פרופ' ליאור שמיר משוכנע שהתוכנות שלו יחוללו תפנית בחקר החלל

מסי מרוויח יותר מדי ביחס לתרומה שלו. המועמדים הדמוקרטים שליליים ומשתמשים במילים ארוכות. המוזיקה הפופולרית הופכת יותר מפוחדת וזועמת ■ תוכנות המחשב שכתב פרופ' ליאור שמיר מסוגלות לנתח כמויות אדירות של מידע ולהפיק מהן מסקנות מפתיעות. עכשיו הוא רוצה לכבוש את החלל

שתפו בפייסבוק
שתפו כתבה במיילשליחת הכתבה באימייל
שתפו כתבה במיילשליחת הכתבה באימייל
מעבר לטוקבקיםכתוב תגובה
הדפיסו כתבה
ליאור שמיר. כשהוא מתחיל לדבר על אסטרונומיה קשה לעצור אותו
צח יוקד
צח יוקד

לקראת אמצע הפגישה שלנו, פרופ' ליאור שמיר מסתכל על האופן שבו האצבעות שלי מקלידות על המחשב ואומר שאין לו ספק שלא ירחק היום ומישהו ידע להפיק לא מעט מידע אישי מקצב ההקלדה שלי. "אפשר ללמוד על המצב הרפואי שלך רק מהמהירות שבה אתה מקליד", הוא אומר בטבעיות של מי שכבר כמה שנים מפרק כל תמונה למיליוני רסיסי מידע שמאפשרים לו לתרגם את המציאות לממדים שרובנו כלל לא מודעים אליהם.

"אין לי ספק שעוד 50 שנה יכתבו לא מעט על התקופה הזאת", הוא אומר בסגנונו המבויש, האנליטי, מדוד ומאופק גם כשהוא מתאר את מה שנראה לעתים כלקוח מסרט בדיוני. "על איך אנשים נתנו בכזאת חופשיות את כל הנתונים האישיים שלהם לגופים שאין להם שום מושג מה הם עושים עם המידע הרגיש הזה", הוא ממשיך ולרגע לא ברור מה מקומם אותו יותר, איסוף המידע הפולשני או קלות הדעת שבה אנשים מוותרים על הפרטיות שלהם. "שלא יהיה לך ספק שיש מי שאוסף עליך לא מעט מידע אישי. הם עושים את זה כבר עכשיו, בזמן שאנחנו מדברים", הוא קובע בנחרצות.

לשמיר, פרופסור למדעי המחשב מאוניברסיטת קנזס סטייט, אין שום כוונה להצטרף למרדף הפולשני הזה אחרי המידע האישי של כולנו, זאת אף על פי שמעטים המדענים בעולם שיכולים לאסוף אותו ביעילות, בשיטתיות וברמת דיוק כמוהו. בשנים האחרונות הוא פירסם שורה של מחקרים מרתקים שזכו לאינספור פרסומים בעולם ושמבוססים על התוכנות המתקדמות שפיתח.

התוכנות מאפשרות לו לקחת כמויות אדירות של מידע ולפרוט אותו לנתונים יבשים ולמספרים מדויקים. מדובר במאות רבות של נאומים פוליטיים, אלפי יצירות אמנות, מאות שעות של מוזיקה, רמת ביצועיהם של אלפי כדורגלנים, מיליארדי תמונות של הגלקסיות המשייטות בחלל ואפילו ניתוח השוואתי של אלפי שעות של שיח לווייתנים במעמקי הים בחלקים שונים של העולם.

צילום: Joan Monfort/אי־פי

כך קורה, למשל, במקרה של המחקר מעורר ההדים שפירסם בחודש דצמבר האחרון במגזין ללימודי מוזיקה פופולרית "Journal of Popular Music Studies". זהו ניתוח השוואתי חסר תקדים בהיקפו של השינוי באופי המוזיקה משנות ה–50 ועד היום. לא פחות מ–6,150 שירים הוא ניתח, כולם להיטים שהופיעו בדירוג המאה היוקרתי של מגזין המוזיקה "בילבורד" מ–1951 ועד 2016. התוכנה שכתב מפרקת את תוכן השירים לרמות של כעס, פחד, חרדות, אהבה ושאר רגשות.

