توسعه نرم‌افزارهای سفارشی و اختصاصی صنایع مختلف

نرم‌افزار سفارشی هوش مصنوعی برای کسب‌وکار شما

از بهینه‌سازی و زنجیره تأمین تا بینایی ماشین، امنیت سایبری و زمان‌بندی تولید در صنایع بالادستی.

حوزه‌های تخصصی

خدمات ما

توسعه نرم‌افزار اختصاصی صنایع — از ایده تا استقرار. فهرست خدمات

۱۵+ حوزه AI End-to-End طراحی تا استقرار صنعتی مقیاس‌پذیر

امنیت سایبری

تحلیل ترافیک شبکه، triage SIEM، امنیت OT/ICS، فیشینگ ایمیل، malware triage، SBOM/CVE و Purple Team با مدل‌های یادگیری ماشین.

مشاهده دموها

پیش‌بینی و تحلیل

پیش‌بینی تقاضا، نگهداری پیشگیرانه و تصمیم‌گیری داده‌محور.

تجارت الکترونیک

جستجوی معنایی، توصیه محصول و شخصی‌سازی فروشگاه با AI.

NLP و چت‌بات

پشتیبانی خودکار، سوال و جواب روی اسناد، دستیار هوشمند و تحلیل احساس با Transformers و مدل‌های زبانی.

صفحه خدمت NLP و RAG

جستجو و بازیابی معنایی (RAG)

جستجو در اسناد داخلی، پایگاه دانش شرکتی و پاسخ‌دهی مبتنی بر RAG با Embedding و Vector DB.

دمو OrgMind RAG

نگهداری پیشگیرانه و IoT

پیش‌بینی خرابی تجهیزات، مانیتورینگ سنسورها و برنامه‌ریزی تعمیرات با تحلیل سری‌های زمانی.

تشخیص گفتار و صدا

رونویسی جلسات، پشتیبانی صوتی، کنترل با صدا و تحلیل احساس از گفتار با مدل‌های Audio AI.

دمو MeetScribe FA

منابع انسانی و استخدام

غربال‌گری رزومه، تطبیق با شرح شغل و توضیح skill/experience fit — EN/FA با رتبه‌بندی explainable.

دمو TalentMatch HR

توصیه‌گر و شخصی‌سازی

توصیه محصول و محتوا، پیشنهاد مرحله بعد در فرایند و شخصی‌سازی تجربه کاربری با Embedding و ML.

تحلیل احساس و نظرات

تحلیل نظرات مشتری، بازخورد کاربران و متون پشتیبانی با مدل‌های NLP.

تشخیص ناهنجاری

شناسایی تقلب، ناهنجاری در شبکه و داده و عیب در تولید با یادگیری بدون ناظر و سری‌های زمانی.

دمو AttendanceGuard دمو ICSentinel

رباتیک و کنترل با بینایی

راهنمایی ربات، برداشت و قرارگذاری، بازرسی خط تولید و ناوبری در انبار با Vision AI.

داشبورد و گزارش‌گیری هوشمند

KPI زنده، هشدار خودکار و گزارش‌های توضیح‌دار با اتصال به داده و پیش‌بینی.

حوزه‌های AI در صنایع بالادستی

راهکارهای هوش مصنوعی برای نفت و گاز، پتروشیمی، فولاد، داروسازی و صنایع مادر — بر پایه تجربه پروژه‌های اجراشده

نفت، گاز و پتروشیمی

نگهداری پیشگیرانه

پیش‌بینی خرابی پمپ، کمپرسور، توربین و تجهیزات سنگین از روی داده سنسورها پیش از وقوع توقف.

Prophet XGBoost MQTT / OPC-UA
مشاهده دمو مرتبط

تشخیص ناهنجاری فرآیندی

شناسایی انحراف از شرایط عملیاتی عادی در واحدهای فرآیندی (دما، فشار، دبی) و هشدار زودهنگام.

