La capa de inteligencia encima de cada señal IoT.
IoT genera los datos. La IA lo convierte en decisiones.
TRACIO diseña la capa de IA aplicada que se encuentra en tu flota de sensores — inferencia en el borde, detección de anomalías, fusión de sensores de visión por ordenador, mantenimiento predictivo y coplotos de operaciones LLM —
construido sobre PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo y Google Coral Silicon, desplegado contra Azure ML, AWS SageMaker y Edge Impulse.
Seis lugares donde la IA cambia la ecuación operativa.
IoT sin inteligencia es simplemente fontanería cara. Estos son los diseños y naves de capas TRACIO.
Patrones de movimiento y deriva en permanencia
Modelos no supervisados que aprenden la cadencia normal de un activo, persona o flujo de trabajo — y desviaciones superficiales en tiempo real. Detecta equipos perdidos, trabajos paralizados, fraudes y derivaciones de procesos antes de que lleguen a un informe KPI.
Vibración, térmica, acústica
Modelos de serie temporal en datos de sensores IIoT prediciendo fallos entre 7 y 90 días antes. Integrado con el CMMS para que las órdenes de trabajo se generen antes del tiempo de inactividad, no después.
Fusión de sensores
Los modelos de visión se cruzan con el posicionamiento UWB y BLE para la identificación subcentimétrica de quién hace qué, dónde — prevención de FOD (FOD y certificación), certificación de higiene de manos, cumplimiento de EPI.
Inferencia en el dispositivo
Modelos cuantizados y desplegados en el borde en MCUs de Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse y STM32. Decisiones tomadas en el sensor — sin latencia de ida y vuelta, sin coste de salida de la nube.
Lenguaje natural y agente
Asistentes aumentados con recuperación sobre tu historial de eventos espaciales, registros de órdenes de trabajo y SOPs. Los operadores preguntan "¿dónde se calibró el medidor por última vez?" y obtienen una respuesta evidenciada, no un resultado de búsqueda.
Modelado hipotético
Datos reales de movimiento y procesos que alimentan simulaciones de gemelos digitales en NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator o Azure Digital Twins. Prueba la configuración, el personal y los cambios de proceso in silico antes de comprometer el capex.
La pila en la que desplegamos.
Marcos de trabajo
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, MCUs STM32 con Cube.AI, y pipelines Edge Impulse para Cortex-M.
Nube y MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML para servir, Modal / RunPod para burst compute.
Modelos LLM / Fundación
Claude de Anthropic, familia GPT-4 de OpenAI, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — comparados con tus limitaciones de latencia, coste y residencia de datos.
Datos y transmisión en streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — la columna vertebral que alimenta las canaletas de inferencia en tiempo real.
Gemelo digital
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine para visualización.
Levantamiento típico en nuestros enfrentamientos AI-on-IoT.
Preguntas frecuentes.
¿Qué significa IA aplicada para los datos de localización?
Modelos prácticos sobre tus sensores y flujos de localización - detección de anomalías, mantenimiento predictivo, análisis de permanencia y flujo - no proyectos de investigación.
¿Necesitamos nuestro propio equipo de ciencia de datos?
No. Aportamos la experiencia y construimos modelos que se ejecutan con los datos que ya recopilas.
¿Se mantienen nuestros datos privados?
Sí. Trabajamos dentro de tus requisitos de gobernanza y privacidad de datos, y tú conservas la propiedad de tus datos.
¿Puede la IA correr en el borde?
Sí, donde la latencia o la conectividad lo requieren: diseñamos la división de edge y cloud correcta para tu caso de uso.