Žvalgybos lygmuo ant kiekvieno IoT signalo viršaus.
IoT generuoja duomenis. AI tai paverčia sprendimais. TRACIO Architects applied- AI sluoksnis, kuris sėdi ant jūsų jutiklio laivyno - kraštų nustatymo, anomalijos nustatymo, kompiuterinės vizijos jutiklio sintezė, prognozavimo priežiūra, ir LLM operacijų koilotai - pastatytas PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo, ir Google Coral silicis, dislokuotas prieš Azure ML, AWS SageMaker, ir Edge Impulse.
Šešios vietos, kuriose PG pakeičia veikimo lygtį.
IoT be intelekto yra tiesiog brangus vandentiekio. Tai yra sluoksniai TRACIO dizaino ir laivų.
Judėjimo modeliai ir išlaikymo nuolydis
Neprižiūrimi modeliai, kad išmokti įprastą kadence turto, asmuo, ar darbo srauto - ir paviršiaus nuokrypiai realiu laiku. Sugaukite prarastą įrangą, stabdomas darbas, sukčiavimas ir proceso slinkimas, kol jie pasiekė KPI ataskaitą.
Vibracija, terminė, akustinė
Laiko serijos modeliai IIoT jutiklis duomenų prognozuoti gedimą 7 į 90 dienų. Integruotas su CMMS, todėl darbo pavedimai keliami prieš prastovą, o ne po jo.
Jutiklių sintezė
Vizija modeliai kryžmiškai susijęs su UWB ir BLE pozicionavimo subcentimetrų identifikavimo kas ką daro, kur - PUD prevencija, rankų higienos patvirtinimas, AAP atitiktis.
Įrenginio nustatymas
Kiekybiniai, edge- dislokuoti modeliai Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse ir STM32- klasės MCUs. Sprendimai dėl jutiklio - be žiedinės kelionės delsos, be debesų ištraukimo kaina.
Natūrali kalba ir agitiniai
Retrievalued asistents over your outside history, working-order log, and SOP. Operatoriai klausia "kur buvo paskutinis kalibruotas matuoklis?" ir gauti pagrįstą atsakymą, o ne paieškos rezultatą.
Kas - jei modeliavimas
Realus judėjimas ir procesas duomenys maitinimas Digita- Two modeliavimas NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, arba Azure Digital Twins. Bandymo išdėstymas, personalas, ir proceso pokyčiai siliko prieš darant kapeksą.
Ant kamino, ant kurio mes einame.
Frameworks
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit- mokytis, XGBoost, Hugging veido transformatoriai, LangChain / LlamaIndex RPG, Ray paskirstytam mokymui.
Silicis kraštams
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo- 8 / Hailo- 15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs su Cube.AI, Edge Impulse vamzdynai Cortex- M.
Debesis & MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Dataricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML aptarnauti, Modalinė / RunPod sprogo skaičiavimo.
LLM / Fondo modeliai
Antropic Claude, OpenAI GPT-4 šeima, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere - pagal jūsų latentinį laiką, išlaidas ir duomenų rezidavimo apribojimus.
Duomenų perdavimas
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialization, ksqlDB, Delta ežeras, Iceberg - stuburo, kad maitina realiu laiku inference vamzdynai.
Skaitmeniniai dvyniai
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnonLogic, Unity Industrial Collection, Nerealus variklis vizualizacija.
Tipiškas liftas per AI- on- IoT įsipareigojimus.
Dažnai užduodami klausimai.
Kas taikoma PG reiškia vietos nustatymo duomenis?
Praktiniai modeliai virš jutiklio ir vietos srautų - anomalijos aptikimas, prognozuojanti priežiūra, apgyvendinimas ir srauto analizė - ne mokslinių tyrimų projektai.
Ar mums reikia savo duomenų mokslo komandos?
Ne. Atnešame žinias ir kuriame modelius, kurie veikia prieš duomenis, kuriuos jau renkate.
Ar mūsų duomenys laikomi privačiais?
Taip. Mes dirbame pagal jūsų duomenų valdymo ir privatumo reikalavimus, ir jūs išsaugote savo duomenų nuosavybę.
Ar PG gali bėgti prie krašto?
Taip, kur delsa ar ryšys reikalauja - mes projektuojame tinkamą kraštą ir debesis padalinti jūsų naudojimo atveju.