פול מסקל
פול מסקל (באנגלית: Paul Mescal; נולד ב-2 בפברואר 1996) הוא שחקן אירי.
ילדות והשכלה.
מסקל נולד וגדל במיינות' שבמחוז קילדייר באירלנד. לדירבשלה, גארדה, ופול, מורה ושחקן. יש לו אח ואחות.
מסקל סיים תואר ראשון במשחק באקדמיה ליר באוניברסיטת טריניטי קולג' בשנת 2017.
קריירה.
עם סיום לימודיו באקדמיית ליר הוצעו למסקל תפקידים בשתי הפקות תיאטרון, "האפר של אנג'לה" ו"גטסבי הגדול"; הוא לקח על עצמו את האחרון וכיכב כג'יי גטסבי בתיאטרון גייט בדבלין. הוא גם שיחק את הנסיך המחזה עכשווי של "הנעליים האדומות" של הנס כריסטיאן אנדרסן באותו תיאטרון באותה השנה. בשנת 2018 קיבל מסקל את תפקידו של סגן לנגון בהפקה של "המחרשה והכוכבים" בתיאטרון ליריק בלונדון ותיאטרון גאייטי בדבלין.
מסקל כיכב בתפקיד הטלוויזיה הראשון שלו לצד דייזי אדגר-ג'ונס בסדרת הדרמה "אנשים נורמלים""", עיבוד לרומן בעל אותו שם משנת 2018 מאת סאלי רוני. התוכנית עלתה לשידור בבריטניה ב-26 באפריל 2020 ובארצות הברית בשירות הסטרימינג הולו שלושה ימים לאחר מכן. הוא זכה לשבחים וכן למועמדות לפרס אמי לבידור בפריים טיים. מסקל כיכב בקליפ לשיר "Scarlet" של הרולינג סטונז.
מסקל יבצע את הופעת הבכורה הקולנועית שלו בסרט הבת האבודה, בבימויה של מגי ג'ילנהול.
חיים אישיים.
מסקל מתגורר בלונדון. הוא מנגן בפסנתר.
ב-2021 התחיל לצאת עם הזמרת פיבי ברידג'רס.
BIRCH (באנגלית: Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies, בראשי תיבות: BIRCH) הוא אלגוריתם לא מנוהל (unsupervised) המשמש ליישומי כריית מידע לביצוע ניתוח אשכולות היררכיים על מערכי נתונים גדולים במיוחד, כגון אלו הקיימים ביישומי ביג-דאטה לסוגיהם. שמו של האלגוריתם נגזר מראשי התיבות באנגלית, שמשמעותן "אלגוריתם ניתוח אשכולות היררכי, מאוזן ומופחת איטרציות".
אחד הייתרונות הבולטים של שיטת BIRCH הוא יכולת איגוד נתונים נומריים רב-ממדיים באופן הדרגתי ודינאמי, תוך יצירת חלוקת אשכולות איכותית עבור סט מידע נתון ותוך שימוש בתקורות משאבים נמוכות (זיכרון וזמן). מאפיין חשוב נוסף של BIRCH הוא שנדרשת סריקה אחת בודדת של הנתונים לצורך הפעולה הבסיסית.
רקע.
אלגוריתם BIRCH פותח בשנת 1996 על ידי קבוצת חוקרים מאוניברסיטת ווינסקונסין. האלגוריתם קיבל את פרס עשר השנים של SIGMOD לשנת 2006.
המחקר עליו מבוסס BIRCH נולד מתוך הדרישה הגוברת לניתוח אוספי נתונים גדולים ביישומי ביג-דאטה. אלגוריתמים קודמים של ניתוח אשכולות היו פחות יעילים בפעולה על בסיסי נתונים גדולים מאוד ולא התחשבו במקרים בהם מערך הנתונים גדול מכדי להתאים לזיכרון הזמין.
ישויות ומבני נתונים.
מאפיין אשכול.
מאפיין אשכול (באנגלית Clustering Feature, בראשי תיבות: CF) היא הגדרה לרשומה בסיסית לתיאור ולכימות מבנה נתונים המכיל אוסף נקודות מידע. באופן פורמלי מאפיין האשכול מוגדר על ידי סט של שלוש ישויות: formula_1, כאשר "formula_2" הוא מספר הנקודות במבנה הנתונים ואילו formula_3 ו-formula_4 מוגדרים כך:
formula_5, formula_6.
במרחב רב-ממדי, הביטוי של formula_4 יבוטא באמצעות ריבוע הנורמה המתאימה.
