This post is also available in:
English (אנגלית)
כתבה מאת אור שלום
הצורך הגובר למערכות בלתי מאוישות בעולם משתנה. העולם נמצא בעיצומה של מהפכה צבאית וטכנולוגית, שבה מערכות בלתי מאוישות הופכות לצורך אסטרטגי עבור מדינות, ארגוני ביטחון וחברות פרטיות. המלחמה המתמשכת בין רוסיה לאוקראינה המחישה את החשיבות הקריטית של כלים אוטונומיים בזירות הלחימה המודרניות—מל"טים חמושים, רחפנים לאיסוף מודיעין ומערכות רובוטיות מתקדמות משמשים הן צבאות סדירים והן כוחות בלתי-מדינתיים, תוך שינוי דרמטי באופי הלחימה והמודיעין. במקביל, העלייה באיומי הטרור והלחימה ההיברידית במזרח התיכון (לרבות שילוב כוחות קונבנציונליים ובלתי-מדינתיים) מציבה אתגרים חדשים לכוחות הביטחון, המחייבים מענה מהיר, מדויק ואפקטיבי, תוך מזעור הסיכון לחיי אדם. ואולם, לא רק צבאות וממשלות משתמשים בטכנולוגיות אלו. גם חברות אבטחה פרטיות, כוחות משטרה, גורמי הצלה וחירום, וכן גופים מודיעיניים ברחבי העולם, מאמצים פתרונות מבוססי בינה מלאכותית למעקב, שליטה ובקרה, חיזוי איומים ושיפור המוכנות המבצעית. הצורך במערכות חכמות הפועלות במהירות ובדיוק, תוך הפחתת התלות בכוח אדם מצומצם והימנעות מחשיפת אנשי שטח לסכנות, מוביל להאצה חסרת תקדים בפיתוח כלי נשק חכמים, רובוטים אוטונומיים ומערכות תקיפה והגנה מתקדמות. בעולם שבו אתגרים ביטחוניים וגיאופוליטיים נעשים מורכבים יותר, השימוש במערכות בלתי מאוישות אינו עוד מותרות, אלא הכרח מבצעי של ממש. מערכות אוטונומיות חכמות, המשלבות למידת מכונה, ראייה ממוחשבת ואלגוריתמים לקבלת החלטות, מספקות יתרון מבצעי חסר תקדים—מהפיכת המודיעין והשליטה ועד לתפעול כלים בלתי מאוישים בזירות לחימה ומבצעי ביטחון פנים. [1]
הבינה המלאכותית (AI) הפכה למרכיב קריטי בפיתוח מערכות בלתי מאוישות המספקות יתרון מבצעי משמעותי בשדה הקרב ובמערכות הגנת המולדת (HLS). שילוב של למידת מכונה (ML), ראייה ממוחשבת ובינה חישובית מאפשר לכלים בלתי מאוישים לפעול באוטונומיות גבוהה יותר, להגיב במהירות לאיומים ולבצע משימות מורכבות תוך מזעור הסיכון לחיי אדם. לדוגמה, רחפנים ומל"טים חמושים משתמשים באלגוריתמים מתקדמים לניתוח תמונה, למידול התנהגות האויב (לרבות כוחות נסתרים) [2] ולתכנון מסלולים חכמים, מה שמאפשר להם לזהות ולהגיב לאיומים בזמן אמת. [3] במקביל, מערכות רובוטיות קרקעיות (UGV) וכלים ימיים בלתי מאוישים (USV) משמשים למשימות סיור, זיהוי חומרי נפץ, אבטחת גבולות ומבצעי חילוץ מורכבים. שילוב ה-AI מאפשר לכלים אלה לקבל החלטות באופן עצמאי, להפחית את עומס העבודה על מפעילים אנושיים ולשפר את יעילות הפעולה המבצעית. מעבר ללחימה בשדה הקרב, ה- AI משדרג משמעותית את יכולות האיסוף והשליטה במערכות בלתי מאוישות. מערכות שליטה ובקרה מתקדמות, המבוססות על אלגוריתמים חכמים, מאפשרות הפעלת נחילים של רחפנים (Drone Swarms) המסוגלים לבצע משימות מתואמות ללא התערבות אנושית ישירה. חיישנים חכמים המותקנים על כלים בלתי מאוישים יכולים לזהות תבניות חריגות, לעבד מידע מודיעיני ולהתריע על איומים במהירות ובדיוק חסרי תקדים. בעידן שבו איומים אסימטריים, טרור ולוחמה היברידית הולכים וגוברים, מערכות בלתי מאוישות מבוססות AI הופכות למרכיב חיוני עבור צבאות, כוחות ביטחון, וגורמי הצלה וחירום. הן לא רק משפרות את הדיוק והמהירות של תגובה מבצעית, אלא גם מאפשרות לכוחות לפעול באופן חכם, חסכוני ובטוח יותר מול אתגרים ביטחוניים מתפתחים.
