rt-embedded-concepts האבולוציה של מערכות Embedded לעידן ה-AI

במשך עשורים, עולם ה-Embedded נשען על עקרון יסוד אחד: חיזוי (Predictability). המטרה הייתה ברורה – לבצע סט פקודות מוגדר מראש בתוך חלון זמן קשיח. אך בעודנו נכנסים לעומק שנת 2025, אנחנו עדים לשינוי ארכיטקטוני עמוק. המערכות המשובצות הן כבר לא "המוח הקטן" שמפעיל מנוע או קורא חיישן; הן הופכות ליחידות מחשוב עצמאיות שצריכות לנתח, להבין ולהגיב לסביבה משתנה.

בעשור האחרון, עולם המערכות המשובצות עבר שינוי פרדיגמה: ממכשירים מבודדים המבצעים לוגיקה ליניארית, למערכות קצה (Edge) מורכבות הנדרשות לקבל החלטות אוטונומיות בזמן אמת. מאמר זה סוקר את נקודת המפגש הקריטית שבין דרישות ה-Real-Time הקשיחות לבין הפריצה של מודלי שפה קטנים (SLMs) ובינה מלאכותית יוצרת, ומספק מפת דרכים לארכיטקטורה מאובטחת ודטרמיניסטית ב-2026.

האתגר החדש: הדטרמיניזם פוגש את המורכבות

בעבר, פיתוח RT-Embedded התמקד בניהול משאבים דל (Low footprint) ובמניעת Race conditions. היום, האתגר הוא כפול:

1. קנה מידה (Scalability): הצורך להריץ סטאק תוכנה מורכב (כמו Linux עם Real-time patches או RTOS מתקדם) על חומרה מוגבלת.

2. תגובתיות חכמה: המערכת לא רק צריכה להגיב לסיגנל תוך $10 mu s$, היא צריכה להחליט אם הסיגנל מייצג תקלה קריטית או רעש סטטי באמצעות מודל הסתברותי.

למה "זמן אמת" קריטי יותר מתמיד?

בעולם של רכבים אוטונומיים, רחפנים תעשייתיים ומערכות ניתוח רפואיות, המושג Real-Time עובר אבולוציה. אם בעבר כשל בעמידה בזמנים (Deadline miss) היה מוביל לאתחול המערכת, היום הוא עלול להוביל לכשל בטיחותי קריטי.

התובנה המרכזית: המהפכה הנוכחית היא לא רק במהירות המעבד, אלא בדרך שבה אנחנו מנהלים את ה-Data Flow. אנחנו עוברים ממודל של "Input-Process-Output" למודל של "Sensing-Inference-Action".

ה-Paradigm Shift: מהשתקה ללמידה

אם בעבר firmware היה קוד סטטי שנכתב פעם אחת ונצרב על ה-Flash, היום אנחנו רואים כניסה של:

• Adaptive Scheduling: אלגוריתמים שמתאימים את סדרי העדיפויות של המשימות (Tasks) לפי עומס ה-AI.

• On-device Learning: היכולת של המערכת המשובצת לעדכן את הפרמטרים של עצמה מבלי לצאת לענן.

הארכיטקטורה משתנה כדי לתמוך בביצועי זמן-אמת לצד חישובי AI כבדים.

המעבר לארכיטקטורות הטרוגניות: היא הלב של ה-Embedded המודרני

בעבר, מעבד ה-Embedded היה יחידה הומוגנית (למשל, Core יחיד של ARM Cortex-M4). היום, כדי לעמוד בדרישות של LLMs וזמן אמת, הארכיטקטורה עוברת למבנה הטרוגני (Heterogeneous Computing).

1. השילוב בין Real-Time Cores ל-Application Cores

הסטנדרט החדש במערכות על שבב (SoC) הוא שילוב של שני עולמות:

• Cortex-A (Application): מריץ מערכות הפעלה מורכבות (Linux) ומנהל את הלוגיקה של ה-AI והקישוריות.
• Cortex-M / RISC-V (Real-Time): "מעבדי צל" המטפלים ב-I/O קריטי ובדרישות דטרמיניסטיות מבלי להיות מושפעים מעומס ה-OS הראשי.