"התוצאות של המחקר מראות בבירור איך המוזיקה השתנתה לאורך השנים", הוא אומר. "הרגשות שהובעו במוזיקה בשנות ה–50 שונים לחלוטין מהרגשות שמובעים בשירים שיצאו בשנות האלפיים. היום המוזיקה מביעה הרבה יותר חרדה, הרבה יותר עצב, ומנגד אפשר למצוא בה הרבה פחות ביטויי שמחה".

כיאה למנתח מידע שקורא את המציאות דרך מספרים מדויקים, גם במקרה הזה שמיר שולף מהמחשב הנייד גרף נתונים מפורט שמכמת את פערי השפה בין אמינם לג'ון לנון ובין בוב מארלי לאלטון ג'ון. בסך הכל, כפי שעולה מהמחקר, מאז שנות ה–50 הכפילו את עצמם ביטויי הכעס והגועל — הפחד זינק ב–50%, ואילו ביטויי השמחה, הפתיחות והביטחון האישי צנחו בעשרות אחוזים.

שמיר, חשוב להדגיש, לא מתיימר להיות מבקר מוזיקלי או חוקר תרבות. עם זאת הוא מתעקש לא להשאיר את המחקר שלו ברמת הגרף היבש ומנסה עד כמה שהוא יכול להעניק לממצאים פרשנות חברתית־תרבותית. "במהלך שנות ה–50 המוזיקה מילאה תפקיד שונה לגמרי מהתפקיד שלה החל מאמצע שנות ה–60", הוא מסביר. "באותה תקופה המוזיקה נועדה לבדר, לשמח. אבל החל מאמצע שנות ה–60 אנחנו רואים זינוק חד בכמות הפחד והכעס שמובעים בשירים, כשההקשר המיידי לכך היא מלחמת וייטנאם ודור הפרחים שקם בעקבותיה. באותה תקופה המוזיקה שינתה את ייעודה. היא הפכה כלי לביטוי מחאה חברתית. הדוגמה הבולטת ביותר היא בוב דילן, שזכה לפופולריות אדירה באותן שנים. במקביל אנחנו רואים את השינוי שעבר על להקת הביטלס, לדוגמה, שיוצאת עם 'Nowhere Man' (דצמבר 1965 — צ"י), שהוא השיר הראשון שלהם שלא עוסק באהבה ובנושאים רומנטיים".

השאלה מהי הביצה ומהי התרנגולת. כלומר, אם השירים הפכו ליותר כועסים ולפחות שמחים מפני שהחברה הפכה ליותר מפוחדת וזועמת או שהזמרים הם אלה שהשתנו והפכו פתאום לבעלי מודעות חברתית פוליטית. "לא נדע לעולם מה היה קורה אם בוב דילן היה יוצר את המוזיקה שלו בשנות ה–40, אבל כן אפשר להניח שגם בשנות ה–40 היו לא מעט אמנים ביקורתיים, רק שהמוזיקה שלהם לא התקבלה באותה פתיחות כפי שהיא התקבלה בשנות ה–60 וה–70. כך שהשינוי הוא בציבור שהיה פתוח לקבל את המוזיקה שלהם. בדיוק כפי שעכשיו יש הרבה יותר פתיחות כלפי שירי ראפ שכוללים לא מעט אלימות מילולית ובעבר הם פשוט לא היו עוברים. אתה יכול למצוא שירים אלימים בשנות ה–40 וה–50, אבל הם נצרכו על ידי קבוצות שוליים קטנות".

איך אתה מסביר את הנכונות הזאת שאתה מתאר?

"זה קשור לכך שכל סגנון הדיבור במרחב הציבורי השתנה. דברים שפעם היו נאמרים בחדרי חדרים אפשר לשמוע היום במרחב הציבורי, כולל בשדה הפוליטי שהפך להרבה יותר בוטה. בנוסף, האינטרנט והרשתות החברתיות הפכו את האמנים להרבה פחות תלויים בחברות התקליטים הגדולות. לכן הם גם הרבה פחות מוגבלים במה שהם יכולים להגיד".

