top of page
  • White Facebook Icon
  • White LinkedIn Icon
ינואר, 2023

הידיעון החודשי
של אפי ארזי

חושבים, כותבים ועורכים
סטודנטים למדעי המחשב

#כתבות_החודש

01

Medicine

ed7f72ca-75bc-4b6f-95d1-20387b864f62.png

Text Analytics for Health

דור אלון

השילוב בין רפואה לטכנולוגיה מעניין אתכם? נתחיל בבסיס - הדאטה! ממה מורכב הדאטה הרפואי? מה האתגרים ומה הפוטנציאל?

״משחק המילים המתקפלות״

שליו קטש

דמיינו מפית נייר, ועליה כתוב רצף האותיות הבא: ׳itsapleasuretoserveyou׳. כמה משפטים תקינים בשפה האנגלית ניתן ליצור מתוך צירופי המילים המוחבאות במחרוזת? הנה 2 אלגוריתמים בין רבים הפותרים בעיה זו >>>

5ad169ba-e7bc-445f-a4d6-5b75b49f53d8.jfif

02

Algorithm

03

AI

Robot

מי אתה ChatGPT?

אביב שרון

Are you ready to ask Google questions and get answers written in natural language? What if you could chat with your corporate HRbot in natural language? Well –that’s what chatGPT brings to the table. ChatGPT is an artificial intelligence chatbot powered by a natural language processing system and a deep learning model.

כמו שאופירה אומרת –
מה ששלכם, שלכם

יובל שרון

והיא צודקת, אבל – איך תוודאו שמה ששלכם נשאר שלכם, ורק שלכם? בואו ללמוד קצת על קניין רוחני ולמה הוא קריטי לשמירה על הרעיונות המדהימים שלכם

6666.jpg

04

Law

05

Investments

hero.png

Stablecoins

איתן גירון

על מטבעות קריפטוגרפים כמו ביטקויין ואיתריום כנראה שמרביתכם שמעתם. מה כל כך בעייתי ולא מושך בהם? שהיום הם שווים סכום מסוים, מחר הם יהיו שווים פי שלושה, ומוחרתיים חצי מכמה שקניתם אותם בהתחלה – הם מאוד תנודתיים ולא יציבים.

אבל יש פתרון - מטבעות יציבים. מסקרן? מאוד. זה משנה את חוקי המשחק. כנסו לקרוא.

05

Energy

Nuclear power station

חוקרים בארצות הברית הצליחו לייצר יותר אנרגיה ממה שהשקיעו! רגע, מה?

תומר בן דורי

ב-13 בדצמבר ,2022 הכריזה בהתרגשות ג׳ניפר גרנהולם, שרת האנרגיה של ארצות הברית, על ״נס הנדסי שלא יאמן״, כי מעבדת המחקר ״המעבדה הלאומית לורנס ליברמור״, עשתה את הבלתי יאמן, והצליחה לחקות את התהליך המתרחש בשמש ובשאר הכוכבים: היתוך גרעיני, ולקבל כ50% יותר אנרגיה ממה שהושקע ביצירת ההיתוך.

מבוא למציאת עבודה

עומר לרר

אם הספיקה לכם התיאוריה בכיתה ובא לכם להתחיל לעשות משהו פרקטי, או אתם חושבים לצאת מהבית של ההורים ומבינים שבלי עבודה זה יהיה קשה - זה המקום להתחיל! בכתבה נדבר על תהליך חיפוש העבודה עבור סטודנטים וניתן טיפים שיעזרו לכם למצוא בהצלחה משרה.

Image by charlesdeluvio

02

Work

Text Analytics for Health

מאת דור אלון

סטודנטית שנה א' למדעי המחשב- יזמות

עולם החדשנות בבריאות מתפרס לתחומים שונים, החל ממיכשור רפואי, טלה-רפואה, רפואה מותאמת אישית ועוד, אבל נדבך אחד נשאר משמעותי בכל תחום והוא הדאטה הרפואי. 

בחודש שעבר Microsoft הכריזה על טכנולוגיית בינה מלאכותית חדשה המסוגלת לעבד טקסט רפואי במספר שפות, ולראשונה גם בשפה העברית.

 

הדאטה הרפואי העשיר מורכב בין היתר מהתיקים הרפואיים הדיגיטליים,  EMR (Electronic Medical records) שמתעדים את כל המידע על מטופל, החל מבדיקות מעבדה, מדדים חיוניים, תיעוד של פרוצדורות, צילומים ועד למלל חופשי המתאר מהלך אשפוז וטיפול.

אחד האתגרים הגדולים של הביג-דאטה וה-AI בתחום הבריאות הוא ההתמודדות עם

ה-Free-text, של הדאטה הרפואי. 

 

ה-Free-text, דאטה לא מובנה, משמש את הרופאים לכתיבת סיכומים על האשפוז, מתאר את הסימפטומים של המטופל, הביקורת של הרופא ואת ההמלצות לטיפול והמשך אשפוז. הוא טומן בתוכו מידע מפורט שלא ניתן למצוא במידע המובנה והסגור.

פיצוח האתגר של עיבוד הדאטה הלא מובנה יחולל מהפכה בתחום הבריאות. ניתוח הדאטה יאפשר לזהות מגמות ודפוסים חדשים, יוביל לפיתוח גישות טיפול חדשות וליצירת דרכי טיפול יעילות יותר. בנוסף, שימוש חכם בנתונים הרפואיים יאפשר לרופאים לקבל החלטות מושכלות יותר ולספק להם הבנה מלאה יותר של היסטורית הבריאות של המטופל. 

