بواز ميزراحي، المؤسس المشارك والمدير التقني لشركة Tactile Mobility – سلسلة مقابلات

بوعز ميزراحي، المؤسس المشارك والمدير التقني لشركة Tactile Mobility. بواز هو خبير تقني ورائد أعمال مخضرم، يتمتع بخبرة تزيد عن ثلاثة عقود في معالجة الإشارات وأبحاث الخوارزميات وتصميم الأنظمة في صناعات السيارات والشبكات. كما أنه يجلب مهارات قيادية عملية بصفته المؤسس المشارك ومدير الهندسة في Charlotte's Web Networks، وهي شركة رائدة عالميًا في تطوير وتسويق معدات الشبكات عالية السرعة (استحوذت عليها شركة MRV Communications)، ومدير مجموعة تصميم الأنظمة في Zoran Microelectronics (استحوذت عليها شركة CSR).

التنقل باللمس تعد شركة Tactile Mobility رائدة عالميًا في حلول البيانات اللمسية، حيث تقود التطورات في صناعة التنقل منذ عام 2012. مع فرق في الولايات المتحدة وألمانيا وإسرائيل، تتخصص الشركة في الجمع بين معالجة الإشارات والذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والحوسبة المضمنة لتعزيز أنظمة المركبات الذكية والمستقلة. تمكن تقنيتها المركبات من "الشعور" بالطريق بالإضافة إلى "رؤيته"، وتحسين قرارات القيادة في الوقت الفعلي وإنشاء خرائط دقيقة ومصدرها الجمهور لظروف الطريق. من خلال حلول VehicleDNA ™ و SurfaceDNA ™، تخدم Tactile Mobility مصنعي السيارات والبلديات ومديري الأساطيل وشركات التأمين، رائدة في دمج الاستشعار اللمسي في التنقل الحديث.

هل يمكنك أن تخبرنا عن رحلتك من المشاركة في تأسيس Charlotte's Web Networks إلى تأسيس Tactile Mobility؟ ما الذي ألهمك للانتقال إلى مجال تكنولوجيا السيارات؟

بعد أن شاركت في تأسيس Charlotte's Web Networks، انتقلت إلى منصب في Zoran Microsystems، حيث عملت كمهندس أنظمة ثم مدير مجموعة أنظمة، مع التركيز على تصميم ASICs واللوحات لأنظمة الترفيه المنزلي وأجهزة فك التشفير وغيرها. ثم أشعلت محادثة مع أحد الأصدقاء شرارة مسار جديد.

لقد طرح سؤالاً مثيراً للتفكير حول كيفية تحسين أداء السيارة أثناء القيادة من النقطة أ إلى النقطة ب مع الحد الأدنى من استهلاك الوقود، مع مراعاة عوامل مثل الطقس وظروف الطريق وقدرات السيارة. وقد دفعني هذا إلى التعمق في مجال السيارات، وتأسيس شركة Tactile Mobility لمعالجة هذه التعقيدات. لقد بدأنا كشركة ناشئة مدعومة من حاضنة في إسرائيل، وفي النهاية نمت لتصبح شركة في مهمة لإعطاء المركبات القدرة على "الشعور" بالطريق.

ما هي بعض التحديات والإنجازات الأولية التي واجهتها عند تأسيس شركة Tactile Mobility؟

كان أحد التحديات الرئيسية التي واجهتنا في البداية هو توليد رؤى في الوقت الفعلي نظرًا لموارد السيارة المحدودة. كانت المركبات مزودة بالفعل بأجهزة استشعار أساسية، لكن السيارات كانت تفتقر إلى رؤى حول المعلمات الأساسية مثل وزن السيارة الحالي، وحالة الإطارات، وقبضة السطح. لقد تعاملنا مع هذا من خلال تنفيذ برنامج جديد في وحدة التحكم في المحرك الموجودة في السيارة، مما سمح لنا بتوليد هذه الرؤى من خلال "أجهزة استشعار افتراضية" متصلة بإعداد السيارة الحالي ولم تتطلب أجهزة إضافية.