Autoencoder LSTM-AE Isolation Forest
مشاهده دمو مرتبط

بهینه‌سازی فرآیند پالایش و پتروشیمی

بهینه‌سازی ترکیب خوراک، دما و شرایط واکنش برای افزایش بازده و کاهش تولید off-spec.

OR-Tools CVXPY Deep RL
مشاهده دمو مرتبط

امنیت سایبری صنعتی (OT/ICS)

تشخیص تهدید در شبکه‌های صنعتی Modbus و Profibus که به حملات سایبری حساس‌اند.

Autoencoder NetGuard-AI Anomaly Detection
مشاهده دمو مرتبط

پایش خط لوله و تشخیص نشت

پایش فشار، دبی و دمای خط لوله با آنومالی دتکشن برای شناسایی نشت زودهنگام پیش از خسارت زیست‌محیطی.

LSTM-AE Time-series SCADA
مشاهده دمو مرتبط

Digital Twin واحد فرآیندی

شبیه‌سازی و پیش‌بینی real-time شرایط عملیاتی برای تصمیم‌گیری مهندسی قبل از اعمال تغییر روی خط تولید.

Simulation Deep RL OR-Tools
مشاهده دمو مرتبط

PPE و ایمنی HSE (بینایی ماشین)

تشخیص خودکار استفاده از تجهیزات حفاظت فردی و رفتار ناایمن در محوطه عملیاتی با دوربین‌های پایش.

YOLOv8 Computer Vision Edge AI
مشاهده دمو مرتبط

فولاد و صنایع سنگین

بینایی ماشین برای کنترل کیفیت

تشخیص عیب سطحی در فولاد، لوله و بسته‌بندی با دوربین‌های صنعتی روی خط تولید.

YOLOv8 OpenCV SAM
مشاهده دمو مرتبط

کنترل کیفیت فولاد + طیف‌سنجی

شناسایی ترک و ناخالصی در محصولات فولادی با ترکیب بینایی ماشین و داده طیف‌سنجی PLC.

YOLOv8 Sensor Fusion PLC
مشاهده دمو مرتبط

بهینه‌سازی زمان‌بندی تعمیرات

زمان‌بندی فازهای اورهال با محدودیت منابع و نیروی انسانی در توقف‌های برنامه‌ریزی‌شده.

OR-Tools Job-Shop Scheduling Deep RL
مشاهده دمو مرتبط

مدیریت انرژی و بهینه‌سازی مصرف

کاهش مصرف انرژی در کوره‌ها و بویلرها با تحلیل الگوهای مصرف و بهینه‌سازی عملیاتی.

XGBoost OR-Tools TimescaleDB
مشاهده دمو مرتبط

داروسازی

تضمین کیفیت و انطباق GMP

پایش خودکار خط تولید برای انطباق با استانداردهای GMP و کاهش ریسک انحراف از فرآیند.

Computer Vision Time-series Anomaly
مشاهده دمو مرتبط

تأمین کارآزمایی بالینی

موجودی مراکز و فسادپذیری در سناریوی نمونه — دمو POC است نه سامانه CTMS.

Supply OR
مشاهده دمو مرتبط

تولید بچ و اسناد کیفیت

توالی بچ و OCR بچ‌رکورد؛ انطباق GMP با تیم کیفیت است نه با مدل Hub.

Batch OCR
صفحه صنعت داروسازی

زنجیره تأمین، ایمنی و دانش سازمانی

پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی تولید

پیش‌بینی تقاضای محصولات پتروشیمی و پالایشگاهی برای برنامه‌ریزی زنجیره تأمین.

Prophet XGBoost LSTM
مشاهده دمو مرتبط

بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک

مسیریابی حمل مواد اولیه و محصول، بهینه‌سازی موجودی انبار و برنامه‌ریزی توزیع.

