Arlequin AI’dan topolojik sinir ağları için 28 milyon avroluk Seri A

Arlequin AI, yüksek sonuç doğuran kararlar için geliştirdiği yapay zekâ mimarisini büyütmek üzere 28 milyon avroluk Seri A yatırımı aldı. Paris merkezli şirket, yalnızca tekil veri kayıtlarını değil; kişiler, olaylar, konumlar, işlemler ve diğer kanıtlar arasındaki bağlantıları da analiz etmeyi amaçlayan tescilli topolojik sinir ağlarına (TNN) odaklanıyor. Hedef, parçalı ve farklı türdeki verilerden karar vericiler için izlenebilir analiz üretmek. 12

Yatırım turunda kimler var, para nereye gidecek?

Tur, redalpine ve OTB Ventures tarafından birlikte yönetildi. Bpifrance'ın Savunma İnovasyon Fonu katılırken, mevcut yatırımcılar Vsquared Ventures ile 10x Founders yatırımlarını artırdı; Xavier Niel de tura dahil oldu. Arlequin, yatırımın tamamının Avrupalı yatırımcılardan geldiğini belirtiyor. 1210

Şirketin fonu kullanacağı başlıca alanlar şöyle:

• TNN tabanlı tescilli modellerin eğitimi ve geliştirilmesi;
• bu modelleri geliştiren ve işleten ekibin büyütülmesi;
• Avrupa'da ve diğer pazarlarda ticari kurulumların artırılması;
• Londra ve Berlin ofisleri üzerinden uluslararası yapılanmanın güçlendirilmesi ve 2026 sonuna kadar Silikon Vadisi'nde bir yapay zekâ laboratuvarı kurulması. 14

Yatırım duyurusu sırasında Arlequin'in yaklaşık 50 kişilik bir ekibi bulunuyordu. Bu kadronun 35'i mühendis; 15'i ise doktora sahibi uzmanlar, araştırmacılar ve veri bilimcilerinden oluşuyordu. 1

Topolojik sinir ağı neyi farklı yapmayı vadediyor?

Arlequin'in platformu; belgeler, işlemler, video içerikleri ve operasyonel bilgiler gibi birbirinden farklı ve dağınık veri türleriyle çalışacak şekilde tasarlanıyor. Şirketin geliştirdiği TNN mimarisi, tek tek veri noktalarından öğrenmenin yanında, bu noktaları birbirine bağlayan yapıları ve aynı anda birden fazla unsur içeren ilişkileri de öğrenmeyi hedefliyor. 1810

Bu yaklaşımın pratik karşılığı şu: Bir soruşturmayı birbirinden kopuk kayıtlar dizisi olarak ele almak yerine, kişiler, iletişimler, konumlar ve olaylar arasındaki desenleri ortaya çıkarmaya çalışmak. Özellikle bağlantıların kendisinin soruşturma ya da operasyonel karar açısından önemli olduğu durumlarda bu ayrım kritik olabilir. 110

Şirket neden geleneksel model ölçeklemesine alternatif arıyor?

Arlequin'e göre daha fazla parametre, daha çok veri ve daha yüksek işlem gücüyle geleneksel yapay zekâ modellerini büyütmek; geniş ve birbiriyle yoğun biçimde bağlantılı kanıt kümelerini incelemek için her zaman en iyi yöntem değil. Şirket, TNN'lerin karmaşık ve çok unsurlu dinamikleri açığa çıkarırken kaynak materyale geri izlenebilirliği koruyabileceğini ve daha düşük işlem gücü kullanabileceğini savunuyor. 110

Ancak bunlar şirketin ve yatırımcılarının iddiaları olarak değerlendirilmelidir. Kamuya açık materyaller mimariyi ve hedeflenen faydaları anlatıyor; fakat TNN'lerin grafik analitiği, başka sinir ağı mimarileri veya büyük dil modelleriyle karşılaştırmalı başarısını gösteren bağımsız performans ölçümleri sunmuyor. 11014

Hangi alanlarda kullanılacak?

Arlequin, 2024'te cihatçılık ve jeopolitik istikrarsızlık araştırmacısı Hugo Micheron ile veri bilimi ve insan davranışı alanında çalışan eski CNRS araştırma mühendisi Antoine Jardin tarafından kuruldu. Şirket, eksik ve dağınık bilgilerle karar vermek zorunda olan kamu kurumları ve büyük kuruluşlara odaklanıyor. CNRS, Fransa'nın ulusal bilimsel araştırma kurumudur. 19

Şirketin öne çıkardığı kullanım alanları şunlar:

• terörle mücadele, güvenlik ve savunma;
• suç ve adli soruşturmalar;
• dolandırıcılık tespiti ve kara para aklamayla mücadele;
• siber güvenlik ve bilgi bütünlüğü;
• yapay zekâ güvenliği ve emniyeti. 1

Şirketin verdiği örneklerden biri, el konulan cihazlardan toplanan milyonlarca veri noktası içindeki kişiler, konumlar, iletişimler ve olayları birbiriyle ilişkilendirmek. Ticari hedef kitlesi ise bunun ötesinde; finansal suç, siber risk ve karmaşık operasyonel istihbarat için açıklanabilir analize ihtiyaç duyan kurumları da kapsıyor. 1

Teknoloji nerede kullanılıyor?

Arlequin, teknolojisinin Batı ve Doğu Avrupa'da kamu kurumları ve büyük kuruluşlar tarafından, dört Avrupa ülkesinde kullanıldığını söylüyor. Ancak şirket, tüm müşterilerini ya da kurulumlarını kamuoyuyla paylaşmadı. Bu nedenle uygulamaların kapsamı ve sonuçları, duyuru materyallerinden bağımsız biçimde değerlendirilemiyor. 1

Genişleme planı, güvenlik ve savunma sorunlarıyla çalışan kamu kullanıcılarının yanı sıra; finansal suç, siber risk ve bilgi bütünlüğü gibi karmaşık alanlarla ilgilenen şirketleri de hedeflediğine işaret ediyor. 113

Avrupa merkezli yapay zekâ stratejisinin sınavı

Yatırım, Arlequin'e hassas ve kritik analizler için Avrupa'da geliştirilen ve Avrupa mülkiyetindeki bir yapay zekâ mimarisi kurma iddiasını ilerletme imkânı veriyor. Bpifrance'ın Savunma İnovasyon Fonu da dahil olmak üzere yatırımcı bileşimi, istihbarat, güvenlik ve kritik karar süreçlerinde kullanılabilecek araçların stratejik önemini yansıtıyor. 1210

Bundan sonraki esas sınav ise uygulama olacak. Arlequin'in tescilli TNN'lerinin, mevcut grafik analiz yöntemleri ve yapay zekâ yaklaşımlarına kıyasla doğruluk, izlenebilirlik, kurulum maliyeti veya operasyonel fayda bakımından ölçülebilir bir üstünlük sağlayabildiğini göstermesi gerekecek. 28 milyon avroluk yatırım, model geliştirme, işe alım ve uluslararası ticarileşmenin bu sonraki aşamasını finanse edecek. 114