أعمالنا

جعلت ملايين نقاط البيانات اليومية من وسائل التواصل الاجتماعي والمصادر العامة رصد التهديدات المبكرة أمرًا صعبًا — وظلّ العمل الشرطي ردّ فعل يعتمد على التقارير اللاحقة للحوادث.

• راقبت أنظمة المسح الاستشرافي بالذكاء الاصطناعي المنصّات مفتوحة المصدر وفلترتها في الزمن الفعلي
• التكامل مع قواعد بيانات الشرطة للتنبّؤ ببؤر الجريمة بشكل ديناميكي
• مكّنت إشارات الإنذار المبكر من نشر الدوريات بشكل استباقي

كثيرًا ما تمرّ المخالفات الخطيرة الوشيكة على الطرق دون تسجيل حتى يقع حادث فعلي.

• استخدمنا تحليلات الفيديو في الزمن الفعلي لرصد المخالفات الوشيكة
• أرسلنا تنبيهات استباقية للسلامة المرورية
• زوّدنا المخططين بالبيانات اللازمة لمعالجة المواقع الخطرة

اعتمد تشخيص الميسيتوما على قراءة يدوية متخصّصة لشرائح المختبر؛ وأدّت محدودية الوصول إلى الخبراء إلى بطء الاستجابة وارتفاع خطر التصنيف الخاطئ.

• دمجنا الرؤية الحاسوبية ونماذج اللغة الكبيرة لتصنيف شرائح علم الأمراض وتجزئتها وتقييمها
• بنينا أدوات دعم ذكية للأطبّاء وفرق البحث
• مكّنّا التوثيق بمساعدة روبوتات المحادثة وتوحيد معايير البيانات

كانت أقسام ”انظر أيضًا“ تُحرَّر يدويًا وغالبًا ما تكون قديمة، فكان القرّاء يفتقرون إلى روابط تربط المقالات ذات الصلة.

• بنينا نظام معالجة لغة طبيعية باستخدام BERT لتوليد متجهات دلالية للمقالات
• استخدمنا تشابه جيب التمام وسمات المقالات للتوصية بالروابط ذات الصلة
• نشرناه على صفحات مختارة وعرضناه في مؤتمر WikiArabia 2024، عُمان

واجه الطلاب صعوبة في اختيار المقالات وهيكلتها والكتابة بحياد، وافتقر المعلّمون إلى إرشادات حول استخدام الذكاء الاصطناعي في المهام الفعلية.

• دمجنا الذكاء الاصطناعي التوليدي في العصف الذهني ووضع المخطّطات والصياغة متعدّدة اللغات
• صمّمنا سير عمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي متوافقًا مع معايير ويكيبيديا
• عرضناه في مؤتمر EduWiki 2025 في كولومبيا

تواجه معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتي صعوبة في التعامل مع تعدّد اللهجات العربية.

• بنينا ذكاءً اصطناعيًا صوتيًا يفهم اللهجات العربية
• طبّقناه عبر القطاعات المصرفية والصحية والحكومية
• ضبطناه ليلائم اللغة والثقافة المحلية

كانت مسارات البحث بطيئة، وتقارير الامتثال تُنجز يدويًا، وافتقرت روبوتات المحادثة المُسندة لجهات خارجية إلى الفهم السياقي.

• بنينا مسار RAG متقدّمًا مع بحث هجين وتكامل مع أداة إعادة الترتيب
• طوّرنا منصّة متكاملة باستخدام FastAPI وPostgreSQL وGradio لتثليث رؤى الذكاء الاصطناعي
• نقلنا روبوتات المحادثة إلى الداخل مع ضبط دقيق لنموذج Mixtral ووسم ديناميكي

واجهت الأنظمة الحكومية صعوبة في تحليل الوثائق القانونية المنظّمة على نطاق واسع؛ فافتقرت نماذج تصنيف الرموز إلى الدقّة، وحدّ الاستهلاك الحوسبي العالي من اعتمادها.

• أجرينا ضبطًا دقيقًا لنماذج Hugging Face باستخدام LoRA والتقليم وتحسين ONNX
• أضفنا رؤية حاسوبية واعية بالتخطيط لتحليل النماذج والتواقيع
• نشرناه باستخدام ONNX Runtime للاستدلال في الزمن الفعلي في بيئة الإنتاج

تطلّب إنتاج مقاطع الفيديو التعليمية أو القصصية أدوات يدوية كثيرة، وكانت مسارات تحويل النص إلى فيديو غير متّسقة ومستهلكة للموارد.

• بنينا مسارًا توليديًا باستخدام Flux Stable Diffusion مع محوّلات LoRA
• أتمتنا إنشاء الفيديو من النص — تركيب الصوت والشخصيات والمشاهد
• نُشر كبحث علمي محكّم في مؤتمر NAACL 2025

واجهت فرق الموارد البشرية أعدادًا كبيرة من الزيارات المباشرة والاستفسارات المتكرّرة، وأنفق الموظّفون وقتًا كبيرًا على الأسئلة الشائعة بدلًا من العمل الاستراتيجي.

• نشرنا روبوت محادثة معزّزًا بالاسترجاع لأتمتة الردود الشائعة للموارد البشرية
• حقّقنا التكامل مع قواعد البيانات الداخلية للوصول الدقيق إلى السياسات
• وفّرنا دعمًا متعدّد اللغات على مدار الساعة عبر الهاتف والحاسوب