OR-Tools NetworkX Deep RL
مشاهده دمو مرتبط

دستیار هوشمند دانش سازمانی (RAG)

پاسخ به پرسش‌های مهندسی بر اساس استانداردها، دستورالعمل‌های HSE و مستندات داخلی.

TF-IDF Retrieval Citation Q&A LangChain
مشاهده دمو مرتبط

اتوماسیون اسناد فنی و قراردادها

استخراج داده از فاکتور، قرارداد و اسناد فنی با OCR و NLP — صف بازبینی و audit trail.

OCR DocFlow ContractGuard
مشاهده دمو مرتبط

دموها و محصولات

بیش از ۱۰۲ Space تعاملی روی Hugging Face — فهرست صفحات داخلی دموها

شش نمونه شاخص؛ فهرست کامل با جستجو در هاب دموها.

مدل‌های ما

۱۱۴ مدل آموزش‌دیده در دامنه‌های امنیت شبکه، بهینه‌سازی، پیش‌بینی، OCR، RAG، کد و سیگنال

نمونه‌کارها و شواهد اثربخشی

پروژه‌های تحویل‌شده به مشتریان و پایلوت‌های تعاملی POC — با تفکیک شفاف بین KPI قراردادی و نتایج آزمایشگاهی

پروژه‌های تحویل‌شده

استقرار در محیط تولید یا عملیات — با KPI توافق‌شده در زمان تحویل

فولاد و صنایع سنگین

مجتمع فولادی خوزستان

مسئله

بازرسی دستی خط نورد باعث تأخیر در کشف ترک سطحی و افزایش ضایعات off-spec می‌شد؛ تیم QC ظرفیت محدودی برای پایش ۲۴ ساعته داشت.

راهکار

سیستم بینایی ماشین روی خط تولید با YOLOv8 و اتصال به PLC برای هشدار لحظه‌ای و ثبت خودکار تصویر عیب.

  • ۲۲٪ کاهش ضایعات off-spec
  • ۳۵٪ تسریع کشف عیب سطحی
  • ۹۸٪ دقت تشخیص در تست میدانی

«قبل از استقرار، بخشی از عیوب فقط در مرحله بسته‌بندی دیده می‌شد. الان خط تولید خودش هشدار می‌دهد.»

— مدیر کنترل کیفیت
نفت، گاز و پتروشیمی

پالایشگاه — عسلویه

مسئله

انحراف دما و فشار در واحد فرآیندی با تأخیر چندساعته شناسایی می‌شد و منجر به توقف‌های برنامه‌نشده و هزینه بالای بازیابی می‌گردید.

راهکار

مدل تشخیص ناهنجاری سری زمانی (LSTM-AE) روی داده SCADA با داشبورد هشدار زودهنگام برای اپراتور شیفت.

  • ۱۸٪ کاهش توقف برنامه‌نشده
  • ۴۰٪ تسریع کشف انحراف فرآیندی
  • ۶ ماه بازگشت سرمایه (ROI)

«هشدارها قبل از رسیدن به آستانه بحرانی می‌رسند؛ تیم عملیات زمان کافی برای اقدام پیشگیرانه دارد.»

— سرپرست واحد فرآیند
لجستیک و زنجیره تأمین

هلدینگ حمل‌ونقل جاده‌ای آتیه

مسئله

برنامه‌ریزی دستی مسیر ۴۰+ ناوگان روزانه باعث پیمایش اضافی، تأخیر تحویل و هزینه سوخت بالا می‌شد.

راهکار

موتور مسیریابی VRP با OR-Tools و پیش‌بینی تقاضا؛ یکپارچه با سامانه توزیع موجود مشتری.

  • ۱۲٪ کاهش پیمایش روزانه
  • ۹۵٪ تحویل به‌موقع (از ۸۷٪)
  • ۸٪ صرفه‌جویی سوخت در ۳ ماه اول

«دیگر هر صبح سه ساعت فقط روی جدول‌بندی نمی‌گذاریم؛ سیستم مسیر بهینه را در چند دقیقه پیشنهاد می‌دهد.»

