‏Arlequin AI تجمع 28 مليون يورو لتطوير شبكات عصبية «طوبولوجية» للقرارات الحسّاسة

جمعت شركة Arlequin AI، ومقرها باريس، 28 مليون يورو في جولة تمويل من الفئة A لتطوير نماذجها المملوكة من الشبكات العصبية الطوبولوجية (TNN)، وتوسيع استخدام منصتها دولياً. وتستهدف الشركة القرارات التي لا يكفي فيها فحص كل معلومة على حدة؛ بل يتطلب الأمر فهم الصلات بين الأشخاص والأحداث والمواقع والمعاملات وغيرها من عناصر الأدلة. 12

أين ستذهب أموال الجولة؟

قاد الجولة كل من redalpine وOTB Ventures، بمشاركة صندوق ابتكار الدفاع التابع لـ Bpifrance، فيما زاد مستثمرا الشركة الحاليان Vsquared Ventures و10x Founders دعمهما، وانضم أيضاً كزافييه نييل. وتقول Arlequin إن التمويل جاء حصراً من مستثمرين أوروبيين، وسيُخصص لتسريع تطوير شبكات TNN ونشر التقنية عالمياً. 1210

وتشمل الأولويات المعلنة للشركة:

• تدريب وتطوير نماذج TNN المملوكة لها؛
• توسيع فريق تطوير النماذج وتشغيلها؛
• زيادة الانتشار التجاري في أوروبا وخارجها؛
• بناء حضور دولي يشمل مكاتب في لندن وبرلين، ومختبر ذكاء اصطناعي مخطط له في وادي السيليكون بحلول نهاية عام 2026. 14

وعند إعلان التمويل، قالت الشركة إن فريقها يضم نحو 50 شخصاً، بينهم 35 مهندساً و15 من حملة الدكتوراه والباحثين وعلماء البيانات. 1

ما المقصود بالشبكات العصبية الطوبولوجية؟

صُممت منصة Arlequin للتعامل مع معلومات متفرقة ومتباينة، مثل الوثائق والمعاملات ومقاطع الفيديو والبيانات التشغيلية. وتهدف بنية TNN التي تطورها إلى التعلم من نقاط البيانات الفردية، ومن البنى التي تربط بينها في الوقت نفسه، بما في ذلك العلاقات التي تضم عدة عناصر دفعة واحدة. 1810

بمعنى عملي، لا تتعامل المنصة مع القضية بوصفها سجلات منفصلة، بل تحاول رصد الأنماط عبر الأدلة المترابطة: كالعلاقات بين أشخاص واتصالات ومواقع وأحداث. ويكتسب ذلك أهمية خاصة في التحقيقات أو القرارات التشغيلية التي تكون فيها العلاقة ذاتها جزءاً أساسياً من الدليل. 110

لماذا تبحث الشركة عن بنية بديلة للذكاء الاصطناعي؟

ترى Arlequin أن التوسع التقليدي في نماذج الذكاء الاصطناعي — عبر زيادة عدد المعلمات والبيانات والقدرة الحاسوبية — ليس بالضرورة المسار الأفضل لتحليل كميات ضخمة من الأدلة المترابطة. وتقول إن شبكات TNN قد تكشف ديناميات معقدة متعددة العناصر، مع الحفاظ على قابلية تتبع النتائج إلى موادها المصدرية واستهلاك حوسبي أقل. 110

لكن هذه مزايا تطرحها الشركة ومستثمروها، وليست نتائج مقارنة مستقلة ومثبتة علناً. فالمواد المتاحة تشرح البنية والفوائد المستهدفة، لكنها لا تقدم قياسات علنية تحسم تفوقها على أدوات تحليل الرسوم البيانية أو البنى العصبية الأخرى أو نماذج اللغة الكبيرة. 11014

الاستخدامات التي تستهدفها Arlequin

أسس الشركة عام 2024 كل من هوغو ميشيرون، الباحث في شؤون الجهادية وعدم الاستقرار الجيوسياسي، وأنطوان جاردان، مهندس أبحاث سابق في المركز الوطني الفرنسي للبحث العلمي (CNRS) متخصص في علم البيانات والسلوك البشري. وقد بُنيت الشركة لتلبية احتياجات الحكومات والمؤسسات الكبيرة عند اتخاذ قرارات مؤثرة اعتماداً على معلومات ناقصة وموزعة. 19

وتشمل الاستخدامات التي تعلنها الشركة:

• مكافحة الإرهاب والأمن والدفاع؛
• التحقيقات الجنائية والقضائية؛
• كشف الاحتيال ومكافحة غسل الأموال؛
• الأمن السيبراني وسلامة المعلومات؛
• سلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي وأمنها. 1

ومن الأمثلة التي تذكرها الشركة ربط الأشخاص والمواقع والاتصالات والأحداث عبر ملايين نقاط البيانات المستخرجة من أجهزة تمت مصادرتها. كما ترى فرصة أوسع لدى المؤسسات التي تحتاج تحليلاً قابلاً للتفسير للجرائم المالية والمخاطر السيبرانية والاستخبارات التشغيلية المعقدة. 1

أين تُستخدم التقنية حالياً؟

تقول Arlequin إن تقنيتها مستخدمة بالفعل لدى حكومات ومؤسسات كبيرة في أوروبا الغربية والشرقية، وإن لديها نشاطاً في أربع دول أوروبية. لكنها لم تنشر تفاصيل جميع العملاء أو عمليات النشر، لذلك لا يمكن تقييم نطاق تلك التطبيقات ونتائجها بشكل مستقل بالاعتماد على المواد المعلنة. 1

وتشير خطط التوسع إلى سوق أوسع يشمل جهات القطاع العام التي تتعامل مع قضايا الأمن والدفاع، إلى جانب شركات تواجه مخاطر مالية وسيبرانية ومخاطر متعلقة بنزاهة المعلومات. 113

رهان أوروبي في سوق الذكاء الاصطناعي

يوفر التمويل الجديد للشركة موارد لمتابعة تموضع أوروبي واضح: بنية ذكاء اصطناعي مطورة ومملوكة في أوروبا، وموجهة لتحليل البيانات الحساسة والقرارات عالية المخاطر. كما يعكس حضور صندوق ابتكار الدفاع التابع لـ Bpifrance ضمن المستثمرين أهمية هذه الأدوات استراتيجياً في مجالات الاستخبارات والأمن وصنع القرار الحرج. 1210

ويبقى الاختبار الحقيقي في التنفيذ: على Arlequin أن تثبت أن نماذج TNN الخاصة بها تقدم مزايا قابلة للقياس، سواء في الدقة أو قابلية التتبع أو كلفة النشر أو الفائدة التشغيلية، مقارنة بأدوات تحليل العلاقات والذكاء الاصطناعي القائمة. وتمول جولة الـ28 مليون يورو هذه المرحلة التالية من تطوير النماذج والتوظيف والتوسع التجاري الدولي. 114