La couche de renseignement au-dessus de chaque signal IoT.
IoT génère les données. L’IA transforme cela en décisions.
TRACIO architecte la couche d’IA appliquée qui repose sur votre flotte de capteurs — inférence de bord, détection d’anomalie, fusion de capteurs en vision par ordinateur, maintenance prédictive et opérations LLM coplottes —
construit sur PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo et Google Coral Silicon, déployé sur Azure ML, AWS SageMaker et Edge Impulse.
Six endroits où l’IA modifie l’équation opérationnelle.
IoT sans intelligence, c’est juste une plomberie coûteuse. Ce sont les couches TRACIO designs et vaisseaux.
Schémas de mouvement et dérive en résidence
Des modèles non supervisés qui apprennent la cadence normale d’un actif, d’une personne ou d’un flux de travail — et les écarts de surface en temps réel.
Détecte du matériel perdu du terrain, des travaux bloqués, des fraudes et des dérives de processus avant qu’ils ne tombent sur un rapport KPI.
Vibrations, thermiques, acoustiques
Des modèles en série temporelle sur les données du capteur IIoT prédisant une défaillance de 7 à 90 jours à l’avance. Intégré au CMMS pour que les ordres de travail soient lancés avant les arrêts, pas après.
Fusion de capteurs
Les modèles de vision croisaient avec le positionnement UWB et BLE pour l’identification sub-centimétrique de qui fait quoi, où — prévention de la FOD, attestation de l’hygiène des mains, conformité aux EPI.
Inférence intégrée à l’appareil
Des modèles quantifiés déployés en périphérie sur Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse et les MCU de classe STM32. Décisions prises sur le capteur — pas de latence aller-retour, pas de coût d’évacuation du cloud.
Langage naturel & agent
Des assistants augmentés par la récupération pour votre historique d’événements spatiaux, les journaux de commandes de travail et les procédures opérationnelles opérationnelles (SOP).
Les opérateurs demandent « où la jauge a-t-elle été calibrée pour la dernière fois ? » et obtiennent une réponse prouvée, pas un résultat de recherche.
Modélisation hypothécaire
Des données réelles de mouvement et de processus alimentant des simulations de jumeaux numériques sur NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator ou Azure Digital Twins.
Testez la mise en page, le personnel et les changements de processus in silico avant d’engager des dépenses capitales.
La pile sur laquelle nous déployons.
Cadres
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex pour RAG, Ray pour la formation distribuée.
Silicium de bord
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU avec Cube.AI, pipelines Edge Impulse pour Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML pour le service, Modal / RunPod pour le calcul en rafale.
Modèles LLM / Fondation
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 family, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — comparés à vos contraintes de latence, de coût et de résidence des données.
Données et streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — la colonne vertébrale qui alimente les pipelines d’inférence en temps réel.
Jumeau numérique
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine pour la visualisation.
Levée typique lors de nos engagements AI-on-IoT.
Questions fréquemment posées.
Que signifie l’IA appliquée pour les données de localisation ?
Des modèles pratiques au-dessus de vos flux de capteurs et de localisation – détection d’anomalies, maintenance prédictive, analyse de la durée et des flux – pas des projets de recherche.
Avons-nous besoin de notre propre équipe de data science ?
Non. Nous apportons l’expertise et construisons des modèles qui fonctionnent en fonction des données que vous collectez déjà.
Nos données sont-elles gardées privées ?
Oui. Nous travaillons dans le respect de vos exigences en matière de gouvernance et de confidentialité des données, et vous conservez la propriété de vos données.
L’IA peut-elle fonctionner à la périphérie ?
Oui, là où la latence ou la connectivité l’exige – nous concevons la bonne répartition edge et cloud pour votre cas d’usage.