 

בחודש שעבר Microsoft השיקה מוצר הקרוי ״Text Analytics for Health״ אשר משתמש בטכנולוגיית  Natural language processing, NLP, לעבד ולסווג במדויק את המונחים הרפואיים בטקסט הרפואי, להבין את ההקשר בטקסט ולבסוף לאפשר שימוש בדאטה כמידע מובנה.

 

לטכנולוגיית AI חדשה זו יש פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך שבה ארגונים מעבדים ומנתחים כמויות גדולות של נתוני טקסט לא מובנים. על ידי הבנת ההקשר והכוונה של הטקסט, הטכנולוגיה יכולה לסווג במדויק את המידע, מה שמקל על ארגונים לחלץ תובנות ולקבל החלטות מושכלות.

היכולת לעבד טקסט במספר שפות הופכת את הטכנולוגיה הזו לכלי בעל ערך עבור ארגונים בעלי נוכחות גלובלית, שכן היא מאפשרת להם לנתח ולהבין משוב מלקוחות ונתוני טקסט לא מובנים אחרים מרחבי העולם. עבור המוסדות הרפואיים בישראל, והסטרטאפים שעובדים בארץ, מדובר בגדולה של ממש שתאפשר לעבד את הדאטה הרפואי ולהשתמש בו למודלי AI לחיזוי.


 

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/expanding-ai-technology-for-unstructured-text-beyond-english/

רפואה

״משחק המילים המתקפלות״

מאת שליו קטש

סטודנט שנה ב' למדעי המחשב- יזמות

מתוך המאמר ״Foldable Words״ (פבר׳ 2021) של Brian Hayes, מתוך האתר Bit-player.

משחק המילים המתקפלות (או באנגלית: Foldable Words) הוא בעצם בעיה אלגוריתמית המתייחסת ליכולת ״לקפל״ מילה תקנית בשפה האנגלית בתוך משפט תקני אחר. ההגדרה למילה ״מתקפלת״ היא מילה אשר כל האותיות שלה מופיעות בגרסה המנורמלת של המשפט (״גרסה מנורמלת״: ללא אותיות גדולות או סימני פיסוק) באותו הסדר בו הן מופיעות במילה המקורית עצמה, אך לא בהכרח רצופות. באותו האופן, ניתן להתייחס ל-״משפט מתקפל״, כאשר כל מילה מתוך המשפט הינה מילה מתקפלת בפני עצמה מתוך המשפט המקורי והן מופיעות בדיוק באותו הסדר. להלן דוגמה למספר משפטים המתקפלים מתוך המשפט ״It’s a pleasure to serve you״:

          itsapleasuretoserveyou   ==>   I love you.

          itsapleasuretoserveyou   ==>   I please you.

          itsapleasuretoserveyou   ==>   I leave you.

משחק זה, על פניו נראה פשטני למדי אך מהווה בעיה אלגוריתמית, שמסתמנת כחשובה ביותר, והיא מציאת צירוף לא רציף מתוך רצף מילים. בעיה זו הינה בעלת משמעות נוספת וחשובה בתחומים נוספים, כמו למשל ניתוח DNA  ועוד. 

כבר חשבתם על פתרון? בואו ונראה שניים מהם.

הפתרון ה׳נאיבי׳ נקרא ״FoldableString3״  והוא פועל בגישה של חיפוש המילים ״בכוח הזרוע״ (Brute Force) על הקלט עצמו. האלגוריתם מייצר את כל האפשרויות של רצפי האותיות עד אורך 3 מתוך הטקסט שהתקבל ובודק אם הרצף שנוצר הוא מילה תקנית בשפה. האלגוריתם עצמו מקבל את שני הפרמטרים הבסיסיים בלבד: משפט תקני באנגלית (text) ומאגר מילים (lexicon). היתרון הבולט של אלגוריתם זה הוא היכולת לספק תשובה מהימנה עבור מילים באורך 3. מצד שני, ניתן להבחין כי החיסרון הבולט של אלגוריתם זה, מעבר להיותו פרימיטיבי לחלוטין, הוא שהוא מוגבל לאורך מסוים של מילה, שכן להגריל את כל רצפי האותיות באנגלית עד אורך 15 היא פעולה מאוד יקרה ולא מתוחכמת. בנוסף, זמן הריצה של האלגוריתם אינו יעיל, הוא מושפע באופן ישיר מגודל הקלט וגדל באופן אקספוננציאלי, כלומר זמן הריצה הוא O(n^3).