2. כניסת ה-NPU (Neural Processing Unit) למעגל

כדי להריץ מודלים של שפה או ראייה ממוחשבת ב-Edge, לא ניתן להסתמך על ה-CPU בלבד.

• Matrix Multiplication Acceleration: ה-NPU בנוי לביצוע פעולות מתמטיות במקביל (SIMD), מה שמאפשר הרצת Inference ב-Latency נמוך משמעותית.
• Shared Memory Challenges: האתגר הארכיטקטוני הגדול הוא ניהול הזיכרון המשותף בין ה-NPU ל-CPU מבלי ליצור צווארי בקבוק ב-Bus שיפגעו בביצועי ה-Real-Time.

3. ארכיטקטורת RISC-V: חופש תכנוני ל-Custom Instructions

אחד הטרנדים החזקים ב-2025 הוא האימוץ של RISC-V. בניגוד לארכיטקטורות סגורות, RISC-V מאפשר ליצרני שבבים להוסיף "הוראות מותאמות אישית" (Custom Instructions) שמיועדות ספציפית להאצת פעולות מתמטיות של LLMs או הצפנה, מבלי להגדיל את צריכת החשמל.

טבלת השוואה: ארכיטקטורה מסורתית מול ארכיטקטורת AI-Embedded

תובנה טכנית ל-LLMs (Contextual Insight):

במערכות אלו, המושג TCM (Tightly Coupled Memory) הופך לקריטי. כדי למנוע Jitter (תנודתיות בזמן התגובה), הקוד הקריטי של ה-Real-Time נשמר ב-TCM, בעוד שמשקולות המודל של ה-AI נשמרות ב-DDR חיצוני או ב-Flash מהיר, עם מנגנוני DMA שמפרידים ביניהם לחלוטין.

מושגי יסוד בעידן ה-Embedded Intelligence – האבולוציה של הטרמינולוגיה

בעולם ה-RT-Embedded הקלאסי, המושגים היו "חרוטים בסלע". אך כיום, כניסת ה-AI מאלצת אותנו להגדיר מחדש את אבני הבניין של המערכת. הנה השוואה בין המושגים המסורתיים לגרסה המודרנית שלהם בהשפעת ה-AI:

1. מדטרמיניזם קשיח ל-"Probabilistic Determinism"

• המושג הישן (Hard Real-Time): התחייבות שהמשימה תסתיים בתוך זמן $X$. אם לא – המערכת נכשלה. זהו עולם בינארי.

• השפעת ה-AI: מודלי בינה מלאכותית (כמו LLMs או מודלי סיווג) הם הסתברותיים מטבעם. זמן העיבוד (Inference Time) יכול להשתנות בהתאם לקלט.

• המושג החדש: ניהול "תקציבי זמן" (Time Budgeting). המערכת מקצה חלון זמן קשיח ל-Inference, ואם המודל לא סיים – המערכת עוברת ל-"Fallback" (אלגוריתם יוריסטי פשוט ובטוח).

2. מניהול זיכרון סטטי ל-Dynamic Weight Management

• המושג הישן (Static Allocation): כל הזיכרון מוקצה בזמן הקומפילציה (No malloc). המטרה: מניעת Fragmentation וקריסות בזמן אמת.

• השפעת ה-AI: מודלים של שפה דורשים זיכרון רב עבור ה-Weights וה-KV Cache. לא ניתן להחזיק הכל ב-SRAM.

• המושג החדש: Paging לזמן אמת. שימוש בטכניקות כמו Weight Quantization (צמצום משקולות מ-FP32 ל-INT8) וטעינה דינמית של שכבות המודל מה-Flash לזיכרון הריצה בצורה מתואמת עם ה-Scheduler.

3. מ-Interrupt Latency ל-Inference Latency

• המושג הישן (Interrupt Latency): הזמן שעובר מרגע קבלת סיגנל חומרה ועד לתחילת ביצוע הקוד. נמדד במיקרו-שניות ($mu s$).