שמיר נותן דוגמה משעשעת שהעמידה למבחן ציבורי מעניין את התוכנה שפיתח. "ב–2016 קמה שערורייה לאחר שהיו מי שטענו שהשיר של אולימפיאדת החורף שתיערך בבייג'ין (2022) דומה מאוד לשיר 'Let it Go'", הוא מספר. "בעקבות כך המגזין 'פוריין פוליסי' ביקש ממני לתת לתוכנה לנתח את השיר ולראות לאיזה שיר הוא דומה". לשמחתו של שמיר, התוכנה לא איכזבה. "המחשב זיהה מיד את הדמיון המוזיקלי הגדול בין שני השירים", הוא אומר ומחייך בסיפוק.

כשמדברים על איסוף מידע דרך האינטרנט אחד המקרים שקופצים מיד לראש הוא של חברת קיימברידג' אנליטיקה הבריטית, שעלתה לכותרות בעקבות חשיפת מעורבותה במערכת הבחירות האחרונות בארה"ב. אנליטיקה התמחתה באיסוף נתונים ובניתוח מידע שרכשה על 50 מיליון פרופילים שונים בפייסבוק, בעזרתם יצרה מודלים אישיותיים והתנהגותיים שאיפשרו לה ליצור קמפיין פוליטי בהתאמה אישית. כל גולש אמריקאי והסלוגן הפוליטי שפרט על הפחדים הכי גדולים שלו. כל משתמש ותשדיר הבחירות שהותאם למבנה האישיות, החברים, התחביבים, הלייקים, התשוקות, ההשכלה, הגיל ושאר המידע שנאסף עליו כמו על אותם עשרות מיליוני בעלי חשבונות ברשת החברתית.

כשאני מעלה בפני פרופ' שמיר את הסיפור, שתואר לא פעם במונחים של סכנה לדמוקרטיה, מתקבל הרושם שעבורו מדובר בכסף קטן, בקצה קצהו של הקרחון. "מה שהם עשו זה מסוכן ובעייתי, אבל זה עוד כלום", הוא אומר. "אני מדבר איתך על היכולת להרכיב מודל שלם של המצב הבריאותי שלך ומה צפויה להיות תוחלת החיים שלך. מהקצב שבו אתה מקליד, דרך השעה שבה אתה פותח את המחשב בבוקר, תכיפות הציוצים שלך, מספר החברים שיש לך בפייסבוק, הגיל שלך, תוכן המיילים שאתה שולח, התמונות שאתה מעלה לאינסטגרם, הסרטונים שאתה מעלה לפייסבוק, השעות שבהן אתה פעיל מול המחשב. היום אנחנו יודעים שקצב ההליכה של אדם יכול להוות אינדיקציה לעוד כמה שנים נותרו לו לחיות. שדרך האישונים אפשר לדעת מאילו מחלות אדם סובל. היו מקרים שמישהו העלה תמונה לרשת ורופא ראה אותה וזיהה לפי העיניים שהוא סובל ממחלה כזו או אחרת. אנשים עונדים כל מיני שעונים חכמים עם חיישנים שקולטים מידע רגיש לגבי מצבם הרפואי, כמו הדופק ולחץ הדם.

ג'ון לנון ואמינם
צילום: AP / Chris Pizzello

שמיר שולף מהמחשב הנייד גרף נתונים מפורט שמכמת את פערי השפה בין אמינם לג'ון לנון ובין בוב מארלי לאלטון ג'ון. בסך הכל, כפי שעולה מהמחקר, מאז שנות ה–50 הכפילו את עצמם ביטויי הכעס והגועל — הפחד זינק ב–50%, ואילו ביטויי השמחה, הפתיחות והביטחון האישי צנחו בעשרות אחוזים.


"גם האופן שבו אתה מזיז את העכבר יכול ללמד עליך לא מעט", מוסיף שמיר. "אפילו תכיפות המצמוצים שלך יכולה לספק למי שרוצה מידע רגיש לגבי מצבך הרפואי. בן אדם לא יכול לנתח כל כך הרבה מידע, אין לו את הכלים להתמודד עם יותר מכמה ממדים במקביל, אבל אתה יכול לבנות תוכנה שתאפשר לך לנתח 4,000 ממדים שונים לגבי כל אדם, ובמקביל להצליב את המידע עם זה של עשרות מיליוני אנשים אחרים".