פתרון נוסף, הינו אלגוריתם שנקרא ״RandomFoldableWords״ והוא פועל בגישה של חיפוש המילים באופן רנדומלי מתוך הטקסט הנתון. כלומר, האלגוריתם פועל באופן בו הוא רץ מספר מוגדר מראש של פעמים, כאשר בכל פעם מגריל רצף אותיות רנדומלי מתוך הטקסט ובודק אם המילה שהתקבלה היא מילה תקנית מתוך המאגר. האלגוריתם עצמו מקבל את שני הפרמטרים הבסיסיים: משפט תקני באנגלית (text) ומאגר מילים (lexicon) ובנוסף את אורך המילה הרנדומלית אותה הוא מייצר (k) ואת מספר הריצות שיבצע (reps). היתרון המרכזי של אלגוריתם זה הוא היכולת לקבוע מראש בכל הרצה את סדר הגודל של זמן הריצה, כלומר את כמות הריצות, ביחס לדיוק הדרוש. זמן הריצה הכולל של האלגוריתם מושפע אך ורק מכמות החזרות שנזין כקלט, מכיוון ש-״תהליך בניית המילה״ נעשה  על ידי הגרלת אינדקסים של אותיות ובגישה פשוטה לתווים במחרוזת. לאחר מכן, החיפוש בלקסיקון נעשה ב- O(1). בנוסף, אלגוריתם זו הוא יותר ממוקד ומודולרי, הוא יכול להתמקד באורך מסוים של מילים ולחקור אותן בלבד. מצד שני, החיסרון המשמעותי של אלגוריתם זה הוא שלא ניתן להגיע לתוצאה וודאית במאה אחוזים. מכיוון שהאלגוריתם מחייב להזין כקלט את כמות ההגרלות, נותרת באופן קבוע השאלה, איזה מילים לא הוגרלו שהפונקציה פספסה?
 

לסיכום, ניתן לומר  ש-״משחק המילים המתקפלות״ איננו תמים כפי שהוא נראה, הפשטות המשתקפת ממנו במבט ראשון מתפוגגת כאשר מביטים ומנתחים אותו לעומק כבעיה אלגוריתמית. ישנם עוד מספר לא מבוטל של פתרונות לבעיה, מוזמנים לקרוא עוד כאן –

 http://bit-player.org/2021/foldable-words

תודה מיוחדת לאלון לסמן וזיו שחם

אלגוריתם
ChatGPT.png

מי אתה ChatGPT?

מאת אביב שרון

סטודנט שנה ב' למדעי המחשב- יזמות

In the following weeks, we’ll be exploring how chatGPT works and delving into the questions we should all be asking: What are the implications of this technology on future job opportunities and the ever-evolving corporate landscape? How will existing giants such as Google handle the implementation of chatGPT? These are all questions which this article and the ones to follow will explore. 

So, let’s dive in and find out how chatGPT works and how it might shape the world of work.

The world of artificial intelligence (AI) is rapidly changing, and one of the most exciting recent developments is GPT-3, a new language-generating AI model developed by OpenAI. GPT-3 has the potential to revolutionize the way computers interact with humans, and its applications are vast.

GPT-3 stands for Generative Pre-trained Transformer 3. It is a type of AI model that uses deep learning and natural language processing techniques to generate text. With GPT-3, computers can now generate human-like text responses to questions or commands. Essentially, GPT-3 can understand language, generate text, and even complete tasks.

GPT-3 is unique in that it is trained using a massive collection of text data from the web, rather than being programmed with specific rules. This means the AI model can accurately generate text without needing to be trained on specific tasks. Additionally, GPT-3 can generate text that is more human-like than other language-generating AI models.

The potential applications for GPT-3 are vast. It can be used to generate natural language responses to customer service inquiries, provide real-time translations, and even write articles and stories. It can also be used to create interactive chatbots and virtual assistants that can answer questions and provide useful information. GPT-3 can even be used to automate tasks that would normally require human input, such as writing reports and filling out forms.

GPT-3 is a revolutionary AI model that has the potential to revolutionize the way humans and computers interact. Its applications are vast, and its potential to automate tasks is limitless. As GPT-3 continues to develop, the possibilities for its use will only grow.

btw, this article was written entirely by GPT-3

AI
קניין רוחני
קניין-רוחני-2-scaled.webp

כמו שאופירה אומרת –
מה ששלכם, שלכם

מאת יובל שרון

סטודנטית שנה ב' למשפטים MBA

קניין רוחני הוא ענף המהווה חלק מהדין הכללי של דיני הקניין במשפט, המסדירים גישה ושליטה במשאבים בחברה. ענף הקניין הרוחני התפתח ב-300 השנים האחרונות ומשקף את רצון המחוקק להעניק תמריצים ליוצרים על מנת שימשיכו להמציא וליצור לטובת החברה כולה. דיני הקניין מעניקים לממציא זכות בלעדית על המוצר לתקופה מוגבלת, כשבתום התקופה המוצר הופך לנחלת הכלל. התחומים המצויים תחתיו הם זכויות יוצרים (Copyrights), פטנטים (Patents) וסימני מסחר (Trademarks). אז מה ההבדל ביניהם?

פטנט הוא מנגנון שהדין קבע המאפשר ליוצרים להגיש בקשה לרישום ההמצאה באופן בלעדי ופרו-אקטיבי. המנגנון משרת את האמירה כי פטנטים מספקים לעולם קונספט חדשני שתורם לחברה כולה. הדין מספק לפטנטים הגנה של כ-20 שנה בדרך כלל, מגן על הבעלות האמיתית של הפטנט ומונע זיופים. 

זכויות יוצרים מוענקות ליוצר אם הוא עומד בתנאים לפי חוק זכויות יוצרים, והן מקנות לו הגנות מפני שימוש בלתי מורשה ביצירה שלו.