מימוש בינה מלאכותית בנחילי רחפנים – כחקר מקרה למכפיל כוח להתמודדות עם תנאים ומשתנים והלא צפוי:
הפעלת נחילים של רחפנים (Drone Swarms) היא אחת המהפכות המבצעיות המשמעותיות ביותר בעולמות הדיפנס וה-HLS, ובינה מלאכותית (AI) היא המפתח שמאפשר את הפעלתם באופן אוטונומי (לעיתים אף ללא תלות במערכות ניווט חיצוניות), מסונכרן ויעיל. [4] בניגוד להפעלה של רחפנים בודדים, נחילים מבוססי AI פועלים במודל מבוזר, שבו כל רחפן משמש כיחידה אוטונומית, אך בו-זמנית מתקשר עם שאר הרחפנים בנחיל, משתף מידע ומגיב לתנאי השטח בזמן אמת. כך לדוגמא התיאום בקבלת החלטות מבוזרת. באמצעות למידת מכונה (ML) ואלגוריתמים של אינטיליגנציה נחילית (Swarm Intelligence), רחפנים בנחיל יכולים לפעול ללא תלות בשליטה אנושית ישירה. כל רחפן אוסף נתונים, משדר אותם לחבריו לנחיל ולמערכת השליטה המרכזית, ומבצע התאמות דינמיות בהתאם לשינויים במרחב המבצעי. יתרון זה מאפשר לנחילים להמשיך במשימה גם במקרה של שיבושים או השמדת חלק מהרחפנים, מה שהופך אותם לעמידים וגמישים הרבה יותר ממערכות מבצעיות מסורתיות. תכונה משמעותית נוספת בחסות ה-AI זו היכולת לאיסוף ועיבוד מודיעין בזמן אמת. נחילים מבוססי AI מצוידים בחיישנים מתקדמים, מצלמות תרמיות ומערכות ראייה ממוחשבת (Computer Vision), המאפשרים להם לבצע זיהוי, מעקב וניתוח של מטרות ללא צורך בהתערבות אנושית. מערכות אלו מזהות דפוסים חריגים, מסננות רעשי רקע ומעבדות כמויות עצומות של מידע בזמן אמת. יכולות אלו קריטיות במשימות מודיעין, אבטחת גבולות, וסיכול איומים טרוריסטיים, במיוחד בזירות לחימה דינמיות ובשטחים עירוניים צפופים. ה-AI משליך גם על יכולות התקיפה והתמרון המתקדמים במשימות תקיפה. נחילים מבוססי AI יכולים לבצע פעולות מורכבות בו-זמנית, כגון תקיפה מתואמת ממספר כיוונים, סגירת מעגל תקיפה מהירה, והתמודדות עם מערכות הגנה מתקדמות. הודות ליכולת חישוב גבוהה, כל רחפן בנחיל מתאים את מסלולו בהתאם להתפתחויות בשטח, מתחמק מאיומים ומסייע לנחיל להשיג את מטרותיו ביעילות מרבית. שימוש בנחילים חכמים מציג את הפוטנציאל המשמעותי במכפיל כוח תוך צמצום עלויות תפעוליות וכ"א לצד יעילות במהירות דיוק בקבלת החלטות. וכן ערך ההגנה על הכוח עצמו ע"י הפחתת הסיכון והחשיפה.