ולמי בדיוק יש אינטרס להחזיק אצלו במחשב מאגר מידע אדיר בנוגע לקצב המצמוץ והרגלי היקיצה של מיליוני אנשים? "תחשוב מה יקרה ברגע שלחברות ביטוח חיים יהיה את כל המידע הרגיש הזה והן יוכלו להחליט על בסיס הערכת תוחלת החיים של כל אחד למי לעשות פוליסת ביטוח וכמה לגבות מכל לקוח", הוא אומר. "ומה לגבי בתי אבות, שדי ברור שיעדיפו לקבל אנשים עם תוחלת חיים קצרה, כאלה שישלמו תשלום ראשוני גבוה ויפנו את החדר כמה שיותר מהר, על פני כאלה שיתפסו להם מקום למשך הרבה שנים. בנקים ומוסדות פיננסיים יוכלו להרכיב פרופיל לא רק של המצב הרפואי שלך, אלא גם של דרך קבלת ההחלטות שלך, ולהעריך על בסיסו מה הסיכוי שתחזיר או לא תחזיר הלוואה. מקומות עבודה יוכלו להחליט על סמך הפרופיל הזה את מי לקבל לעבודה ואת מי לא".

עד העצם

שמיר, בן 47, הוא אב לשתי ילדות ונשוי לאישה ישראלית שעובדת איתו באוניברסיטה כמתאמת של התוכנית ללימודי תארים מתקדמים. הוא נולד בקרית אונו ולמד מדעי המחשב באוניברסיטת תל אביב. ב–2003 עבר לארה"ב לצורך לימודי דוקטורט בהנדסת חישוביות באוניברסיטת מישיגן טק. את פוסט הדוקטורט עשה במכונים הלאומיים לבריאות שבבולטימור, מנסה לתעל את יכולות פיתוח האלגוריתמים שלו לגילוי מוקדם של מחלות מפרקים אצל אנשים מבוגרים.

"חלק ממחלות המפרקים לא ניתנות לריפוי, אבל אם אתה מאתר אותן בשלב מוקדם, אז אתה יכול לעכב באופן משמעותי את קצב ההתפתחות שלהן באמצעות שינוי בהרגלי האכילה, ירידה במשקל וכו'", הוא מסביר. הבעיה, כמו במרבית המחקרים שהוא עורך, היא לא מחסור במידע יבש, אלא הקושי לנתח את כל המידע. במקרה הזה, אלפי צילומי רנטגן ברמות סטייה מזעריות שספק אם העין האנושית יכולה לאתר.

"במשך עשרות שנים אלפי אנשים הגיעו למכון אחת לכמה שנים ועשו צילומי רנטגן", הוא מספר. כשלא מעט מהם לקו בשלב מאוחר יותר של חייהם במחלות מפרקים כאלה או אחרות חזרו במכון לאותם צילומי רנטגן מוקדמים, והזינו אותם לתוכנה של שמיר בניסיון לאתר דפוס שיכול להצביע על הופעת סימפטומים מוקדמים. "מה שהמחשב מצא הוא שהמחלה מתחילה מהעצם ולא בהכרח מהסחוס, כפי שהיה מקובל לחשוב עד אז", הוא אומר כעת.

אבל שמיר לא משקיע מזמנו רק בחקר מחלות מפרקים ומשתמש בתוכנה גם לדברים פופולריים יותר, כמו למשל ניתוח השוואתי בין שווי המשכורת השנתית לביצועיהם על המגרש של אלפי שחקני כדורגל מכל העולם? "האמת היא שאני לא באמת מתעניין בכדורגל", מודה שמיר ומספר כי המחקר הצבעוני נולד במסגרת עבודת גמר של אחת הסטודנטיות לתואר שני בחוג שבו לימד. לצורך כך נעזרו שמיר והסטודנטים שלו במידע שאספה פיפ"א ושכלל דוח מעקב מפורט אחרי 6,082 שחקנים מעשרות ליגות בכל העולם (ישראל, אגב, לא היתה אחת מהן). מגובה הניתור, דרך מהירות, כוח, מסירות מדויקות, איבודי כדור, שערים, בישולים, עבירות, נגיחות, ובסך הכל לא פחות מ–55 מדדים שונים לגבי כל שחקן ושחקן נכון לעונת המשחקים של 2016–2017. כשאני שואל אותו מה החשיבות של מחקר מהסוג הזה, הוא מודה שאם היה צריך להשקיע בו הרבה זמן, כנראה היה מוותר עליו. "מדובר במחקר בעל משמעות בידורית. אין פה שום תגלית מדעית מרעישה", הוא מודה, ואחרי כמה שניות ממהר להוסיף, "מצד שני הכדורגל מעסיק מיליארדי אנשים בכל העולם, אז מי אני שאומר שזה לא חשוב מספיק?"

