מדעי המחשב מציגים: פרויקטים מצטיינים

הפקולטה למדעי המחשב ע"ש טאוב ערכה את אירוע הגמר של תחרות הפרויקט המצטיין בחסות אמדוקס (Amdocs Israel). בתחרות, שנערכה במתכונת של יריד פרויקטים, הוצגו עשרות פרויקטים בתחומי הפעילות השונים בפקולטה. שלושה מהם הציגו פתרונות יוצאי דופן ונבחרו כפרויקטים מצטיינים

מביאים את המציאות למציאות הרבודה – פרויקט של הסטודנטים אלמוג ברנד, דני גינסברג וליאור ונדל.

בעולם המציאות הרבודה (שילוב עולם וירטואלי בעולם האמיתי), אחת הבעיות המרכזיות היא חוסר התאמה בין התאורה והצל של האלמנטים הווירטואליים לאלה המציאותיים. בעיה זו מבליטה את החלקים הווירטואלים בעיניי המשתמש ומתורגמת לסצנה שאינה "מרגישה אמיתית", מה שפוגע בחוויית המשתמש.

ברנד, ונדל וגינסברג תכננו ובנו מכשיר ראשון מסוגו הדוגם את האור בחדר, בונה מודל תאורה על סמך המדידות ושולח בזמן אמת את המידע לפלטפורמה שמריצה את המציאות הרבודה. התוצאה – החלקים הווירטואליים מגיבים בכל רגע נתון לכל שינוי המתרחש במציאות. הגופים הווירטואליים והמציאותיים מוארים באותה צורה ומטילים צל בכיוונים זהים ובעוצמות זהות – בעקבות הצלחת הפרויקט, המשתמש זוכה לחוויה מציאותית ומהנה בהרבה.

הפרויקט נערך בהנחיית בועז שטרנפלד, ירון חונן ובוריס ון-סוסין במעבדות: GIP (מעבדה לעיבוד גיאומטרי של תמונות), AVRL (מעבדת מציאות רבודה ומדומה) ו-CGGC(המרכז לגרפיקה ממוחשבת)

שחזור תמונה באיכות ויזואלית גבוהה – פרויקט של הסטודנטים גיא אוחיון ותיאו אדראי, בהנחיית הדוקטורנט גריגורי וקסמן ופרופסור מיכאל אלעד ממעבדת GIP. הבעיה של ניקוי תמונה מהפרעות (רעש) נחקרת כבר עשרות שנים ועדיין נחשבת לאחד האתגרים המורכבים ביותר בתחום הראייה הממוחשבת. בכל מצלמה ובכל חיישן שמייצר תמונה מתקבל מידע רועש, כלומר הגוונים שמתקבלים "מופרעים" על ידי רעש אלקטרוני, תאורה פגומה ועוד. ללא ניקוי רעש זה אין כמעט ערך לצילום ואיכות התמונות נפגעת קשות. המשימה אם כך היא לשחזר מתוך התמונה הרועשת את התמונה המקורית והנקייה. לאורך השנים פותח מגוון רחב של שיטות ניקוי לפתרון בעיה זו, והתפיסה המקובלת היא לייצר מהתמונה הרועשת, באמצעות חישוב מורכב, תמונה נקייה שמתיימרת להיות קרובה במידה מסוימת לתמונת המקור. הבעיה, לדברי הסטודנטים, היא שאנו רוצים שהתמונה הסופית לא תהיה רק נקייה אלא גם טבעית ומשכנעת. הבעיה היא שיש סתירה מסוימת בין הקירבה לתמונת המקור לאותה איכות ויזואלית – בעיה שנחשפה בעבודת הדוקטורט של יוחאי בלאו בהנחייתו של פרופ' תומר מיכאלי מהטכניון. בעיה נוספת היא שאם התמונה רועשת מאוד, ברור שיש יותר מתמונה אחת שיכולה להסביר אותה כתמונת מקור. לכן נכון יותר לתת אוסף של פתרונות אפשריים שיחשפו את מידת אי-הודאות בתהליך הניקוי.  שתי השאלות הנ"ל זכו למענה מקורי וחדשני בעבודתם של אוחיון ואדראי, שהתבססו על אלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית התוקף את בעיית ניקוי התמונה מזווית חדשה לחלוטין. פיתוח זה מציג שורה של רעיונות חדשניים בדרך הטיפול בתמונות בעזרת רשתות נוירונים עמוקות, ופותח דרך לשורה של רעיונות חדשים במגוון בעיות אחרות בעיבוד תמונה.

לינק למאמר שהתפרסם במסגרת הפרויקט: https://arxiv.org/abs/2103.04192

סימולטור די-אן-איי – פרויקט של הסטודנטים גדי חייקין ונילי פורמן.

אחסון מידע על די-אן-איי הוא אתגר המעסיק קבוצות מחקר רבות בעולם, זאת משום שלדי-אן-איי יתרונות עצומים על פני אחסון אלקטרוני: הוא מצריך נפח מזערי לכמות מידע נתונה, הוא אינו מצריך השקעה אנרגטית וכלכלית רבה, והוא נשמר לאורך זמן. הבעיה היא שאחסנה של מידע על די-אן-איי וקריאתו ממולקולות אלה עדיין יקרה מאוד.

כתשובה לבעיה זו פיתחו חייקין ופורמן סימולטור המאפשר למדענים ולמהנדסים העוסקים בתחום זה לבחון את יעילות התהליכים שלהם ולפתח טכנולוגיות חדשות לאחסון מידע על די-אן-איי ולשליפתו. השניים הראו כי הסימולטור שבנו אמין ומדויק ומאמינים כי הוא יתרום רבות לתחום האחסון על די-אן-איי.

הפרויקט בוצע בהנחיית עומר צברי ופרופ' איתן יעקובי, במעבדה לאחסון מידע וזיכרונות (ISM).