ولكن استخدام وحدة التحكم الإلكترونية للحصول على المعلومات التي نحتاجها كان يطرح العديد من المشاكل بقدر ما يطرح العديد من الإجابات. فوحدة التحكم الإلكترونية عبارة عن كمبيوتر صغير منخفض التكلفة وذو ذاكرة محدودة للغاية. وهذا يعني أن برنامجنا كان لابد أن يتناسب في الأصل مع 100 كيلوبايت، وهو قيد غير معتاد في عالم البرمجيات اليوم، وخاصة مع التعقيد الإضافي المتمثل في محاولة دمج التعلم الآلي والشبكات العصبية. وكان إنشاء هذه المستشعرات الرقمية المدمجة التي يمكن أن تتناسب مع وحدة التحكم الإلكترونية بمثابة اختراق جعلنا روادًا في هذا المجال.

مهمة شركة Tactile Mobility طموحة، وتتمثل في منح المركبات حاسة اللمس. هل يمكنك شرح الرؤية الكامنة وراء هذا المفهوم؟

تتمحور رؤيتنا حول التقاط البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة على متن المركبات والاستفادة منها لمنحها إحساسًا بالوعي اللمسي. ويتضمن هذا ترجمة البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة لإنشاء "بكسلات لمسية" يمكنها، مثل البكسلات المرئية، تكوين صورة متماسكة أو "فيلم" للتجربة اللمسية للسيارة على الطريق. تخيل أن المكفوفين يستشعرون محيطهم بناءً على اللمس - وهذا يشبه الطريقة التي نريد بها أن تشعر المركبات بالطريق، وفهم ملمسه، وقبضته، والمخاطر المحتملة.

كيف تعمل أجهزة استشعار المركبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Tactile Mobility على التقاط البيانات اللمسية، وما هي بعض المعلومات الفريدة التي تقدمها حول كل من المركبات والطرق؟

يعمل برنامجنا داخل وحدة التحكم الإلكترونية في السيارة، حيث يلتقط باستمرار البيانات من أجهزة استشعار مختلفة مثل مستشعر سرعة العجلات، ومقاييس التسارع، وأنظمة التوجيه والفرامل. ومن الناحية المثالية، ستكون هناك أيضًا أجهزة استشعار للإطارات يمكنها جمع المعلومات حول الطريق. ثم تتم معالجة هذه البيانات لإنشاء رؤى في الوقت الفعلي، أو "أجهزة استشعار افتراضية"، تنقل المعلومات حول حمولة السيارة، وقبضتها، وحتى صحة الإطارات.

على سبيل المثال، يمكننا اكتشاف الطريق الزلق أو الإطارات المهترئة، مما يحسن من سلامة السائق وأداء السيارة. كما يتيح النظام وظائف تكيفية مثل ضبط المسافة في نظام تثبيت السرعة التكيفي بناءً على مستوى الاحتكاك الحالي أو إعلام السائقين بأنهم بحاجة إلى السماح بمسافة أكبر بين سيارتهم والسيارات التي أمامهم.

تتيح حلول Tactile Mobility للمركبات "الشعور" بحالة الطريق في الوقت الفعلي. هل يمكنك شرح كيفية عمل هذه الملاحظات اللمسية وما هو الدور الذي تلعبه الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية في هذه العملية؟

يجمع النظام ويعالج باستمرار البيانات من مستشعرات أجهزة السيارة، مستخدمًا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحويل هذه البيانات إلى استنتاجات تؤثر على عمليات السيارة. تُعلم هذه الحلقة المرتدة السيارة آنيًا بحالة الطريق - مثل مستويات الاحتكاك على الأسطح المختلفة - وتنقل هذه المعلومات إلى السحابة. باستخدام بيانات ملايين المركبات، ننشئ خرائط شاملة لأسطح الطرق تشير إلى المخاطر، مثل المناطق الزلقة أو تسربات الزيت، لتوفير تجربة قيادة أكثر أمانًا ووعيًا.

هل يمكنك وصف كيفية عمل تقنيات VehicleDNA™ وSurfaceDNA™ وما الذي يميزها في صناعة السيارات؟

يمثل VehicleDNA™ وSurfaceDNA™ فرعين من "لغتنا" اللمسية. يركز SurfaceDNA™ على سطح الطريق، ويلتقط سمات مثل الاحتكاك والانحدار وأي مخاطر تنشأ من خلال أجهزة استشعار الإطارات وأجهزة استشعار خارجية أخرى. من ناحية أخرى، يقوم VehicleDNA™ بإنشاء نماذج للخصائص المحددة لكل مركبة في الوقت الفعلي - الوزن وحالة الإطارات وحالة التعليق والمزيد (المعروف في الصناعة باسم "التويين الرقمي" للهيكل). توفر هذه التقنيات معًا فهمًا واضحًا لحدود أداء المركبة على أي طريق معين، مما يعزز السلامة والكفاءة.

