושי כדי לספק מגע רך. מושג ה-"Shear" בהקשר של רובוטיקה ואחיזת חפצים, מתייחס ליכולת להרגיש את הכוח שפועל במקביל למשטח האצבעות, כלומר, היכולת לזהות מתי חפץ מתחיל להחליק מתוך האחיזה. כדי להבין למה היכולת הזו כל כך קריטית עבור רובוטים (וגם עבורנו בני האדם), צריך להבין את הפיזיקה הפשוטה של אחיזה. איך עובדת אחיזה? כשרובוט (או אדם) אוחז בכוס מים, פועלים שני כוחות עיקריים: כוח לחיצה (Normal Force): הכוח שהאצבעות מפעילות כלפי פנים, כדי למעוך או להחזיק את הכוס. כוח החלקה /גזירה (Shear Force): כוח הכבידה שמושך את הכוס כלפי מטה, או כוח של מישהו שמנסה למשוך את הכוס מהיד. הכוח הזה פועל במקביל לעור או לחיישן המגע. למה זיהוי Shear הוא "הגביע הקדוש" של אחיזה רובוטית? ללא חישת Shear, רובוט עיוור לחלוטין למה שקורה לחפץ בתוך היד שלו. הוא נאלץ לנחש כמה חזק עליו ללחוץ, מה שמוביל לשתי בעיות מרכזיות: מעיכה (Crushing): אם הרובוט יפעיל כוח לחיצה חזק מדי כדי להבטיח שהחפץ לא ייפול, הוא עלול לרסק חפצים עדינים (כמו ביצה, פרי בשל או כוס פלסטיק דקה). הפלה (Dropping): אם הרובוט יפעיל כוח חלש מדי כדי לא למעוך את החפץ, החפץ פשוט יחליק לו מהיד וייפול. איך זה עובד בפועל? בני אדם עושים את זה בצורה אינסטינקטיבית. דמיינו שאתם מרימים כוס זכוכית רטובה, אתם לא לוחצים עליה בכל הכוח מראש, אלא אוחזים בה בעדינות. אם הכוס מתחילה להחליק אפילו מילימטר כלפי מטה, קולטני המגע בעור שלנו מרגישים את המתיחה של העור (זהו כוח ה-Shear). המוח שלנו מקבל את האות ומיד מכווץ את השרירים כדי להדק את האחיזה, בדיוק במידה הנדרשת כדי לעצור את ההחלקה. ברובוטים מתקדמים, המטרה היא לחקות את המנגנון הזה: קצות האצבעות של הרובוט מצופות בחיישנים טקטיליים (לרוב מבוססי סיליקון או פולימרים) שמסוגלים לזהות דפורמציה (עיוות צורה) זעירה או רטט מיקרוסקופי שנוצר כשהחפץ מתחיל להחליק. ברגע שהחיישן מזהה את תנועת ה-Shear הזו, מחשב הרובוט שולח פקודה למנועים (או הגידים) של האצבעות להגביר את עוצמת הלחיצה בזמן אמת. היכולת הזו מאפשרת לרובוטים לעבור מאחיזה מגושמת של חלקי מתכת כבדים במפעל, לאחיזה עדינה, בטוחה ומדויקת של חפצים יומיומיים בסביבה ביתית.

Keren Shahar

14,105 görüntüleme • 1 ay önce

kerenshahar5's profile picture

אחד מסיפורי ההצלחה השקטים והגדולים של הבינה המלאכותית לשימוש יומיומי ב-2025 הוא NotebookLM מעל 8 מיליון משתמשים פעילים רק באפליקציה שהושקה במאי 25 מה ואיך: רוב כלי ה-AI היום עובדים באותו דפוס, שואלים שאלה, מקבלים תשובה. לפעמים חכמה, לפעמים משכנעת, לפעמים שגויה. NotebookLM עובד אחרת. לא שואלים אותו מה הוא יודע. אומרים לו: זה מה שאנחנו יודעים. אלה המסמכים שלנו. אלה המקורות. עכשיו תחשוב איתנו. מעלים למחברת קבצים, אתרים, מצגות, סרטוני יוטיוב ואודיו. חומרי לימוד, מחקר, טיוטות, תחקירים. מהרגע הזה הוא לא חופשי לאלתר. הוא מוגבל למה שנתנו לו, וזה בדיוק היתרון. ואז מתחיל החלק המעניין. אפשר לבקש סיכום, אבל גם פירוק של טיעון. אפשר לבקש מצגת, אבל גם לראות מאיפה כל נקודה נלקחה. אפשר להפוך ערימה מבולגנת של חומרים למפת חשיבה, חידון, כרטיסיות לימוד או הסבר קולי. וכל תשובה מחוברת חזרה למקור. לא “ככה זה נשמע”, אלא “זה כתוב כאן”. זה ההבדל הקריטי. במקום כלי שמנסה להישמע חכם, יש כאן מערכת שמכריחה לעבוד עם עובדות, הקשר והיגיון. במקום עוד מכונת ניסוחים, יש כלי שמחזיק רצף וזיכרון. הוא שימושי לסטודנטים, אבל לא פחות לאנשי מוצר, יועצים, כותבים, עורכי דין וחוקרים. לכל מי שעובד עם יותר ממסמך אחד ורוצה להבין תמונה, לא רק לקבל תשובה. וכן, הוא יכול לטעות. בגלל זה הוא גם מראה מאיפה הכול נלקח. האחריות נשארת אצלנו, והשליטה גם. אם אתם חושבים דרך טקסט, דרך ניסוח, דרך חיבור בין מקורות, זה אחד הכלים המדויקים שיש היום.

Keren Shahar • קרן שחר

42,464 görüntüleme • 7 ay önce

Daha fazla içerik yok.