Tiedustelutaso Jokaisen IoT-signaalin päällä.
IoT tuottaa tiedot. Tekoäly tekee siitä päätöksiä. TRACIO architect the applied-AI kerros, joka istuu teidän sensorien laivaston reunan johtopäätös, anomalian havaitseminen, tietokone-vision anturien fuusio, ennustava huolto, ja LLM operations perämiehet PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, ja Google Coral silikoni, käytetään vastaan Azure ML, AWS SageMaker, ja Edge Impulse.
Kuusi paikkaa, joissa tekoäly muuttaa toimintayhtälöä.
IoT ilman älykkyyttä on vain kallista putkistoa. Nämä ovat kerroksia TRACIO mallit ja alukset.
Liikkumismallit ja asuinajot
Valvomattomat mallit, jotka oppivat hyödykkeen, henkilön tai työnkulun normaalin poljinta ja pinnan poikkeamia reaaliajassa. Saalis kadonnut laitteet, pysähtynyt työ, petos, ja prosessi ajautuu ennen kuin ne osuvat KPI raportti.
Tärinä, lämpö, akustinen
Aikasarja malleja IIoT anturin tiedot ennustavat epäonnistumisen 7-90 päivää. Integroitu CMMS joten työtilauksia kerätään ennen seisomaanmenoa, ei jälkeen.
Anturifuusio
Vision malleja ristiviitattu UWB ja BLE paikannus ali-senttimetrin tunnistaa kuka tekee mitä, jossa FOD ehkäisy, käsihygieniatodistus, PPE compliance.
Laitepäätelmä
Kvanttimallit Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse ja STM32-luokan MCU. Päätöksiä tehdään sensorin ... ei ylireissua latenssia, ei pilven poistumista kustannuksia.
Luonnollinen & agentti
Hae apuvoimia tapahtumahistoriastasi, työtilauslokeistasi ja SOP:istasi. Operaattorit kysyvät "missä mittari viimeksi kalibroitiin?" ja saavat todistetun vastauksen, ei hakutulos.
Mitä jos mallinnus
Todellinen liike- ja prosessidatan syöttäminen digitaalisia twin-simulaatioita NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, tai Azure Digital Twins. Testin ulkoasu, henkilökunta ja prosessi muutokset silico ennen capex.
Se pino, jolla käytämme.
Puite
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, skikit-oppii, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex RAG, Ray hajautettuun koulutukseen.
Edge-pii
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs with Cube.AI, Edge Impulse putkistot Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Painot & Biaasit, Kubeflow, BentoML palvelemiseen, Modal / RunPod purkauslasku.
LLM / Säätiömallit
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 perhe, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere ...
Datan & suoratoisto
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg ... selkärangan, joka syöttää reaaliaikaisia pääteputkia.
Digitaalinen kaksonen
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine for visualisation.
Tyypillinen kyyti Al-on-IoT:n kanssa.
Usein kysyttyjä kysymyksiä.
Mitä tekoäly tarkoittaa sijaintitiedoissa?
Käytännön malleja päälle anturi ja sijainti virtoja - anomalian havaitseminen, ennakoiva huolto, asua ja virtaus analytiikka - ei tutkimushankkeita.
Tarvitsemmeko omaa datatiedetiimiä?
Ei. Tuomme asiantuntemuksen ja rakennamme malleja, jotka ovat ristiriidassa jo keräämiesi tietojen kanssa.
Pidetäänkö tietomme yksityisinä?
Kyllä. Työskentelemme tietohallinto- ja tietosuojavaatimuksissasi ja pidät tietojesi omistusoikeuden.
Voiko tekoäly juosta reunalla?
Kyllä, missä latenssi tai yhteys vaatii sitä - suunnittelemme oikean reunan ja pilven jaon käyttökoteloosi.