كيف تعمل تقنية تقدير قبضة السيارة على متن السيارة، وما هو تأثيرها على القيادة الذاتية ومعايير السلامة؟

تُعد تقنية تقدير قوة التماسك أمرًا بالغ الأهمية، خاصةً للسيارات ذاتية القيادة التي تسير بسرعات عالية. لا تستطيع المستشعرات التقليدية قياس قوة التماسك على الطريق بدقة، لكن تقنيتنا قادرة على ذلك. فهي تُقيّم معامل الاحتكاك بين السيارة والطريق، مما يُحدد حدود السيارة في التسارع والكبح والانعطاف. يُعد هذا المستوى من الفهم أساسيًا للسيارات ذاتية القيادة لتلبية معايير السلامة الحالية، إذ يُوفر فهمًا آنيًا لحالة الطريق، حتى في حالة عدم وضوحها، كما هو الحال في حالة الجليد الأسود.

تتعاون شركة Tactile Mobility بشكل نشط مع شركات تصنيع المعدات الأصلية الشريكة مثل بورشه والبلديات مثل مدينة ديترويت. هل يمكنك مشاركة المزيد حول هذه التعاونات وكيف ساعدت في توسيع تأثير شركة Tactile Mobility؟

ورغم أنني لا أستطيع الكشف عن تفاصيل محددة حول تعاوننا، إلا أنني أستطيع القول إن العمل مع مصنعي المعدات الأصلية (OEMs) والبلديات في المدن كان عملية طويلة ولكنها مجزية.

وبشكل عام، تستطيع شركات تصنيع المعدات الأصلية الاستفادة من بياناتنا لتوليد رؤى بالغة الأهمية حول أداء المركبات عبر مختلف التضاريس وظروف الطقس، وهو ما قد يساعد في تحسين ميزات السلامة وتقنيات مساعدة القيادة وتصميم المركبات. ومن ناحية أخرى، تستطيع البلديات استخدام البيانات المجمعة لمراقبة حالة الطرق وأنماط المرور في الوقت الفعلي، وتحديد المناطق التي تتطلب صيانة فورية أو تشكل مخاطر على السلامة، مثل الطرق الزلقة أو الحفر.

ما هي التحديات والفرص الرئيسية القادمة التي تعتقد أنها ستواجه صناعة السيارات في مجال الذكاء الاصطناعي والاستشعار اللمسي؟

يُعدّ تحقيق الدقة في المركبات ذاتية القيادة التحدي الأصعب على الأرجح. فالناس عمومًا أكثر تساهلًا مع الخطأ البشري لكونه جزءًا من القيادة؛ فإذا ارتكب السائق خطأً، فإنه يُدرك المخاطر المُحتملة. ومع ذلك، مع تقنيات القيادة الذاتية، يُطالب المجتمع بمعايير أعلى بكثير. حتى معدل الأعطال الأقل بكثير من معدل الخطأ البشري قد يكون غير مقبول إذا كان يعني وجود خلل برمجي قد يُؤدي إلى حادث مميت.

إن هذا التوقع يخلق تحديًا كبيرًا: يجب ألا يضاهي الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة الأداء البشري فحسب، بل يجب أن يتفوق عليه أيضًا، ويحقق مستويات عالية للغاية من الموثوقية، وخاصة في مواقف القيادة المعقدة أو النادرة. لذلك يتعين علينا التأكد من أن جميع أجهزة الاستشعار دقيقة وأنها تنقل البيانات في إطار زمني يسمح بفترة استجابة آمنة.

وعلاوة على ذلك، يشكل الأمن السيبراني مصدر قلق دائم. فالمركبات اليوم متصلة ومتكاملة بشكل متزايد مع أنظمة الحوسبة السحابية، مما يجعلها أهدافاً محتملة للتهديدات السيبرانية. وفي حين تتقدم الصناعة في قدرتها على مكافحة التهديدات، فإن أي خرق قد يخلف عواقب وخيمة. ومع ذلك، أعتقد أن الصناعة مجهزة تجهيزاً جيداً لمعالجة هذه المشكلة واتخاذ التدابير اللازمة للدفاع ضد التهديدات الجديدة.

