New-Tech Magazine | Jan 2026 | Digital Edition

Vision מודלים שמבינים הקשר רחב יותר – , ושילוב attention , שימוש ב- Transformers Diffusion עם מודלים גנרטיביים. במקביל, הפכו לכלי מרכזי ליצירת פגמים Models סינתטיים ריאליסטיים, שמעשירים את תהליך האימון ומרחיבים את מרחב החריגות מייצג ST - SSAD האפשריות. בהשוואה לכך, גישה משלימה: פחות התמקדות ביצירת דוגמאות ”יפות יותר”, ויותר ניסיון להפוך את תהליך הלמידה עצמו לאדפטיבי וחכם. המשמעות עבור ארגונים ברורה: זיהוי חריגות כבר אינו בעיה של אלגוריתם בודד, אלא של מערכת שלמה. הצלחה תלויה לא רק בדיוק הזיהוי, אלא ביכולת לנהל למידה מתמשכת, לפקח עליה ולהבין את מגבלותיה. מדגים היטב את המעבר הזה – ST - SSAD מהנדסה של מודל להנדסה של תהליך למידה. האלגוריתמים כבר חכמים מספיק; האתגר האמיתי עבר לניהול האינטליגנציה עצמה. קרדיטים / מקורות ■ Yoo , J ., Zhao , L ., Akoglu , L ., Self - Tuning Self - Supervised Image Anomaly Detection , ACM SIGKDD 2025.

שהמערכת תמשיך ”לעבוד” לכאורה, אך תתרחק בהדרגה מהמטרה המקורית שלה. בהקשר זה, אחד היתרונות הבולטים של הוא היכולת להתמודד עם ST - SSAD – שינויים עדינים Environmental Data Drift אך מצטברים בסביבת הייצור, כמו הבדלים בתאורה בין משמרת יום למשמרת לילה, שינוי זווית מצלמה לאחר תחזוקה, או בלאי טבעי של ציוד. מאחר שהמודל מכוונן את אסטרטגיית הלמידה שלו תוך כדי אימון, הוא מסוגל להסתגל לשינויים כאלה בלי לפרש אותם מיידית כחריגות. כאן גם נחשף ההבדל בין הטמעה טכנולוגית להטמעה ארגונית. ארגונים שמכניסים מודלים אדפטיביים בלי להגדיר מראש גבולות פעולה, נקודות עצירה ומנגנוני ביקורת, מגלים שהבעיה לא נעלמה – היא פשוט שינתה צורה. נתפס כחלק ST - SSAD לעומת זאת, כאשר ממערכת איכות כוללת, עם תפקידים ברורים לבני אדם ולמערכת, הוא מאפשר מעבר מתפיסה של ”בדיקה אוטומטית” לתפיסה של תהליך לומד, שמייצר תובנות ולא רק החלטות בינאריות. ST - SSAD , 2026 בהקשר הרחב יותר של אינו עומד לבדו. התחום כולו נע לכיוון

עלולים, בתנאים מסוימים, ”להתכנס” לפתרונות טריוויאליים – למשל לבחור עיוותים שקל מאוד להבדיל מהם, אך שאינם מייצגים חריגות אמיתיות. המאמר מתמודד עם הסיכון הזה באמצעות פונקציות בקרה ואילוצים, אך במימוש תעשייתי המשמעות ברורה: נדרש ידע , ניטור מתמיד והבנה מתי ML Ops עמוק ב המודל לומד משהו מועיל – ומתי הוא פשוט למד לעקוף את הבעיה. וכאן מגיעה נקודה שבדרך כלל נשארת מחוץ לדיון האקדמי, אך עבור ארגונים היא כמעט הסיפור כולו: שאלת התפעול היומיומי. מרגע שמודל כזה עובר מפרויקט מחקרי לרכיב בקו ייצור, הוא חדל להיות ”קובץ משקולות” והופך למערכת חיה. השאלה כבר אינה רק האם המודל מזהה חריגות, אלא כיצד הארגון יודע לנהל את ההתנהגות שלו לאורך זמן. דורשת הרחבה ST - SSAD בפועל, הטמעה של הקלאסי. לא מדובר רק ML Ops של מושג ה בניטור דיוק או שיעור פסילות שווא, אלא גם במעקב אחר דפוסי הלמידה עצמם: אילו אוגמנטציות המודל בוחר להדגיש, האם חלה סטייה הדרגתית באסטרטגיית האימון, והאם ההסתגלות משקפת שינוי אמיתי בתהליך – או רעש זמני. ללא שכבת ניטור כזו, קיים סיכון

Save The Date 15.12.2026

Pavilion 10, EXPO Tel Aviv 15.12.2026 | 8:30-15:30

Vision & AI for Industrial Automation Motion Control, Automation, Robotics - מסלול מיוחד כחלק מכנס Vision & AI for Industrial Automation & Power Solutions בין הנושאים:

קהל היעד של מבקרי התערוכה: המסלול מיועד למהנדסי אוטומציה, מנהלי ייצור, מומחי בקרה, אנשי רכש טכנולוגי ואינטגרטורים – העוסקים בבחירה, פיתוח והטמעה של פתרונות בקווי ייצור AI ו־ Machine Vision ובמערכות רובוטיות. המסלול מיועד למשתמשים מקצועיים מהתעשייה – ולא לנציגים מסחריים או אנשי שיווק. For submitting a callout for lectures and Sponsorships: Tomer@new–techmagazine.com

AI-BasedVisualInspection&QualityControl•Vision-GuidedRobotics&MotionControl 3D&DepthVisioninAutomation• • Embedded & Edge AI Vision Systems • Vision Software Platforms & Tools • Optics, Illumination & Imaging Engineering • Visual Safety & Human-Robot Collaboration • Vision for AMRs & Smart Logistics • AOI (Automated Optical Inspection) in Electronics • Vision in Harsh Industrial Environments • Machine Vision for Autonomous Robots – Industrial & Beyond *** רשימת הנושאים עשויה להשתנות בהתאם להרצאות המאושרות. info@new-techmagazine.com חברות המעוניינות להציג במסגרת הכנס מוזמנות לפנות לקבלת פרטים:

For more information and registration: www.new-techevents.com For more information and registration: www.new-techevents.com

57 l New-Tech Magazine