ה לא הוגן, אני אומר למנכ"ל השירות המטאורולוגי ד"ר עמיר גבעתי; עם יכולות ה-AI החדשות שלכם, אתם היחידים בארץ שלא ייתקעו אף פעם בחופשה באזור שיורד בו גשם. "אתה צודק", אומר גבעתי, "אנחנו באמת צריכים להעלות את זה כפיצ'ר באתר שלנו; צ'אטבוט שיבדוק כבר היום אם מזג האוויר יאפשר לך לצאת לריצה, נגיד, ביום רביעי הבא, בין שבע לשמונה בבוקר, במבשרת ציון".
בינתיים, עם כל הכבוד לנפלאות ה-AI, השיטוט במסדרונות בניין השירות בבית דגן מזכיר קצת את מטה ההסתדרות הישן בת"א: חדרי משרדים אפורים בסגנון שנות ה-60. גם הדשא ברחבת הכניסה ידע ימים יפים יותר. רק מרכז הבקרה הגדול, הממוחשב, בקומה השנייה, מקפיץ אותך למאה ה-21: על המסך המרכזי הענק מוקרנים באופן קבוע גרפים ומפות, עם כתמי צבע נעים שמייצגים רוחות, משקעים, טמפרטורות ועוד.
בחצר האחורית, לא הרחק מגליל מד הגשם בן ה-50, ניצב מאז 1963 משדר מיוחד המחובר לכדור פורח. פעמיים ביום, בלי יוצא מן הכלל, מפריחים עובדי המכון את הכדור לגובה של 20 קילומטרים. שם הוא מודד את הלחות, את הלחץ הברומטרי, את עוצמת וכיוון הרוח ואת הטמפרטורה.
"קוראים לזה זה רדיו-סונדה", אומר ד"ר גבעתי, "והוא עולה לנו מיליון שקל בשנה. הכדור מבוסס על גז הליום יקר, וגם הולך מדי פעם לאיבוד. כל שירות מטאורולוגי בעולם מחויב להעלות משדר כזה לאטמוספירה פעמיים ביום".
הרבה כבוד נותנים כאן למסורת: תהליכי איסוף הנתונים, שעליהם מבוסס חיזוי מזג האוויר, לא השתנו משמעותית במהלך 200 השנים האחרונות: תחנות מדידה עם חיישנים פיזיים, כמעט פרימיטיביים, שמודדות טמפרטורה, רוח, גשם ולחות. בישראל יש כ-200 כאלה — צפיפות נדירה יחסית לעולם. לפי אלייקום ודיסלבסקי, מנהל תחום חיזוי לטווח קצר בשירות, הנתונים המתקבלים מתחנות המדידה, כמו גם מלוויינים המודדים את טמפרטורות המים באוקיינוסים, הם ה"לחם והחמאה"; הבסיס שעליו מפעילים מומחי המכון אלגוריתמים מסובכים ומשוואות מתמטיות מורכבות, שבעזרתם ניתן לחשב את מזג האוויר בכל נקודה בארץ. לצורך כך צריך לקחת בחשבון גם משתנים וחוקים פיזיקליים, לעבד אותם ולייצר מודלים.
"וזה עוד לא הכל", מוסיף גבעתי: "אי-אפשר לחזות מה יהיה מזג האוויר בכפר-סבא אם אתה לא יודע מה קורה בכרתים עכשיו; לצורך תחזית בישראל צריך לקבל נתונים מבחוץ. צריך לקחת בחשבון בכל רגע נתון את מזג האוויר באינדונזיה, בפרו, בארה"ב ובישראל, והכל באותו שרת, כי הכל תלוי בכל. תחשוב על כוח החישוב הנדרש לזה".
ואכן, השלב השני בתהליך — עיבוד הנתונים שנאספו בתחנות המדידה — מתבצע בעיקר בחוות שרתים בגודל אצטדיוני ענק בארצות-הברית ובאירופה. בישראל מפעיל השירות המטאורולוגי מרכז נתונים מקומי בגודל בינוני ביפו, אך נעזר בעיקר בחוות הגדולות של האיחוד האירופי באירלנד ובאיטליה. "כל התהליך הזה לוקח המון זמן וכוח מחשוב אדיר, ולכן אנחנו מחפשים להחליף אותו בכלים אמינים אחרים, שחוסכים זמן, כסף ובעיקר חיי אדם".