— مدیر عملیات توزیع
امنیت سایبری سازمانی

سازمان مالی دولتی

مسئله

ترافیک شبکه داخلی حجم بالایی داشت و تیم امنیت قادر به بررسی دستی همه ناهنجاری‌ها نبود؛ حملات کم‌حجم (low-and-slow) دیر کشف می‌شدند.

راهکار

استقرار NetGuard-AI برای تشخیص ناهنجاری ترافیک و اولویت‌بندی خودکار هشدارها در SOC داخلی.

  • ۶۵٪ کاهش هشدارهای کاذب
  • ۳ برابر تسریع کشف ناهنجاری
  • ۲۴/۷ پایش بدون افزایش نیروی انسانی

«کیفیت هشدارها بالا رفت؛ تیم SOC روی موارد واقعاً مهم تمرکز می‌کند نه انبوه لاگ.»

— مدیر زیرساخت و امنیت IT

پایلوت‌های POC

نمونه اولیه تعاملی برای ارزیابی امکان‌پذیری — اعداد زیر از دمو یا دیتاست آزمایشگاهی است، نه تعهد SLA قراردادی.

اتوماسیون مالی · POC

DocFlow AI

مسئله

ثبت دستی ۵۰۰+ فاکتور خرید در ماه — ۸ دقیقه به ازای هر فاکتور با ۱۲٪ خطای فیلد.

راهکار

OCR + استخراج hybrid + صف بازبینی حسابدار + خروجی ERP.

  • ۸۵٪ کاهش زمان ثبت
  • ۳٪ خطا پس از بازبینی
  • 100% audit trail
حقوقی/قرارداد · POC

ContractGuard

مسئله

بازبینی اولیه قراردادهای ۳۰–۵۰ صفحه‌ای — ۳.۵ ساعت به ازای هر قرارداد.

راهکار

Segmentation + 12-class classifier + 14 deterministic risk rules + legal review queue.

  • 70% کاهش زمان بازبینی اولیه
  • 100% recall بندهای پرریسک (نمونه قرارداد آزمایشگاهی)
  • 92.1% دقت طبقه‌بندی
RAG دانش سازمانی · POC

OrgMind RAG Studio

مسئله

۱۲۰+ تیکت تکراری HR/HSE در ماه — ۸ دقیقه جستجو در آرشیو برای هر پاسخ.

راهکار

Semantic chunking + TF-IDF retrieval + پاسخ extractive با citation + audit log.

  • 60% کاهش تیکت تکراری
  • 4.2/5 رضایت کاربر
  • 100% query audit trail
دبیرخانه · POC

MailRoom AI

مسئله

۲۰۰+ اسکن روزانه بدون طبقه‌بندی — ۴.۲ ساعت تا رسیدگی اولیه.

راهکار

طبقه‌بندی hybrid + مسیریابی خودکار به HR/مالی/دبیرخانه با SLA و پاسخ پیشنهادی.

  • 95% دقت طبقه‌بندی
  • 50% کاهش زمان رسیدگی
  • 100% traceability
SOC · POC

SOCAssist

مسئله

~۳,۲۰۰ هشدار SIEM روزانه — ۷۰٪ زمان تحلیل‌گر روی نویز کم‌ارزش.

راهکار

خوشه‌بندی HDBSCAN + اولویت MITRE + playbook تحقیق + investigation queue.

  • 65.7% کاهش نویز
  • 3× تسریع triage
  • 100% recall حوادث بحرانی
OT/ICS · POC

ICSentinel

مسئله

نوشتن غیرمجاز روی PLC ساعت‌ها نامشخص می‌ماند؛ اسکن رجیستر از دید IT مخفی است.

راهکار

Autoencoder Modbus TCP + طبقه‌بندی حمله + playbook پاسخ OT + incident queue.

