Ingegneria dell'affidabilità
Progettare sistemi di IA resilienti con comportamenti coerenti di fronte a cambiamenti nella distribuzione dei dati e stress operativi.
Area di ricerca
Sicurezza dell'IA
Promuoviamo la sicurezza dell'IA attraverso ricerche su affidabilità, valutazione, governance, verifica e implementazione responsabile. Costruiamo quadri e salvaguardie che aiutano i sistemi intelligenti a operare in modo prevedibile, trasparente e sicuro in ambienti reali.
Iris VerifyIris Guard
Pilastri di ricerca fondamentali
Quadri di valutazione
Creazione di benchmark rigorosi, test di stress e criteri di qualità per misurare le prestazioni del modello e il rischio.
Sistemi di governance
Stabilire controlli consapevoli delle policy, standard di auditabilità e supervisione del ciclo di vita per le operazioni di IA.
Verifica dell'identità e della fiducia
Sviluppo di controlli di verifica e integrità per l'identità, l'autenticità dei contenuti e la fiducia nel sistema.
Distribuzione responsabile
Applicare principi di safety-by-design per un rollout sicuro, monitoraggio, risposta agli incidenti e rimedio.
Focus attuale
01
Valutazione del rischio del modello e mappatura delle modalità di guasto
02
Pipeline di valutazione della sicurezza per il rilascio in produzione
03
Intelligenza per il rilevamento di frodi e la verifica dell'identità
04
Controlli di governance e conformità pronti per l'audit
Costruisci un'IA affidabile su larga scala
Collabora con OpenQCore Research per sviluppare sistemi di IA robusti, verificabili e distribuiti responsabilmente.