Интелигентният слой. върху всеки IoT сигнал.
IoT генерира данните. Ал го превръща в решения. TRACIO архитекти прилага-AI слой, който седи на вашия сензорен флот гол конферентна връзка, аномалия откриване, компютърно виждане сензор синтез, прогнозиране поддръжка, и LLM операции copilots построена на PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, и Google Coral силикон, разположени срещу Azure ML, AWS SageMaker, и Edge Impuls.
Шест места, където AI променя оперативното уравнение.
IoT без разузнаване е просто скъп водопровод. Това са слоевете TRACIO дизайни и кораби.
Модели на движение и дрифт
Безнадзорни модели, които научават нормалния каданс на актив, лице, или работен поток, и повърхностни отклонения в реално време. Улавя изгубено оборудване, застояла работа, измама и дрейф, преди да достигнат доклад на KPI.
Вибрация, топлинна, акустична
Времеви серийни модели на IIoT сензорни данни прогнозират неуспех 7 до 90 дни. Интегрирани с CMMS така работни поръчки се вдигат преди края, не след.
Сензорен синтез
Модели на видимост, съпоставени с UWB и BLE позициониране за подцентиметра идентификация на това кой какво прави, къде по дяволите се извършва, къде се извършва превенция на FOD, удостоверение за хигиена на ръката, спазване на изискванията на PPE.
Нанасяне на въздействието върху устройството
Квантифицирани модели на Halo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse и STM32 клас MCUs. Решения, взети на сензора не кръгла точка латентност, не облак изход разходи.
Физически език & агентичен
Асистенти с ретривековна аугментация над вашата пространствена история на събитията, работни дневници и SOPs. Операторите питат: "Къде последно е калибриран уредът?" и получават доказан отговор, а не резултат от търсене.
Какво-ако моделиране
Реално движение и обработка на данни, подхранващи цифрови туин симулации на NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, или Azure Digital Twins. Тестово оформление, персонализиране и процеси на промени в Силико преди извършване на капекс.
Стачката, с която разполагаме.
Рамки
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, skikit-learn, XGBoost, Huggging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex за НРП, Ray за разпространяване на обучение.
Кадмий
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Halo-8 / Halo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs with Cube.AI, Edge Impuls produces for Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Теглои и Biases, Kubeflow, BentoML за сервиране, Modal / RunPod за спукване compute.
LLM / Модели на фондация
Anthropic Клод, OpenAI GPT-4 семейство, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere .
& Стрийминг на данни
Kafka, Pulsar, Flink, Kineis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg по гръбнака, който подхранва конферентни тръбопроводи в реално време.
Дигитален близнак
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine for visualization.
Типичен лифт през нашите Al-on- IoT ангажименти.
Често задавани въпроси.
Какво означава прилагането на AI за данни за местоположението?
Практически модели на върха на вашия сензор и локация потоци - аномалия откриване, прогнозиране поддръжка, обитаване и поток анализи - не изследователски проекти.
Нуждаем ли се от наш екип?
Не. Ние носим експертизата и изграждаме модели, които работят срещу данните, които вече сте събрали.
Данните ни лични ли са?
Да. Ние работим в рамките на вашите изисквания за управление на данните и поверителност, а вие запазвате собствеността върху Вашите данни.
Може ли Ал да тича на ръба?
Да, където латентността или свързаността го изискват - ние проектираме десния край и облака, разделени за вашата употреба.