هندسة الاعتمادية
تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي مرنة بسلوك متسق تحت تغيّر التوزيعات وضغوط التشغيل.
مجال بحثي
سلامة الذكاء الاصطناعي
نطوّر سلامة الذكاء الاصطناعي عبر أبحاث في الاعتمادية، والتقييم، والحوكمة، والتحقق، والنشر المسؤول. نبني أطرًا وضوابط تساعد الأنظمة الذكية على العمل بشكل متوقع وشفاف وآمن في بيئات العالم الحقيقي.
Iris VerifyIris Guard
الركائز البحثية الأساسية
أطر التقييم
بناء معايير دقيقة واختبارات ضغط وبوابات جودة لقياس الأداء والمخاطر.
أنظمة الحوكمة
إرساء ضوابط واعية بالسياسات، ومعايير قابلية التدقيق، وإشراف كامل على دورة حياة الذكاء الاصطناعي.
التحقق من الهوية والثقة
تطوير آليات تحقق وفحوص نزاهة للهوية، وأصالة المحتوى، وثقة الأنظمة.
النشر المسؤول
تطبيق مبادئ السلامة من التصميم للإطلاق الآمن، والمراقبة، والاستجابة للحوادث، والمعالجة.
التركيز الحالي
01
تقييم مخاطر النماذج ورسم خرائط أنماط الفشل
02
مسارات تقييم السلامة قبل الإطلاق الإنتاجي
03
ذكاء التحقق من الاحتيال والهوية
04
ضوابط حوكمة وامتثال جاهزة للتدقيق
ابنِ ذكاءً اصطناعيًا موثوقًا على نطاق واسع
تعاون مع أبحاث OpenQCore لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قوية، قابلة للتحقق، ومنشورة بشكل مسؤول.