לווין

"הטלסקופ הסינופטי הגדול (LSST) יאסוף בשלושה ימים את כמות המידע שהטלסקופים של היום אוספים בכמה שנים. האנליטיקה תאפשר לנו להשתמש בכמויות המידע האדיר הזה כדי לראות את היקום בצורה חדשה לחלוטין"


אם התקשורת מהווה מדד כלשהו, הרי שמהיקף הסיקור שקיבל המחקר בכל בעולם אפשר ללמוד על העניין הרב שעורר. אולי בגלל הממצא שמשך את תשומת לב מרבית כלי התקשורת שלפיו ליונל מסי, שחקן ברצלונה ולדעת רבים גדול שחקני הכדורגל בכל הזמנים, מרוויח משכורת חסרת פרופורציות בגובהה ביחס לרמת הביצועים שלו על המגרש. "באופן כללי המחקר מצא שיש התאמה כללית בין שכר השחקנים לרמת הביצועים שלהם במגרש, שזה היה די צפוי", שמיר אומר.

בהקשר זה חשוב לציין כי לבינה המלאכותית שפיתח, חכמה ככל שתהיה, אין שום יכולת לקבוע מהו שכר ראוי לשחקן כדורגל לעומת מורה בבית ספר או נהג אוטובוס. מה כן? היא יכולה לערוך ניתוח השוואתי של אותם ביצועים ביחס לשווי המשכורות שהוזנו לתוכה וליצור סדר עולמי חדש שבו מחושבות המשכורות על סמך רמת הביצועים של כל שחקן ושחקן. באופן לא מפתיע, אגב, אפילו תוכנת המחשב האובייקטיבית לא הצליחה לערער על ההנחה של רבים כשדירגה את מסי כשחקן בעל רמת הביצועים הטובה ביותר בעולם. היא רק קבעה שמשכורתו השבועית, 550 אלף דולר, נכון לאותה שנה, היתה חסרת פרופורציות ביחס לביצועיו לעומת שחקנים אחרים וקבעה כי זו צריכה לעמוד על סכום "צנוע" בהרבה של 243 אלף דולר בשבוע. "לפי התוכנה אתה יכול לראות שחקנים שמרוויחים שליש ממנו עם רמת ביצועים שמגיעה ל–70% מרמת הביצועים שלו", מסביר שמיר.

רונאלדו, כוכב יובנטוס ויריבו המר של מסי בקרב על תואר השחקן הטוב ביותר בעולם, אמור היה להרוויח לפי התוכנה משכורת שבועית של 154 אלף דולר "בלבד".

"אחד ההסברים למשכורות חסרות הפרופורציה של כוכבים מהסוג של מסי ורונאלדו לא נוגע לרמת הביצועים שלהם על המגרש אלא לערך הכלכלי שלהם מחוץ למגרש שמכניס לקבוצה לא מעט כסף, כמו ההכנסות מזכויות שידור, רכישת מנויים, מזכרות ועוד", מסביר שמיר.

בדיוק כשם שהתוכנה דירגה את בעלי המשכורות המנופחות, כך היא דירגה גם את אלה המתוגמלים בצורה נמוכה ביחס ליכולותיהם. "הדבר המעניין ביותר הוא שהתוכנה ידעה לזהות בעצמה איזה שחקן קיבל את המשכורת הנמוכה ביותר מבין כולם", שמיר אומר בהתייחסו לחלוצה הבריטי של קבוצת טוטנהאם, הארי קיין, שהרוויח אז 15 אלף דולר לשבוע ושביצועיו, לפי התוכנה, היו אמורים לזכות אותו במשכורת גבוהה כמעט פי עשרה. לא חלפה שנה וקיין חתם על חוזה חדש ובו הרוויח יותר מ–200 אלף דולר בשבוע.

