אודות המלאיה

על המלאיה

ב-MLAIA DataScience LTD אנו מתמחים במתן פתרונות מתקדמים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה המותאמים לצרכי העסק שלך. החל ממודלים לחיזוי סדרות זמן לניבוי הכנסות, מכירות, אופטימיזציה של כוח אדם וחיזוי תפעולי, דרך עיבוד אותות דיגיטלי ועד אינטגרציה של צ'טבוטים חכמים – אנו מספקים פתרונות הוליסטיים מקצה לקצה, מרעיון ועד ליישום מלא.

המומחיות שלנו כוללת העצמת צוותי מכירות באמצעות מיקוד מבוסס AI, המאפשר להם להגיע ליעילות גבוהה יותר ולהשיג תוצאות טובות יותר תוך חיסכון בזמן ובמשאבים. אנו גאים ביכולת שלנו להרחיב פתרונות בהתאם לדרישות הלקוח, ולהבטיח גמישות ודיוק לעסקים בכל הגדלים.

כשותפים אמינים של החברות המובילות בתעשייה, אנו מנצלים את שיתופי הפעולה הללו כדי להביא את הכלים, הטכנולוגיות והתובנות הטובות ביותר לכל פרויקט. ב-MLAIA אנו הופכים את החזון שלכם למציאות, ומובילים חדשנות והשפעה מדידה לעסק שלכם.

פתרונות של למידת מכונה, בינה מלאכותית ועוזר אישי וירטואלי או שירות ניהול משרדים במיקור חוץ

יצירת ערך מנתונים גולמיים.
מגוון השירותים שמציעה MLAIA כוללים ניתוח האתגר או הבעיה המוצגת, הצעת פיתרונות אפשריים, פיתוח הוכחת קונספט - המתמקד האם ניתן להפוך רעיון למציאות, מחזורי אופטימיזציה והטמעה.

חיזוי
 

בהמלאיה אנו מתמחים בפיתוח והטמעה של אלגוריתמים מתקדמים לביצוע חיזויים מדויקים מנתונים גולמיים ומתן תובנות עסקיות בעלות ערך רב. בין תחומי ההתמחות שלנו נכללים חיזוי שימוש בחלקי חילוף, זיהוי מגמות במכירות, ניתוח רווח והפסד, מעקב וחיזוי ביצועי עובדים, וכן מיקוד קהלי יעד בצורה חכמה ואפקטיבית עבור צוותי מכירות.

באמצעות שימוש במודלים מתקדמים של למידת מכונה ובינה מלאכותית, אנו מספקים פתרונות מותאמים אישית המסייעים לחברות לשפר תהליכים, להוזיל עלויות ולמקסם את התפוקה. היכולת שלנו למנף נתונים גולמיים לכדי חיזויים מדויקים ויישומיים הופכת את MLAIA לשותפה אסטרטגית עבור עסקים המעוניינים להוביל בתחומם.

תחזוקה מונעת

-MLAIA אנו מציעים פתרונות מתקדמים של תחזוקה מונעת המבוססים על בינה מלאכותית ולמידת מכונה. המודלים שלנו מנתחים נתונים בזמן אמת ובאמצעותם מזהים דפוסים המעידים על תקלות צפויות לפני שהן מתרחשות. פתרונות אלה מאפשרים לחברות לשמור על רציפות תפעולית, להפחית זמני השבתה לא מתוכננים ולחסוך בעלויות תחזוקה מיותרות.

תחזוקה מונעת מתקדמת שלנו מתאימה למגוון תחומים, החל ממערכות תעשייתיות, דרך ניהול ציוד כבד ועד תחבורה ותחומים נוספים. עם פתרונות מותאמים אישית ויכולת ליישם מערכות סקלאביליות, אנו מספקים לחברות כלים חיוניים לשיפור תהליכים, ייעול המשאבים והגברת האמינות של מערכות קריטיות.

דיאגנוזה
  • אנו עושים שימוש בכלים מדעיים מתקדמים לביצוע דיאגנוסטיקה מעמיקה של הבעיה. בתהליך זה, אנו מנתחים קורלציות וקשרים בתוך המידע הקיים, במטרה לזהות את הגורמים האפשריים לבעיה ואת הדפוסים המרכזיים המשפיעים עליה. ניתוח זה מספק תובנות קריטיות המסייעות לנו להבין את שורש הבעיה ומכוון אותנו בבחירת הדרכים האפשריות לפתרונה.