إن الخصوصية أيضًا موضوع ساخن، ولكن غالبًا ما يُساء فهمه. لقد رأينا الكثير من القصص في الأخبار مؤخرًا تحاول الادعاء بأن السيارات الذكية تتجسس على السائقين وما إلى ذلك، لكن الواقع مختلف تمامًا. في كثير من النواحي، تعكس السيارات الذكية الوضع مع الهواتف الذكية. بصفتنا مستهلكين، نعلم أن أجهزتنا تجمع كميات هائلة من البيانات عنا، وتُستخدم هذه البيانات لتحسين تجربتنا.

والأمر مماثل في حالة المركبات. فإذا أردنا الاستفادة من معلومات القيادة التي يتم جمعها من الجمهور والحكمة الجماعية التي يمكنها تحسين السلامة، فلابد أن يساهم الأفراد بالبيانات. ومع ذلك، تدرك شركة Tactile Mobility والشركات الأخرى الحاجة إلى التعامل مع هذه البيانات بمسؤولية، ونحن نضع إجراءات لإخفاء هوية المعلومات الشخصية وحمايتها.

أما بالنسبة للفرص، فنحن نعمل حاليًا على تطوير أجهزة استشعار افتراضية جديدة، يمكنها توفير رؤى أعمق لأداء السيارة وظروف الطريق. وتعمل هذه المستشعرات، التي تعمل وفقًا لاحتياجات السوق وطلبات الشركات المصنعة للمعدات الأصلية، على معالجة تحديات مثل خفض التكاليف وتعزيز السلامة. ومع ابتكارنا في هذا المجال، فإن كل مستشعر جديد يجعل المركبات أقرب إلى أن تكون أكثر قدرة على التكيف والأمان في ظروف العالم الحقيقي.

وتتمثل فرصة أخرى مهمة في تجميع البيانات عبر آلاف، إن لم يكن ملايين، المركبات. وعلى مر السنين، ومع قيام شركة Tactile Mobility وشركات أخرى بتثبيت برامجها تدريجياً في المزيد من المركبات، توفر هذه البيانات ثروة من الأفكار التي يمكن استخدامها لإنشاء "خرائط لمسية" متقدمة. ولا تقتصر هذه الخرائط على الصور مثل تطبيق خرائط Google الحالي، بل يمكن أن تتضمن نقاط بيانات حول احتكاك الطريق ونوع السطح وحتى المخاطر مثل الانسكابات النفطية أو الجليد الأسود. ويوفر هذا الشكل من رسم الخرائط "المستقاة من الجمهور" للسائقين رؤى محلية في الوقت الفعلي حول حالة الطرق، مما يخلق طرقًا أكثر أمانًا للجميع ويعزز أنظمة الملاحة بشكل كبير.

وعلاوة على ذلك، هناك مجال غير مستغل من الاحتمالات في دمج بيانات الاستشعار اللمسي بشكل أكثر اكتمالاً مع الحوسبة السحابية. ففي حين توفر الهواتف الذكية بيانات واسعة النطاق عن المستخدمين، فإنها لا تستطيع الوصول إلى رؤى خاصة بالمركبة. فالبيانات التي يتم جمعها مباشرة من أجهزة المركبة ــ ما نسميه VehicleDNA™ ــ تقدم الكثير من المعلومات.

ومن خلال الاستفادة من هذه البيانات الخاصة بالمركبات في السحابة، سوف تتمكن السيارات الذكية من تقديم مستوى غير مسبوق من الدقة في استشعار محيطها والاستجابة له. ويمكن أن يؤدي هذا إلى بناء مدن وشبكات طرق أكثر ذكاءً حيث تتواصل المركبات مع البنية التحتية ومع بعضها البعض لمشاركة الرؤى في الوقت الفعلي، مما يتيح في نهاية المطاف نظامًا بيئيًا أكثر اتصالاً وكفاءة وأمانًا للتنقل.

وأخيرًا، ما هي أهدافكم طويلة المدى لشركة Tactile Mobility، وأين ترى الشركة في السنوات الخمس إلى العشر المقبلة؟

 هدفنا هو الاستمرار في دمج برنامج Tactile Mobility في المزيد من الشركات المصنعة للمعدات الأصلية على مستوى العالم، وتوسيع حضورنا في المركبات المتصلة بسحابتنا. نتوقع أن نستمر في تقديم بعض أكثر الأفكار دقة وتأثيرًا في صناعة السيارات على مدار العقد المقبل.

شكرا لك على المقابلة الرائعة ، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا التنقل باللمس.