ד''ר טל בן נון, צילום: ניר סלקמן
ד''ר טל בן נון, צילום: ניר סלקמן

ד"ר טל בן נון

חוקר מדעי המחשב, בן 28

נראה שד"ר טל בן נון חייב לא מעט לבן הדוד שלו. בגיל שבע הוא העביר לו את הספר שאיתו למד לבגרות במחשבים, ובן נון החל לקרוא בו ולימד עצמו לתכנת. כשהגיע לגיל 16, כבר חלם רחוק יותר – לסיים תואר ראשון עד הגיוס. בן דודו התערב איתו שלא יצליח, ובן נון לקח את האתגר צעד אחד קדימה וסיים את התזה לתואר שני במדעי המחשב באוניברסיטה העברית לפני שלבש מדים.

המשיכה שלו לתכנות מגיעה ממקום עמוק יותר: הצורך בייעול. "תמיד הציק לי שאנשים עושים משהו בצורה מסוימת, כשאפשר לעשות אותו בצורה יעילה בהרבה ולהפוך את החיים לקלים יותר. בכל פעם שראיתי משהו תקוע – יצרתי תוכנה שתפתור אותו", הוא מספר.

בגיל 19 התגייס בן נון לאגף לחקירות ומודיעין של המשטרה. אחרי שלוש שנים השתחרר, אבל אז חזר לשרת כקצין באותו מקום, כשהבין שהמעטפת הזאת מאפשרת לו להמשיך ללמוד. "בעצם מעולם לא עזבתי את האוניברסיטה. במשך השנים במשטרה עשיתי במקביל את הדוקטורט", הוא אומר.

החיבה העזה שיש לבן נון לקיצור תהליכים ניכרת בכל היבט בחייו: אחרי שסיים את הדוקטורט באוניברסיטה העברית, המשיך לפוסט-דוקטורט במכון הטכנולוגי היוקרתי ETH Zurich בשוויץ, שם הוא עושה שימוש במחשבי על למטרות שונות – מחיזוי מזג אוויר מדויק ועד חישובים של בינה מלאכותית. אך לצד זאת הוא עובד על מחקר, שמטרתו להנגיש תכנות למדענים ולאנשים שנעזרים בתוכנות בעבודתם. "בימינו כולם צריכים תוכנות. אני מתמקד במדענים, אבל זה רלוונטי לכל תחום שמצריך חישובים מורכבים", מתאר בן נון. "הבעיה בעולם המחקר היא שאי אפשר לתכנת באופן פשוט".

במילים אחרות, מדענים יודעים לתאר באופן מתמטי את הפיזיקה שבבסיס המחקר שלהם. זה בדרך כלל מתבטא באלגוריתמים מורכבים מאוד. אבל כאן נכנס אתגר נוסף, שבו הם טובים הרבה פחות – לתרגם את האלגוריתמים לתוכנה יעילה.

היעילות כאן היא עניין קריטי, בין השאר מכיוון שהתוכנות הללו "רצות", כלומר מעבדות נתונים, לאורך פרקי זמן ארוכים מאוד, לפעמים במשך שבועות. כל שיפור ביכולות שלהן משמעו חיסכון עצום בזמן.

יתר על כן, על מנת ליצור את התוכנות, על החוקר להעסיק סטודנטים או חוקרים מוכשרים ולעיתים גם מהנדסי תוכנה. מעבר למשאבים שזה דורש, נוצר מצב שבו כל שינוי של האלגוריתם המקורי, שנעשה על ידי החוקר, מצריך הרבה מאוד עבודה של אותו "צוות תכנות".

כאן נכנס בן נון לתמונה, כאשר המטרה שלו היא יצירת דרכים חדשות שבהן יוכל החוקר לתכנת בעצמו.

"השפה העיקרית שאנחנו מפתחים מפרידה את האלגוריתם מהחישוב, וזה מאפשר לייעל תוכנות כמעט באופן אוטומטי", מסביר בן נון. "כתוצאה מזה, לדוגמה, אפשר לקחת אלגוריתם שרץ על מעבד רגיל (CPU) ולגרום לו לעבוד על מעבד גרפי (GPU) בלחיצת כפתור".

בן נון והקבוצה שלו ב-ETH הם מהמובילים בעולם בלמידה על מערכות מבוזרות (מחשבי על ו-Clusters). "יש פה כמה אלמנטים שמתחברים אחד לשני", הוא מסביר. "מצד אחד מאיץ החלקיקים הגדול נמצא בשווייץ – מה שמביא לפה הרבה פיזיקאים. מצד שני במכון הטכנולוגי שבו אני עובד נמצא אחד המחשבים המהירים בעולם, מחשב שבעצם מכיל 5,000 מחשבים ומיליוני ליבות שאפשר לנצל. זאת הזדמנות אדירה עבורי".

בין השאר, אפשרה לו ההזדמנות הזו לבנות "מכונה" המשתמשת בלמידה עמוקה כדי לשפר את הקוד של עצמה. "בעצם פתחנו דלת חדשה לחוקרים רבים. כתבנו קוד שמשפר קוד בצורה אוטומטית – המכונה לימדה את עצמה לעשות את זה".

השילוב של בינה מלאכותית, מחשוב על ושפות תכנות מחבר את כל הכיוונים שעליהם עובד כרגע בן נון. "אם אנחנו יכולים להבין תוכנות באופן אוטומטי, אנחנו יכולים להבין איך לייעל אותן באופן אוטומטי", הוא אומר. "היום אנחנו יכולים לקרוא קוד ולומר בדיוק רב אם הוא ירוץ מהר יותר על CPU או על מעבד גרפי. הצעד הבא הוא, כמובן, לתת לבינה המלאכותית להחליט לבד איך לייעל את התוכנה".

ומה לגבי המשך הקריירה? "אני מתכוון להנגיש את היכולות הטכנולוגיות שאנחנו מפתחים כחלק מחברה מסחרית", מספר בן נון. "כמובן לפני גיל 40".

בן נון, שנולד בירושלים וגדל במבשרת ציון, חי בשנתיים האחרונות בציריך עם בת זוגו, נועה. הוא מתכנן להישאר שם גם בשנתיים הקרובות, עד שיסיים את הפוסט דוקטורט, אחריהן הוא מתכוון להגיש מועמדות כחבר סגל אקדמי בישראל ובעולם, במטרה להיות פרופסור. החיים בשווייץ שונים, הוא אומר, אמנם התחבורה הציבורית מצוינת, אבל השיחות לא זורמות כמו בישראל ו"איכשהו תמיד כשמשהו דחוף קורה, פתאום אף אחד לא מבין אנגלית". הוא מקפיד לייצג את המדינה מול חוקרים אחרים ובעצם, משמש כשגריר בלתי פורמלי. "פרופסור אחד מסקנדינביה אפילו ביקר בישראל בעקבות שיחה איתי", הוא מתגאה.

אך דווקא המרחק מהארץ נותן לבן נון פרספקטיבה לגבי מעמדה החזק של ישראל במחקר ובטכנולוגיה. "כשהייתי בארץ, לא ידעתי שאנחנו כל כך מובילים", הוא אומר. "האוניברסיטאות שלנו אמנם ממוקמות במקומות ה-60 וה-70 בעולם, אבל העובדה היא שאנשים מכירים את ישראל ובעיקר מתייחסים למדינה בשיא הרצינות, ויש סיבה לזה – בכנס של הבינה המלאכותית שנערך בקנדה נשמעו כמה קולות באנגלית ובצרפתית, אבל מלבד זה כולם כולם כולם היו ישראלים".