    בהתבסס על המידע שנאסף והניתוח שבוצע, אנו מפתחים מודל מותאם אישית, המתחשב בצרכים הייחודיים של הארגון. הגישה המדעית והמתודולוגיה המובנית שלנו מבטיחות תהליך מדויק וממוקד, המוביל לפתרונות יעילים המספקים ערך מוסף אמיתי לעסק.

ניתוח האתגר או הבעיה

אנו מתחילים את התהליך בגיבוש רעיונות יחד עם צוותי החברה, כדי להתאים פתרונות בינה מלאכותית לצרכים הייחודיים של העסק ולהשיג ערך מקסימלי. התהליך כולל חקר מעמיק של האתגר והמידע הקיים, סקירת מקורות מקצועיים ובחינת נתוני החברה.

לאחר הבנת הבעיה, אנו מציעים פתרונות אפשריים, מנתחים את מורכבותם, יתרונותיהם וחסרונותיהם, ומעריכים את הזמן והמשאבים הנדרשים לכל אחד מהם. בסיום, אנו מגבשים תוכנית עבודה מותאמת המבטיחה פתרונות ממוקדים, יעילים וברי-יישום.

הצוות שלנו

MLAIA

ד"ר יוחאי אדליץ

מנכ"ל

מייסד ומנכ"ל המלאיה מדעי נתונים,  שירת ביחידת טכנולוגיה מובחרת במודיעין כקצין טכנולוגי. בהמשך דרכו כיהן בתפקידים טכניים וניהוליים שונים הן בסטארטאפים והן בתאגידים בינלאומיים. יוחאי משמש כיום כ-CTO ביחידת החדשנות של המרכז הרפואי אסותא אשדוד. לד״ר אדליץ ניסיון עשיר של מעל לעשרים שנים בסטארטאפים ובחברות גלובליות. את הדוקטורט קיבל ממכון ויצמן למדע על המחקר שערך בגנטיקה והגורמים הסביבתיים המשפיעים על התפרצות המחלות. יוחאי סיים תואר שני בפיזיקה ובאלקטרו-אופטיקה באוניברסיטת תל אביב, במחקר על פלסמונים ואופטיקת פורייה ליניארית. כמו כן ליוחאי תואר ראשון בפיזיקה ומדעי המחשב מאוניברסיטת בר-אילן בהצטיינות. תחומי ההתמחות שלו כוללים מדעי נתונים, למידת מכונה, בינה מלאכותית, נתונים רפואיים, אופטיקה, שמע ועיבוד אותות, ובאמתחתו מספר פטנטים רשומים בתחומים אלו. יוחאי היה גם חבר מרכזי בצוות שהקים את פרויקט 10K במכון ויצמן למדע למחקר וחיזוי התפרצות מחלות, שם הוא תרם למספר פרסומים.

Read More

ד"ר אולג דולקרט

ייעוץ פרה-קליני

אולג סיים תואר דוקטור במדעי הרפואה בשנת 2013. הוא סיים הכשרת פוסט-דוקטורט בחקר האורתופדיה בשנת 2014 באוניברסיטת תל אביב. כמו כן, הוא כיהן כמנהל היחידה למחקר אורתופדי במרכז הרפואי תל אביב סוראסקי משנת 2010 עד 2021. כיום הוא מכהן בתפקיד מנהל מחקר ופיתוח, בית החולים האוניברסיטאי שמשון אסותא באשדוד, ישראל.

אולג פרסם למעלה מ-70 מאמרים מקוריים בכתבי עת שעברו ביקורת עמיתים טרם התפרסמו. אולג מעורב בעבודה אקדמית מגוונת, מחקר קליני, תרגומי ובסיסי, המתמקד בפתולוגיות של הגפיים העליונות והכתפיים, הכולל מחקרים קליניים בבני אדם, מחקרים פרה-קליניים במסובבי הכתף באמצעות מודל של חולדות ומחקרים ביו-מכניים שונים.

אולג בעל ניסיון של יותר מ-20 שנה בניסויים קליניים, הוא הקים וניהל את יחידת המחקר האורתופדי במרכז הרפואי תל אביב סוראסקי. אולג הוביל יותר מ-30 מחקרים קליניים בשלבים שונים ובהתוויות טיפוליות. ניסיונו כולל פרקטיקה נרחבת בתכנון, יישום וניהול תוכניות ניסויים קליניים, מהשלב הראשוני של פעילויות תכנון המחקר ועד לאישורי ה-FDA\CE.