נתונים נוספים מעניינים שעלו במחקר יכולים ללמד משהו על האופי השונה בין כל אחת מהליגות הבכירות באירופה. כך, למשל, כשניתחה התוכנה את המדדים שגורמים לשחקנים באותן ליגות בכירות לקבל משכורת גבוהה באופן חסר פרופורציות היא מצאה כי בגרמניה מדובר היה בשחקנים בעלי דירוג גבוה במיוחד של ראיית המשחק שלהם. באיטליה, שנחשבת לליגה קשוחה, המשתכרים הבכירים היו גם אלה בעלי מספר תיקולים גבוה, ואילו בליגה הספרדית הווירטואוזית דורגו הגולים מהאוויר, מה שמכונה 'וולה' במקום השני במדד הביצועים של השחקנים המתוגמלים ביותר.

להבין את מובי דיק

מרונאלדו ועד ג'ון לנון, ממסי ועד אמינם, שמיר יכול לדחוס ספרייה שלמה למסננת שבנה ולפרק אותה למיליון חתיכות קטנות של מידע שימושי. ספורט או מוזיקה, בהקשר הזה, הם רק על תקן תצוגת תכלית שפעם אחר פעם מספקת לעולם הוכחה ליכולות ניתוח המידע האדירות שבנה. ובדיוק כפי שעשה למוזיקה, כך הוא עושה לאלפי הנאומים של פוליטיקאים אמריקאים משני צדי המתרס הפוליטי. מנסה לאתר איזה דפוס דיבור מאפיין כל אחת מהמפלגות. "כשאתה עורך מחקר כזה, אתה לא מגיע אליו עם נקודת מוצא מסוימת, אתה פשוט שופך הכל למחשב ומבקש ממנו למצוא את ההבדלים", הוא אומר.

אף על פי שטרם פירסם את המסקנות הסופיות של המחקר המסקרן, שמיר מדגיש כי כבר בשלב הזה ישנם כמה הבדלים שקשה להתעלם מהם. "אחד הבולטים ביותר הוא הנטייה של הנואמים הדמוקרטים להשתמש במילים ובמשפטים ארוכים יותר. דבר שני שבולט הוא שהנאומים הדמוקרטיים הרבה יותר שליליים מהנאומים הרפובליקאיים. עם זאת, כפי שהוא מדגיש, כל הנאומים הם מתקופת נשיאותו של ג'ורג' בוש הבן הרפובליקאי (2000–2008), מה שבהחלט יכול להסביר את הגישה התוקפנית והלוחמנית של חברי המפלגה הדמוקרטית באותה תקופה.

לצד כל אותם מחקרים צבעוניים, כולל מחקר המשווה בין יצירות האמנות של כמה מהציירים הגדולים בהיסטוריה ומחקר נוסף המנתח את עבודתם של במאי קולנוע מערביים, נדמה כי אם יש מחקר ששמיר גאה בו במיוחד הוא דווקא זה שזכה לפחות תשומת לב תקשורתית, זה המשווה ומנתח את שפת הלווייתנים במקומות שונים בעולם. "מדובר במחקר מרתק בעל משמעות מדעית חשובה", הוא מתאר בהתלהבות את המחקר שפורסם ב–2014. "יש לך היום ספינות מיוחדות שיוצאות ללב ים ומקליטות באמצעות ציוד מיוחד אלפי שעות של תקשורת לווייתנים שמדברים זה עם זה, כשהשאלה היא כיצד הם נבדלים זה מזה", הוא ממשיך. את התשובה לכך הוא כמובן השאיר למחשב. "אתה שופך את אלפי שעות האודיו האלה למחשב בלי שום הוראה ונותן לו לבנות בעצמו מפת שמע של הלווייתנים השונים", הוא מסביר ומציג על המחשב את העץ המוזיקלי שיצר המחשב. וכך אפשר לראות בקצה אחד של התרשים כיצד מיקם המחשב את לווייתני הקילר שלחופי נורווגיה ואילו בקצה השני את קבוצת לווייתני הקילר שלחופי איסלנד. בתחתית התרשים, מופרדים גם כן על ידי המחשב, אפשר כבר למצוא את קבוצת לווייתני הפיילוט שלחופי איי הבהאמה ואילו במקום אחר קבוצה נפרדת של אותו זן לווייתנים רק מחופי נורווגיה.

