La capa de inteligencia que se superpone a cada señal de IoT.
IoT genera los datos. La IA los convierte en decisiones. TRACIO diseña la capa de IA aplicada que se asienta sobre tu flota de sensores — inferencia en el borde, detección de anomalías, fusión de sensores con visión artificial, mantenimiento predictivo y copilotos de operaciones LLM — construida sobre PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo y Google Coral Silicon, implementada en Azure ML, AWS SageMaker y Edge Impulse.
Seis ámbitos en los que la IA cambia la ecuación operativa.
IoT Sin inteligencia, no es más que una costosa instalación. Estas son las capas que diseña y comercializTRACIO .
Patrones de movimiento y desviaciones de permanencia
Modelos no supervisados que aprenden la cadencia normal de un activo, una persona o un flujo de trabajo, y detectan las desviaciones en tiempo real. Detecta equipos perdidos, trabajos estancados, fraudes y desviaciones en los procesos antes de que afecten a un informe de KPI.
Vibración, térmica, acústica
Modelos de series temporales basados en datos de sensores de IIoT que predicen fallos con una antelación de entre 7 y 90 días. Integrados con el CMMS para que las órdenes de trabajo se generen antes del tiempo de inactividad, no después.
Fusión de sensores
Modelos de visión cruzados con datos de sensores deUWB y posicionamiento deBLE para identificar con una precisión subcentimétrica quién está haciendo qué y dónde: prevención de objetos extraños (FOD), certificación de higiene de manos, cumplimiento de EPI.
Inferencia en el dispositivo
Modelos cuantificados y desplegados en el borde en Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse y MCU de clase STM32. Decisiones tomadas en el sensor: sin latencia de ida y vuelta, sin costes de salida de la nube.
Asistentes con lenguaje natural y capacidad de acción
Asistentes con recuperación aumentada sobre su historial de eventos espaciales, registros de órdenes de trabajo y SOP. Los operadores preguntan «¿cuándo se calibró por última vez el medidor?» y obtienen una respuesta fundamentada, no un resultado de búsqueda.
Modelado de hipótesis
Datos reales de movimiento y procesos que alimentan simulaciones de gemelos digitales en NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator o Azure Digital Twins. Pruebe cambios en la disposición, la dotación de personal y los procesos in silico antes de comprometer el gasto de capital.
La pila en la que desplegamos.
Marcos
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex para RAG, Ray para entrenamiento distribuido.
Silicio de borde
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, MCU STM32 con Cube.AI, Edge Impulse pipelines para Cortex-M.
Nube y MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML para el servicio, Modal / RunPod para computación en ráfagas.
Modelos LLM / Fundacionales
Anthropic Claude, familia OpenAI GPT-4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — evaluados en función de sus restricciones de latencia, coste y residencia de datos.
Datos y streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg: la columna vertebral que alimenta los flujos de inferencia en tiempo real.
Gemelos digitales
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine para la visualización.