סימן מסחר הוא סמל מילולי או גרפי ייחודי של חברה מסחרית או אדם פרטי. דוגמאות נפוצות הן שם החברה, שם המוצר, או לוגו. שימוש בסימן מסחר רשום על ידי גוף לא מורשה הוא הפרה של פקודת סימני מסחר, המהווה חלק ממערכת דיני הקניין הרוחני.

מדוע זה רלוונטי להכיר אותם? משום שבשנים האחרונות, המתאפיינות בטרנספורמציה דיגיטלית ובחדשנות טכנולוגית, עיקר הנכסים הכלכליים בחברה הם בלתי-מוחשיים. לכן, חשוב שתכירו בחשיבות הקריטית למודעות ויישום דיני הקניין הרוחני, בתור האנשים שאמונים על עיצוב פתרונות טכנולוגיים והפיכתם למוצר עסקי רווחי. 

הנה מספר נקודות שיסייעו בהפנמת הרעיון:

  1. נכסים בלתי-מוחשיים מהווים יותר מ-80% מהערך המצרפי של חברה. הפרות של זכויות יוצרים, סימנים מסחריים ופטנטים עלולות להביא להליכים משפטיים תובעניים ויקרים וכמו כן להפסדים בלתי ניתנים לכימות עבור החברות. אלה כמובן פוגעים גם כן במוניטין החברה.

  2. חברות קטנות ובינוניות מהוות כ-90% מהעסקים בעולם. מחקרים אמריקאים ואירופאיים מראים כי חברות קטנות ובינוניות הפועלות לרישום פטנטים וסימני מסחר נוטות לחוות צמיחה גבוהה יותר מאלה שלא עושות זאת. כך, החדשנות מוגנת, ואפשר לרוץ איתה קדימה. 

  3. הצלחתן של השקעות עלולה להיות תלויה באפקטיביות תהליך ה-Due Diligence. חוסר היכולת להציג ערך הוגן ומדויק של קניין רוחני עלול להשפיע במידה משמעותית על הערכת השווי. בנוסף, דיני קניין רוחני מוקפדים תורמים לנכונות של משקיעים להשקיע בחברות, שכן כך יש להם ביטחון גדול יותר במוצר ובחדשנות שלו, ואמונה חזקה יותר באנשים שאמונים עליו.
     

לסיכום, הקניין הרוחני נמצא בליבת החדשנות של עסקים רבים. זה קריטי לייחס לו את החשיבות שמגיעה לו, ולהתגבר על מכשולי הזמן, המשאבים והידע, כדי לבסס ולעגן את הרעיון שכל המיזם שלכם, הבייבי שלכם, בנוי סביבו.

תכלס, הייתם חוסכים מהילד שלכם את התרופה או החיסון שיגן עליו ועל הקיום שלו?

מטבעות יציבים

Stablecoins

מאת איתן גירון

סטודנט שנה ג' למדעי המחשב

אז איך הגענו עד הלום? 

ב 2009, שנה אחרי המשבר הכלכלי הקשה הסאב-פריים (מקרי?), הושק לראשונה הביטקויין. כמה שנים לאחר מכן ב 2015 האיתריום. ב2017, החל לו גל מתפרץ של פרויקטים חדשניים של כלכלה מבוזרת (DeFi) שכוללים הרבה מעבר להחזקה ומסחר במטבעות בלבד. היום במרחב הקריפטוגרפי כבר אפשר לקחת ולתת הלוואות, לרכוש ביטוח וכמעט כל דבר שהכלכלה המרוכזת היום מאפשרת. כל זאת מבלי להסתמך על מתווכים כגון ברוקרים, בורסות או בנקים, באמצעות חוזים חכמים שרצים על הבלוקצ'יין (פיסות קוד שרצות באופן מבוזר ואוטומטי בהתאם לתנאים מוגדרים מראש). זה מספק נגישות ומהירות, עמלות נמוכות וריביות גבוהות, ביטחון, שקיפות ואוטונומיה בהשוואה למערכת הפיננסית המרוכזת הרשמית.

המפתחים שלוקחים חלק בפרויקטים האלה הבינו את הבעייתיות בתנודתיות של המטבעות הנוכחים ולשם כך יצרו מטבעות יציבים המשמשים כגשר בין הכלכלה המרכזית למבוזרת, ומאפשרים להחזיק את כספנו במרחב הקריפטוגרפי ולהנות מכל ההטבות שבכך, ללא הסיכון של תנודתיות הערך. המטבעות הללו חוו גל אימוץ מסיבי בקיץ של 2020 (שוב לאחר משבר כלכלי..).

 

במהות, מטבעות יציבים הם מטבעות קריפטוגרפים ללא התנודתיות. הם תת קבוצה של מטבעות קריפטוגרפים שנועדו לשמור על מחיר יציב לאורך זמן, צמוד לנכס רזרבה "יציב" כמו דולר אמריקאי, יורו או זהב. הם שואפים להציע את כל היתרונות של קריפטו תוך ניסיון למנוע תנודתיות של מטבעות קריפטו לא מקושרים כמו ביטקויין, מה שהפך את הקריפטו לפחות מתאימות לעסקאות ואנשים. הם מגשרים על הפער בין מטבעות מבוזרים למטבעות קריפטוגרפים בכך שהם משמשים כאמצעי חליפין, ומאפשרים לאנשים לשמור את כספם במרחב הקריפטוגרפי ולהנות מכל היתרונות שבכך, מבלי להיות מודאגים שהוא יאבד מערכו.