על פניו, כפי שמסביר פרופ' שמיר, לא מדובר בגילוי מרעיש. כל קבוצת לווייתנים מאותו זן ומאותו מיקום נשמעה ותיקשרה בשפה שהמחשב ידע לזהות ולהפריד מלהקת לווייתנים מזן שונה ומיקום אחר. "מה שכן חדש הוא דבר מדהים שלפיו המחשב ידע להפריד בין אותו זן של לווייתנים משני אזורים שונים בעולם. אנחנו יכולים להסיק מכך שללווייתנים יש הבדלי מבטא בהתאם לאזור שבו הם חיים, בדומה להבדלי המבטא שיש לבני אדם", הוא ממשיך בהתלהבות. "כלומר, בפעם הראשונה אנחנו יכולים לראות איך המחשב הפריד באופן ברור בין השפה של לווייתני פיילוט בבהאמה לאותו זן של לווייתנים בנורווגיה, ואותו דבר עם לווייתני הקילר באיסלנד לעומת אותו סוג רק בנורווגיה".

ברני סנדרס
צילום: AFP

על חזרה לארץ שמיר לא חושב בינתיים, גם לא על עזיבת האקדמיה ומעבר לכל אותן חברות מסחריות שפונות אליו לעתים קרובות עם הצעות מתגמלות הרבה מהמשכורת שהוא מקבל באקדמיה. לפחות לא עד שיסיים את מה שהוא מכונה "פרויקט חייו". פרויקט שאפתני שמטרתו לפצח את סודות היקום ויצירת מפה אסטרונומית שתגדיר מחדש את כל מה שחשבנו שאנחנו יודעים עד היום על מיליוני הגלקסיות השונות.

"הדימוי הרומנטי של האסטרונום שעומד לו לבד על גבעה ומסתכל על השמים דרך טלסקופ כבר לא קיים יותר", הוא אומר ומסביר שהאסטרונומיה כיום מבוססת על טלסקופים רובוטיים עם יכולת איסוף מידע, שגם מאות מדענים שיקדישו את כל זמנם לעבודה עליו לא יהיו מסוגלים להתמודד איתו.

"הטלסקופ הסינופטי הגדול (LSST), שאמור לפעול באופן מלא ב–2022, צפוי לאסוף בשלושה ימים את כמות המידע שהטלסקופים הרובוטיים הגדולים של היום אוספים בכמה שנים. הטלסקופ הזה יעמיד אותנו בפני אתגרים חדשים וייצור הזדמנויות לניתוח מידע ולתגליות של לא מעט אובייקטים אסטרונומיים שעד היום לא ידענו על קיומם. האנליטיקה תאפשר לנו להשתמש בכמויות המידע האדיר הזה כדי לראות את היקום בצורה חדשה לחלוטין".

כששמיר מתחיל לדבר על אסטרונומיה קשה לעצור אותו. ברגע אחד מתחלפים האיפוק והמתינות של מנתח המידע המחושב בהתלהבות הילדותית של מגלה הארצות הפנטזיונר. "בעזרת אנליטיקה וכריית מידע נוכל למצוא אובייקטים נדירים מתוך הרבה מאוד מיליונים של גופים אסטרונומיים", הוא ממשיך. "אובייקטים שיוכלו לספק לנו ידע חדש על העבר, ההווה והעתיד של היקום. קשה מאוד למצוא אותם ללא שימוש במחשבים. אנחנו יודעים שגלקסיות יכולות להיות שונות זו מזו בצורה שלהן, ואחת השאלות היסודיות היא איך זה קורה ומה גורם לכך".

אחת הדרכים לענות על השאלה הזאת, לפי שמיר, היא באמצעות ניתוח ממוחשב של תצורת הגלקסיות. "המחשב מאפשר להשוות בין מספר גדול מאוד של גלקסיות, אבל גם לעשות את זה בצורה כמותית. בין השאר אנחנו צופים שהמידע שיספק הטלסקופ החדש יסייע לנו לענות על שאלות משמעותיות כמו הקיום של חומר אפל ואנרגיה אפלה. בזכות היכולת לאסוף כמויות עצומות של מידע וגם לנתח אותו, עשר השנים הקרובות אמורות להיות אחת התקופות המרתקות בהיסטוריה של האסטרונומיה".

הזינו שם שיוצג באתר
משלוח תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש של אתר הארץ