Amirreza Yasami est doctorant en génie mécanique à l'Université de l'Alberta. Il est titulaire d'une maîtrise en génie mécanique de l'Université de Téhéran. Ses travaux portent sur l'apprentissage automatique fiable pour les systèmes d'ingénierie du monde réel, combinant la modélisation scientifique et l'IA moderne afin de produire des solutions déployables et interprétables.

Par l'intermédiaire d'Amii, Amirreza travaille avec Dune Engineering sur des systèmes d'IA appliqués à l'intelligence et à la perception des documents. Son travail comprend la reconnaissance optique de caractères (OCR) et les modèles de vision-langage (VLM) pour l'interprétation de dessins techniques structurés et de documents techniques, l'analyse de plans d'étage et l'évaluation énergétique des bâtiments. Il travaille à la fois avec des modèles multimodaux open source et propriétaires, tout en tenant compte de la précision, de la confidentialité et du coût de déploiement. Son objectif général est de faire le pont entre l'apprentissage automatique scientifique et l'IA opérationnelle en traduisant des modèles avancés en outils d'ingénierie fiables, sécurisés et prêts à être mis en production.

Dans le cadre de ses recherches universitaires, il développe des cadres d'apprentissage multimodaux et basés sur la physique pour prédire la consommation de carburant et les émissions des véhicules dans des conditions de fonctionnement très dynamiques. Il conçoit des architectures temporelles avancées intégrant la modélisation de séquences, l'apprentissage de représentations et l'explicabilité afin de créer des capteurs d'émissions virtuels et des outils de modélisation de cycles de conduite de nouvelle génération.