כששדה הקרב עובר לעיבוד מקומי: מהפכת ה- Edge מגיעה לחזית

כשהזמן קריטי – המידע לא עובר, הוא פועל

במאה ה־21, גם האויבים שלנו למדו להיות מחוברים. אבל דווקא כשמערכות קריטיות יותר ויותר נשענות על תקשורת אלחוטית, רגע של ניתוק – עלול לחרוץ גורלות. כאן נכנסת לתמונה מהפכת Edge Processing: לא עוד שליחת מידע אל הענן והמתנה לתגובה, אלא עיבוד מיידי בתוך החיישן, הרחפן, או הכלי הקרבי עצמו. ממש במעגל החשמלי, בזמן אמת.

זוהי לא עוד טכנולוגיה תומכת – אלא עמוד תווך בתורת הלחימה החדשה. וכשמתכננים את שדה הקרב של המחר, הקצה הוא כבר לא השוליים – הוא המרכז.

הרקע המבצעי והצורך ב-Edge

לאורך השנים האחרונות, צבאות ברחבי העולם – ובראשם צה”ל – הבינו שהיקף הנתונים שנוצרים בשדה הקרב (וידאו, מכ”ם, חיישני תדר וכו’) הוא עצום. ניתוח מבוסס ענן אינו מסוגל לעמוד בקצב הדרוש, במיוחד כשהקישוריות נפגעת. במלחמות כמו באוקראינה, נרשמו מקרים חוזרים של תקשורת משובשת, שגרמה לעיכובים בפעולה ולהחמצת הזדמנויות מבצעיות.

Edge Processing  מאפשר לכלי עצמו – רחפן, רכב קרבי, חיישן – לעבד מידע, לזהות איומים, ולהגיב – מבלי להמתין לניתוח חיצוני. התוצאה: קיצור דרמטי של זמן התגובה, הפחתת עומס תקשורת, ושיפור באמינות המבצעית.

טבלת השוואה: עיבוד בקצה לעומת עיבוד בענן

מודלי Edge AI בשטח – מה רץ בפועל?

• מודלים נפוצים כוללים את YOLOv5 Tiny / Nano, המותאמים לעיבוד בזמן אמת במערכות בעלות משאבים מוגבלים.
• מודלים כמו MobileNet/EfficientNet  משמשים לזיהוי וסיווג עצמים, תוך שימוש בטכניקות כיווץ (pruning) ו-quantization.
• מערכות מעקב כמו DeepSORT  מנתחות תנועה של מטרות בזמן אמת, לעיתים בשילוב עם מצלמות תרמיות או מכ”ם טקטי.
• בפלטפורמות מבצעיות אמינות, מודלים אלה רצים על חומרה ייעודית מאובטחת, לאחר אינטגרציה עם אלגוריתמים ייעודיים מותאמים לשטח.

מחקר עדכני מציין כי Edge AI יכול לקצר את זמן קבלת ההחלטה מבצעית מ־500 מילישניות לפחות מ־20 מילישניות, ולחסוך עד 87% מרוחב הפס הנדרש לתקשורת רציפה עם הענן.

תרחישים בשטח – כך זה נראה בזמן אמת

דמיינו רחפן סיור שטס בגובה נמוך, בשטח אורבני צפוף. לפתע, הוא מזהה הבזק חום מאחורי קיר. במקום לשדר את המידע למרכז, להמתין לניתוח, ואז לקבל פקודה – הוא מנתח את הנתון בעצמו, מזהה תנועה חשודה, משנה מסלול ומעביר התראה לשאר הכלים במערכת. כל זה – תוך 30 מילישניות בלבד.

בתרחיש אחר, רובוט סיור מזהה מוקש בעזרת מצלמת עומק ואלגוריתם Edge. ההחלטה לעקוף אותו מתקבלת מיידית, ללא שליחת המידע למפעיל. בשני המקרים – הזמן שנחסך שווה ערך לחיי אדם.

אדריכלות מבוזרת ואינטראקציה בין כלים

• Federated Learning  מאפשר שיתוף תובנות מבוזר בין כלים מבלי להעביר נתונים גולמיים – קריטי בפריסות מבצעיות רגישות.
• Swarm Autonomy  – גישה בה מספר כלים (כמו נחילים רובוטיים) משתפים פעולה עצמאית תוך קבלת החלטות קולקטיבית.
• Time-Sensitive Networking (TSN)  – מאפשר סנכרון מדויק בין יחידות מבצעיות, כולל עיכוב מובטח (guaranteed latency).
• Event Filtering  – סינון אירועים לפי חשיבות מבצעית, הפחתת רעש מידע ושמירה על רוחב פס.

 אתגרים בהטמעה – מה לא מספרים על  Edge ?

לצד היתרונות, יש גם אתגרים. למשל, עדכון קושחה (firmware) בשטח דורש ערוצי תקשורת מוצפנים ויכולת שחזור עצמאית. במקרים של פריצה פיזית לכלי – קיים סיכון ממשי לדליפת לוגיקה קריטית. לכן, כל מערכת Edge חייבת לשלב מנגנוני הצפנה, איתחול בטוח והגנה חומרתית.

נוסף על כך, תפעול מערכות Edge דורש הכשרה שונה – היכולת להפעיל כלי שמקבל החלטות בעצמו מחייבת גם תורת לחימה חדשה, וגם ממשקי שליטה מותאמים.

התאמה לישראל והמשך הפיתוח המקומי

• תעשיית הביטחון המקומית בשלה לאימוץ: מערכות כמו DART, כיפת ברזל, ולווייני  Ofek  כבר משלבות אלמנטים של עיבוד מבוזר.
• אגף החדשנות וה-AI במשרד הביטחון, לצד מפא”ת, מקדמים בשנים האחרונות שילוב Edge AI  בכל זרועות צה”ל.
• החזון: לוחם מצויד בכלי סיור שמזהים, מפענחים ומגיבים – גם בתנאי ניתוק תקשורת – ללא התערבות חיצונית.

עם תמיכה ייעודית, רגולציה מותאמת, ושת”פים עם תעשייה אזרחית וטכנולוגית – ישראל יכולה להוביל בתחום זה ברמה עולמית.

סיכום תובנתי

Edge Processing  אינו רק חידוש טכנולוגי – הוא שינוי פרדיגמה. כאשר עיבוד הנתונים, זיהוי האיום והתגובה נעשים על גבי הכלי עצמו – מתקבלת לוחמה גמישה, מהירה, אוטונומית ובטוחה יותר.

בישראל, השילוב בין תשתית טכנולוגית מתקדמת, צורך מבצעי דחוף ויכולת ביצוע מהירה – יוכל להפוך את שדה הקרב הבא לחכם, מהיר ומבוזר.