Luurekiht Iga IoT signaali peal.
Andmed genereerib IoT. AI muudab selle otsusteks. TRACIO arhitektid on rakendus-AI kiht, mis asub teie anduripargis - serva järeldamine, anomaalia avastamine, arvuti-nägemissensorite liitmine, ennustav hooldus ja LLM operatsioonide koopiad - ehitatud PyTorchile, TensorFlowile, NVIDIAle, Hailole ja Google Corali ränile, mis on kasutusele võetud Azure MLi, AWS SageMakeri ja Edge Impulse vastu.
Kuus kohta, kus AI muudab operatiivset võrrandit.
IoT ilma intelligentsuseta on lihtsalt kallis torustik. Need on kihid TRACIO kujundused ja laevad.
Liikumismustrid ja asumistriiv
Järelevalveta mudelid, mis õpivad vara, inimese või töövoo normaalset kadentsi - ja pinna kõrvalekaldeid reaalajas. Püütakse kadunud seadmed, seiskunud töö, pettused ja protsessid triivivad enne KPI raporti tabamist.
Termiline, akustiline vibratsioon
Ajaseeria mudelid IIoT sensoriandmetel, mis ennustavad ebaõnnestumist 7 kuni 90 päeva. Integreeritud CMMS-iga, nii et töökorraldusi tõstetakse enne seisakuid, mitte pärast.
Andurite liitmine
Visioonimudelid ristviidete abil UWB ja BLE positsioneerimisel alamsentimeetril tuvastamaks, kes mida teeb, kus – FOD vältimine, kätehügieeni tõendamine, isikukaitsevahendite vastavus.
Seadmesisene järeldamine
Kvantifitseeritud servadega mudelid Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse ja STM32-klassi MCU-del. Anduril tehtud otsused – edasi-tagasi latentsust ei ole, pilvest väljumine ei maksa.
Looduskeel ja agendikeel
Otsige laiendatud assistendid teie ruumiliste sündmuste ajaloo, töökorralduse logide ja SOP-de kohta. Operaatorid küsivad "kus oli gabariit viimati kalibreeritud?" ja saavad tõestatud vastuse, mitte otsingutulemuse.
Mis-kui modelleerimine
Reaalne liikumine ja protsessiandmed, mis toidavad digitaalseid kaksiksimulatsioone NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator või Azure Digital Twins. Test paigutus, personali ja protsessi muutusi silico enne pühendumist capex.
See virn, kuhu me paigutame.
Raamistik
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex RAG, Ray hajutatud koolituse jaoks.
serviräni
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs koos Cube.AI, Edge Impulse torujuhtmed Cortex-M.
Pilv & MLOPS
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML serveerimiseks, Modal / RunPod purunemiseks arvutuseks.
LLM / Foundation mudelid
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 perekond, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - võrreldakse teie latentsuse, kulude ja andmete elukoha piirangutega.
Andmete voogedastus
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta järv, Iceberg - selgroog, mis toidab reaalajas tuletustorustikke.
Digitaalne kaksik
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine for visualisation.
Tüüpiline tõstuk üle meie AI-on-IoT kohustuste.
Korduma kippuvad küsimused.
Mida tähendab rakenduslik AI asukohaandmete puhul?
Praktilised mudelid teie sensori ja asukoha voogude peal - anomaalia avastamine, ennustav hooldus, elu- ja vooluanalüüs - mitte uurimisprojektid.
Kas meil on vaja oma andmeteaduse meeskonda?
Ei. Toome oma teadmised ja loome mudelid, mis töötavad teie juba kogutud andmete vastu.
Kas meie andmed on privaatsed?
Jah. Töötame teie andmete haldamise ja privaatsusnõuete kohaselt ning säilitate oma andmete omandiõiguse.
Kas tehisintellekt võib servas joosta?
Jah, kui latentsus või ühenduvus seda nõuab - kujundame teie kasutusjuhtumi jaoks parema serva ja pilve jagamise.