גבעתי, דוקטור למדעי האטמוספירה ומומחה אקלים, בעברו מנהל יחידת המחקרים של רשות המים, מכהן פחות משנתיים בתפקיד ונחשב למי שחולל מהפכה בעבודת המכון האפור — הן בפיתוח דרכים ושיטות חדשות לחיזוי מהיר ומדויק, והן בהנגשתו לצרכנים הרבים — מערכת הביטחון, רשויות התעופה, המשטרה ועוד. לדבר הגדול הבא בתחום החיזוי — הבינה המלאכותית בכלל, ובפרט פרויקט Earth 2, תאום כדור הארץ הווירטואלי של ענקית הטכנולוגיה אנבידיה — הוא נחשף לראשונה אשתקד בוועידת האקלים בבקו, אזרבייג'אן. את הטלפון הראשון בנושא עם שובו לארץ הרים לנתי אמסטרדם, האחראי על הפעילות העסקית (Country Director) של ענקית הטכנולוגיה אנבידיה בישראל. אמסטרדם הרים מיד את הכפפה.
נפלאות התאום הדיגיטלי
אין דוגמה טובה יותר מפרויקט Earth 2 לטשטוש הגבולות בין העולם האמיתי לעולם הווירטואלי: כדור הארץ כולו — על האטמוספירה, האוקיינוסים, המדבריות, יערות הגשם ובעיקר תנאי מזג האוויר שלו — זוכה כאן להעתק וירטואלי מדויק להפליא, "תאום דיגיטלי" — הדמיה של המציאות באמצעות כוח מחשוב אדיר של מעבדים גרפיים (GPUs), המבוססת על כללי הפיזיקה ועל נתונים שנאספים כל הזמן בעולם האמיתי.
בנייה של תאום וירטואלי משמשת בעיקר לייצוג ממוחשב מושלם של רכיב, מערכת או תהליך. תאום כזה ניתן לבנות כמעט לכל דבר — למנוע מכונית, ללב אנושי פועם, לתחנת רכבת, לעיר גדולה, או לכדור הארץ כולו. היתרון עצום: כך ניתן לבצע אין סוף ניסויים בעולם הווירטואלי במקום במציאות, לבדוק תרחישים של "מה יהיה אם..." לבצע סימולציות — וגם לחזות תהליכים כמו שינויים במזג אוויר.
באנבידיה גילו כי השילוב של בינה מלאכותית עם יכולות המעבדים הגרפיים שלה לצורך בניית תאום כזה לכדור הארץ מחולל מהפך בחיזוי מזג האוויר: זמן החישוב הנדרש ל-Earth 2 קצר פי מאות עד אלפים — לא פחות — מן הזמן שנדרש כיום במחשוב הוותיק. המהירות הדרמטית הזו מאפשרת לייצר תרחישי מזג אוויר בתוך שניות במקום שעות וימים, בחיסכון עצום של חשמל. 2 Earth מסוגל גם לייצר תחזיות ברזולוציה גבוהה מאוד — עד קילומטרים בודדים — של אירועים צפויים כמו סופות או שטפונות. והיופי הוא, שהמידע החשוב הזה מוצג כתמונה תלת-ממדית ואינטראקטיבית, בזכות כלי הווירטואליזציה של אנבידיה, Omniverse.
הפרויקט, יש לומר, נמצא רק בחיתוליו, אבל אומץ כבר על ידי גופי ענק בעולם, כמו השירות המטאורולוגי של טייוואן, לצורך מעקב אחר סופות טייפון; כמו חברת הביטוח הבינלאומית AXA להערכת סיכוני הוריקנים; כמו חברת חיזוי מזג האוויר The Weather Company, ועוד.
האינטרס של אנבידיה
גבעתי, עובד מדינה, הבין מיד כי השידוך עם הפרויקט היומרני של חברת ה-AI יכול להשתלם, Win-Win, לשני הצדדים: אנבידיה, שמפתחת במרץ את Earth 2, זקוקה לנתוני האמת השוטפים שיכול לספק לה השירות כדי להזין ולאמן את המיזם הטרי; והשירות המטאורולוגי, מצידו, מעוניין להזניק את איכות התחזיות שלו. הקליק בין הצדדים נוצר, ובפיילוט שערך השירות, השימוש ב-Earth 2 הוביל לחיסכון של כ-90% בכוח מחשוב, קיצר את זמן החיזוי משעות לדקות והפחית משמעותית את עלות התהליך. בעקבות ההצלחה, השירות החל לשלב את המערכת בעבודה השוטפת שלו החל מהחודש שעבר, גם לצורך הכנת תחזיות ארוכות טווח.
וכמה זה עולה לנו?
גבעתי: "נכון לעכשיו, השימוש ב-Earth 2 לא עולה למדינת ישראל. הכלים של אנבידיה הם 'קוד פתוח' — פתוחים לשימוש לכל, כמו שהנתונים שלנו זמינים לכולם. אנחנו מגיעים לתוצאות יותר מדויקות בזכותם, והם נהנים מהנתונים ומשפרים בעזרתם את המודלים. יש פה שיתוף פעולה עמוק, מחקרי, מקצועי-מדעי, שכולל החלפת רעיונות והתייעצויות".
