بنية تحتية للبيانات البشرية من أجل ذكاء اصطناعي يفهم الواقع
تحوّل أريامينا المعرفة البشرية والنشاط اليومي والبيئات الواقعية إلى بيانات تدريب موثوقة، يحتاجها أي نظام ذكي ليفهم كيف تجري الحياة والعمل فعلًا.
01 · نشاط بشري
01الإنسان
دقائق العمل الحقيقي تسكن في الأيدي والتوقيت والحكم والمكان. فنيّ يسمع تغيّرًا في صوت الآلة. معلّمة تقرأ ملامح الفصل. ممرّض يتصرف قبل أن يطلب الملف ذلك. لا شيء من هذا موجود في جدول بيانات. تعمل أريامينا مع الناس في الأماكن التي تُستخدم فيها هذه المعرفة، حتى تُلتقط وسياقها سليم.
02البيانات
الملاحظة ليست بيانات بعد. بينهما عمل دقيق: تقرير ما يُلتقط، وكيف يوصف، وكيف نعرف أنه صحيح. تدير أريامينا هذا العمل كعملية واحدة تخضع للمساءلة.
- 01
الالتقاط
تسجيل النشاط في البيئة التي يحدث فيها، بالموافقة والتغطية التي يحتاجها النموذج.
- 02
التنظيم
فرز المادة الخام إلى جلسات ومشاهد وتسلسلات ببيانات وصفية نظيفة.
- 03
التوسيم
إضافة البنية التي يمكن للنموذج التعلم منها: الحدود، والنقاط المفصلية، والنصوص المفرّغة، والقصد، والنتيجة.
- 04
التحقق
فحص الجودة والاتساق والملاءمة وفق معايير قبول متفق عليها.
- 05
التسليم
تسليم بيانات موثّقة ومُرقَّمة الإصدارات وجاهزة للنموذج، بمصدر واضح.
03البيئات
النموذج نفسه قد يفشل على أرضية مستودع وينجح في مختبر. الفرق هو السياق. تصمّم أريامينا البرامج حول البيئات المحددة التي سيعمل فيها نظامك.
البيئة · التصنيع
التقاط الحركة والسلامة والمعرفة الإجرائية والسياق التشغيلي خلف بيئات الإنتاج الحقيقية.
ما قد يلتقطه البرنامج
- تسلسلات التجميع واستخدام الأدوات
- الفحص وحكم الجودة
- الحركة بين المحطات وممارسات السلامة
04الانتشار
ما زالت معظم بيانات التدريب تأتي من حفنة من الدول ومجموعة ضيقة من البيئات. تشغّل أريامينا البرامج في أي مكان، وتجلب ما لا تستطيعه المنصات الكبيرة: مساهمين مدرَّبين ومواقع شريكة وتغطية لغوية أصيلة عبر الشرق الأوسط وأفريقيا، حيث بيانات العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي نادرة ويصعب جمعها جيدًا.
المقرّات
القاهرة · دبي
شبكة المساهمين
أكثر من 400 مساهم مدرَّب
التغطية الحالية
- مصر
- الإمارات العربية المتحدة
- المملكة العربية السعودية
- المغرب
- كينيا
- نيجيريا
اللغات واللهجات
- العربية المصرية
- العربية الخليجية
- العربية الشامية
- العربية المغاربية
- العربية الفصحى الحديثة
- الإنجليزية
- الفرنسية
- السواحلية
05المنهجية
خمس مراحل. كل مرحلة طبقة من النظام نفسه، وكل واحدة تثبت فوق التي قبلها.
- 01التجربة البشرية
تصميم برنامج البيانات
نبدأ بما يجب أن يفهمه النموذج، ثم نحدد البيئات والأنشطة والتغطية ومعايير القبول التي توصله إلى ذلك.
- 02الملاحظة
التقاط إشارات العالم الحقيقي
يسجّل مساهمون مدرَّبون النشاط في بيئات حقيقية، بالأنواع التي تتطلبها المهمة: فيديو وصوت ومستشعرات ومعلومات مكانية وسياق مكتوب.
- 03السياق
الهيكلة والتوسيم
تتحول المادة الخام إلى بيانات منظمة وموسومة: حدود ونقاط مفصلية وتسلسلات ونصوص مفرّغة، والبيانات الوصفية التي تحفظ معناها.
- 04البنية
التحقق من الجودة والملاءمة
مراجعة متعددة المراحل تفحص الدقة والاتساق، وتؤكد أن البيانات ما زالت تجيب عن السؤال الأصلي.
- 05الذكاء
تسليم بيانات جاهزة لتطوير الذكاء الاصطناعي
مجموعات بيانات موثّقة ومُرقَّمة الإصدارات وقابلة للتتبع، تُسلَّم بالصيغة التي يبني بها فريقك.
06أعمالنا
يصل كل تسليم مع بطاقة بياناته: ما جرى التقاطه، وبأي موافقة، وكيف رُوجع، وبأي صيغ. هنا بطاقة أحد البرامج وإطار من تسجيلاته الموسومة.