• השפעת ה-AI: המערכת כבר לא רק "מגיבה", היא "מפרשת".

• המושג החדש (End-to-End Latency): מדידת הזמן מהסינסור ועד להחלטה (Inference). כאן האופטימיזציה היא לא רק בקוד ה-C, אלא בגרף החישובי של המודל (Graph Optimization).

4. ה-Scheduler: מ-Preemptive ל-Cooperative AI Tasks

• המושג הישן: Scheduler מבוסס עדיפויות (Priority-based) שקוטע משימות פחות דחופות.

• השפעת ה-AI: הרצת מודל על ה-NPU/GPU תופסת את ה-Bus (פס הנתונים) לזמן ממושך. קטיעה (Preemption) של פעולת מטריצה באמצע יכולה להיות יקרה מדי.

• המושג החדש: Heterogeneous Scheduling. ניהול תורים נפרד לחישובי ה-AI ולמשימות ה-Safety, עם מנגנון סנכרון (Semaphores) חכם שמונע מה-AI "להרעיב" את משימות ה-Real-Time.

טבלת סיכום: השינוי במושגי היסוד

On-Device LLM/AI – הפיכת המערכת המשובצת לישות תבונית

עד לאחרונה, הרצת מודלי שפה גדולים (LLMs) דרשה חוות שרתים בענן. היום, הודות לטכניקות דחיסה מתקדמות וארכיטקטורות שבבים חדשות, אנחנו יכולים להריץ SLMs (Small Language Models) ישירות על חומרת הקצה.

מה ההבדל בין LLM ל-SLM?

בעוד ששני המושגים מתייחסים למודלי שפה המבוססים על ארכיטקטורת Transformer, ההבדל ביניהם נעוץ בסדר הגודל ובמטרה:

• LLM (Large Language Model): מודלי ענק (כמו GPT-4 או Llama 3 70B) המאומנים על טריליוני מילים. הם דורשים זיכרון עצום (VRAM) וצריכת חשמל גבוהה, ולכן רצים כמעט תמיד בשרתים מרוחקים (Cloud). הם "מומחים להכל", אך איטיים ויקרים מדי ליישומי זמן-אמת.
• SLM (Small Language Model): מודלים "רזים" (כמו Phi-3 Mini, TinyLlama או Gemma 2B) המאומנים באופן ממוקד. הם מכילים מספר קטן משמעותית של פרמטרים (בדרך כלל בין מיליונים בודדים ל-3 מיליארד).
  • היתרון ל-Embedded: ה-SLM יכול להיכנס לתוך זיכרון RAM של מכשיר קצה, הוא צורך שבריר מהאנרגיה, והכי חשוב – הוא מספק Latency נמוך וקבוע, מה שמאפשר לו להשתלב בתוך לולאת בקרה (Control Loop) של מערכת זמן אמת.

בקצרה: אם ה-LLM הוא "ספרייה לאומית" בענן, ה-SLM הוא "מדריך טכני ייעודי" שנמצא אצלך בכיס (או על הבקר).

1. טכניקות צמצום: מ-Cloud-Scale ל-Embedded-Scale

כדי שמודל שפה יכנס לתוך Flash של 512MB או 1GB, אנחנו משתמשים בשלושה כלים מרכזיים:

• Quantization (קוונטיזציה): המרת משקולות המודל מ-FP32 (דיוק גבוה) ל-INT8 או אפילו INT4. זה מפחית את נפח המודל פי 4-8 עם פגיעה מינימלית בדיוק.
• Pruning (גיזום): הסרת קשרים נוירוניים לא פעילים במודל כדי להפחית את מספר החישובים בכל Inference.
• Knowledge Distillation: אימון מודל "סטודנט" קטן (כמו Phi-3 או TinyLlama) לחיקוי מודל "מורה" ענק (כמו GPT-4).

2. אתגר ה-Real-Time ב-Inference

הבעיה ב-LLMs היא שהם עובדים בצורה Auto-regressive (יצירת טוקן אחד בכל פעם). זה יוצר עומס מתמשך על ה-Bus.