נתי אמסטרדם, ממתי אתם עובדים בחינם?
אמסטרדם: "לחברה יש אינטרס מובהק לבדוק את המודלים שלה על מידע אמיתי, כדי לשפר ולדייק אותם. זו המטרה בשיתוף הפעולה פה; לשפר את הטכנולוגיה, כדי שתוכל להציל חיים. אנבידיה מנגישה את הפלטפורמה לגופים מחקריים בעולם, כדי לאפשר להם לפתח תחזיות לעוד 10, 50 ואפילו 100 שנה קדימה. תחזיות מפורטות ברמת דיוק גבוהה חיוניות לחברות אנרגיה, חקלאות, ביטוח ולוגיסטיקה, ומאפשרות להן לקבל החלטות עסקיות. אנחנו יכולים 'להפעיל' על התאום הווירטואלי כוחות פיזיקליים באמצעות מודלים שונים, ולראות איך הוא יגיב. זה דורש הרבה מאוד מידע, שמגיע בזכות השיתוף עם הרבה מאוד סוכנויות מטאורולוגיות בעולם".
הכבאי לא יכול לחכות
ד"ר גבעתי, כבר היום דיוק התחזיות שלכם מגיע ל-90%. אז למה אתם צריכים גם את יכולות ה-AI?
גבעתי: "כי הזמן שלוקח לנו כיום להריץ ולעבד את המידע בדרך הרגילה מגביל מאוד. למשל, אם אתה רוצה לעשות תחזית עד סוף המאה, זה כמעט לא ייתכן. עם מודלי ה-AI החדשים אפשר להגיע תוך שנתיים לתוצאות שלקח לנו 30 שנה לפתח במודלים פיזיקליים".
כדי להמחיש את רמת הדיוק, בכירי השירות המטאורולוגי מציגים לי דוגמה אקראית של מפות גשם מן המבול הגדול ב-17 בפברואר אשתקד.
גבעתי: "בהשוואה בין המפות תוכל לראות שהמודל המסורתי שלנו חזה לא רע את מיקום הגשם, אבל במפות שהפקנו מראש ב-AI רואים שהתרחיש שאנחנו מכנים 'אחוזון 80' הכי קרוב לתמונת האמת. תרחיש כזה מספיק לנו להוציא מראש אזהרות למשטרה על הצפות שצפויות בחדרה ובנתניה, עם המלצות לשים מחסומים. אין דיוק כזה בעולם. וזה כבר מודל מבצעי שעובד. אנחנו היחידים בעולם שהגיעו לרמה הזאת".
אמסטרדם: "לפעמים ההבדל בין קילומטרים בודדים לעשרות קילומטרים דרמטי, כשמדובר באירוע טבע גדול. האתגר הוא להנגיש למקבלי ההחלטות את התובנות שהמערכת מייצרת כדי להציל חיים. למשל, ביכולת לחזות התפשטות של שריפה שמתרחשת ברגע זה".
למשל, באירוע כמו השריפה הגדולה בכביש 1 באפריל? היא תוכל להזהיר מה יקרה ואיפה גם בעוד שעה ושעתיים?
גבעתי: "כן, אם היום אני צריך לחכות שעה עד שהמחשב יסיים סימולציה, ה-AI תספק אותה בעשר שניות: הכבאי בשטח לא יכול לחכות שעה. גם היום יש לנו כלים מסוימים לטווח קצר, ובאפריל, ביום העצמאות, באמת היינו פה עד שתיים בלילה. אבל ברור שכלי AI ידייקו יותר את המערכות ויעשו אותן יותר מהירות ויותר זולות".
ד"ר הראל מוסטקל, מרכז בכיר למודלים בשירות: "בזכות החשיבה הכמו-אנושית של ה-AI אנחנו חוזרים בעצם לדרך שבה גיבשו תחזית לפני 50 שנה. אז, לפני שהיו חוות מחשבים בעולם, אמרו בעצם: בואו נסתכל באופן כללי על מקרים מהעבר איך התפתחה מערכת מזג אוויר מסוימת, ולפי זה נספק תחזית: אם אז ירד גשם בתל-אביב אז כנראה שגם עכשיו יירד. הרעיון הזה כשל כמובן, כיוון שכדי לגבש תחזית טובה צריך לקחת בחשבון המון פרטים וכל מקרה הוא ייחודי.