  • 98.5% attack recall
  • 0% FPR (دیتاست آزمایشگاهی Modbus، n≈۱۲هزار)
  • <30s تشخیص
ایمیل · POC

PhishGuard

مسئله

اسکن فایل/URL فیشینگ را می‌دید؛ BEC فارسی و header analysis پوشش نداشت.

راهکار

SPF/DKIM/DMARC + Persian SE + TF-IDF/XGBoost + playbook Blue Team MITRE.

  • 91.4% F1
  • 91.0% recall
  • 7 playbook Blue Team
Flagship SOC · POC

CyberSOC Triage Agent

مسئله

هشدارهای Zeek/Suricata/Wazuh بدون context MITRE — L1 ساعت‌ها triage دستی.

راهکار

۷-agent pipeline: detector → normalizer → IOC → ATT&CK → classifier → risk → analyst report.

  • 83.3% macro F1 technique
  • 87.5% top-3 MITRE recall
  • 7 log sources
GRC/Pentest · POC

PentestForge

مسئله

گزارش pentest ۸۰ صفحه‌ای — تهیه خلاصه اجرایی CISO ۳–۵ روز طول می‌گرفت.

راهکار

۴-agent pipeline: parser → extractor → severity ML → executive summary + MITRE roadmap.

  • 93.6% severity F1
  • 100% finding extraction (گزارش نمونه pentest)
  • <5 min executive briefing
Malware Analysis · POC

EMBER Malware Triage

مسئله

فایل PE ناشناس ۱۵–۲۰ دقیقه triage دستی — قبل از sandbox.

راهکار

Static-only: LIEF features → LightGBM → SHAP → YARA → analyst report (zero execution).

  • 1.00 ROC-AUC (synthetic)
  • 0% FPR@R95
  • ~3 ms latency
VM/DevSecOps · POC

VulnPriority AI

مسئله

۵۰۰+ CVE از اسکنر — جلسه prioritization ۴+ ساعت برای انتخاب patch اول.

راهکار

SBOM ingest → KEV/EPSS enrichment → LightGBM ranker → transparent policy tiers → patch queue.

  • 80% Precision@10
  • 100% KEV detection
  • 60% کاهش زمان جلسه
منابع انسانی · POC

TalentMatch HR

مسئله

۴۵ دقیقه برای بررسی ۵۰ رزومه؛ ۴–۵ روز تا shortlist اولیه.

راهکار

Hybrid matcher (TF-IDF + skills + experience) با توضیح matched/missing skills و خروجی CSV.

  • 80% کاهش زمان غربال
  • 0.91 Spearman vs expert HR
  • 73% shortlist precision
صورتجلسه صنعتی · POC

MeetScribe FA

مسئله

تهیه صورتجلسه ساخت‌یافته ساعت‌ها زمان منشی می‌گرفت؛ action item بین شیفت‌ها گم می‌شد.

راهکار

Transcript → diarization → summarization → action extractor (EN/FA) → review queue.

  • 90% کاهش زمان پیش‌نویس
  • 100% action recall
  • 100% ردیابی تصمیمات
DevSecOps · POC

SecureDiff AI

مسئله

بازبینی امنیت PRها ۲–۳ روز؛ ابزارهای LLM خام false positive زیاد داشتند.

راهکار

Static-first SAST → CWE mapping → FP filter → patch suggestion برای PHP/JS/Python.

  • 91.3% precision
  • 100% recall (بنچمارک آزمایشگاهی)
  • 86.4% line localization
Detection Engineering · POC

SigmaForge AI

مسئله

نوشتن rule Sigma برای هر log source ساعت‌ها زمان می‌برد؛ validation دستی و پرخطا.

راهکار

استودیوی Gradio: تولید rule از شرح یا لاگ نمونه، تعمیر، اعتبارسنجی pySigma و ترجمه به Splunk SPL، Elastic Lucene و Sentinel KQL.