• Time to First Token (TTFT): המדד הקריטי למערכות זמן אמת. כמה זמן לוקח למערכת להגיב לקלט ראשוני.
• Context Window Management: במערכות Embedded, הזיכרון מוגבל. אנחנו משתמשים ב-Rolling Buffer כדי לנהל את הזיכרון של השיחה מבלי לחרוג ממכסת ה-RAM הסטטית שהוקצתה ב-RTOS.

3. שילוב LLM בתוך ה-Firmware Loop

איך הקוד נראה? ה-LLM לא מריץ את כל המערכת, הוא משמש כ-"Co-processor" לקבלת החלטות:

1. Sensing: חיישן מזהה אנומליה (למשל רטט חריג במנוע).
2. Reasoning (LLM/SLM): המודל מקבל את נתוני החיישן בפורמט טקסטואלי/מספרי ומנתח: "האם זהו בלאי סביר או כשל קרב?"
3. Action: ה-LLM מחזיר פקודה למערכת ה-Control (בזמן אמת) לסגור את המנוע או לשנות מהירות.

4. אבטחה ופרטיות (Edge Advantage)

זהו יתרון עצום : הרצת ה-SLM על המכשיר (On-premise) מבטיחה שמידע רגיש לא עוזב את המכשיר לענן. במערכות רפואיות או צבאיות, זהו תנאי סף (Compliance).

האתגר הגדול ביותר בשילוב SLMs במערכות זמן אמת הוא בידוד (Isolation). אנחנו לא רוצים שחישוב כבד של מודל שפה יגרום למערכת לפספס פסיקה (Interrupt) קריטית של חיישן בטיחות.

1. הפרדת עולמות (Sandboxing)

הארכיטקטורה המומלצת כיום היא Asymmetric Multi-Processing (AMP):

• הליבה הקריטית (Real-Time Domain): מריצה RTOS (כמו FreeRTOS או Azure RTOS) ומטפלת רק בנהיגה, בקרה וניטור.
• הליבה התבונית (AI Domain): מריצה את ה-Inference engine (כמו TensorFlow Lite for Microcontrollers או ExecuTorch).
• התקשורת: מתבצעת דרך Shared Memory עם מנגנון Mailbox מהיר, כך שה-AI לא יכול "לתקוע" את הליבה הקריטית.

2. ניהול זיכרון בעידן ה-Large Models

בניגוד לקוד C רגיל שבו אנחנו נמנעים מ-malloc, ה-Inference engine דורש זיכרון עבודה (Tensor Arena).

• Static Tensor Arena: הקצאה של בלוק זיכרון קבוע מראש בזמן ה-Linkage עבור המודל.
• Double Buffering: שימוש בבאפר כפול כדי לאפשר למערכת לקרוא נתונים מהחיישנים בזמן שה-NPU מעבד את הפרייים הקודם.

3. שימוש ב-Middlewares ייעודיים

אל תנסו לכתוב את המנוע מאפס. השוק מציע היום ספריות שעברו אופטימיזציה לחומרה:

• CMSIS-NN: של ARM, המאפשרת להפיק ביצועים מקסימליים מליבות Cortex-M.
• OpenMV: לעיבוד תמונה בזמן אמת.
• TinyML frameworks: פלטפורמות המאפשרות לבצע "Deployment" של מודלים מ-PyTorch ישירות ל-C++ יעיל.

4. ה-Watchdog החדש: ניטור "שפיות" ה-AI

במערכות RT, ה-Watchdog Timer מוודא שהתוכנה לא נתקעה. ב-Embedded AI, אנחנו צריכים "Reasoning Watchdog":

• מנגנון שבודק אם הפלט של ה-SLM הגיוני.
• לדוגמה: אם מודל ה-AI ממליץ להאיץ את המנוע למקסימום אבל חיישן הקרבה מזהה מכשול, מערכת ה-Safety (הקלאסית) חייבת לקבל עדיפות ולעצור את הפעולה (Override).