"היום, בזכות המידע העצום שנאסף אצלנו במשך עשרות שנים והמודלים הפיזיקליים שאנחנו מפתחים כל הזמן, אנחנו יכולים לאמן את מודל ה-AI — כדי שיחזור בעצם לדרך החשיבה האנושית מהעבר ויפיק תחזית, שהפעם תהיה אמינה".
אמסטרדם: "צריך לזכור שזה לא רק כוח מחשוב עם מעבדי AI שמותאמים לכך; זו פלטפורמה שכוללת גם תוכנה וכלי ניתוח וכלי סימולציה, שאנחנו עובדים כל הזמן על שכלולם".
בלי הזיות
יכול להיות שהסימולציה בכלל תחסוך גם את תחנות המדידה הישנות?
גבעתי: "היא תאפשר לצמצם אותן. צריך לזכור, שברוב שטחי העולם אין בכלל מדידות, ובמקומות כאלה הסימולציה בוודאי תוכל לעזור. בכל מקרה, עדיין — ככל שיהיו כמובן יותר מדידות הדיוק ישתפר".
ומה לגבי טעויות? יש הרי אחוז מסוים של אי-דיוקים במערכות שמסתמכות על AI.
ד״ר מוסטקל: "זה לא מודל שפה, LLM, עם ה'הזיות' המפורסמות שלו. המודל הזה רץ על מידע ספציפי ומתוכנת לספק תובנות רק על בסיסו. הטעויות שיכולות להיות פה הן אותן טעויות שיכולות להיות במודלי חיזוי מסורתיים".
ד״ר פבל חיין, מנהל אגף מודלים בשירות, מבהיר: "משפחת מודלי החיזוי המסורתיים מתחלקת לשניים: כאלה שמכסים את הגלובוס ברזולוציה גסה — נגיד 10 קילומטר, וכאלה שמספקים רזולוציה עדינה של עד קילומטר. את המודלים הראשונים, הגסים, ה-AI כבר עקפה. בעולם המודלים המדויקים — התוצאות שמספקת ה-AI מתחרות במודלים הפיזיקליים המסורתיים. מהניסיון שלנו, התחזיות שגיבשנו בעזרת Earth 2 מדויקות יותר".
טוב, ברוכים הבאים לעולם ההייטק, אני אומר לגבעתי. אתה לא מוטרד בימים אלה מכך שכל הטוב הזה מחייב אתכם לעשות שימוש בשרתים של האיחוד האירופי?
"כאמור", אומר גבעתי, "יש לנו בארץ חוות שרתים אחת, אבל בהחלט היה נכון שיהיו לנו עוד כאלה, מהדור החדש, גם בישראל. הממשלה הכריזה כבר על פרויקט שתוקצב במקור ב-20 מיליון שקל ומטרתו לדמות את האקלים העתידי — תחזית ל-100 שנה קדימה ברזולוציה גבוהה של 2.5 קילומטר. אנחנו מובילים אותו. אז עכשיו הכוונה היא להעביר אותו לפלטפורמה של AI, בתקציב של מיליון וחצי שקל בלבד. הוא ירוץ על שרתים בארץ של חברת AWS, שהתקשרה עם המדינה במסגרת פרויקט 'נימבוס'.
"על מודל כזה נוכל להריץ עשרות תרחישים — מה יקרה בעוד 50 ו-100 שנה מבחינת טמפרטורה, משקעים, התאדות, בצורות, כולל תרחישי 'מה אם'. נוכל לדמות כל סיטואציה לפני שהיא מתרחשת ונוכל לשאול שאלות בזמן אמיתי, כמו ב-ChatGPT".
מהו הדבר הבא שאתם חולמים עליו, שיפתור לכם בעיות בעתיד?
גבעתי: "אני חושב שהפריצה הגדולה תהיה דווקא בסימולציות לחיזוי לטווח הארוך. כי אם יירד גשם בעוד שעתיים בנתניה נוכל לדעת בעזרת המכ"ם הפיזי, גם אם לא יהיו מודלי AI. אבל היתרון הגדול שמקנה לנו הבינה המלאכותית הוא פתרון של סוגיות אקלים בכלל. הנה, בעקבות גל החום הגדול של אוגוסט השנה נשאלתי ממשרד האנרגיה אם צריך לשנות את כל מדיניות האנרגיה של ישראל".
אז באמת, אתם, שיודעים את העתיד, יכולים לפחות להבטיח לנו שבשנה הבאה יהיה פחות חם באוגוסט-ספטמבר?
גבעתי: "מצטער, כנראה שיהיה אפילו חם יותר, גם השנה תהיה בצורת. בזכות ההתפלה המתקדמת של ישראל איכשהו שכחנו שאנחנו בבצורת הכי חמורה בתולדות המדינה. אז לנו יש מים מותפלים, אבל לשכנים שלנו אין מים לשתות".
