GIS אינטליגנטי - בינה מלאכותית שמבינה את המרחב

בעידן שבו בינה מלאכותית מזהה פנים, מחוללת טקסטים וממליצה לנו מה לצפות בטלוויזיה, תחום אחד עדיין נמצא בשלבי התפתחות מוקדמים: הבנת המרחב.  השילוב בין בינה מלאכותית למערכות מידע גיאוגרפי (GeoAI) מחולל גם הוא מהפכה עם זאת, הכלים הקיימים, כדוגמת ראייה ממוחשבת, למידת מכונה ולמידת עומק מתמקדים כיום בעיקר בזיהוי עצמים פיזיים במרחב: בתים, כבישים, עצים או מאגרי מים. אבל האם די בזיהוי זה כדי להבין את המרחב? התשובה היא לא. להבין את המרחב פירושו לדעת לא רק מה קיים? אלא גם מה זה יחד? מה המשמעות של זה? וכיצד זה משתנה בזמן? כאן נכנס מושג מהותי: הבנת המרחב. להבין משמעו לדעת לאחד את הידיעות, לגלות מה מסתתר מאחוריהן, לפרש ולהפיק מהן משמעויות. כלומר  לזהות דפוסים ותהליכים שמעצבים את המרחב ולא רק מתארים אותו. הבנת המרחב תאפשר שימוש טוב יותר במידע מרחבי לרבות יכולת חיזוי, תכנון, ביצוע הערכות וקבלת החלטות טובות יותר.

מהי הבנה מרחבית במערכות חכמות?

הבנה (Understanding) היא שלב מתקדם בעיבוד מידע, שבו מערכת אינה מסתפקת בזיהוי פריטים או מדידת ערכים, אלא מפיקה משמעות מתוך קשרים, תהליכים ודגמים. בעולם המרחבי, המשמעות של הבנה היא כפולה: איחוד מידע לא מובנה לכדי מבנה תבניתי או קונספטואלי. לא עוד זיהוי עצמים בודדים, אלא הבנת היחסים ביניהם. לא רק איפה הדברים נמצאים, אלא מדוע הם שם, מה הם יוצרים יחד, ומה המשמעות החברתית, הכלכלית או הסביבתית שלהם.

הבנה מרחבית, אם כן, היא היכולת לראות את המרחב לא כאוסף אובייקטים פיזיים, אלא כמערכת מורכבת של: מבנים (Structures), דגמים (Patterns), תהליכים (Processes), משמעויות (Meanings). מערכת GIS קלאסית ממפה. מערכת GeoAI חכמה אמורה לפרש. למעשה, המעבר מניתוח נתונים גיאוגרפיים להבנה מרחבית אמיתית הוא מעבר מגישה כמותית לגישה איכותנית-קונספטואלית, המשלבת ידע חיצוני ותיאוריה מרחבית.

שלוש רמות של הבנת המרחב ב- GeoAI

כדי שמערכת טכנולוגית תוכל להבין מרחב, עליה לפעול בשלוש רמות שונות של עיבוד וניתוח:

מרבית טכניקות   AI  במערכות GIS פועלות כיום ברמה הראשונה בלבד. הן מתמקדות בזיהוי עצמים פיזיים סטטיים: מבנים, כבישים, נתיבי מים. עיקר מטרתם היא לתמוך באוטומציה של תהליך מיפוי ויצירת שכבות מידע גיאוגרפי.- ביישומים אחרים כדוגמת עקיבה וניתוח תנועות, לעיתים קיימת גם פרשנות כגון מספר רב של אנשים זו התקהלות או מספר רב של מכוניות בכביש זהו פקק תנועה. לעיתים רחוקות עוד יותר הפרשנות מלווה גם במשמעות כגון ההתקהלות היא הפגנה או מופע מוסיקאלי. לפיכך, היכולת להבין דגמים, ובעיקר לפרש את משמעותם החברתית, הכלכלית או הסביבתית — כמעט ואינה ממומשת.

דגמים פיזיקאליים ואנושיים – להבין מה זה יחד

כאמור השלב הראשון הוא שלב גילוי אובייקטים בודדים אך מה קורה לאחר זיהוי העצם הבודד? תנאי אחד למעבר משלב ראשון לשני הוא זיהוי דגמים –  הצורה שבה אותם אובייקטים מתארגנים במרחב, יוצרים מערכות, רשתות או מבנים.

כאן נדרשת הבחנה חשובה:

• דגמים פיזיקאליים –  הם דגמים מרחביים המבוססים על אובייקטים פיזיים סטטיים (כמו בתים וכבישים) או על אובייקטים בתנועה (כמו כלי רכב, מטוסים, עננים). הדגש בהם הוא על צורות, מבנים גיאומטריים וטופולוגיים.
• דגמים אנושיים (ובע”ח) – אלו דגמים המתארים פעילויות, התנהגויות, אירועים ותופעות הקשורות בבני אדם או ביצורים חיים. דפוסים אלה נוגעים להתנהגויות מרחביות כמו זרימת סחורות, מוקדי פשיעה, פעילות כלכלית, תנועות אוכלוסייה, שיח ברשת חברתית, נדידת בעלי-חיים ועוד.

הבחנה נוספת היא בין דגמים מרחביים סטטיים ודינאמיים. דגמים הסטטיים ממקדים את המערכת בהבנת המבנה ולא התנועה לעומת דגמים דינאמיים העוסקים בתהליכים ובשינויים. דגמים דינמיים מהווים ביטוי של התהליכים הפעילים במערכת המרחבית, לעומת דגמים סטטיים המשקפים את המבנה הקיים.

