A camada de inteligência em cima de cada sinal IoT.
IoT gera os dados. A IA transforma-a em decisões. A TRACIO arquiteta a camada de IA aplicada que está na sua frota de sensores — inferência de bordas, detecção de anomalias, fusão de sensores de visão computacional, manutenção preditiva e copilotos de operações LLM — construída sobre PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo e silício Coral do Google, implantado contra Azure ML, AWS SageMaker e Edge Impulse.
Seis lugares onde a IA muda a equação operacional.
IoT sem inteligência é apenas caro canalização. Estas são as camadas TRACIO desenhos e navios.
Padrões de movimento e deriva de permanência
Modelos sem percepção que aprendem a cadência normal de um ativo, pessoa ou fluxo de trabalho — e desvios de superfície em tempo real. Pega equipamento perdido, trabalho parado, fraude, e deriva processo antes de atingir um relatório KPI.
Vibração térmica, acústica
Modelos de série de tempo em dados de sensor IIoT prevendo falha 7 a 90 dias fora. Integrado com o CMMS assim as ordens de trabalho são levantadas antes do tempo de inatividade, não depois.
Fusão do sensor
Modelos de visão cruzados com posicionamento UWB e BLE para identificação sub-centimetro de quem está fazendo o que, onde – prevenção de DF, atestado de higiene das mãos, conformidade com EPI.
Inferência no dispositivo
Modelos quantizados de bordas em Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse e MCUs classe STM32. Decisões tomadas no sensor – sem latência de ida e volta, sem custo de saída da nuvem.
Língua natural e agente
Recupera assistentes aumentados sobre seu histórico de eventos espaciais, registros de pedidos de trabalho e SOPs. Os operadores perguntam "onde o medidor foi calibrado pela última vez?" e obtêm uma resposta comprovada, não um resultado de busca.
Modelo em que caso
Movimento real e dados de processo alimentando simulações digitais-win em NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator ou Azure Digital Twins. Teste layout, pessoal e mudanças de processo em silico antes de cometer capex.
A pilha que lançamos.
Quadros
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex para RAG, Ray para treinamento distribuído.
Silício de borda
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs com Cube.AI, Edge Impulse pipelines para Cortex-M.
Nuvem e MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Pesos e Biases, Kubeflow, BentoML para servir, Modal / RunPod para computação de ruptura.
Modelos LLM / Fundação
Anthropic Claude, OpenAI GPT-4 family, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — referenciado contra suas restrições de latência, custo e residência de dados.
& Transmissão de dados
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — a espinha que alimenta oleodutos de inferência em tempo real.
Gêmeo digital
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine para visualização.
Típico elevador através dos nossos compromissos AI-on-IoT.
Perguntas frequentes.
O que significa IA aplicada para dados de localização?
Modelos práticos em cima de seus sensores e fluxos de localização - detecção de anomalias, manutenção preditiva, análise de fluxos - não projetos de pesquisa.
Precisamos da nossa própria equipa científica de dados?
Não. Trazemos a expertise e construímos modelos que funcionam contra os dados que você já coleta.
Os nossos dados são mantidos em privado?
Sim. Trabalhamos dentro de seus requisitos de governança de dados e privacidade, e você mantém a propriedade de seus dados.
A IA pode correr na borda?
Sim, onde a latência ou conectividade exige isso - nós projetamos a borda direita e a nuvem dividida para o seu caso de uso.