  • 100% schema validation
  • 100% detection recall (corpus ۵۰۸ rule)
  • 508 rules در corpus
Threat Intel · POC

Honeypot Storyline AI

مسئله

لاگ‌های Cowrie/WAF بدون ساختار — ۶+ ساعت همبستگی دستی کمپین.

راهکار

Sessionization → HDBSCAN campaign clustering → ATT&CK mapping → incident storyline narrative.

  • 100% technique coverage (سناریوی honeypot نمونه)
  • 4/4 campaigns detected
  • ~68ms latency

نام برخی مشتریان به‌درخواست قرارداد محرمانگی ذکر نشده است. نتایج پروژه‌های تحویل‌شده بر اساس KPIهای توافق‌شده گزارش شده‌اند؛ متریک‌های POC با قید حجم نمونه درج شده‌اند.

تکنولوژی‌های ما

پشته فنی پروژه‌های تحویلی و POC — بدون تکرار فهرست دموها

یادگیری ماشین

PyTorch Hugging Face XGBoost OpenCV LightGBM SHAP

بهینه‌سازی و OR

OR-Tools CP-SAT MiniZinc Pyomo

NLP، اسناد و RAG

Transformers ParsBERT EasyOCR LangChain

امنیت و SOC

MITRE ATT&CK Sigma Modbus/OT

سروینگ و زیرساخت

FastAPI Docker PostgreSQL Redis vLLM

لبه و صنعتی

ONNX MQTT OPC-UA

فعال از ۱۳۸۹ — تیم فارغ‌التحصیلان دانشگاه‌های تهران، شریف و امیرکبیر

درباره آریا اِی‌آی

آریا اِی‌آی در سال ۱۳۸۹ با نام دیگری در حوزه توسعه نرم‌افزارهای سفارشی شرکتی و سازمانی فعالیت خود را شروع کرد.

  • بینایی ماشین
  • بهینه‌سازی
  • امنیت شبکه
  • تجارت الکترونیک

جمعی از فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر و برق دانشگاه‌های تهران، شریف و امیرکبیر با پیشینه در المپیادهای ریاضی و کامپیوتر و مسابقات رباتیک.

ما در توسعه نرم‌افزارهای اختصاصی با تمرکز بر هوش مصنوعی تخصص داریم: بهینه‌سازی عملیاتی، بینایی ماشین در صنعت، امنیت شبکه (از جمله NetGuard و ZeroDay Sentinel) و تجارت الکترونیک.

تا امروز بیش از ۱۵۰ خدمت و محصول نرم‌افزاری عرضه کرده‌ایم. مشتریان ما سازمان‌ها و شرکت‌های دولتی و خصوصی در حوزه‌های مختلف صنعتی هستند.

دموها و مدل‌های معرفی‌شده در این سایت نمونه‌های نمایشی هستند و پروژه‌های اصلی اجراشده برای مشتریان نیستند؛ بسیاری از آن‌ها نسخه‌های دمو (غیرکامل)‌اند که برای نمایش کیفیت و گستره محصولات ما در دسترس قرار گرفته‌اند.

با استفاده از آخرین مدل‌های یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و ابزارهای بهینه‌سازی، راهکارهای قابل استقرار و مقیاس‌پذیر برای کسب‌وکارها طراحی و پیاده‌سازی می‌کنیم.

پروفایل Hugging Face

سوالات متداول

پاسخ پرسش‌های رایج درباره خدمات و همکاری با آریا اِی‌آی

آریا اِی‌آی چه خدماتی ارائه می‌دهد؟

توسعه نرم‌افزار اختصاصی با تمرکز بر هوش مصنوعی: بینایی ماشین، بهینه‌سازی و لجستیک، امنیت سایبری، پیش‌بینی و تحلیل داده، NLP و چت‌بات، جستجو و RAG، نگهداری پیشگیرانه، اتوماسیون اسناد، توصیه‌گر و تحلیل احساس، تشخیص ناهنجاری و داشبورد هوشمند.