Best Practices למפתחים :

1. Quantization-Aware Training (QAT): תמיד העדיפו לאמן את המודל תוך התחשבות בכך שהוא יהיה INT8, במקום להמיר אותו בסוף. זה משפר את הדיוק משמעותית.
2. Power Gating: כבו את ה-NPU/GPU ברגע שה-Inference הסתיים כדי לחסוך בסוללה – קריטי למכשירי IoT.
3. Versioning: בצעו ניהול גרסאות נפרד ל-Firmware ולמשקולות (Weights) של המודל.

בעוד שבעבר אבטחת Embedded התמקדה במניעת Buffer Overflows או הצפנת תקשורת, בעידן ה-AI אנחנו מתמודדים עם אתגרים "סמנטיים". התוקף כבר לא מחפש רק באג בקוד ה-C, הוא מנסה להטות את שיקול הדעת של המודל.אבטחה במערכות Embedded היא כבר לא רק הגנה על קוד – היא הגנה על "תהליך החשיבה" של המכונה. כניסת ה-AI יוצרת וקטורי תקיפה חדשים שאינם קיימים בתוכנה מסורתית.

1. וקטורי תקיפה חדשים: AI-Specific Threats

• Adversarial Attacks (תקיפות יריב): שינויים מינוריים בקלט (רעש בתמונה או תדר קולי בלתי נשמע) שגורמים ל-SLM לקבל החלטה שגויה. לדוגמה: מדבקה קטנה על תמרור "עצור" שגורמת לרכב אוטונומי לזהות אותו כ"מהירות 90".
• Model Stealing (גניבת מודל): כיוון שהמודל רץ מקומית על ה-Edge, תוקף עם גישה פיזית עלול לנסות לחלץ את ה-Weights (המשקולות) מה-Flash, ובכך לגנוב קניין רוחני יקר.
• Data Poisoning (הרעלת נתונים): אם המערכת לומדת מהשטח (Online Learning), תוקף יכול "להאכיל" אותה בנתונים מעוותים כדי לשנות את התנהגותה לאורך זמן.

2. כתיבת קוד מאובטח: ישן מול חדש

3. האתגר שבקוד שנוצר ע"י AI

בשנת 2025, חלק גדול מה-Firmware נכתב בעזרת כלי AI (כמו GitHub Copilot). כאן טמון אתגר חדש: AI Hallucinated Vulnerabilities. המודל עלול להציע קוד שנראה תקין אך משתמש בספריות מיושנות או בדפוסי זיכרון לא בטוחים.

• הפתרון: שימוש בכלי סריקה סטטיים (SAST) המותאמים ספציפית ל-C/C++ ב-Embedded, תוך דגש על בדיקת ה-Context של הקוד.

4. דגשים ו-Best Practices לאבטחה

• Zero Trust ב-I/O: התייחס לכל קלט מחיישן כ"חשוד" שיכול להכיל מתקפת יריב. השתמש באלגוריתמי סינון (Pre-processing) לפני ההזנה למודל ה-AI.
• Secure Boot for AI: ודא שלא רק ה-Firmware חתום דיגיטלית, אלא גם ה-Model Binary. זה מונע מתוקף להחליף את המודל בגרסה זדונית.
• XAI (Explainable AI): במערכות קריטיות, דרוש מה-SLM לספק "הסבר" להחלטה (למשל, על איזה אזור בתמונה הוא התבסס). זה עוזר לזהות מתי המודל פועל תחת מתקפה.

נשאר לנו רק פרק מקרי הבוחן (Case Studies) וסיכום המאמר. האם תרצה שנתמקד במקרי בוחן ספציפיים כמו רכב אוטונומי או מכשור רפואי?

כאן תוכלו לראות סקירה על כלי פיתוח קוד AI והיבטי אבטחה רלוונטיים לשנת 2025 - הסרטון מציג את הכלים המובילים ודן בשילובם בתהליכי פיתוח מודרניים, נושא שמשלים את הדיון באבטחת קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית.