Tether (USDT) – הוא המטבע הבולט והותיק ביותר, והוא המטבע הקריפטו השלישי בגודלו אחרי הביטקויין והאיתריום בגודל שוק של 66 מיליארד דולר! 

 

 

רגע מה? אבל איך הם בכלל נשארים יציבים?

לשם כך משתמשים במספר מנגנונים שונים כאשר שתי השיטות הנפוצות ביותר הן שמירה על מאגר נכסי רזרבה כבטוחה, ושימוש בנוסחה אלגוריתמית לשליטה באספקת מטבע. ועכשיו בעברית?

מאגר רזרבות כבטוחה בהפשטה אומר שעל כל מטבע שהם יוצרים הם שמים דולר/יורו/מטבע קריפטוגרפי אחר בצד ״בכספת״, ועל כל מטבע שמומר חזרה הם מוחקים מטבע קריפטוגרפי.

כך בתאוריה מייצרים מצב שיהיה אפשר להחזיר לכולם את הכסף שלהם כשירצו. אגב, זה נגיד לא קורה בבנקים מרכזיים היום – הם מחויבים לשמור רק על אחוז מאוד נמוך מהכסף כפיזי.

TerraUSD (UST) הוא מטבע מוכר שמגובה ברזרבות דולרים. 

MakerDAO's Dai (DAI) הוא מטבע מוכר שמגובה במטבעות קריפטוגרפים אחרים.

ואם נפשט את האלגוריתמים בהם משתמשים לייצוב הערך, המטרה היא בגדול מניפולציה על אספקת המטבעות. אפשר להקביל את זה להדפסה של כסף חדש כשרוצים להוריד ערך, ושריפה/מחיקה כשרוצים להעלות את הערך. זה יותר מסובך מזה, אבל זה מספיק כדי להבין.

 

חשוב לשים לב שלצד כל היתרונות ישנם כמה סיכונים פוטנציאליים:

- יש ספקות לגבי מהימנות רזרבות הביטחונות וכרגע הם לא מחויבים לעבור ביקורת ולהוכיח את זה, מה שדורש אמון מצידנו ועשוי להשפיע על המחיר (בסופו של דבר מטבע שווה מה שאנשים מאמינים שהוא שווה). דוגמה לכך היא Terra USD שאיבד את ההצמדה שלו לפני כשנה כאשר היו שמועות וספקות על הביטחונות.

- הרגולציה עדיין לא ברורה בנושא וקשה לדעת איך חקיקה תשפיע על הכל.

- הם חשופים לסיכוני מטבעות קריפטוגרפים רגילים כמו הונאה וגניבה. (למתעניינים תקראו קצת על האירוע של FTX שהתרחש לאחרונה). 

 

לסיום, אם מסקרן אותך כל העולם הזה אבל מרגיש לך מסובך וגדול מידי להתחיל, אני ממליץ בחום על ערוץ היוטיוב של Whiteboardcrypto. זה מקום מקסים להתחיל בו ולבנות בסיס ואוצר מילים. כמובן יש גם את מועדון הקריפטו פה באוניברסיטה, ואת הקורס בחירה בבלוקצ׳יין ומטבעות מבוזרים של ד״ר טל מורן.

Scattered Coins
מציאת עבודה
Levitating Books

מבוא למציאת עבודה

מאת עומר לרר

סטודנט שנה ג' למדעי המחשב

אם הספיקה לכם התיאוריה בכיתה ובא לכם להתחיל לעשות משהו פרקטי, או אתם חושבים לצאת מהבית של ההורים ומבינים שבלי עבודה זה יהיה קשה - זה המקום להתחיל! בכתבה נדבר על תהליך חיפוש העבודה עבור סטודנטים וניתן טיפים שיעזרו לכם למצוא בהצלחה משרה.

 

קודם כל, בואו נחלק את תהליך מציאת העבודה לכמה שלבים: השגת ראיון, הכנה לראיון והראיון עצמו.

1. השגת ראיון:

החלק הכי ארוך ומייגע בתהליך. יכול לקחת שבוע או שלושה חודשים, תלוי במזל ובהזדמנויות שיצוצו. בכל זאת, יש דברים שאפשר לעשות כדי להגדיל את הסיכויים שלנו, הנה כמה מהם:

  • אל תפחדו להשתמש בקשרים - זה הזמן לנצל קשרים שיש לכם (או אין) כדי להבין לפני כולם איזה משרות מתפנות וגם כדי להגיש קורות חיים. ישנן חברות שבכלל לא מפרסמות משרות בצורה גלויה, אלא עושות זאת בצורה פנימית וניתן להגיע אליהן רק דרך המלצות של עובדים בחברה. בנוסף, הרבה חברות מתעדפות מועמדים שקורות החיים שלהם הוגשו ע״י עובדים בחברה. אז אם יש לכם חבר ששמעתם פעם שאח שלו עובד בגוגל - תרימו אליו צלצול.

