A hírszerzési réteg Minden IoT jel tetején.
A IoT generálja az adatokat. Az MI-ből döntés lesz. A TRACIO építi a szenzorflottáján ülő applied- AI réteget - széli inference, anomália detektor, számítógép-látás szenzor fúzió, prediktív karbantartás és LLM operációs másodpilóták - PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, és Google Coral szilícium, az Azure ML, AWS SageMaker és Edge Impulse ellen.
Hat hely, ahol az MI megváltoztatja az egyenletet.
IoT intelligencia nélkül csak drága vízvezeték. Ezek a rétegek TRACIO tervek és hajók.
Mozgási minták és sodródás
Felügyelet nélküli modellek, amelyek valós időben megtanulják az eszköz, a személy vagy a munkafolyamat normál ritmusát és a felületi eltéréseket. A KPI-jelentést megelőzően a fogások elvesztették felszerelésüket, leállt a munka, a csalás és a folyamatirányítás.
Rezgés, hő, akusztikus
Idő- sorozat modellek IIoT szenzorok adatok előrejelző hiba 7-90 nap ki. A CMMS-sel integrálva így a munkamegrendeléseket a munkaszünet előtt, nem utána emelik fel.
Szenzorfúzió
Látási modellek kereszthivatkozással UWB és BLE helymeghatározás szubcentiméterben ki csinál mit, hol - FOD megelőzés, kézi higiéniai igazolás, PPE megfelelés.
Eszközök inference
A Hailo, a NVIDIA Jetson, a Google Coral, az Edge Impulse és az STM32- osztályú MCU modelljei. Döntések az érzékelőn - nincs round-trip késleltetés, nincs felhőkilépés költsége.
Természeti nyelv és agitánus
Retrieval- bővített asszisztensek a térbeli esemény történelem, munkarend naplók, és SOP. Az operátorok azt kérdezik, hogy "hol volt az utolsó kalibrált nyomtáv?", és egyértelmű választ kapnak, nem pedig keresési eredményt.
Mi van, ha modellezik?
Igazi mozgás és folyamat adatok táplálása digitális- iker szimulációk NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, vagy Azure Digital Twins. Vizsgálati elrendezés, személyzet, és feldolgozza változások silico, mielőtt a capex.
A halom, amit bevetünk.
Keret
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit- learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex RAG, Ray a megosztott képzés.
Szilícium
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo- 8 / Hailo- 15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU Cube.AI, Edge Impulse csővezetékek Cortex-M.
Felhő- & molekula
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML for serving, Modal / RunPod for burst compute.
LLM / Alapítvány modellek
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 család, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - viszonyítási érték a láthatóság, a költségek, és az adat- rezidens korlátok.
Adatátvitel
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg - a gerinc, amely táplálja real-time inference csővezetékek.
Digitális iker
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine for Visualization.
Tipikus lift az AI- on - IoT találkozóinkon.
Gyakran feltett kérdések.
Mit jelent az MI alkalmazása a helymeghatározó adatokra?
Gyakorlati modellek az érzékelő és a helymeghatározó áramok tetején - anomália észlelés, prediktív karbantartás, lakóhely és áramlás analitika - nem kutatási projektek.
Szükségünk van saját adattudományos csapatra?
Nem. Elhozzuk a szakértelmet, és olyan modelleket építünk, amelyek a már összegyűjtött adatok alapján működnek.
Titokban tartják az adatainkat?
Igen. Az Ön adatkezelési és adatvédelmi követelményein belül dolgozunk, és Ön megőrzi az adatok tulajdonjogát.
Lehet AI futni a szélén?
Igen, ahol a láthatóság vagy a kapcsolat megköveteli - mi tervezzük a jobb szélét és a felhő megosztva az Ön esetében.