Loading...
نماذج ذكاء اصطناعي يمكنك نشرها وحوكمتها والدفاع عنها.
تطوير النماذج، ورؤية حاسوبية، وذكاء اصطناعي توليدي، مهندسة على يد أشخاص يطلقون أيضاً برامج ثابتة وMLOps وأنظمة طرفية. نبني نماذج تعمل حيث تعيش بياناتك، بما في ذلك دون اتصال ومعزولة عن الشبكة، مع حوكمة وفق ISO/IEC 42001 وأدلة يقبلها المنظّم.
النموذج جيد بقدر الطريقة التي يُحكم بها.
يمكن لأي شخص استدعاء واجهة برمجية. الجزء الصعب هو نموذج دقيق وقابل لإعادة الإنتاج وقابل للنشر على الطرف ومسؤول أمام مدقق. هذا هو العمل الذي نقوم به.
ISO/IEC 42001*
معيار نظام إدارة الذكاء الاصطناعي الذي نبني عليه حوكمة النماذج.
بلا تسرّب*
استدلال على الجهاز ومعزول عن الشبكة، بحيث لا تغادر بياناتك المحيط أبداً.
دون اتصال*
نماذج تواصل الخدمة حين تغيب الشبكة والسحابة.
يعكس منهجيتنا في عمل الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية وMLOps كشركة معتمدة أصيلة في الذكاء الاصطناعي.
ما نهندسه لنمذجة الذكاء الاصطناعي
من البيانات والتدريب إلى الاستدلال على الجهاز، مع الحوكمة وMLOps لإبقائه مسؤولاً في الإنتاج.
تطوير النماذج والضبط الدقيق
نماذج خاصة بالمهام، ونماذج لغة ورؤية مضبوطة دقيقاً، وأطر تقييم تثبت الدقة مقابل بياناتك لا مقابل معيار عام.
الرؤية الحاسوبية وذكاء سحابة النقاط
خطوط كشف وتجزئة وسحابة نقاط ثلاثية الأبعاد، مع أدوات التوسيم لبناء وتنسيق مجموعات البيانات التي تجعلها تعمل.
الذكاء الاصطناعي التوليدي ومساعدو RAG
نماذج LLM على الجهاز مع التوليد المعزّز بالاسترجاع ووكلاء صوت، مؤسّسة على قاعدة معرفتك مع استشهادات وحواجز حماية.
النشر الطرفي ودون اتصال
نماذج مكمّاة ومُحسّنة تعمل على الجهاز ودون اتصال ومعزولة عن الشبكة، بلا تسرّب للبيانات، باستخدام Ollama وQdrant وأزمنة تشغيل مخصصة.
MLOps ودورة حياة النموذج
تدريب قابل لإعادة الإنتاج، وبيانات ونماذج مُصدَرة، وتقييم آلي، ومراقبة للانحراف، ومسارات نظيفة لإعادة التدريب وإعادة النشر.
حوكمة النموذج والمخاطر
نظام إدارة ذكاء اصطناعي وفق ISO/IEC 42001، وبطاقات نماذج، واختبار تحيّز وسلامة، وتوثيق جاهز للتدقيق يصمد أمام التمحيص.
كيف نعمل
مسار محكوم من مشكلة عمل إلى نموذج في الإنتاج يمكنك قياسه والدفاع عنه وتحسينه.
- 1
التأطير والتقييم
تحديد المهمة ومقاييس القبول وملف المخاطر أولاً، ثم وضع خط أساس مقابل بياناتك بحيث يكون النجاح قابلاً للقياس لا مجرد شعور.
- 2
البناء والإثبات
تطوير النموذج وضبطه دقيقاً واختباره ببيانات مُصدَرة وخطوط قابلة لإعادة الإنتاج، مع توثيق الأدلة أثناء العمل.
- 3
النشر حيث يهم
الإطلاق إلى السحابة أو الطرف أو دون اتصال بالكامل، مُحسَّن للعتاد والتأخير الذي تتطلبه حالة الاستخدام فعلاً.
- 4
الحوكمة والتحسين
مراقبة الانحراف وسوء الاستخدام، وإبقاء بطاقات النماذج والضوابط محدّثة وفق ISO/IEC 42001، وإعادة التدريب على خط أساس موثّق وقابل للتدقيق.
