מקרה קצה

**מקרה קצה** הוא מצב או בעיה, שקורים רק בנסיבות נדירות או בתנאים קיצוניים.
פתרון מקרי קיצון, דורש חשיבה "מחוץ לקופסה", כיוון שנלקח בחשבון, ונדרש לבדוק כיצד המערכת מתמודדת עם מצבים בלתי רגילים ושגרתיים.

מקרה קצה יכול להיות צפוי ובלתי צפוי. סוגים של מקרה קצה בלתי צפוי:
* מצב חדש (Novel) – תרחיש לא צפוי שאינו בהכרח נדיר, אך המערכת לא תוכננה להתמודד איתו מראש.
* אנומליה (Anomaly) – אירוע נדיר ולא צפוי החורג באופן משמעותי מדפוסי העבודה הצפויים של המערכת. לרוב מדובר במצב שלא ניתן היה לצפות מראש בעת התכנון.

סוגים של מקרה קצה צפוי, החורגים מגבולות הפעולה הרגילים.
* מקרה גבול (Boundary Case) – מצב שבו פרמטר יחיד פועל בקצה גבול היכולת או המגבלה של המערכת, אך עדיין נשאר בטווח הפעולה המוגדר.
* מקרה פינתי (Corner Case) – שילוב של מספר פרמטרים רגילים שיוצרים יחד מצב נדיר. במקרים רבים, המערכת מתוכננת להתמודד עם כל פרמטר בנפרד, אך לא עם השילוב שלהם.

## בעולם ה[[הנדסה]] ו[[הבטחת איכות|הבטחת האיכות]]
מייחסים למקרי קצה חשיבות רבה בעולם ההנדסה והבטחת האיכות. בכל אחד מהם, תהליך התכנון (ובסופו של דבר ההוצאה אל הפועל) של מקרי קצה יכול להוות משימה משמעותית, ותוצאותיה חשובות בהערכת טיבו של המוצר. מקרי קצה לא טריוויאליים יכולים לגרום לכישלון שלא חשבו עליו בזמן הייצור או בשלבי התכנון של מוצר. לרוב, מדובר במקרים שלא קורים בשימוש רגיל, אך שיש לייחס להם חשיבות, כיוון שהם עלולים לייצר תוצאות הרסניות, ולעיתים אף בלתי-הפיכות.
לעיתים נבדקים בסימולטרים מקרי קצה, לשם בדיקת בטיחות אף שייתכן שלעולם לא יגיעו למצב כזה במציאות.
דוגמאות למקרי קצה בעולם ההנדסה:
* שילוב של רוח העוברת מסביב לגשר, יכולה במקרי קצה לגרום לתהודה עצמית של הגשר, עד למצב של ריסוקו.
* נבחנת עמידות של מבנים בפני רעידות אדמה, גם באזור מסוים בו לא שכיחות רעידות אדמה.

### ברכב אוטונומי
מקרי קצה ברכב אוטונומי הם תרחישים נדירים המאתגרים את מערכת הנהיגה האוטונומית. תרחישים אלה חורגים ממצבי הנהיגה השגרתיים שעליהם אומן הרכב, כגון הולכי רגל המתפרצים לכביש או תנאי מזג אוויר קיצוניים.

לצורך זיהוי והתמודדות עם מקרי קצה, מפתחי רכב אוטונומי משתמשים במספר שיטות המשלימות זו את זו:

# מודלים הסתברותיים סטטיסטיים – שיטה זו מתבססת על שימוש באלגוריתמים להערכת סיכון והסתברות, תוך ניתוח התפלגויות סטטיסטיות המבוססות על מאגרי נתונים קיימים.
#* מתאים למצבים שגרתיים או צפויים: השיטה מאפשרת לחזות תרחישים רגילים על בסיס נתונים היסטוריים.
#* לא מתאים למצבי קצה: תרחישים נדירים או מצבים חריגים שאינם מופיעים במאגר הנתונים עשויים להישאר בלתי מזוהים.
# סימולציות מונטה קרלו – טכניקה המבוססת על יצירת תרחישים היפותטיים בעזרת למידת מכונה, שמטרתה להכין את המערכת למצבים נדירים שלא התרחשו במציאות.
#* מתאים למצבי קצה: יעיל להתמודדות עם תרחישים חריגים או נדירים, כמו מצבי חירום יוצאי דופן.
#* לא מתאים למצב אמת: הסימולציות נועדו להכנה מוקדמת ולא מתאימות לפתרונות בזמן אמת.
# למידה מונחית נתונים – שיטה זו מתמקדת בניתוח תקריות אמיתיות באמצעות אלגוריתמים של למידה עמוקה, כדי להסיק מסקנות ולכלול תובנות עבור מצבים עתידיים.
#* מתאים למצבי אמת: השיטה מספקת פתרונות למצבים שהמערכת התנסתה בהם בעבר, או למצבים דומים.
#* לא מתאים למצבים לא צפויים: השיטה עשויה לשמש במצבים שבהם יש להסתמך על פתרונות מהירים או על נתונים שהמערכת כבר פגשה, אך היא מוגבלת בתרחישים נדירים או שלא נצפו בעבר. במקרים כאלה, השימוש בה עשוי להיות פחות מדויק, ולכן יש לנקוט באמצעים נוספים לצמצום הסיכון ולשיפור ההתאמה. **מערכת לניהול סיכונים** מבצעת מספר פעולות במטרה למזער את הסיכון, כולל מעקב אחרי ביצועים, תיקון תגובות לא מדויקות, שימוש במידע נוסף לעדכון תחזיות, ועדכון המודל בהתאם לנתונים החדשים שנצברים, וכן הערכת סיכון לצורך קבלת החלטות זהירות במצבים של חוסר ודאות.

האתגרים העיקריים בזיהוי וטיפול במקרי קצה כוללים:
* מורכבות הסביבה הדינמית בה פועל הרכב
* תלות בין פרמטרים שונים במערכת
* תפקוד לקוי של חיישנים בתנאים קיצוניים

זיהוי מקרי הקצה ושיפור יכולת ההתמודדות של המערכת עמם מהווים נדבך מרכזי בהבטחת בטיחות הרכב האוטונומי ואמינותו.

### זיהוי וקבלת החלטות
זיהוי מוקדם והתמודדות עם מקרי קצה מהווים מרכיב מהותי בשיפור אמינות המערכת ויכולת התגובה שלה למצבים בלתי צפויים. המתודולוגיות המיושמות כוללות הן שיטות המכינות את המערכת מראש והן שיטות המאפשרות תגובה בזמן אמת לאירועים חריגים.

;מתודולוגיות זיהוי
# הגדלת נתונים (Data Augmentation) – יצירת וריאציות של מערכי נתונים קיימים באמצעות טרנספורמציות כגון שינויי תאורה, סיבוב והיפוך. תהליך זה מאפשר למערכת להיחשף למגוון רחב של תרחישים אפשריים.
# יצירת נתונים סינתטיים (Synthetic Data Generation) – פיתוח סימולציות מתקדמות המדמות תרחישים נדירים או מסוכנים, תוך שימוש בטכניקות הדמיה מתקדמות.
# למידה אקטיבית (Active Learning) – תהליך שבו המערכת מזהה מקרים המצריכים התערבות מומחה אנושי לצורך אימות וסיווג, ומעדכנת את מודל הלמידה בהתאם.
# זיהוי אנומליות (Anomaly Detection) – יישום אלגוריתמים סטטיסטיים ומודלים מתקדמים לזיהוי התנהגויות חריגות במערכת.
# סביבות סימולציה (Simulation Environments) – פלטפורמות וירטואליות המאפשרות בחינת תגובות המערכת למצבים מורכבים ללא סיכון בטיחותי.
# אימון בלולאת משוב אנושי (Human-in-the-Loop Training) – שילוב מומחי תחום בתהליך האימון לצורך תיקוף החלטות המערכת במקרים מורכבים.
שיטות הסתברותיות מסייעות בזיהוי אי-ודאות ומקרי קצה על ידי הערכת סיכון במערכות אוטונומיות. הן קובעות סף להתערבות אנושית או אוטומטית, ומאפשרות שיפור קבלת החלטות בזמן אמת, תוך זיהוי אזורים בעייתיים והפחתת סיכונים.
;מנגנוני קבלת החלטות
# הכללה (Generalization) – אלגוריתמים המאפשרים למערכת להשליך מניסיון קודם על מצבים חדשים בעלי מאפיינים דומים.
# מודלים מבוססי דמיון (Similarity-Based Models) – זיהוי תבניות משותפות בין תרחישים שונים והתאמת אסטרטגיית התגובה בהתאם לניסיון מצטבר.
# תכנון מבוסס סיכונים (Risk-Based Planning) – אלגוריתמי אופטימיזציה המשקללים את רמת הסיכון הכוללת של כל חלופת פעולה אפשרית.
# תיאום בין-רכבי (Inter-Vehicle Coordination) – פרוטוקולי תקשורת מאובטחים המאפשרים העברת מידע בזמן אמת בין כלי רכב ותשתיות תחבורה.
# מודלים סטטיסטיים (Statistical Models) – שימוש בשיטות הסתברותיות מתקדמות להערכת תוצאות אפשריות של פעולות המערכת.
# תכנון מסלול דינמי (Dynamic Path Planning) – אלגוריתמים לחישוב ועדכון מסלולי נסיעה בהתאם לשינויים בסביבת הפעולה.