  • שדרוג קורות החיים - נכון, בהרבה חברות היום הליך בדיקת הקו״ח הוא אוטומטי ויכול להיות שמחשב יהיה זה שיחליט אם להעביר אתכם לשלב הבא או לא. בכל זאת, מתישהו הקו״ח שלכם יגיע לעיניים של אדם אמיתי ולכן חשוב להכין אותם בצורה מושקעת, ולהוסיף פרטים שיעזרו לכם להתבלט. אם יש לכם ניסיון כלשהו שקשור לעולם ההיי-טק (גם אם הכנתם קפה בחברת סטארט-אפ) תדאגו להכניס אותו פנימה. כמו כן גם ניסיון מתפקידים משמעותיים בצבא, ממוצע ציונים גבוה, התנדבויות או פרוייקטים אישיים הם דברים ששווה להכניס. יש לכם גם את האופצייה לפנות למישהו שמתעסק בכתיבת קורות חיים ולהיעזר בו תמורת תשלום, או להכין בעצמכם דרך כלים חינמיים כמו Canva שמכיל הרבה תבניות שתוכלו להשתמש בהם.

  • LinkedIn - אם אין לכם פרופיל LinkedIn, הגיע הזמן ליצור אותו. ואם אתם לא מכירים את LinkedIn, אז זאת רשת חברתית שנועדה ליצור קשרים עסקיים ו..למצוא משרות. אז נכון ש90% מהפוסטים שתראו שם יהיו רחוקים מהמציאות עד כדי גיחוך, אבל בכל זאת זה כלי חשוב שיכול לשרת אותנו במסע חיפוש העבודה שלנו בשתי דרכים. הראשונה, נוכל לאתר משרות בעצמנו דרך הפלטפורמה. השנייה, מעסיקים יוכלו לאתר אותנו לפי היכולות והניסיון הקודם שנשים בפרופיל שלנו. הכתבה הזאת קצרה מלהכיל הסבר מלא איך להרכיב פרופיל LinkedIn בצורה טובה, אז תנו חיפוש מהיר בגוגל ותמצאו איך לעשות את זה.

  • תזכרו שזה משחק של מספרים - ככל שתשלחו יותר קורות חיים ליותר משרות, תגדילו (הפתעה) את הסיכוי שלכם לקבל ראיון. אישית, הייתי מגיש גם למשרות בחברות שקצת פחות קורצות לי בשביל הסיכוי שאולי אופתע לטובה או אפילו סתם בשביל תרגול נוסף של ראיון.

2. הכנה לראיון:

קודם כל, חשוב להבין שהכנה לראיונות לא מתחילה רק אחרי שקבעתם אחד, אלא מהרגע שהחלטתם שאתם מחפשים עבודה. הדברים שלומדים במהלך התואר חשובים אבל לא תמיד מכינים אתכם בצורה המיטבית לראיונות ולכן שווה להקדיש לכך זמן נוסף. הנה כמה טיפים שיעזרו לכם להתכונן:

  • Leetcode - האתר שיהפוך לחבר הכי טוב שלכם במהלך חיפוש העבודה. מכיל בתוכו שאלות ברמות קושי שונות ונושאים שונים הקשורים למדמ״ח (לדוגמה עצים בינאריים, רשימות מקושרות וכו׳) שניתן לתרגל. כן, יש עוד אתרים דומים שניתן לתרגל בהם, אבל מהניסיון שלי (ושל כל מי שאני מכיר) זה האתר הכי רלוונטי להכנה לראיונות בגלל שניתן למצוא בו זמני ריצה של פתרונותת סטים של שאלות לפי חברות שונות (אפלף מיקרוסופט ועוד) ודברים נוספים.

  • התייעצות עם חברים - נניח שהשגתם ראיון לחברה מסוימת X. נסו להבין אם אתם מכירים חברים אחרים שלכם שכבר התראיינו לשם ויהיו יכולים לתת קצת מודיעין על סגנון הראיון או השאלות ששאלו אותם. אמנם הסיכוי שתפגשו בדיוק אותם שאלות או מראיינים הוא לא גבוה, אבל זה אף פעם לא מזיק להתכונן על משהו שאתם כבר יודעים שחברים שלכם עשו ויכול להיות שתקבלו שאלות דומות.

  • אל תשכחו שלא כל הראיון הוא טכני - נכון, כנראה שהחלק הקשה בראיון יהיה הצד הטכני, בו יבקשו מכם לפתור שאלות בתכנות. אבל, חשוב שתזכרו שיש גם צד אישי בראיון שלא צריך להזניח. גם מועמדים שהם מאוד חזקים בפן הטכני אבל לא יודעים לענות מהם התכונות החזקות שלהם, למה הם רוצים את המשרה או שלא ידעו ליצור כימיה טובה עם המראיין סביר שייפסלו לטובת מועמדים אחרים. אז אם אתם יודעים שדיבור מול קהל הוא לא הצד החזק שלכם, שווה להקדיש זמן גם לחשיבה על צורת ההתנסחות שלכם והתשובות לשאלות יותר אישית.

3. הראיון עצמו:

הגיע רגע האמת. אחרי שהשקעתם זמן רב בהכנה ושליחת קו״ח, זה הזמן להראות מה אתם שווים. הנה כמה דברים ששווה לזכור:

  • גם אם לא תצליחו עכשיו, אתם תסתדרו - הראיון עצמו הוא רגע מלחיץ עבור רוב האנשים. כדי להוריד את סף הלחץ תמיד אפשר לזכור שגם אם הראיון הזה לא יצליח בצורה שציפיתם, זאת לא המשרה האחרונה שנשארה בעולם ותצליחו להשיג עוד ראיונות בעתיד.

