מפא"ת רוצה מכ"ם שיבדיל בין אדם לחיה
יודעים איך לעשות זאת? אולי תוכל לזכות ב15,000 דולרים. "זה חשוב כי היכולת להפריד אוטומטית בין אנשים לחיות בדיוק גבוה היא מאוד משמעותית באפקטיביות של מכ"מים כאלו — תחשבו על מכ"מ שמנטר ומגן על גבול או על אתר חשוב"
עמי רוחקס דומבה
| 16/07/2020
צילום: גלעד קוולרצ׳יק
"מוזמנים להשתתף בתחרות מפא"ת (MAFAT Challenge) — תחרות Supervised Learning שעוסקת בסיווג אותות מכ"מיים", נכתב בפרסום של מפא"ת במשרד הביטחון. "האתגר בתחרות הוא לסווג את האובייקטים שנעקבים לאדם או חיה — סיווג בינארי. משך התחרות — 3 חודשים, סך פרסים כולל — 40 אלף דולר (15 לזוכה במקום הראשון), התחרות מנוהלת בפלטפורמת CodaLab.
"במודל הבייסליין הנאיבי שאימנו, ומפורסם למשתתפים בתחרות כמחברת קולאב, הגענו ל- ROC AUC של 0.73 — יותר טוב מהטלת מטבע, אבל אם אני צריך לנחש, אנחש שזה רחוק מאוד מהביצועים של המודל שיזכה בתחרות."
זו התחרות השנייה בסדרה של תחרויות שמפא"ת עורכת במטרה ליצור חיבורים לא טרוויאליים בין האתגרים הטכנולוגיים–מבצעיים שמעניינים את מפא"ת לבין קהילת הדאטה-סיינס והחוקרים בארץ ובעולם. התחרות פתוחה לכולם. מי שנרשם לתחרות יקבל גישה לדאטה-סט מאוד ייחודי — דאטה-סט מתוייג שכולל אלפים רבים של סגמנטים מכ"מיים, מקטעי עקיבה בהם המכ"ם עוקב אחרי עצמים נעים.
"למה זה חשוב?", מסבירים במפא"ת. "זה חשוב כי היכולת להפריד אוטומטית בין אנשים לחיות בדיוק גבוה היא מאוד משמעותית באפקטיביות של מכ"מים כאלו — תחשבו על מכ"מ שמנטר ומגן על גבול או על אתר חשוב.
"למה זה קשה? זו בעיה לא טרוויאלית כי בניגוד לאינטואיציה (האופטית) שלנו, מנקודת המבט של המכ"ם בני אדם וחיות הם יצורים מאוד דומים. יש להם חתימה דומה (שח"מ, RCS), הם נעים בתחומי מהירויות דומים, מחזוריות תנועות הגפיים שלהם היא בתדרים דומים (מיקרו-דופלר) ועוד. לכן, בעולם המסורתי של עיבוד אותות מכ"מיים הבעיה הזו נחשבת לבעיה קשה."
אז למה לא ML או DL? "למה לא באמת? עד עכשיו החסם היה דאטה מתוייג. בתקופה האחרונה הרבה אנשים השקיעו הרבה זמן ומשאבים בלהצליח לאסוף ולטייב דאטה-סט מתויג באיכות גבוהה שמאפשר אימון של מודלים לומדים — דאטה-סט ש(חלקו) מתפרסם במסגרת התחרות הזו", כותבים בפרסום.
מה תהיה הגישה המנצחת?
אנחנו לא יודעים. אם מסתכלים על האתגר כאתגר למידת מכונה — אז זה לא טרוויאלי לדעת מה הגישה שתעבוד הכי טוב. מצד אחד — אפשר להתייחס לפלט של המכ"מים כתמונות ולהפעיל עליו רשתות קונבולוציה. מצד שני — נהוג לנתח אותות מכ"מיים במרחב התדר (טרנספורמציית פוריה, ספקטרוגרמות) — ואז יש כאן דימיון בכלל לעולם האודיו (RNN? טרנספורמרים?). ומצד שלישי — כמו שאמרו חכמינו — אין תחליף לדומיין אקספרט, ואולי השילוב של גישות למידת מכונה עם הנדסת פיצ'רים שמבוססת על עיבוד אותות מכ"מיים הוא השילוב שינצח?