## במתמטיקה
שמאל|ממוזער|250px|הודעת טעות – חלוקה באפס במחשבון
במתמטיקה, מקרה קצה הוא בדרך-כלל מקרה שיש לו תכונות מיוחדות נוספות או היעדר כמות משמעותית של תכונות ("מקרה מנוון"). אחת הדרכים להבחין במקרי קצה היא כאשר במהלך הוכחה כללית נתקלים בקושי שלא מאפשר להתייחס אל מקרים מסוימים כחלק ממקשה אחת, ויש להפריד את ההוכחה הכללית למקרים פרטיים קטנים ולתת לכל אחד "יחס מיוחד" ושונה.

## במדעי המחשב
כאשר כותבים קוד תוכנה, יש להתחשב במקרי קצה אשר עלולים לגרום לשגיאה בקוד, אם יקרו. הגעה למקרי קצה במדעי המחשב יכולה לנבוע מסיבות שונות, כגון:
* בעיה מתמטית (חלוקה ב-0, למשל)
* הגעה לגלישה (overflow)
* קריאה במערך לאינדקס שאיננו קיים
* קלט לא חוקי אשר הוכנס בממשק המשתמש

פתירת בעיות אלו לרוב מתבצעת על ידי הכנסת קוד המונע מן המשתמש ליצור מצבים כאלו, או קוד שנמנע מלהגיע למצבים אלו.

## בפיזיקה
* רמקול של מערכת סטריאו יכול לנגן צליל מעוות, כאשר הצליל מנוגן בעוצמתו המקסימלית (אפילו בהיעדר תנאים קיצוניים אחרים).
* חור שחור הוא מקרה קצה כאשר באים למדוד צפיפות של חומר, במקרה זה מקבלים סינגולריות כבידתית.

## ב[[יחסים בינלאומיים]]
תרחיש של מקרה קצה ביחסים בינלאומיים, יכול להוביל להכרזת מלחמה, או להפסקת מסחר בין מדינות.

## בעבודה סוציאלית
מדובר לרוב על מצבים קיצוניים שחורגים מהנורמה (למשל התמכרויות, עבריינות, זנות), אשר דורשים פיתוח של מענים ייחודיים. 

## ראו גם
* מקרה פרטי
* גשר מצר טקומה – גשר אשר התמוטט בגלל הגעה למצב של תהודה עצמית
* מדרון חלקלק – צעד העלול להביא לשורת השלכות שבסופן השלכה שלילית, משמש לעיתים קרובות בדילמות הקשורות לאתיקה וזכויות

## הערות שוליים

קטגוריה:איכות
קטגוריה:הנדסה
קטגוריה:בדיקות תוכנה
קטגוריה:מושגים בהנדסה