הגדרת סט מאפיין האשכול מאפשרת פורמולציה עבור שתי ישויות חשובות בעולם ניתוח האשכולות:
עץ מאפייני אשכולות.
עץ מאפייני אשכולות (באנגלית: CF-Tree) הוא מבנה נתונים מסוג עץ מאוזן, אשר נבנה מתוך סריקה טורית של הנקודות בסט הנתונים. העץ מבוסס על שני פרמטרים:
את עץ מאפייני האשכולות עצמו ניתן לתאר באמצעות שני סוגים של צמתים:
האלגוריתם.
קלט האלגוריתם כולל סט של "N" נקודות מידע, פקטור ההסתעפות "B", פרמטר הסף T וכן ערך "L" המייצג את המספר המקסימלי לרשומות העלה. אלגוריתם BIRCH מחולק לארבעה שלבים כפי שמפורט להלן.
שלב ראשון: הכנסת הנתונים לעץ.
שלב זה כולל פעולה איטרטיבית של קריאת חלקי המידע והכנסתם אל מבנה העץ. עץ מאפייני האשכולות נבנה בשלב זה ורשומות מאפייני האשכולות מותנים במידה רבה בסדר הכנסת המידע. כל נקודה חדשה של קלט מפעפעת משרש העץ ועד לעלה המתאים לה על ידי בדיקה של הנקודה אל מול כל מאפיין אשכולות של הצמת, כך שבכל מעבר נבחר הבן הקרוב ביותר אל הנקודה הנקלטת. במידת הצורך תתווסף עוד רמה לעץ (למשל במקרה והעלה הנבחר כולל יותר מ-L רשומות).
שלב שני: דחיסת העץ.
זהו שלב אופציונאלי, בו ניתנת האפשרות לכיווץ מבנה העץ לאחר שהוכנסו כלל הנקודות. הכיווץ נעשה על ידי הגדלת פרמטר הסף T ואיחוד של רשומות עלים וצמתים לאור הגדלה זו.
שלב שלישי: ניתוח מחדש לעלים.
כשלב שלישי, מופעל אלגוריתם ניתוח אשקולות כלשהו על העלים בלבד (תוך שימוש במצביעים Next ו-Prev), על מנת ליצור אשקולות מעודכנים ללא סריקה מחדש של המידע.
יישומים רבים של BIRCH רואים בשלב זה אופציונלי ולא מחייב, שכן לאחר השלב הראשון ניתן להתייחס למבנה הנתונים כמבנה אשכולות לפי סידור העלים.
שלב רביעי: עדכון האשכולות.
זהו שלב אופציונלי, בו ניתנת האפשרות לסידור מחדש של האשקולות לפי הניתוח שנעשה בשלב השלישי. לצורך כך מחושב מחדש המרכז formula_16 עבור כל אשקול וסידור הנקודות יהיה לפי מרחק הסף T מהמרכזים המעודכנים.
יתרונות וחסרונות.
היתרון הבולט ביותר של השיטה היא שדרושה רק סריקה בודדת של הנתונים. יתרון זה מבוטא פעמים רבות בסיבוכיות זמן הריצה (Computational Complexity). האלגוריתם פועל בסיבוכיות ליניארית, משמע שקיים סט סופי של פעולות בכל מחזור (איטרציה) ולכן זמן הפעולה של האלגוריתם תלוי ליניארית בגודל קלט הנתונים. כמו כן מדובר באלגוריתם יעיל מבחינת ניצול הזיכרון, פחות רגיש לסדר לעומת אלגוריתמים אחרים של ביג-דאטה ובעל רמת דיוק טובה יחסית, בשל יכולת התמודדות עם רעשי מידע בכמות סבירה.
החסרון הבולט של BIRCH (כמו רוב שיטות ניתוחי האשכולות ההיררכיים) הוא בבעיה בהתמודדות עם תרחישים של רעש חמור, כאשר שולי הרעש יכולים להשפיע מהותית על אופן חלוקת האשכולות במהלך שלב בניית עץ מאפייני האשכולות. חסרון נוסף הוא חוסר היכולת לבנות אשכולות שאינן בעלי צורה כדורית או ספרית, בשל מושג פרמטר הסף T, אשר מייצג רדיוס.
תהליך ניטור עומסים בצורה לא פולשנית (באנגלית: Non-intrusive load monitoring, בראשי תיבות: NILM) הוא שם כולל לתהליך המיועד להפרדת מאפייני הספק פרטניים מתוך קריאת מסוכמת של אנרגיה, זאת על מנת להעריך את פעולתו של כל צרכן בנפרד.