برنامج تجريبي لخط تجميع · التصنيع
- مجموعة البيانات
- ARM-ASM-001
- النوع
- فيديو من منظور الشخص الأول + ثابت، صوت
- التوسيمات
- مقاطع الأفعال، النقاط المفصلية لليد، صناديق الأشياء، نصوص الخطوات
- الموافقة
- كتابية، لكل مساهم، لكل جلسة
- المراجعة
- 3 جولات · اتفاق 0.91
- الصيغ
- MP4 + JSON، COCO، RLDS
- الإصدار
- 1.2 · مع سجل التغييرات
07المسؤولية
لا ينبغي للذكاء الاصطناعي أن يفقد الناس الذين خلف البيانات. تصمّم أريامينا برامج بيانات مسؤولة حول السياق والعناية والجودة ومعايير تشغيل واضحة.
الخصوصية في صلب التصميم
تُحدَّد نطاقات البرامج بما يحتاجه النموذج ولا أكثر. المواد الحساسة تُقلَّل وتُحمى وتُعالَج وفق قواعد متفق عليها.
سير عمل قائم على الموافقة
يعرف المساهمون ما يُلتقط، ولماذا، وكيف سيُستخدم، قبل أن يبدأ الالتقاط.
حوكمة واضحة
لكل برنامج مسؤولون محددون، واستخدامات مسموح بها، ومعايير للتعامل، موثّقة منذ البداية.
الجودة وقابلية التتبع
يمكن تتبع كل نقطة بيانات إلى مصدرها وتاريخ مراجعتها وحالة قبولها.
السياق قبل الحجم
مجموعة بيانات أصغر تمثّل الواقع أثمن من مجموعة أكبر تسطّحه.
احترام الناس والأماكن
الناس والبيئات التي خلف البيانات شركاء في العمل، لا مادة خام.
08النتيجة
حين يتعلّم الذكاء الاصطناعي من سياق حقيقي، يمكنه أن يفهم على نحو أفضل العمل والأماكن والقرارات والناس الذين صُمّم لدعمهم.
يعمّم على البيئة الحقيقية
الأنظمة المبنية على بيانات من البيئات التي ستعمل فيها تتصرف هناك بشكل أكثر قابلية للتنبؤ.
مفاجآت أقل بعد المختبر
تضيق الفجوة بين المعيار المرجعي ووردية العمل عندما تكون أرضية العمل جزءًا من البيانات.
يحترم من تعلّم منهم
المصدر والموافقة والسياق تسافر مع البيانات، فتبقى أصول النموذج خاضعة للمساءلة.
أسئلة
ما أنواع البيانات التي تجمعونها؟
فيديو (من منظور الشخص الأول وثابت)، وصوت وكلام، وبيانات مكانية ومستشعرات، وسياق مكتوب، يلتقطها مساهمون مدرَّبون في بيئات حقيقية. معظم البرامج تجمع بين نوعين أو ثلاثة.
هل تعملون خارج الشرق الأوسط وأفريقيا؟
نعم. تُصمَّم البرامج حول البيئات التي يحتاجها نموذجك أينما كانت. الشبكة الإقليمية ميزة، لا حد.
كيف تتعاملون مع الموافقة والخصوصية؟
تُسجَّل الموافقة لكل مساهم ولكل جلسة قبل الالتقاط. تُقلَّل المواد الحساسة عند المصدر، ويمكن للمساهمين الانسحاب. انظر صفحة البيانات المسؤولة للممارسة الكاملة.
كم يكلّف البرنامج التجريبي وكم يستغرق؟
البرامج التجريبية أربعة أسابيع بنطاق ثابت وسعر ثابت، بحجم يمنحك بيانات مُتحقَّق منها تكفي لاختبارها على معاييرك. نقدّم عرض السعر بعد مكالمة تحديد النطاق.
بأي صيغ تسلّمون البيانات؟
MP4 وWAV مع ملفات JSON مرافقة، وCOCO، وYOLO، وحلقات متوافقة مع RLDS وLeRobot، وWebDataset، وParquet، أو مخططك الخاص.
كيف تُقاس الجودة؟
تُكتب معايير القبول قبل الالتقاط. يُفحص كل نوع توسيم باتفاق المُوسِّمين على عينة متداخلة، وتحمل كل نقطة بيانات تاريخ مراجعتها.
هل تقدّمون تقييمًا بشريًا لمخرجات النماذج؟
نعم. مراجعة خبراء، وبيانات تفضيل وترتيب، وأحكام خاصة بالمهام من أشخاص يؤدون العمل في البيئات التي يستهدفها نموذجك.
من يملك البيانات؟
أنت، بموجب اتفاقية البرنامج. يُذكر المساهمون في سجل البرنامج وتسافر شروط موافقتهم مع البيانات.
أخبرنا بما يحتاج ذكاؤك الاصطناعي إلى فهمه، ونساعدك في تصميم برنامج البيانات الذي يوصله إلى هناك.