Izlūkošanas slānis papildus katram IoT signālam.
IoT ģenerē datus. AI to pārvērš lēmumos. TRACIO arhitektoniskie lietišķais-AI slānis, kas atrodas uz jūsu sensoru parka, — malu secinājumi, anomāliju konstatēšana, datorredzes sensoru saplūšana, prognozējoša tehniskā apkope un LLM operāciju otrais pilots, kas būvēts uz PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo un Google Coral Silic, izvietots pret Azure ML, AWS SageMaker un Edge Impulse.
Sešas vietas, kur AI maina darbības vienādojumu.
IoT bez izlūkošanas ir tikai dārga santehnika. Tie ir TRACIO slāņi un kuģi.
Kustību modeļi un aiztures dreifs
Neuzraudzīti modeļi, kas apgūst aktīva, cilvēka vai darbplūsmas normālo kadenci — un virsmas novirzes reālajā laikā. Pirms KPI ziņojuma saņemšanas tiek nozvejots zudušais ekipējums, apstājies darbs, krāpšana un notiek dreifēšana.
Vibrācija, termiska, akustiska
Laika sērijas modeļi uz IIoT sensora datiem, kuros prognozēta neveiksme 7 līdz 90 dienu laikā. Integrēta ar CMMS, lai darba pasūtījumi tiek izvirzīti pirms dīkstāves, nevis pēc.
Sensoru sintēze
Redzes modeļi, kas saistīti ar UWB un BLE pozicionēšanu, lai noteiktu, kas dara ko, kur – FOD profilakse, roku higiēnas apliecinājums, IAL atbilstība.
Ierīču slēdziens
Kvantitatīvi, ar malas palīdzību izlikti modeļi Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse un STM32 klases MCU. Lēmumi, kas pieņemti uz sensora — bez latentuma, bez mākoņu izkļūšanas izmaksām.
Dabiskā valoda un ievirze
Saņemtie asistenti pār jūsu telpisko notikumu vēsturi, darba kārtības žurnāliem un SOP. Operatori jautāt "kur bija mērierīce pēdējo kalibrētu?" un saņemt apliecinātu atbildi, nevis meklēšanas rezultātu.
Ko- ja modelēšana
Reālas kustības un procesu datu padeves digitālās twin simulācijas NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator vai Azure Digital Twins. Pārbaudīt izkārtojumu, personāla, un process izmaiņas silico pirms izdarīt capex.
Kaudze, ko izvietojam.
Ietvari
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hagging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex RAG, Ray izplatītām apmācībām.
Silīcijs malas
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCU ar Cube.AI, Edge Impulse cauruļvadi Cortex-M.
Mākoņi un MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Svari & Biases, Kubeflow, BentoML apkalpo, Modal / RunPod eksplozijas skaitļošanas.
LLM / Foundation modeļi
Antropic Claude, OpenAI GPT-4 family, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — salīdzināts ar jūsu latentuma, izmaksu un datu apmaiņas ierobežojumiem.
Datu plūsma
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — mugurkauls, kas baro reālā laika secinājumu cauruļvadus.
Digitālais dvīnis
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Dwins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine vizualizācijai.
Tipiski pacelt pāri mūsu AI-on-IoT saistības.
Bieži uzdotie jautājumi.
Ko AI nozīmē atrašanās vietas datiem?
Praktiski modeļi virs jūsu sensoru un atrašanās vietu plūsmām - anomālijas atklāšana, prognozēšana uzturēšana, uzturēšanās un plūsmas analītika - nav pētniecības projekti.
Vai mums ir vajadzīga mūsu pašu datu zinātnes komanda?
Nē. Mēs nodrošinām zināšanas un veidojam modeļus, kas darbojas pret jūsu jau savāktajiem datiem.
Vai mūsu dati tiek glabāti privāti?
Jā. Mēs strādājam saskaņā ar jūsu datu pārvaldības un privātuma prasībām, un jūs saglabājat īpašumtiesības uz jūsu datiem.
Vai AI var skriet malā?
Jā, ja latentums vai savienojamība to pieprasa - mēs projektējam labo malu un mākoņu sadalījumu jūsu lietošanas gadījumā.