Слой интеллекта Поверх каждого сигнала IoT.
ZZ37Z генерирует данные. ИИ превращает это в решения. TRACIO создает слой прикладного ИИ, который находится на вашем сенсорном флоте - краевой вывод, обнаружение аномалий, синтез датчиков компьютерного зрения, прогностическое обслуживание и копилоты операций LLM - построенные на PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo и Google Coral Silicon, развернутые против Azure ML, AWS SageMaker и Edge Impulse.
Шесть мест, где ИИ меняет операционное уравнение.
IoT без разведки - просто дорогая сантехника. Это слои TRACIO конструкции и корабли.
Модели движения и дрейф жилища
Неконтролируемые модели, которые изучают нормальную каденцию актива, человека или рабочего процесса и поверхностные отклонения в реальном времени. Поймает потерянное оборудование, остановленную работу, мошенничество и дрейф процессов, прежде чем они попадут в отчет KPI.
Вибрация, тепловая, акустическая
Модели серии времени на датчиках IIoT предсказывают сбой от 7 до 90 дней. Интегрируется с CMMS, поэтому рабочие заказы повышаются до простоя, а не после.
Слияние датчиков
Модели зрения сопоставляются с позиционированием UWB и BLE для субсантиметровой идентификации того, кто что делает, где — профилактика FOD, проверка гигиены рук, соблюдение СИЗ.
Вывод по устройству
Количественные модели на Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse и MCU класса STM32. Решения, принятые на датчике — без задержки в оба конца, без затрат на выход из облака.
Естественный язык и агентика
Дополненные поиском помощники по вашей истории пространственных событий, журналам рабочих заказов и SOP. Операторы спрашивают «где был последний калиброван датчик?» и получают подтвержденный ответ, а не результат поиска.
Что такое моделирование
Реальное перемещение и обработка данных с использованием цифровых двойников на NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator или Azure Digital Twins. Тестирование макета, укомплектования штатов и изменения процесса в силико перед совершением капекса.
Стек, который мы размещаем.
Рамки
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex для RAG, Ray для распределенного обучения.
Край кремния
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8/Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, STM32 MCUs с Cube.AI, трубопроводы Edge Impulse для Cortex-M.
Облако и MLOPS
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML для обслуживания, Modal / RunPod для лопнувших вычислений.
LLM/Фундаментальные модели
Anthropic Claude, семейство OpenAI GPT-4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — сравниваются с вашими задержками, стоимостью и ограничениями на проживание в данных.
Данные и потоковая передача
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — позвоночник, который питает трубопроводы вывода в реальном времени.
Цифровой двойник
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine для визуализации.
Типичный лифт для наших проектов AI-on-IoT.
Часто задаваемые вопросы.
Что означает применяемый ИИ для данных о местоположении?
Практические модели поверх ваших датчиков и потоков местоположения - обнаружение аномалий, прогнозное обслуживание, аналитика жилья и потока - не исследовательские проекты.
Нужна ли нам собственная научная команда?
Нет. Мы используем опыт и создаем модели, которые работают с данными, которые вы уже собираете.
Наши данные хранятся в тайне?
Да. Мы работаем в соответствии с вашими требованиями к управлению данными и конфиденциальности, и вы сохраняете право собственности на свои данные.
Может ли ИИ работать на грани?
Да, там, где этого требует задержка или подключение - мы создаем правый край и облачное разделение для вашего варианта использования.