דגמים סטטיים – המבנה המרחבי כפי שהוא

דגמים מרחביים סטטיים הם  דגמים המתארים את מבנה המרחב במצבו הקבוע יחסית, כפי שהוא ברגע נתון. דגמים אלו נוצרים מפריסת אובייקטים פיזיים או אנושיים בעלי יציבות יחסית לאורך זמן. דגמים סטטיים מהווים את התשתית של ארגון המרחב. הבנתם חיונית כבסיס לכל ניתוח תכנוני, סביבתי תחבורתי או תשתיתי אחר.

המערכת צריכה לזהות:

• דגמים גיאומטריים — מערך קווי, מעגלי, רשתות, צורות סימטריות או אסימטריות.
• דגמים טופולוגיים — קשרי סמיכות, קישוריות, רצפים או היררכיות מרחביות.
• מרקמים יישוביים — שכונות עירוניות צפופות, יישובים כפריים מפוזרים, מבנה של מתחמים תעשייתיים.
• רשתות ניקוז או תבליט קרקע — תבניות קווי גובה, מבנה נחלים, תצורת מדרונות.
• וכדומה

דגמים דינמיים- המרחב כמערכת משתנה

דגם דינאמי הוא תבנית מרחבית-זמנית, המבטאת סדר, חוקיות או מבנה אופייני של תנועה, שינוי או התפתחות של תופעות במרחב לאורך ציר הזמן.

דגם דינאמי מתאר:

• התפתחות או תנועה של עצמים, תהליכים, פעילויות או אירועים במרחב.
• האופן שבו המיקום, המבנה או התכונות של אובייקטים משתנים לאורך זמן.
• מחזוריות, מגמות שינוי, התפשטות, נסיגה או זרימה במרחב.

דגם דינאמי מתקיים כאשר האובייקטים עצמם נעים (למשל תנועת כלי רכב) או שהתכונות/המצבים של אזורים במרחב משתנים (למשל אזורי הצפה זמניים).

דוגמאות:

• תנועת מטוסים או ספינות לאורך נתיבים קבועים.
• התפשטות אזורי בנייה חדשים בשולי עיר.
• פיזור ריכוזי אנשים במהלך אירוע ציבורי.
• שינוי עונתי בכיסוי צמחייה חקלאית.
• נדידת בעלי חיים או גלי מהגרים.

המרכיבים המרכזיים של דגם דינאמי הם:

1. מרחב – היכן התהליך מתרחש.
2. זמן – מתי ובאיזה קצב מתרחש השינוי.
3. חוקיות – חזרתיות, תבנית, מגמה או מבנה אופייני.
4. תוכן – עצמים, תופעות או תהליכים המשתנים או נעים.

מערכות טכנולוגיות צריכות ללמוד לזהות:

• דגמי תנועה — תנועת אנשים, כלי רכב, אוניות, מטוסים.
• דגמי פעילות אנושית — ריכוזי אוכלוסייה, מוקדי פעילות, עומסים תחבורתיים.
• דגמים של תהליכים פיזיים — תנועת עננים, הצפות, זרמי ים.
• דגמים של אירועים במרחב — למשל: התפשטות מגיפה, מסע צבאי, נדידת עדרים.

מהפכת ה- GeoAI להבין את המרחב ולא רק למפות אותו

הדור הבא של GeoAI ידרוש לא רק ניתוח חזותי (כגון ראייה ממוחשבת), וניתוח לוגי וטופולוגי (יחסים מרחביים בין אובייקטים) אלא גם:

• זיהוי דגמים מרחביים פיזיים ואנושיים, סטטיים ודינאמיים
• ניתוח פונקציונלי של מבנה המערכות
• ייצוג ידע גיאוגרפי סמנטי (באמצעות אונטולוגיות).
• למידה מבוססת הקשר ותיאוריה מרחבית.

אלה הם תהליכים מורכבים המציבים אתגרים משמעותיים כגון:

• היעדר דאטה מתויג לדגמים של מרקמים יישוביים, דפוסי פעילות או רשתות תנועה.
• היעדר שפה פורמלית לתיאור דגמים גיאוגרפיים.
• המשמעות של דגם תלויה בהקשר, אותו מבנה יכול להתפרש אחרת בסביבות שונות.
• נדרש שילוב ידע גאוגרפי, חברתי וסביבתי חיצוני לצורך פרשנות.

עם זאת, שילוב רכיבים אלו יאפשר פיתוח מערכות חכמות שידעו: לאתר אזורי סיכון סביבתי, לחזות מגמות התפתחות סביבתית, לנתח תהליכים עירוניים, לפרש התנהגויות במרחב ועוד. מערכת כזו לא תמפה עוד בתים בלבד. היא תדע לזהות יישוב. להבין אם הוא מוכר או לא. להעריך את שלב ההתפתחות שלו, לזהות   מרחביים המתקיימים בו בזמן אמת ולספק תובנות תכנוניות, סביבתיות וחברתיות.

לסיכום, המרחב אינו אוסף של אובייקטים . זו מערכת דינאמית של דגמים ותהליכים. GeoAI  עתידי יידרש להבין לא מה יש, אלא מה המשמעות של מה שיש? לא איפה זה? אלא למה זה שם? מה זה יוצר וכיצד זה משתנה? זו תהיה קפיצת המדרגה האמתית של הבינה המלאכותית בעולם המרחבי.