چه تکنولوژی‌هایی در پروژه‌ها استفاده می‌شود؟

پشته فنی شامل PyTorch، TensorFlow، Hugging Face Transformers، یادگیری تقویتی (Stable-Baselines3)، XGBoost، Scikit-learn، OpenCV، OR-Tools، FastAPI، React، Gradio و Streamlit است. بسته به پروژه از دیتابیس‌هایی مثل PostgreSQL، Redis و Qdrant استفاده می‌شود.

در چه حوزه‌های صنعتی فعالیت دارید؟

حوزه‌های اصلی: نفت و گاز، پتروشیمی، فولاد، داروسازی و صنایع مادر؛ به‌علاوه تولید، لجستیک و زنجیره تأمین، انبارداری، تجارت الکترونیک، امنیت شبکه و مدیریت انرژی. راهکارها برای هر صنعت به‌صورت سفارشی طراحی و پیاده‌سازی می‌شوند.

چگونه می‌توانم با آریا اِی‌آی تماس بگیرم؟

از طریق ایمیل info@aria-ai.ir، تماس تلفنی ۰۲۱-۲۸۴۲۸۴۱۱ یا واتساپ. دفتر ما در تهران، شهرک غرب فاز ۱، بلوار ایران زمین، مجتمع تجاری گلستان، طبقه همکف شرکت آریا اِی‌آی است؛ تشریف فرمایی فقط با هماهنگی قبلی مقدور است.

آیا امکان مشاوره یا POC قبل از شروع پروژه وجود دارد؟

بله. برای پروژه‌های بزرگتر امکان جلسه مشاوره و در صورت نیاز ارائه نمونه اولیه (POC) برای ارزیابی امکان‌پذیری و برآورد هزینه و زمان وجود دارد. از طریق ایمیل، تلفن یا واتساپ درخواست خود را مطرح کنید.

آیا داده‌ها می‌تواند on-premise بماند؟

بله. برای سازمان‌هایی که داده حساس دارند، استقرار on-premise یا در VPC خصوصی مشتری امکان‌پذیر است. معماری، امنیت شبکه و سیاست نگهداری لاگ در فاز طراحی مشخص می‌شود.

تفاوت دموهای سایت با محصول تحویلی چیست؟

دموهای Hugging Face و صفحات POC نمایش قابلیت فنی هستند. محصول تحویلی شامل یکپارچه‌سازی با سیستم‌های شما، SLA، آموزش تیم، hardening امنیتی و نگهداری است — معمولاً با داده و فرایند واقعی شما.

شروع یک پایلوت معمولاً چگونه است؟

پس از جلسه کشف نیاز، دامنه محدود (یک خط تولید، یک فرایند یا یک صف SOC) تعریف می‌شود؛ داده نمونه یا سناریوی synthetic جمع‌آوری می‌شود؛ POC ۴–۸ هفته‌ای با معیار موفقیت شفاف اجرا و سپس تصمیم استقرار گرفته می‌شود.

مالکیت مدل و کد پس از پروژه با کیست؟

در پروژه‌های سفارشی، مالکیت خروجی (کد، وزن مدل آموزش‌داده‌شده روی داده شما و مستندات) طبق قرارداد به مشتری منتقل می‌شود. جزئیات لایسنس کتابخانه‌های متن‌باز و مدل‌های پایه در پیش‌نویس قرارداد شفاف می‌شود.

پروژه بعدی شما با هوش مصنوعی

فرم کوتاه را پر کنید یا مستقیم تماس بگیرید — ظرف یک روز کاری پاسخ می‌دهیم.

تماس با ایمیل 021-28428411 تماس با واتساپ

آدرس دفتر

تهران، شهرک غرب فاز ۱، بلوار ایران زمین، مجتمع تجاری گلستان، طبقه همکف شرکت آریا اِی‌آی

تشریف فرمایی فقط با هماهنگی قبلی مقدور است.