- 1
التأطير والتقييم
تحديد المهمة ومقاييس القبول وملف المخاطر أولاً، ثم وضع خط أساس مقابل بياناتك بحيث يكون النجاح قابلاً للقياس لا مجرد شعور.
- 2
البناء والإثبات
تطوير النموذج وضبطه دقيقاً واختباره ببيانات مُصدَرة وخطوط قابلة لإعادة الإنتاج، مع توثيق الأدلة أثناء العمل.
- 3
النشر حيث يهم
الإطلاق إلى السحابة أو الطرف أو دون اتصال بالكامل، مُحسَّن للعتاد والتأخير الذي تتطلبه حالة الاستخدام فعلاً.
- 4
الحوكمة والتحسين
مراقبة الانحراف وسوء الاستخدام، وإبقاء بطاقات النماذج والضوابط محدّثة وفق ISO/IEC 42001، وإعادة التدريب على خط أساس موثّق وقابل للتدقيق.
أعمال مختارة
أنظمة ذكاء اصطناعي ورؤية وMLOps أطلقناها في بيئات صعبة ومنظّمة ومنقطعة. أسماء العملاء محجوبة بموجب اتفاقية عدم إفصاح.
Edge AIRead the case study AI & MLOpsRead the case study
An Offline AI Decision Register for the Operating Theatre, Zero Data Egress
An on-device assistant that transcribes operating-theatre video feeds and generates auditable decision summaries entirely offline, using an on-box LLM and retrieval, so no clinical data ever leaves the room.
0 bytes
Clinical data leaving the room
100%
On-device, offline inference
Adding 3D and Point-Cloud Annotation to a Widely Used CV Tool
Integrating 3D rendering and point-cloud annotation into an established 2D annotation tool, so users move seamlessly between 2D and 3D for autonomous-systems and robotics datasets.
Read the case study AI & MLOpsOne Dashboard Across 8+ DevOps Tools
A single platform that unifies insight from eight or more DevOps tools, with row-level permissions, a configurable dashboard, incremental updates and embedding.
8+
DevOps tools unified in one view
المعايير والخبرة
مبنية وفق المعيار الذي يتوقعه الذكاء الاصطناعي المسؤول.
الحوكمة ليست شريحة في النهاية. نصمم النماذج وفق معايير الذكاء الاصطناعي والأمن المعترف بها من السطر الأول للبيانات، وندعم ذلك بتسليم حقيقي للنماذج والرؤية وMLOps.
خبرتنا
نماذج LLM طرفية، وأدوات رؤية حاسوبية، ووكلاء توليديون أُطلقوا في بيئات منظّمة ومنقطعة وحرجة للمهام، كشركة معتمدة أصيلة في الذكاء الاصطناعي.
مصممة وفق
المعايير التي نصمم وفقها
ISO/IEC 42001
نظام إدارة الذكاء الاصطناعي
معيار نظام الإدارة للتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي وحوكمته، ونحن معتمدون وفقه.
المعايير التي نصمم وفقها
ISO/IEC 27001
أمن المعلومات
إدارة أمن المعلومات للبيانات والنماذج التي ندرّبها ونخزّنها ونخدمها، ونحن معتمدون وفقه.
المعايير التي نصمم وفقها
MLOps
حوكمة دورة حياة النموذج
تدريب قابل لإعادة الإنتاج وإصدار وتقييم ومراقبة انحراف عبر دورة حياة النموذج كاملة.
المعايير التي نصمم وفقها
EU AI Act
الجاهزية التنظيمية
تصنيف المخاطر والشفافية وممارسات التوثيق التي تُهيّئ أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر لـ EU AI Act.
النتيجة نماذج دقيقة وقابلة لإعادة الإنتاج وقابلة للنشر على الطرف، وحوكمة تصمد عندما يصل المنظّم أو المدقق.
القدرات
هندسة المنتجات
الذكاء الاصطناعي والبيانات والأنظمة الذكية
تجربة المستخدم وتصميم المنتجات
هندسة التجربة
الأمن السيبراني
هندسة الامتثال
الصناعات
الطيران
الخدمات المصرفية
الخدمات المالية والتأمين
التعليم
الرعاية الصحية وعلوم الحياة
الاتصالات
إنترنت الأشياء الصناعي
تصميم وتصنيع الإلكترونيات
نمذجة الذكاء الاصطناعي
© حقوق النشر 2026 -