  • רושם ראשוני - זה כנראה דבר שהוא מובן מאליו, אבל בכל זאת - נסו לעשות את הרושם הראשוני הכי טוב שאתם יכולים. תקדימו בכמה דקות לראיון, תתלבשו בצורה מתאימה, נסו להתעניין במרואיינים ולשאול שאלות על החברה והתפקיד שלהם. כל אלו יעזרו לכם להשאיר רושם ראשוני חיובי.

  • תסבירו את הליך המחשבה שלכם - כשאתם עסוקים בפתירת שאלה, ״תחשבו בקול רם״. תדגישו עבור המראיין את דרך החשיבה שלכם ולמה אתם עושים כל דבר. כך, גם במקרה שלא הצלחתם לפתור לגמרי את השאלה, תקבלו נקודות אם הייתם בכיוון או שהראתם דרך חשיבה יצירתית.

  • קחו לעצמכם מנוחה לפני הראיון - התייחסו לראיון כמו מבחן באחד הקורסים. אל תגיעו לראיון אחרי יום שלם של לימודים כשאתם גמורים, אלא תנו לעצמכם מנוחה מספיקה כדי שתוכלו להגיע רעננים ולהפגין את הביצועים הטובים ביותר שלכם.

לסיכום, ראינו במהלך הכתבה כיצד ניתן לחלק את תהליך חיפוש העבודה לשלושה חלקים נפרדים, ואיך ניתן להגביר את סיכויי ההצלחה שלנו בכל חלק בעזרת טיפים שונים. עם זאת, זה רק קצה הקרחון, ואם אתם רוצים לקרוא עוד בנושא, יש ספר בשם Cracking the coding interview, והרבה מידע ביוטיוב וברשתות חברתיות אחרות. בהצלחה.

אנרגיה

חוקרים בארצות הברית הצליחו לייצר יותר אנרגיה ממה שהשקיעו! רגע, מה?

מאת תומר בן דורי

סטודנט שנה א' למדעי המחשב עם חטיבה בקוגניציה

כשהיינו קטנים, חשבנו לעצמנו על פתרון כזה או אחר לאנרגיה אין סופית, אולי בעזרת מאוורר המחובר לטורבינת אותה הוא מסובב עם הרוח שהוא מייצר, או מגנטים שמושכים אחד את השני וככה ייצרו נסיעה ועוד שלל ״troll physics״ כאלה ואחרים, אבל אז, למדנו פיזיקה, ועל חוק שימור החומר והאנרגיה, והבנו שדברים לא בדיוק עובדים כך.

עד שהגיע אותה מעבדה, והראתה לנו פתרון יצירתי, פורץ דרך, לאנרגיה נקיה, מתחדשת, זמינה ואין סופית, שמייצרת תגובות שרשרת שגורמות ליצירת אנרגיה נוספת, הלו היא היתוך גרעיני.

 

אבל כבר מייצרים אנרגיה גרעינית, אז מה ההבדל?

כיום ברחבי העולם, התהליך המתרחש בהפקת אנרגיה גרעינית הינו תהליך הביקוע.

תהליך שבו גרעינים של אטומים גדולים ולא יציבים, כגון אורניום, מתפרקים לגרעינים קטנים יותר.

בתהליך משתחררת אנרגיה רבה אבל נפלטים גם חומרים רדיואקטיביים, נוצרת פסולת גרעינית וקיים סיכון לתאונה קטלנית, דוגמת צ'רנוביל, או שימוש לרעה בתור נשק.

בתהליך הפוך מכך, בהיתוך גרעיני, גרעינים של אטומים קלים מתלכדים ליצירת גרעינים כבדים יותר, בתהליך נקי שמפיק אנרגיה עצומה מבלי לפלוט חומרים רדיואקטיביים. חשוב לציין כי לא האדם המציא את תהליך זה, זהו תהליך שמתרחש בשמש ובשאר הכוכבים. הבעיה היא שבכדור הארץ קשה לייצר את תנאי הלחץ והטמפרטורה הדרושים לביצוע היתוך, השוררים בליבת השמש. עד היום כל היתוך מבוקר דרש השקעה של יותר אנרגיה מזו שהוא ייצר, ועשרות שנים שייצור חשמל מאנרגיה גרעינית נשאר בגדר חלום. עד ש

 

בניסוי שבוצע ב-5 בדצמבר, לקחו המדענים 192 אלומות של הלייזר החזק בעולם, וכיוונו אותו לעבר מטרה בגודל של אפונה, המלאה איזוטופים של מימן בשם ״דאוטריום״ ו-״טריטיום״, הסיבה לכך היא שבניגוד לאטום מימן רגיל, איזוטופים אלו מכילים גם ניטרונים החיוניים לתהליך.

אלומות הלייזר העלו את הטמפרטורה של המטרה אל מעבר לשלושה מיליון מעלות צלזיוס, והחום העז דחס מאוד את הדלק המימני, וגרם לו לעבור היתוך גרעיני מהיר להליום תוך שבריר שניה.

תהליך ההיתוך שיחרר אנרגיה בסך של 3.15 מגה-ג'ול (MJ), שהם כ-50 אחוז יותר מהאנרגיה של הלייזרים שכוונו אל עבר המטרה, 2.05 מגה-ג'ול.