כדי להבין את עוצמת השילוב בין זמן אמת לבינה מלאכותית, נבחן שלושה וקטורים תעשייתיים שבהם הטכנולוגיה הזו כבר משנה סדרי עולם.

1. רכב אוטונומי: ה-Inference שחוסך חיי אדם

במערכות ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), המערכת חייבת לעבד עשרות סנסורים (Lidar, Radar, Camera) בו-זמנית.

• האתגר: זיהוי הולך רגל בתוך פחות מ-50 מילי-שניות.
• הפתרון: שימוש ב-Hardware Acceleration ייעודי על השבב (כמו NVIDIA Orin או Mobileye EyeQ). ה-SLM משמש כאן ל"חיזוי כוונה": האם הולך הרגל הולך להתפרץ לכביש או לעצור בשפה?
• דגש RT: אם ה-AI מתעכב, מערכת ה-Safety-Critical (הכתובה ב-C מבוסס תקן MISRA) לוקחת פיקוד ובולמת את הרכב באופן דטרמיניסטי.

2. מכשור רפואי לביש: ניטור הפרעות קצב בזמן אמת

שעונים חכמים ומכשירי ECG לבישים צריכים לפעול חודשים על סוללה קטנה.

• האתגר: הרצת מודל AI לזיהוי פרפור פרוזדורים (AFib) מבלי לרוקן את הסוללה ותוך שמירה על פרטיות המשתמש.
• הפתרון: On-device TinyML. מודל מצומצם (Quantized) שרץ בתוך ה-MCU (למשל ARM Cortex-M4F).
• דגש AI: המודל מבצע "סינון רעשים" חכם, כך שהוא שולח התראה לענן רק כאשר מזוהה אירוע חריג באמת, מה שחוסך 90% מצריכת האנרגיה של ה-WiFi/Bluetooth.

3. רובוטיקה תעשייתית (Industry 4.0): תחזוקה חזויה

זרועות רובוטיות במפעלי ייצור שבהם כל דקת השבתה עולה מיליונים.

• האתגר: זיהוי שחיקה של מיסבים לפני שהם נשברים, תוך כדי תנועה מהירה.
• הפתרון: שילוב SLM המנתח את חתימת הרטט (Vibration Analysis) בתוך לולאת הבקרה (Control Loop).

דגש RT-Embedded: המערכת מבצעת תיקון מסלול (Compensation) בזמן אמת כדי לפצות על השחיקה עד להחלפת החלק

אנחנו נמצאים בנקודת מפנה. אם בעבר מהנדס Embedded היה צריך לדעת רק C ורישום של רגיסטרים, היום הוא חייב להבין בארכיטקטורות נוירוניות ובניהול זיכרון למודלים.

מסקנות עיקריות:

1. הדטרמיניזם לא מת, הוא משתנה: אנחנו עוברים מניהול זמן בינארי לניהול תקציבי זמן חכמים.
2. החומרה היא המפתח: השילוב של NPUs ו-RISC-V פותח דלתות למודלים שבעבר היו דמיוניים למערכות קצה.
3. אבטחה היא שכבה ראשונה: לא ניתן להוסיף AI מבלי לבנות Secure Boot ו-Model Protection מהיום הראשון.

התחזית ל-2026: נראה יותר ויותר "AI-Native Microcontrollers" – שבבים זולים מאוד שכוללים האצת AI מובנית, מה שיהפוך את ה-SLMs לסטנדרט בכל מוצר צריכה, ממברשת שיניים חשמלית ועד למערכות הגנה אווירית.

1. האם באמת ניתן להריץ מודלי שפה (LLM) על מיקרו-בקרים (MCU) קטנים?

תשובה: כן, אך בשינוי גישה. בעוד שלא ניתן להריץ מודלי ענק כמו GPT-4, ניתן להריץ SLMs (Small Language Models) שעברו קוונטיזציה (Quantization) ל-INT8 או INT4. מודלים אלו עוברים אופטימיזציה לספריות כמו TensorFlow Lite for Microcontrollers ורצים על בקרים מודרניים בעלי מאיצי NPU מובנים.

