פיתוח משלנו: כך יימנע אסון נחל צפית הבא

מתן לוי בן ה-29 וניר צברי בן ה-24, סטודנטים לתואר שני בבית הספר להנדסה ולמדעי המחשב באוניברסיטה העברית, יחד עם עוד שלושה סטודנטים נוספים מהודו, אלבניה והונגריה, זכו השבוע במקום הראשון באחד מאתגרי תחרות ה-תכנות הגדולה ביותר באירופה, HackZurich2021, שנערכה גם השנה בציריך שבשוויץ. למרות משבר הקורונה, התחרות התקיימה באופן פרונטלי. בהאקתון, המורכב מ-18 אתגרים בנושאים שונים, מתחרות מאות קבוצות המורכבות מאלפי צעירים וצעירות מכל רחבי העולם, ונערך במשך 40 שעות על פני שלושה ימים.

המערכת הישראלית שזכתה בתחרות נועדה להציל חיי אדם בזמן אסונות טבע באופן כללי, ושיטפונות והצפות באופן ספציפי. יוצריה החליטו לעבוד עליה בעקבות העלייה בהרוגים בשנים האחרונות בהצפות ושיטפונות בישראל – מאסון המעלית בשכונת התקווה בתל אביב בשנה שעברה ועד לאסון נחל צפית בשנת 2018.

"ברקע ההתחממות הגלובלית, אנחנו עדים לתופעות טבע קשות שמגיעות בצורות ותזמונים שלא כל כך הכרנו לפני. זה מגיע עד אלינו הביתה, לישראל, ואנחנו מרגישים את זה. לכן החלטנו לנסות ליצור מערכת שתוכל להתמודד בצורה יצירתית עם הבעיה הקשה הזאת. האמנו שיש למיזם שלנו משמעות אדירה", הסבירו הסטודנטים מיד לאחר התחרות. בקרוב תדון חברת Xylem, שפנתה במהלך התחרות לסטודנטים כדי להתמודד עם אתגר ההצפות והתלהבה מהתוצר הסופי שלהם, אם ניתן להפוך את עבודתם ליישומית.

במהלך אסון טבע, כגון הצפות, נדרשים מקבלי ההחלטות בחפ"ק המבצעי להכין תמונת מצב מהירה ומדויקת ככל האפשר, כדי להבין לאן לשלוח צוותי חילוץ וכוחות ההצלה השונים. כיוון שלרוב האסון מתרחש במספר מוקדים באותו זמן, על מקבלי ההחלטות להבין בזמן אמת מהם האזורים המסוכנים יותר והמסוכנים פחות – ובעיקר היכן נדרש סיוע מיידי של הכוחות. המערכת אותה יצרו הסטודנטים הישראלים מאפשרת להם להקל על זרימת המידע לחפ"ק המבצעי בזמן האירוע.

מתן לוי (מימין) וניר צברי (משמאל). צילום: דוברות האוניברסיטה הישראלית.

"בחרנו להתמודד על אתגר #16 של חברתXylem , שאותה לא הכרנו לפני. החברה הציגה נתונים שמראים כי אנשים מקבלים הודעות התראה על הצפות באזור שלהם, אך הם לא יודעים בדיוק מה לעשות - וביקשו ממשתתפי התחרות לחשוב על פתרון. הסתכלנו על הבעיה מנקודת מבט שונה לגמרי - של צוותי החילוץ והחפ"ק. גם כשיש צוותי חילוץ מוכנים ומאומנים היטב, מישהו בסוף צריך להכווין אותם לנקודות הכי קריטיות בשטח", מספר השבוע מתן לוי.

המערכת שפיתח הצוות מבוססת על מידע שמתקבל בזמן אמת מכמה מקורות מידע - תמונות לווין, תמונות רחפנים, תמונות מסוקי חילוץ, תמונות דיווח ממשתמשים לרשויות, מצלמות אבטחה ועוד -תוך ניתוח באמצעות טכנולוגיית AI. לאחר מכן היא מסוגלת לדרג כל פיסת מידע שמתקבלת במידת סכנה שהוגדרה מראש (למשל 1 עד 5), ובכך לבנות מפת חום של האזור כולו. בסוף אנשי ניהול החפ״ק מקבלים מערכת תומכת-החלטה, שמרכיבה עבורם את המפה שהם נדרשים להרכיב בצורה ידנית, על ידי הצלבת מידע המתקבל לחדר הניהול.

"כדי לבחון את המודל, צילמנו וידאו של עצמנו שמדגים את רמת הסיכון שנותנת המערכת לכל פריים. לשם כך, קפצתי לנהר ה-limmat בציריך, והראנו שבכל פריים שאני נמצא בתוך המים, המערכת מסווגת אותו בדרגת סיכון גבוהה. כשיצאתי מהמים, המצלמה הסתובבה והראתה אדם על חוף מבטחים, דרגת הסיכון ירדה בצורה משמעותית", מספר מתן ומוסיף כי "בעבודת הצוות הצלחנו להרכיב אב טיפוס שניתן להציגו בסוף התחרות".

הסטודנטים הישראלים גאים במערכת שיצרו על ידי הכלים אותם רכשו בלימודיהם האקדמיים. התזה של ניר צברי עוסקת בחיזוי פוטנציאל עוברי ועיבוד תמונות רפואיות, ושל מתן לוי עוסקת בנושאים הקשורים לשילוב של ראייה ממוחשבת עם עיבוד שפה טבעית. "עבדנו מסביב לשעון במשך שלושה ימים, עם שאר חברי הצוות (לא ישראלים), שיתוף הפעולה בינינו היה מעולה, והפתרון שהצענו עבד בסוף התחרות", סיכם ניר צברי, "כרגע החברה נמצאת איתנו במגעים על האפשרות להמשיך ולפתח את הרעיון, ולבצע השמה שלו. אם זה יצליח זה יהיה הפרס האמיתי עבורנו. אני מאוד מקווה שהמערכת הזאת תצליח לעזור בהצלת חיים".

'בחדרי' גם ברשתות החברתיות - הצטרפו!