Το στρώμα νοημοσύνης στην κορυφή κάθε σήματος IoT.
Η IoT δημιουργεί τα δεδομένα. Η τεχνητή νοημοσύνη το μετατρέπει σε αποφάσεις. TRACIO αρχιτέκτονες το εφαρμοσμένο στρώμα-AI που βρίσκεται στο στόλο αισθητήρων σας - συμπέρασμα άκρη, ανίχνευση ανωμαλίας, σύντηξη αισθητήρων υπολογιστών-οράσεως, προγνωστική συντήρηση, και LLM επιχειρήσεις συγκυβερνήτες - χτισμένο σε PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, και Google Coral πυριτίου, που αναπτύσσονται κατά Azure ML, AWS SageMaker, και Edge Impulse.
Έξι μέρη όπου η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει την επιχειρησιακή εξίσωση.
Το IoT χωρίς νοημοσύνη είναι απλά ακριβά υδραυλικά. Αυτά είναι τα στρώματα TRACIO σχέδια και τα πλοία.
Μοτίβο κίνησης & streep drift
Ανεξέλεγκτα μοντέλα που μαθαίνουν τη συνήθη πρακτική ενός περιουσιακού στοιχείου, ενός ατόμου ή μιας ροής εργασίας — και αποκλίσεις στην επιφάνεια σε πραγματικό χρόνο. Τα αλιεύματα έχασαν εξοπλισμό, καθυστέρησαν την εργασία, την απάτη και τη διαδικασία παρακάμφθηκαν πριν φτάσουν σε μια έκθεση KPI.
Δόνηση, θερμική, ακουστική
Χρονοσειρά μοντέλα σε δεδομένα αισθητήρων IIoT που προβλέπουν αποτυχία 7 έως 90 ημέρες έξω. Ολοκληρωμένο με το CMMS έτσι ώστε οι εντολές εργασίας που εγείρονται πριν από το χρόνο down, όχι μετά.
Σύντηξη αισθητήρων
Τα μοντέλα όρασης διασταυρώνονται με τις θέσεις UWB και BLE για τον προσδιορισμό του ποιος κάνει τι, όπου — πρόληψη FOD, βεβαίωση υγιεινής χεριών, συμμόρφωση ΜΑΠ.
Συμπέρανα σχετικά με τη συσκευή
Quantized, extra-deployed μοντέλα σε Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse, και STM32-class MCUs. Αποφάσεις που λαμβάνονται σχετικά με τον αισθητήρα — χωρίς καθυστέρηση μετ' επιστροφής, χωρίς κόστος εξόδου σύννεφου.
Φυσικο-γλώσσες & ατζέντες
Ανάκτηση-αυξημένοι βοηθοί σχετικά με το ιστορικό χωρικών γεγονότων, αρχεία καταγραφής εργασίας, και SOPs. Οι χειριστές ρωτούν "πού ήταν ο μετρητής τελευταίος βαθμονομημένος?" και παίρνουν μια τεκμηριωμένη απάντηση, όχι αποτέλεσμα αναζήτησης.
Τι-αν-μοντέλο
Πραγματική κίνηση και επεξεργασία δεδομένων που τροφοδοτούν ψηφιακές-δίδυμες προσομοιώσεις σε NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, ή Azure Digital Twins. Δοκιμές διάταξης, στελέχωση και αλλαγές διεργασίας στο πυρίτιο πριν από τη δέσμευση capex.
Η στοίβα που αναπτύσσουμε.
Πλαίσιο
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex για RAG, Ray για κατανεμημένη εκπαίδευση.
Πυρίτιο άκρου
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs με Cube.AI, Edge Impulse αγωγούς για Cortex-M.
Σύννεφο & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML για το σερβίρισμα, Modal / RunPod για τον υπολογισμό έκρηξης.
LLM / Μοντέλα βάσης
Ανθρωποειδής Claude, οικογένεια OpenAI GPT-4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — σημείο αναφοράς έναντι της λανθάνουσας σας, του κόστους και των περιορισμών ως προς την ανθεκτικότητα των δεδομένων.
& Ροή δεδομένων
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — η σπονδυλική στήλη που τροφοδοτεί τους αγωγούς σε πραγματικό χρόνο.
Ψηφιακή δίδυμη
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine for visualisation.
Τυπικός ανελκυστήρας σε όλες τις AI-on-IoT δεσμεύσεις μας.
Συχνές ερωτήσεις.
Τι σημαίνει η εφαρμογή AI για τα δεδομένα τοποθεσίας;
Πρακτικά μοντέλα πάνω από τον αισθητήρα και τις ροές τοποθεσίας σας - ανίχνευση ανωμαλίας, προγνωστική συντήρηση, κατοικία και ροή ανάλυση - όχι ερευνητικά έργα.
Χρειαζόμαστε τη δική μας επιστημονική ομάδα δεδομένων;
Όχι. Φέρνουμε την τεχνογνωσία και κατασκευάζουμε μοντέλα που τρέχουν ενάντια στα δεδομένα που ήδη συλλέγετε.
Τα δεδομένα μας κρατούνται μυστικά;
Ναι. Εργαζόμαστε στο πλαίσιο της διακυβέρνησης των δεδομένων σας και των απαιτήσεων απορρήτου, και διατηρείτε την ιδιοκτησία των δεδομένων σας.
Μπορώ να τρέξω στην άκρη;
Ναι, όπου η καθυστέρηση ή η συνδεσιμότητα το απαιτεί - σχεδιάζουμε τη δεξιά άκρη και cloud split για την περίπτωση χρήσης σας.