לאחר מכן, האנרגיה שהשתחררה בהיתוך אחד, יצרה תגובת שרשרת שהובילה להיתוך של אטומי מימן נוספים, שיצרו גם הם כמות אנרגיה עצומה וגדולה יותר, שגרמו להיתוך של עוד אטומים וכך הלאה.

 

אז מה ניתן לעשות עם כל הטוב הזה?

ראשית, והברור מכל, סוף סוף נמצא מקור אנרגיה נקי, זמין, בטוח ובלתי מוגבל (יש האומרים כי זה כן מקור אנרגיה מוגבל מאחר והוא פועל על מימן, שבאופן היפותטי, יכול להיגמר), שגם נוכל להפיק בכל העולם, בלי קשר לתנאים גיאוגרפיים, עונתיים או מטאורולוגיים.

כמו כן נוכל לסלק את כל דלקי המאובנים המזהמים שיש לנו היום, נפט, גז ופחם, שמעבר לנזק חסר התקדים שהם עושים לכדור הארץ ולבריאותנו, לא ניתן להסתמך עליהם באופן מלא: המחקרים מראים כי לנפט נשאר עוד 50 שנים, לגז הטבעי 53, ולפחם עוד 114 שנים. בנוסף הוא גם נמצא כולו בשליטת גופים פרטיים ומדינות, וכפי שראינו כתוצאה ממלחמת אוקראינה - רוסיה, זה אינו משהו שאפשר להסתמך עליו באופן מלא. לדוגמה לכך ניתן לקחת את המצב הנוכחי באירופה, שעקב הפסקת הגז מרוסיה לאיחוד האירופי, ענקיות טכנולוגיה כמו מיקרוסופט, אמזון, גוגל, אפל ומטא, כבר חיברו את חוות השרתים שלהן למערכות מיזוג אוויר אזוריות, על מנת לנתב אליהן את החום מחוות השרתים שלהן.

כפי שאנחנו אוהבים, נצטרך פחות לשים דגש על חיסכון ושימור אנרגיה. אנחנו, בתור דור ההמשך של הפיתוח הטכנולוגי, נוכל לייצר ולפתח מוצרים בעלי ביצועים גבוהים יותר, פורצי דרך יותר, בעלות נמוכה יותר, תוך כדי שאנחנו שומרים על האוויר, משבר האקלים וההתחממות הגלובלית.

כמובן שיש עוד המון שימושים נוספים החל ממשבר יוקר המחייה, רובוטים, החלשת מעצמות עולמיות וכל מה שאתם יכולים לחשוב עליו.

 

האם זה "too good to be true"? לצערנו זה קצת המצב, אומנם ניכר כי זה אכן ״אירוע שייכנס לספרי ההיסטוריה״ כפי ששרת האנרגיה האמריקאית אמרה, אך אנחנו עוד רחוקים מייצור אנרגיה עצומה, נקייה, מתחדשת, זמינה וללא פליטה של חומרים רדיואקטיביים.

חשוב לזכור כי עדין מדובר בניסוי מדעי הרחוק מלהיות מודל לכור היתוך מסחרי, שמייצר אנרגיה לציבור הרחב, מערך הלייזרים דורש בניין שלם בגודל עשר קומות, שעלות שההפעלה הראשונית שלו, עדין הייתה גדולה מהאנרגיה ששוחררה בהיתוך.

על מנת להגיע למצב של ״רווחיות״ אנרגטית מלאה וחשמל חינם, ישנם עוד אתגרים רבים העומדים בפני האנושות בהגשמת חלום זה, כרגע הלייזרים יכולים לפעול רק לכמה שניות בודדות ביממה. אטומי המימן נוטים לנוע במהירות ולהתקרר, ועל מנת לאפשר את תגובת השרשרת ההיתוך הגרעיני, על הלייזר לשמור עליהם חמים.

מנהלת המעבדה, קים בודיל, הדגישה במסיבת העיתונאים כי עדיין יש בעיות בטכנולוגיה. "צריך להפיק הרבה יותר היתוכים, ולשפר מאוד את השיטה כדי לעבור מלייזר שפועל פעם ביממה להפקת חשמל באופן רציף. מסחור הטכנולוגיה ייקח עוד עשרות שנים, אבל פחות מחמישה עשורים".

 

אז אומנם זה עוד לא הזמן ללכת ולהפעיל את הדוד לפני השינה כדי שיהיה מים חמים בבוקר, אבל לפחות כרגע, נותר לנו רק להתרשם מנפלאות המוח האנושי, לחכות ולקוות כי נצליח להמשיך ולהתקדם, אל עבר עתיד ירוק יותר, אמין יותר, טוב יותר וזול יותר.

ומי שאינו רוצה לחכות ולקוות, מוזמן לפתוח את גוגל, להתחיל לחקור וללמוד, ולקחת חלק בשינוי ההיסטורי.

 

 

ביבליוגרפיה:

Twitter

https://www.nytimes.com/2022/12/13/science/nuclear-fusion-energy-breakthrough.html

https://www.cnbc.com/2022/12/13/nuclear-fusion-passes-major-milestone-net-energy.html

https://ourworldindata.org/safest-sources-of-energy

https://www.geektime.co.il/heating-houses-with-heat-from-data-centers/

Image by Alessandro Bianchi
JOIN US
רוצים להצטרף לצוות כותבי התוכן?
arrow&v
arrow&v

תודה! נשמח שתצטרף אלינו,
נחזור אלייך בהקדם

bottom of page