ד"ר מיכל הורוביץ
כחוקרת במכון המחקר מיגל, וכמרצה למדעי המחשב במכללה האקדמית תל-חי, ד"ר מיכל הורוביץ שותפה לקבוצת מחקר העוסקת בלמידה חישובית ואופטימיזציה, בראשה עומד פרופ׳ עפר שיר, שבה מתמקדים בפרויקטים לרווחת החקלאים, במטרה לקבל תוצר חקלאי טוב יותר ולאתר פגעים בשלב מוקדם של הגידולים.
'למידה עמוקה' – תחום הנמצא בחזית התעשייה ובמחקר. המוח האנושי בנוי מרשת נוירונים סבוכה. ב'למידה עמוקה' מנסים לדמות את הקשרים הללו במחשב. יש לאדם יתרון על פני המחשב, אך קיים יתרון גדול למחשב, ביכולת איחסון ושליפת הנתונים.
רשת נוירונים רב שכבתית, היא 'מפלצת' שלא ניתן להסביר במאת האחוזים, הכוללת הרבה הקשרים ורבדים, ובשלב הלמידה, המחשב מעניק משקל לכל קשר / שכבה / מעבר בין שכבות.
התהליך אינטראקטיבי בין החוקרים למחשב, ובין המחשב לעצמו, שבמהלכו המערכת משפרת ומכוונת את הנתונים שהוזנו בהתאמה לאלגוריתם שנכתב על ידי החוקרים.
פרויקט בו אני שותפה – הממומן ע״י משרד המדע והטכנולוגיה (הקרן הלאומית למחקר מדע יישומי והנדסי – מי"ה), בשיתוף עם פרופ׳ רפי לינקר מהטכניון, פרופ׳ עפר שיר ממיגל וד"ר אסף חן מהקבוצה לחקלאות מדייקת במיגל – איסוף מידע מלוויינים העוברים מעל כדור הארץ מספר פעמים בשבוע.
חלק מהנתונים הנצברים בלוויין זמינים, ומתוכם מאתרים מידע חקלאי, תוך כדי הסתייעות בתמונות רחפן, בנושאים כגון, השקיה, בעיות בצמח ועוד. לשם כך, קבוצת המחקר לומדת שיטות מיוחדות, שנוסו בפרויקטים אחרים בתחומים שונים.
פרויקט נוסף בו אני משתתפת, נעשה בשיתוף חברת "אלביט", פרופ׳ עפר שיר ממיגל, ד״ר רקפת שרון וד״ר מרי דפני-ילין ממו״פ צפון-מיגל, וממומן על ידי המדען הראשי משרד החקלאות (תיבת נח).
כאשר ווירוס "קיפול העלים" תוקף את הגפן אין אפשרות לרפאה, והדרך היחידה לעצור את התפשטות הוירוס היא עקירת הגפן. הנגע פוגע באיכות היבול בצורה משמעותית ביותר. מטרת הפרוייקט לאתר מקורות הדבקה נגועים בשלב מוקדם ככל האפשר, בכדי לקבל החלטות לגבי עקירתם ולמנוע הדבקת הכרם.
לשם כך מלקטים תמונות רבות של הגפנים בכרם, מסמנים בתמונות את המקומות שבהם רואים את המחלה בשלביה המוקדמים והמאוחרים, ומזינים את המערכת בתמונות אלו.
צוות המעבדה כותב ומתאים אלגוריתם למידה, בכדי שהמחשב ילמד לזהות את הדפוסים של הגפנים הנגועות בתמונות. השלב הראשון הוא אימון, בו המחשב לומד לזהות את המחלה בתמונה על-ידי סט התמונות המתוייגות.
רק לאחר שהמחשב מצליח לזהות ברמת דיוק נאותה בוחנים את התוצר- המודל, על סט תמונות חדש שהמחשב לא ראה לפני כן.
בשלב האימון, המודל מתעדכן כל הזמן, וככל שיש יותר נתונים ניתן לקבל מודל טוב יותר, ובכך לסייע לחקלאות ולחקלאים.
מאז ילדותי המוקדמת ידעתי שאני רוצה ללמוד תחום ריאלי, כך שלא הייתה לי התלבטות לגבי כיוון הלימודים. אני משתייכת לזרם הליטאי ביהדות החרדית בהנהגת הרב חיים קנייבסקי והרב גרשון אדלשטיין. הוריי בעלי השכלה אקדמית, חזרו בתשובה עם לידתי -שלישית מתוך חמישה ילדים. במשפחתי הגרעינית כולם חרדים ובמשפחה המורחבת, אנשים מכל הזרמים.
לאחר שסיימתי את לימודיי בתיכון חרדי, שבו למדתי מתמטיקה ומדעי המחשב באופן בסיסי ביותר, ועם תעודת בגרות מינימאלית, שקלתי את האפשרויות להתפתחות מקצועית.
כאישה צעירה, בעלת השקפת עולם חרדית, רציתי להישאר במסגרת התואמת את השקפותיי, ועם זאת לממש את אהבתי למדע בכלל, ולמתמטיקה ולמדעי המחשב בפרט, בלימודים גבוהים שיאפשרו לי לרכוש מקצוע מפרנס בתחום האהוב עליי.
את הוראת המתמטיקה, היהדות וחינוך גופני, למדתי במסלול המקובל במסגרת חרדית. במקביל, למדתי לקראת התואר הראשון מתמטיקה ומדעי המחשב, באוניברסיטה הפתוחה.
אופציה זו נבחרה מהיותה מתאימה לאורח חיי, ללא התפשרות על הרמה הדתית, ללא צורך בלימודים מעורבים, וללא פשרה על רמת הלימודים. כיום יש מכללות המותאמות לציבור החרדי, אך בזמן לימודיי לא היו אופציות כאלו כלל.
בעולם החרדי זהו צעד חריג ולא מתאים לכל אחד/ת מהמגזר. היציאה לחברה החילונית יכולה להשפיע בהתפוגגות ערכים ושינוי סדרי עדיפויות שלא לטובה. לא כל אחד יצליח, על אף רצונו, להישאר נאמן לעקרונות הרוחניים השמרניים. אני רוצה שילדיי יגדלו על הערכים שאני בעצמי גדלתי עליהם; בין אדם לחברו וערכי תורת האלוקים שהיא הערך העליון.
אל לימודי התואר השני במסלול ישיר לדוקטורט בפקולטה למדעי המחשב בטכניון, הגעתי במעמד אחר, רק לאחר נישואיי ובהיותי אם לשניים. תחומי לימודיי מטבעם כרוכים בעיקר בחקר עצמי ופחות בלימודים מעורבים בין גברים ונשים.
כמובן שבלתי נמנע מתוקף הלימודים והמחקר להשתתף במפגשים מעורבים, בהם יש כבוד הדדי וחיים בשלום; דתיים, חילוניים ואחרים.
אין לי כלל דילמות בין מדע לדת, כיוון שאין לדעתי סתירה ביניהם. לכל דבר ישנו הסבר, "אם תרצו – תמצאוהו״.
ד"ר מיכל הורוביץ | צילום: יח"צ
