AI公司Imandra Inc.徹底改變了自動化的邏輯推理，宣布發布Imandrax，這是其最新的Neurosymbolic AI推理的進步。這個具有里程碑意義的版本在證明自動化，反例生成和決策程序方面引入了尖端功能，為AI驅動的邏輯分析設定了新的行業標準。
隨著AI系統越來越多地跨越金融，國防，醫療保健和自治系統等行業的關鍵任務應用，對可信賴，可解釋和數學上嚴格的推理的需求從未如此高。 Imandrax通過將強大的自動推理與AI代理，驗證框架和現實世界的決策模型集成到AI的界限。
Imandra Inc。：開拓AI驅動的邏輯推理
Imandra Inc.是一家全球AI公司的開創性推理 – AS-A-Service®平台，用於金融，國防和關鍵行業的自動邏輯推理。其先進的AI驅動解決方案包括ImandraMarkets®和ImandraConnectivity®，它們為關鍵任務應用提供了嚴格的正式驗證，設計自動化和合規工具。 Imandra基於自動推理的深刻進步，使企業能夠自信地採用邏輯，準確和可審美的AI驅動見解。
Imandra致力於將嚴格和治理帶入世界上最關鍵的算法。該公司已經建立了一個雲規模的自動推理系統，使組織能夠利用數學邏輯進行AI推理。在全球研究人員，公司和政府機構依靠Imandra的技術依靠Imandra的技術依賴於伊曼德拉的技術。
在AI推理中提高標準
Imandra Inc.的聯合創始人兼聯合首席執行官Denis Ignatovich， 說， “ Imandrax是使高級符號推理成為AI工作流程的核心部分的變革步驟。通過為AI代理提供強大的自動邏輯推理和正式驗證功能，我們正在推動智能係統可以實現的界限。”
Imandra Inc.的聯合創始人Grant Passmore博士， 額外， “ Imandrax是一些最苛刻的行業（包括金融，國防和AI）的研究和現實世界部署多年的最終。我們的客戶和合作夥伴依靠Imandra的自動推理來確保從財務交流到自主代理的關鍵任務系統的安全性和可靠性。借助Imandrax，我們不僅使嚴格的推理易於訪問，而且對於下一代AI驅動的決策來說，這是必不可少的。”
Imandrax的關鍵創新
Imandrax介紹了幾種突破性的功能，包括：
- 證明自動化的突破 – 通過在數據類型上引入混合離散和連續遞歸功能的新技術來提高邏輯推理。這項創新實現了新的IEEE P3109標準的第一個正式模型和小型（<16位）二進制浮點格式的標準，這對於神經網絡量化和蒸餾至關重要。
- 神經網絡安全驗證 – 為第一個正式驗證的證明檢查器提供動力進行神經網絡安全性驗證，利用高階界模型檢查和歸納，以確保AI模型可以安全地運行。
- 州空間區域分解 – 為區域分解任務提供了超過4倍的加速度，可顯著提高財務用戶在FIX連接測試和其他關鍵任務應用程序中的效率。
- 開發人員的體驗增強 – 新引入的VS代碼插件可實現並行證明開發，使並發作業可以在Imandra的推理雲中運行並簡化正式的驗證工作流程。
- 無縫的AI集成 – Imandrax與Imandra的新Python API無縫集成，從而使AI代理框架平滑地採用，為下一波Neurosymbolic AI推理劑奠定了基礎。
解決AI最艱鉅的邏輯挑戰
丹尼斯·伊格納托維奇 說， “ Imandrax建立在多年的自動推理的大規模工業應用上。版本X結合了新的推理算法，開創性的建築特徵以及與Agentic AI無縫集成，包括Langgraph庫。”
神經網絡和AI驅動的決策模型必須應對一系列挑戰，包括解釋性，可驗證性和安全性。許多當前的AI模型，尤其是在深度學習中使用的模型，它是“黑匣子”，因此很難理解或驗證其決策過程。這種不透明度在金融，醫療保健和自治系統等高風險行業中構成了主要風險，在該行業中，AI決策可能會帶來深遠的現實後果。
對於依賴神經網絡的行業，確保魯棒性和安全性至關重要。 伊格納托維奇 解釋說， “在安全至關重要的行業中，神經網絡越來越依賴，因此確保它們的表現非常重要，並且對嘈雜的投入非常重要，這一點非常重要。 Imandrax對數值計算及其整體正式驗證基礎架構的推理能力，使其能夠驗證神經網絡屬性，同時還可以檢查第三方定理掠奪者生成的證明的正確性。”
為什麼這對於金融，國防和自治系統很重要
金融，國防和自治系統等行業在精確，可靠性和合規性至關重要的環境中運作。這些領域的監管標準正在不斷發展，需要AI驅動的解決方案以滿足嚴格的監督要求。不遵守這些法規會導致法律後果，財務損失和安全危害。
伊格納托維奇 詳細說明， “這些行業必須遵守嚴格的監管和安全性，但它們的複雜性遠遠超出了人類完全理解的。 Imandra的證明自動化和狀態空間區域的分解，加上LLM集成，使開發人員和工程師可以深入分析系統行為，確保合規性並嚴格測試AI驅動的系統。”
在金融市場中，AI算法負責實時交易決策，欺詐檢測和風險管理。即使是小小的差異也可能產生巨大的影響，因此對維持系統完整性至關重要。同樣，在國防上，自主系統必須在嚴格的限制下運行，以確保AI驅動的決策與任務目標和安全協議保持一致。
包括自動駕駛汽車和無人機在內的自主系統取決於必須在確保乘客安全和監管合規性的同時導航不可預測的環境的AI模型。確保這些AI驅動的系統在所有可能的條件下都可靠地行事，需要傳統方法無法提供的嚴格測試方法。 IMandRax通過提供自動邏輯驗證來介入，該邏輯驗證允許進行徹底的基於方案的測試，從而降低與AI不可預測性相關的風險。
Neurosymbolic AI和AI驅動決策的未來
伊格納托維奇 強調， “我們將神經肯定的方法視為AI進化的下一個重要一步。傳統的統計模型，例如LLM，缺乏基本的邏輯推理。 Imandrax橋接了這一差距，提供了無與倫比的自動化，用於分析複雜算法，這是當今AI的關鍵應用之一。”
