Lo strato di intelligence sopra ogni segnale IoT.
IoT genera i dati. L'IA trasforma tutto in decisioni. TRACIO progetta il livello di IA applicata che si trova sulla tua flotta di sensori — inferenza edge, rilevamento anomalie, fusione sensori a visione computerizzata, manutenzione predittiva e operazioni LLM copilot —
costruito su PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo e Google Coral silicon, implementato su Azure ML, AWS SageMaker ed Edge Impulse.
Sei punti in cui l'IA cambia l'equazione operativa.
IoT senza intelligenza è solo idraulica costosa. Questi sono i progetti e le navi di TRACIO a livello.
Schemi di movimento e drift abitativo
Modelli non supervisionati che imparano la cadenza normale di un asset, di una persona o di un flusso di lavoro — e deviazioni superficiali in tempo reale. Scopre attrezzature perse, lavori bloccati, frodi e derivazioni di processo prima che arrivino a un rapporto KPI.
Vibrazione, termica, acustica
Modelli a serie temporale sui dati del sensore IIoT prevedono guasti da 7 a 90 giorni prima. Integrato con il CMMS così gli ordini di lavoro vengono rilanciati prima del tempo di inattività, non dopo.
Fusione dei sensori
I modelli visivi incrociavano con il posizionamento UWB e BLE per l'identificazione sub-centimetrica di chi sta facendo cosa, dove — prevenzione della FOD (FOD), attestazione dell'igiene delle mani, conformità agli DPI.
Inferenza on-device
Modelli quantizzati e distribuiti su dispositivi di classe Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse e STM32. Decisioni prese sul sensore — nessuna latenza di andata e ritorno, nessun costo di uscita dal cloud.
Linguaggio naturale & agentico
Assistenti potenziati al recupero sulla tua cronologia degli eventi spaziali, i registri degli ordini di lavoro e le procedure operative. Gli operatori chiedono "dove è stato calibrato l'indicatore l'ultima volta?" e ottengono una risposta comprovata, non un risultato di ricerca.
Modellazione ipotesiaria
Dati reali di movimento e processo che alimentano simulazioni digitali su NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator o Azure Digital Twins. Testare la configurazione, il personale e i cambiamenti di processo in silico prima di effettuare il capex.
La pila su cui schieriamo.
Framework
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex per RAG, Ray per l'addestramento distribuito.
Silicio di bordo
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU con Cube.AI, pipeline Edge Impulse per Cortex-M.
Cloud & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Pesi e Biases, Kubeflow, BentoML per il servizio, Modal / RunPod per il calcolo a raffica.
Modelli LLM / Fondazione
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 family, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — confrontati con i tuoi vincoli di latenza, costi e data-residency.
Dati e streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — la spina dorsale che alimenta pipeline di inferenza in tempo reale.
Gemello digitale
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine per la visualizzazione.
Sollevamento tipico durante i nostri scontri AI-on-IoT.
Domande frequenti.
Cosa significa IA applicata per i dati di localizzazione?
Modelli pratici sopra i tuoi flussi di sensori e localizzazione - rilevamento anomalie, manutenzione predittiva, analisi di permanenza e flusso - non progetti di ricerca.
Abbiamo bisogno di un nostro team di data science?
No. Portiamo l'esperienza e costruiamo modelli che si basano sui dati già raccolti.
I nostri dati sono tenuti privati?
Sì. Lavoriamo entro i requisiti di governance e privacy dei dati, e tu mantieni la proprietà dei tuoi dati.
L'IA può correre al bordo?
Sì, dove la latenza o la connettività lo richiedono, progettiamo la giusta divisione edge e cloud per il tuo caso d'uso.