نبذة

من يكتب كل هذا، وما الذي أطلقه فعلاً.

قائد تقني أول للذكاء الاصطناعي (CTO) في Booq (booqai.app)، وهي منصة لإنتاج المحتوى بالذكاء الاصطناعي، والمهندس الذي يقف خلف Kartez Contract (kartezcontract.com)، وهو نظام استشارات قانونية بالذكاء الاصطناعي. طالب دكتوراه في الذكاء الاصطناعي بجامعة أصفهان للتكنولوجيا، حيث نال أيضًا بكالوريوس هندسة الحاسوب وماجستير الذكاء الاصطناعي. خمس سنوات من الخبرة المهنية في الذكاء الاصطناعي تمتد لتشمل نماذج اللغة الكبيرة، وروبوتات المحادثة، والرؤية الحاسوبية، والتعلم العميق، والشبكات العصبية الرسومية، وأنظمة السؤال والجواب، وتركيب الكلام والتعرّف عليه، والتنقيب في البيانات، والتحليلات وذكاء الأعمال — مسنودة بعمل تطبيقي في هندسة البرمجيات وDevOps والويب وقواعد البيانات. وله خبرة في قيادة مشاريع ذكاء اصطناعي ثقيلة وعالية المخاطر وتسليمها من أولها إلى آخرها.

أين يقف هذا العمل

حيث تلتقي أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدّمة (LLMs، RAG، GNNs) بمعمارية برمجية إنتاجية على نطاق صناعي.

ليس باحثًا يُطلق منتجات أحيانًا، ولا مهندسًا يقرأ الأوراق البحثية أحيانًا — الموضع المفيد هو ما بينهما، حيث يجب أن تصمد النتيجة أمام سقف تكلفة، وميزانية زمن استجابة، وعميل.

نطاق العمل

كان الدور المهني الأول، عام 2019، وحدةً لإدارة عتاد شرائح SIM تُصدر أوامر AT في Qt و‎C++‎. والدور الحالي هو القيادة التقنية لمنصة ذكاء اصطناعي تدبلج الفيديو إلى الفارسية. وكل ما وقع بين الاثنين — إزالة الضوضاء من صور MRI، وتركيب كلام فارسي لمشغّل وطني، وثلاث سنوات من الذكاء الاصطناعي الصناعي من الصفر إلى منتج مُباع، وصياغة العقود ومراجعتها وتحريرها بالذكاء الاصطناعي لصالح Kartez Contract — مذكور في السيرة الذاتية أدناه.

الأبحاث

رسالة الماجستير، جامعة أصفهان للتكنولوجيا، سبتمبر 2025 — التنبؤ بالتعبير الجيني من صور الباثولوجيا الرقمية:

فحوص التعبير الجيني بطيئة ومكلفة ومرهقة لوجستيًا. أما صور الشرائح الباثولوجية الكاملة فسريعة وزهيدة. تسأل هذه الرسالة ما إذا كانت الثانية قادرة على النيابة عن الأولى — أي استخلاص إشارة البيولوجيا الجزيئية مباشرة من صور باثولوجية بحجم جيجابكسل، تحت قيد صارم على الحوسبة وزمن الاستجابة. ويجمع النهج بين الشبكات العصبية الرسومية، ونماذج الرؤية الأساسية، وتقنيات نماذج اللغة الكبيرة بعد تكييفها لهذه المهمة، والأساليب الإحصائية والاحتمالية.

مشروع التخرج للبكالوريوس، سبتمبر 2022 — محاكاة الإدراك البصري البشري والتمييز بين الإدراك الحقيقي والهلوسة:

دراسة استمرت عامًا استخدمت نماذج توليدية — Autoencoders وشبكات GAN — لنمذجة كيفية بناء الدماغ البشري للفهم البصري، وللتمييز بين الإدراك الحقيقي والهلوسة.

كان ذلك المشروع عن الهلوسة الإدراكية في 2022، أي قبل ثلاث سنوات من تحوّل هلوسة النماذج إلى المشكلة المحورية في العمل التطبيقي مع نماذج LLM. أما الدكتوراه، التي بدأت في سبتمبر 2025 بجامعة أصفهان للتكنولوجيا، فما زالت جارية؛ وسيُنشر اتجاهها البحثي هنا بمجرد أن يستقر، بدل وصفه مسبقًا.

ملاحظة عن الأرقام

دراسات الحالة في هذا الموقع لا تحمل أي أرقام لقياس الأداء. وهذا مقصود. القياسات موجودة داخل المشاريع، لا في سيرة ذاتية علنية؛ ورقمٌ يُختلق لملء بطاقة سيكون أكثر الادعاءات الكاذبة هنا قابليةً للتحقق. كل مقياس يظهر في اللحظة التي يُقاس ويُؤكَّد فيها، ويبقى مخفيًا حتى ذلك الحين.