ה- AI כמשנה את חוקי המשחק בעולמות הרובוטיקה לשימושי HLS:
הרובוטיקה הביטחונית משנה את פני הלחימה המודרנית ומספקת לכוחות צבאיים וגורמי ביטחון יתרון טקטי משמעותי. שילוב של בינה מלאכותית, אוטונומיה ויכולות רובוטיות מתקדמות מאפשר פיתוח כלים בלתי מאוישים שמבצעים משימות מגוונות –מודיעין, סיור, תקיפה, אבטחה ולוחמה אלקטרונית – תוך הפחתת הסיכון לחיילים ושיפור היעילות המבצעית. השימושים הם מגוונים והם כוללים בין יתר:
- רובוטים קרקעיים (UGV – Unmanned Ground Vehicles) – כגון רובוטי חבלה (EOD), כלים לסיור בשטחים אורבניים ומערכות רובוטיות לנשיאת ציוד עבור חיילים. [5]
- כלים ימיים אוטונומיים (USV & UUV) – משמשים להגנה על נמלים, איתור מוקשים ולוחמה נגד צוללות, תוך יכולת תמרון מתקדמת במים. [6]
- מערכות אוטונומיות המתאימות למתארים שונים לקרקע או באוויר [7]
השילוב של ה-AI והיכולת ל-ML (למידת מכונה), ראייה ממוחשבת ועיבוד נתונים בזמן אמת מעניק למערכות הרובוטיות יכולת להבין את הסביבה, לקבל החלטות מבצעיות אוטונומיות ולבצע משימות ללא התערבות אנושית. רחפנים חמושים ורובוטים קרקעיים חכמים יכולים לזהות מטרות, לתכנן מסלול גישה אופטימלי ולבצע סגירת מעגל תקיפה תוך שניות. [8] בקרבות עירוניים ובזירות לוחמה מורכבות, מערכות אוטונומיות מאפשרות תמרון חכם בסביבה מסוכנת – איתור איומים מאחורי קירות, זיהוי לוחמים עוינים מתוך קהל אזרחי, וחיזוי דפוסי פעילות אויב. בנוסף, בינה מלאכותית מאפשרת תיאום של מערכות רובוטיות מרובות, כמו למשל נחילי רחפנים הפועלים במשולב עם יחידות קרקעיות אוטונומיות. היתרונות מתורגמים לשוברי שוויון החל מצמצום סיכונים וחשיפה לאיומים לכוחות, עובר בגמישות מבצעית ופעילות במצבי קצה מורכבים וכלה בחיסכון בעלויות תפעול חכמות.
מרכיבי המו"פ ושיתוף פעולה בין תעשייה, אקדמיה וגורמי ביטחון כמפתח לחדשנות טכנולוגית:
המעבר מלחימה מסורתית ללחימה חכמה משנה את חוקי המשחק. ולצד זה הוא מחייב מחקר, פיתוח ושיפור מתמיד. פעילות זו מושתת על שיתוף פעולה בין התעשייה, האקדמיה וגורמי הביטחון. התעשייה הביטחונית מספקת יכולת ייצור, אינטגרציה ומסחור של טכנולוגיות מתקדמות, בעוד שהאקדמיה ממלאת תפקיד קריטי במחקר ופיתוח אלגוריתמים פורצי דרך בתחומי הבינה המלאכותית, הלמידה החישובית והאוטונומיה. במקביל, גורמי הביטחון – צבאות, כוחות משטרה, וגופי מודיעין – מגדירים את האתגרים המבצעיים ודורשים פתרונות המסוגלים לתת מענה לצרכים בשטח. שיתוף פעולה הדוק מאפשר תהליך של פיתוח מבוסס תרחישים (Scenario-Based Development), שבו חדשנות טכנולוגית מותאמת בזמן אמת לדרישות מבצעיות משתנות. באמצעות חממות טכנולוגיות, מרכזי פיתוח משותפים, ומודלים של רכש גמיש (Agile Procurement), ניתן להאיץ את תהליך הכנסת מערכות חדשות לפעולה, לצמצם זמני פיתוח ולהבטיח שהטכנולוגיות המתקדמות משתלבות בצורה מיטבית בשדה הקרב ובמערכי הגנת המולדת.
הכותב הינו מומחה לתחומי האבטחה, טכנולוגיות HLS וסייבר ויועץ למשרדי ממשלה, תעשיות ביטחוניות והמשק. בוגר תואר שני ובעל הסמכות ממלכתיות ואזרחיות בעולמות האבטחה והסייבר. בין היתר עוסק בייעוץ ופיתוח עסקי לגופים וחברות ביטחוניות בנושאי תיכנון ובניית הגנה, חדשנות וטכנולוגית אבטחה, תרגולים ואימונים בזירות האבטחה והסייבר.
[1] https://www.youtube.com/watch?v=DYjTRZ1GS_k , https://www.youtube.com/watch?v=xZH-4fAP_YI https://www.youtube.com/watch?v=KaRpWEkY1V8
[2] https://www.youtube.com/watch?v=rBeFh7Gjglo
[3] https://www.youtube.com/watch?v=K80n_jWn6Ac
[4] https://www.youtube.com/watch?v=rPul9WKQ6oQ , https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abm5954
[6] https://www.youtube.com/watch?v=p66uxwUgboY