2. מה ההבדל העיקרי בין RTOS מסורתי ל-AI-Ready RTOS?

תשובה: RTOS מסורתי מתמקד בניהול משימות דטרמיניסטי לפי עדיפויות קבועות. RTOS המותאם ל-AI כולל מנגנונים לניהול "תקציבי זמן" (Time Budgets) עבור משימות Inference, ויודע לבצע הפרדה (Isolation) בין חישובי ה-AI הכבדים לבין ה-Interrupts הקריטיים של המערכת כדי למנוע Jitter.

3. איך משפיע ה-AI על צריכת האנרגיה במערכות Embedded?

תשובה: מצד אחד, עיבוד AI דורש כוח חישוב רב. מצד שני, הוא מאפשר "חיסכון חכם": המערכת יכולה להישאר במצב שינה (Deep Sleep) ולפעול רק כאשר מודל ה-AI מזהה אירוע רלוונטי (Wake-on-Inference). שימוש ב-NPU ייעודי הופך את התהליך ליעיל פי 10-50 לעומת שימוש ב-CPU בלבד.

4. האם קוד שנוצר על ידי AI (כמו Copilot) בטוח לשימוש במערכות Real-Time?

תשובה: רק תחת פיקוח הדוק. קוד AI עלול לסבול מ"הזיות" (Hallucinations) או להציע פתרונות שאינם דטרמיניסטיים. חובה להעביר קוד כזה בדיקות סטטיות (SAST) ולוודא שהוא עומד בתקני בטיחות כמו MISRA C או ISO 26262 לפני הטמעתו במוצר סופי.

בני כהן | מייסד ומנכ"ל Real Time Group

יזם טכנולוגי, מומחה למערכות Embedded ו-Real-Time, ומוביל חזון ההכשרה המעשית בישראל.

בני כהן הוא המייסד והמנכ"ל של קבוצת Real Time Group, הכוללת את חטיבת הפיתוח והפרויקטים ואת המכללה הטכנולוגית (RT-ED). עם ניסיון של למעלה מ-20 שנה בלב תעשיית ההייטק, בני הקים את הקבוצה מתוך מטרה לגשר על הפער הקריטי שבין הלימודים התיאורטיים לבין הדרישות הדינמיות של השוק.

המומחיות שבבסיס החזון

כמהנדס וכיזם שצמח מתוך עולמות ה-Low Level, ה-Embedded והמערכות הקריטיות, בני מביא איתו הבנה עמוקה של צרכי המעסיקים. הניהול הכפול של בית תוכנה פעיל לצד מכללה מאפשר לו ליישם מודל ייחודי: הסטודנטים במכללה אינם לומדים רק "חומר עיוני", אלא מתנסים במתודולוגיות עבודה, כלים ופרויקטים השאובים ישירות ממרכז הפיתוח של הקבוצה.

להפוך ידע לקריירה

תחת הנהגתו, הפכה RT-ED למוסד מוביל המכשיר אלפי בוגרים להשתלבות בחברות הטכנולוגיה הגדולות בישראל ובעולם. בני דוגל בגישת ה-Hands-on, לפיה הדרך הטובה ביותר ללמוד היא דרך הרגליים (והקוד). הוא מלווה באופן אישי את פיתוח מסלולי הלימוד כדי לוודא שהם תואמים את טכנולוגיות הקצה (Edge Technologies) המבוקשות ביותר כיום – מ-Cyber ו-Fullstack ועד לתחומי ה-Hardware וה-AI.

"החזון שלי הוא לא רק ללמד אנשים לתכנת, אלא להפוך אותם לאנשי פיתוח מיומנים שחושבים ופועלים כמו בתעשייה מהיום הראשון שלהם על ספסל הלימודים."

• קורס סייבר ואבטחת מידע
• קורס Full Stack
• קורס בניית אתרים
• קורס למידת מכונה
• קורס דאטה סיינס
• קורס דאטה אנליסט
• קורס DEVOPS
• קורס IT
• קורס אוטומציה
• קורס Real Time Embedded