Read More

אורי גולדשטיין

מהנדס תוכנה מוביל

אורי גולדשטיין הוא מהנדס פיתוח תוכנה מנוסה בעל מומחיות במערכות מבוזרות ולמידת מכונה. אורי בעל רקע חינוכי חזק במדעי המחשב ופסיכולוגיה מאוניברסיטת תל אביב, הוא צבר ניסיון עשיר בעבודה עם סטארטאפים בשלבים מוקדמים לתאגידים גלובליים. אורי מיומן ב-ML Ops, Dev Ops, העברת נתוני ענן לשרתים אחרים ואופטימיזציה של עלויות על פני פלטפורמות שונות, כגון: AWS, Azure ו-GCP. בנוסף לייעוץ, אורי מלמד "מאגרי מידע יחסי ו-SQL" באוניברסיטת רייכמן בהרצליה, ישראל. המסע המקצועי שלו הביא אותו לקחת חלק בתפקידים כמו ראש צוות שרתים, ראש צוות נתונים ומפתח בכיר בחברות כמו: Rumble News, Citigroup ו-Zizio.com. אורי נלהב לאמץ כלים ומתודולוגיות חדשניות, כמו גם לשתף ולחלוק את הידע שלו כדי להעצים את לקוחותיו, לשם הצלחה ארוכת טווח.

Read More

עמית אפללו

חוקר מדעי הנתונים

לעמית אפללו רקע נרחב בפיתוח אלגוריתמים של deep learning (רשתות עצביות המעוצבות לפי המוח האנושי). מומחיותו טמונה ביצירת מודלים ללא פיקוח, כמו גם למידת גרפים (גרף רשתות עצביות) וראייה ממוחשבת קלסית, שרכש מפרופסור יונינה אלדר ב-WIS. עבודה על LLM (סוג מיוחד של בינה מלאכותית (AI) שעבר הכשרה על מערכי נתונים מסיביים כדי להבין את התוכן הקיים ולייצר תוכן מקורי) וניצול נתוני הדמיה היפר-ספקטרליים לסיווג וחיזוי הופעת המחלה.

Read More

דודי רדושזקי

חוקר מדעי הנתונים

דודי הוא מהנדס מוכשר עם מומחיות בעיבוד אותות ולמידת מכונה. הוא בעל תואר ראשון בהנדסת חשמל עם התמקדות בעיבוד אותות, ותואר שני במדעי המחשב עם התמקדות במכונה וdeep learning- (שיטה בבינה מלאכותית (AI) המלמדת מחשבים לעבד נתונים בהשראת המוח האנושי). לדודי ניסיון רב ערך כמהנדס אלגוריתמים של deep learning במכון ויצמן למדע, בעבודה על פרויקט בתחום של בינה מלאכותית (AI) המתמקד בפירוש והפקת מידע מתמונות וסרטוני וידאו באמצעות טכניקות שונות לאולטרסאונד, תוך יישום כישוריו לפיתוח פתרונות חדשניים בתחום ההדמיה הרפואית ומודלים רציפים.

Read More

דרור מורן

חוקר מדעי הנתונים

דרור עוסק בעבודה על מודלים של LLM (סוג מיוחד של בינה מלאכותית (AI) שעבר הכשרה על מערכי נתונים מסיביים כדי להבין את התוכן הקיים ולייצר תוכן מקורי), אודיו, עיבוד אותות ושילוב רשתות נוירונים עמוקות באפליקציות בזמן אמת. דרור בעל ידע רב בפיתוח מודלים של deep learning (שיטה בבינה מלאכותית (AI) המלמדת מחשבים לעבד נתונים בהשראת המוח האנושי) תלת ממדיים (MVS- טכניקה המשמשת בראייה ממוחשבת לשחזור מודלים תלת ממדיים ממספר תמונות דו ממדיות , SfM- תהליך הערכת המבנה התלת-ממדי של סצנה מתוך סט של תמונות דו-ממדיות וכדומה). דרור השלים B.Sc. במדעי המחשב ו-computational biology  בהצטיינות, באוניברסיטה העברית בירושלים, ובנוסף הוא בעל תואר שני במכון ויצמן למדע במחלקה למדעי המחשב.

Read More