תהליך זה מבוסס על קריאת מונה החשמל בנקודת כניסה יחידה (של בית, מבנה או מתחם) וניתוח קריאת המונה, תוך הפרדת מאפייני העומסים השונים, במטרה להעריך את צריכת האנרגיה הפרטנית של כל מכשיר ומכשיר.
הכלי הבסיסי המשמש את טכנולוגיית NILM הוא מונה חשמל אשר מפיק נתונים אודות הצריכה בזמן נתון, כחלופה הולמת וזולה לחיבור מכשירי ניתור על כל מכשיר ומכשיר.
רקע והגדרה.
ניטור עומסים לא פולשני הומצא ב-MIT בתחילת שנות ה-80, על ידי צוות בניהולו של ג'ורג' וו. הארט, מהנדס מכני בעל גישה לאלקטרוניקת הספק. המחקר של ג'ורג' מומן על ידי המכון האמריקאי לחקר החשמל (EPRI). צוות המחקר אף רשם פטנט על ההמצאה, בטרם פורסמה.
התהליך הבסיסי של NILM, כפי שהוגדר בפרסום המקורי, הוא ניתוח של קריאת המונה בהיבט שינויי מתח וזרם (או הספק) בנקודת הכניסה הרשת על מנת להסיק אילו מכשירים פועלים כרגע, תוך שימוש בתבניות התנהגות עבור צריכת האנרגיה הפרטנית של כל צרכן.
המטרה של תהליך NILM הוא להפריד בין העומסים השונים על ידי פירוק מאפייני ההספק לכל מכשיר ברשת, כאשר ההסתמכות היא על המאפיינים הפרטניים (כגון "חתימת אנרגיה") המשתנים בין מכשיר למכשיר. כך לדוגמה, אם נסמן את קריאת ההספק הרגעית של המונה כ-formula_1, עבור רגע הזמן "t". אז הפירוק של קריאה זו לפי צרכנים יהיה:
formula_2, כאשר "n" הוא מספר הצרכנים הכולל והסימון formula_3 מייצג את צריכת ההספק הרגעית של הצרכן ה-"i" ברגע "t".
תהליך NILM.
ישנם סוגים רבים של תהליכי NILM, אולם רוב השיטות עוקבות אחר פורמט גנרי שיתואר להלן. אחד המרכיבים החשובים עליו מתבסס תהליך NILM הוא קיומו של מונה חשמל (והעדפה למונה חכם) אשר מפיק נתונים גולמיים בזמן אמת אודות צריכת האנרגיה.
מחקר.
ישנן גישות רבות ומגוונות של מחקר NILM. אנו נמנה מספר כיוונים מקובלים.
קצב דגימה.
באופן גס, ניתן לחלק את פלטי המונים החכמים לשני סוגים עיקריים:
רוב המונים ברמת המשתמש הביתי הם מונים בקצב נמוך, לפי ההגדרה הנ"ל ולכן עיקר המחקר כיום מרוכז בקצבים הנמוכים.
למידה.
בהיבט הלמידה, נוהגים להפריד בין שני סוגי אלגוריתמים:
ככלל, אלגוריתם לא-מנוהל מייצג שיטה רצויה וגמישה יותר, אולם קשה בהרבה למימוש.
אופטימיזציה.
קיימות שיטות רבות ומגוונות לאופטימיזציית זיהוי הצרכנים ברשת. השיטה הבסיסית ביותר היא "אופטימיזציית הפרדת המאפיינים" (מאנגלית: Feature Separation Optimization), אשר היא גישה המכוונת ליצירת רווחים גדולים ככל הניתן בין חתימות ההספק של הצרכנים המזוהים, כך שכל תוספת של רעש נתונים מקשה על ההפרדה.
שיטות אופטימיזציה נוספות כוללות שימוש בהרגלי הצריכה המזוהים (למשל שעה אופיינית ביממה להפעלת מכונת כביסה), זיהוי תבניות חוזרות בצריכת ההספק של המכשירים וכדומה. כך לדוגמה, שיטת MCE (מאנגלית Modified Cross-Entropy) משתמשת בכלי אופטימיזציה בשם לצורך מיטוב התוצאות, כחלק מיישום NILM .
סט-נתונים.
בעבר, מדידות וסימולציות של NILM התבססו על מידע גולמי שהופק במעבדה, עבור הניסוי. המגמה ההולכת ומתהווה במחקרי NILM היא שימוש בסטי נתונים ציבוריים, כגון REDD או AMPds, אשר כוללים מדידות רבות וברות-השוואה בין מחקרים.
שימוש מיועד.