Warstwa wywiadu na każdym sygnale IoT.
IoT generuje dane. AI zamienia to w decyzje. TRACIO tworzy warstwę stosowanej AI, która znajduje się na Twojej flocie czujników — wnioskowanie krawędziowe, wykrywanie anomalii, fuzję sensorów z widzeniem komputerowym, konserwację predykcyjną oraz operacje LLM — kopiloty
zbudowany na PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo i Google Coral silicon, wdrożony na Azure ML, AWS SageMaker i Edge Impulse.
Sześć miejsc, gdzie AI zmienia układ operacyjny.
IoT bez inteligencji to po prostu droga hydraulika. To są warstwy, które TRACIO projektuje i oprawiają na ich oprawy.
Wzorce ruchu i dryf zatrzymania
Modele nienadzorowane, które uczą się normalnego rytmu zasobów, osoby lub przepływu pracy — oraz powierzchowne odchylenia w czasie rzeczywistym. Wykrywa utracony sprzęt, wstrzymaną pracę, oszustwa i dryfy procesów zanim trafią na raport KPI.
Wibracje, termiczne, akustyczne
Modele szeregów czasowych na danych z czujników IIoT przewidujące awarię na 7 do 90 dni przed wyprzedzeniem. Zintegrowane z CMMS, więc zlecenia pracy są zgłaszane przed przestojem, a nie po nim.
Fuzja sensorów
Modele wzroku porównane z pozycjonowaniem UWB i BLE do identyfikacji poniżej centymetra tego, kto co robi, gdzie — zapobieganie FOD, potwierdzenie higieny rąk, zgodność z PPE.
Wnioskowanie na urządzeniu
Zquantizowane, wdrożone modele na brzegu na MCU klasy Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse oraz STM32. Decyzje podejmowane na podstawie czujnika — brak opóźnień w obie strony, brak kosztów ewakuacji chmury.
Język naturalny i agenticzny
Asystenci wspierani przez wyszukiwanie nad historią zdarzeń przestrzennych, logami zleceń roboczych i SOP. Operatorzy pytają "gdzie ostatnio kalibrowano wskaźnik?" i otrzymują potwierdzoną odpowiedź, a nie wynik wyszukiwania.
Modelowanie typu "co by było, gdyby"
Rzeczywiste dane ruchu i procesu zasilające symulacje cyfrowych bliźniaków na NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator lub Azure Digital Twins. Testuj układ, obsadę i zmiany procesów w silico przed zadeklarowaniem wydatków kapitałowych.
Stos, na którym się rozmieszczamy.
Ramy
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex dla RAG, Ray do treningów rozproszonych.
Krzem krawędziowy
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 mikrokontrolery z Cube.AI, Edge Impulse pipelines dla Cortex-M.
Chmura i MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML for serving, Modal / RunPod for burst compute.
Modele LLM / Fundament
Anthropic Claude, rodzina OpenAI GPT-4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — porównane z twoimi ograniczeniami opóźnień, kosztów i rezydencji danych.
Dane i streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — kręgosłup zasilający potoki wnioskowania w czasie rzeczywistym.
Cyfrowy bliźniak
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine do wizualizacji.
Typowy wzrost na naszych zadaniach AI-on-IoT.
Najczęściej zadawane pytania.
Co oznacza stosowana AI dla danych lokalizacyjnych?
Praktyczne modele na podstawie strumieni sensorów i lokalizacji – wykrywanie anomalii, predykcyjne utrzymanie, analiza przebiegu i przepływu – a nie projekty badawcze.
Czy potrzebujemy własnego zespołu data science?
Nie. Wnosimy wiedzę i budujemy modele działające na podstawie danych, które już zbierasz.
Czy nasze dane są poufne?
Tak. Działamy zgodnie z wymogami zarządzania danymi i prywatności, a Ty zachowujesz własność swoich danych.
Czy AI może działać na krawędzi?
Tak, tam, gdzie opóźnienia lub łączność tego wymagają – projektujemy odpowiedni edge i cloud split dla Twojego przypadku.