מי שרוצה להירשם — ממש מוזמן, הנה הקישור:https://mafatchallenge.mod.gov.il.
יודעים איך לעשות זאת? אולי תוכל לזכות ב15,000 דולרים. "זה חשוב כי היכולת להפריד אוטומטית בין אנשים לחיות בדיוק גבוה היא מאוד משמעותית באפקטיביות של מכ"מים כאלו — תחשבו על מכ"מ שמנטר ומגן על גבול או על אתר חשוב"
צילום: גלעד קוולרצ׳יק
"מוזמנים להשתתף בתחרות מפא"ת (MAFAT Challenge) — תחרות Supervised Learning שעוסקת בסיווג אותות מכ"מיים", נכתב בפרסום של מפא"ת במשרד הביטחון. "האתגר בתחרות הוא לסווג את האובייקטים שנעקבים לאדם או חיה — סיווג בינארי. משך התחרות — 3 חודשים, סך פרסים כולל — 40 אלף דולר (15 לזוכה במקום הראשון), התחרות מנוהלת בפלטפורמת CodaLab.
"במודל הבייסליין הנאיבי שאימנו, ומפורסם למשתתפים בתחרות כמחברת קולאב, הגענו ל- ROC AUC של 0.73 — יותר טוב מהטלת מטבע, אבל אם אני צריך לנחש, אנחש שזה רחוק מאוד מהביצועים של המודל שיזכה בתחרות."
זו התחרות השנייה בסדרה של תחרויות שמפא"ת עורכת במטרה ליצור חיבורים לא טרוויאליים בין האתגרים הטכנולוגיים–מבצעיים שמעניינים את מפא"ת לבין קהילת הדאטה-סיינס והחוקרים בארץ ובעולם. התחרות פתוחה לכולם. מי שנרשם לתחרות יקבל גישה לדאטה-סט מאוד ייחודי — דאטה-סט מתוייג שכולל אלפים רבים של סגמנטים מכ"מיים, מקטעי עקיבה בהם המכ"ם עוקב אחרי עצמים נעים.
"למה זה חשוב?", מסבירים במפא"ת. "זה חשוב כי היכולת להפריד אוטומטית בין אנשים לחיות בדיוק גבוה היא מאוד משמעותית באפקטיביות של מכ"מים כאלו — תחשבו על מכ"מ שמנטר ומגן על גבול או על אתר חשוב.
"למה זה קשה? זו בעיה לא טרוויאלית כי בניגוד לאינטואיציה (האופטית) שלנו, מנקודת המבט של המכ"ם בני אדם וחיות הם יצורים מאוד דומים. יש להם חתימה דומה (שח"מ, RCS), הם נעים בתחומי מהירויות דומים, מחזוריות תנועות הגפיים שלהם היא בתדרים דומים (מיקרו-דופלר) ועוד. לכן, בעולם המסורתי של עיבוד אותות מכ"מיים הבעיה הזו נחשבת לבעיה קשה."
אז למה לא ML או DL? "למה לא באמת? עד עכשיו החסם היה דאטה מתוייג. בתקופה האחרונה הרבה אנשים השקיעו הרבה זמן ומשאבים בלהצליח לאסוף ולטייב דאטה-סט מתויג באיכות גבוהה שמאפשר אימון של מודלים לומדים — דאטה-סט ש(חלקו) מתפרסם במסגרת התחרות הזו", כותבים בפרסום.
מה תהיה הגישה המנצחת?
אנחנו לא יודעים. אם מסתכלים על האתגר כאתגר למידת מכונה — אז זה לא טרוויאלי לדעת מה הגישה שתעבוד הכי טוב. מצד אחד — אפשר להתייחס לפלט של המכ"מים כתמונות ולהפעיל עליו רשתות קונבולוציה. מצד שני — נהוג לנתח אותות מכ"מיים במרחב התדר (טרנספורמציית פוריה, ספקטרוגרמות) — ואז יש כאן דימיון בכלל לעולם האודיו (RNN? טרנספורמרים?). ומצד שלישי — כמו שאמרו חכמינו — אין תחליף לדומיין אקספרט, ואולי השילוב של גישות למידת מכונה עם הנדסת פיצ'רים שמבוססת על עיבוד אותות מכ"מיים הוא השילוב שינצח?
מי שרוצה להירשם — ממש מוזמן, הנה הקישור:https://mafatchallenge.mod.gov.il.
