Descrizione Prodotto
Ti aiuteremo a costruire algoritmi di machine learning per le tue macchine e dispositivi a partire dai tuoi dati.
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Funzionalità
Manutenzione predittiva, previsione del tempo mancante alla manutenzione dei consumabili, ottimizzazione dei programmi delle macchine, diagnostica avanzata, rilevamento delle anomalie, apprendimento federato privato.
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Costruiamo capacità avanzate per le tue macchine.
Edge AI Working Scheme
Edge AI
L'Edge AI rappresenta un modello di intelligenza artificiale ottimizzato per essere installato su hardware periferico (SoM, SoC, microcontrollori, CPU periferiche) per eseguire previsioni in tempo reale direttamente nel luogo di generazione dei dati.
Vantaggi:
Inferenza in tempo reale
Capacità di elaborare i dati e fornire previsioni in una frazione di tempo molto ridotta, con una latenza quasi zero.
Hardware Ottimizzato
Hardware Ottimizzato per l'esecuzione su un'architettura hardware specifica.
Costi ridotti
Può essere integrato sull'hardware esistente. Ottimizzato per ridurre il consumo di energia e la potenza di calcolo. Non è obbligatorio trasferire e archiviare i dati.
Operatività offline
Capacità di funzionare senza alcuna connessione a Internet poiché sono integrati in dispositivi e macchine e non c'è bisogno di trasferire i dati per l'inferenza.
Applicazioni:
DETEZIONE DI ANOMALIE IN TEMPO REALE
Soluzioni in grado di identificare anomalie nei dati generati e potenzialmente generare trigger per una rapida risposta agli eventi.
GESTIONE AUTONOMA DELLE MACCHINE
Soluzioni in grado di apprendere le migliori pratiche di performance dai dati di lavoro passati e diventare in grado di autogestirsi nella parametrizzazione e operatività della macchina.
SICUREZZA DEI DIPENDENTI
Soluzioni in grado di identificare condizioni pericolose e generare allarmi o stop della macchina.
DIAGNOSTICA IN TEMPO REALE
Soluzioni in grado di identificare e categorizzare le motivazioni dietro i fallimenti imprevisti della macchina.
CONTROLLO QUALITÀ IN TEMPO REALE
Soluzioni in grado di identificare difetti nella produzione della macchina sfruttando la visione artificiale, la diagnostica vibrazionale e sonora.
SENSORI VIRTUALI
Virtual Sensors sono soluzioni in grado di unire i segnali di diversi sensori fisici per estrarre nuove informazioni sulle condizioni o sulle proprietà.
RILEVAZIONE DELLE CONDIZIONI CRITICHE
Soluzioni capaci di identificare le condizioni operative critiche delle macchine che possono comprometterne il funzionamento e di attivare allarmi o arresti di emergenza.
PROGRAMMI INTELLIGENTI
Soluzioni in grado di apprendere i modelli di un determinato output desiderato e di autogestire i parametri della macchina per garantire i risultati attesi in ogni condizione esterna.
Ottimizzazione dei Modelli
Le tecniche di ottimizzazione degli algoritmi e delle reti neurali sono progettate per ottimizzare l'implementazione di algoritmi e reti neurali su hardware specifici. Lo scopo principale di questa attività è ridurre i costi computazionali, il consumo energetico e la dimensione del modello.
Esempi:
Quantizzazione
La quantizzazione è un processo di approssimazione che modifica il numero di bit dei pesi del modello (ad esempio, da 64 bit a 8 bit).
Pruning
Il pruning è una tecnica che elimina i neuroni con basso impatto sul funzionamento della rete.
Apache TVM
Un framework di compilazione di deep-learning che consente agli ingegneri di ottimizzare ed eseguire calcoli in modo efficiente su qualsiasi hardware di backend.
Example of Apache TVM framework
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Private Federated Learning Working Scheme
Private Federated Learning delle cose
Un nuovo approccio di apprendimento decentralizzato e collaborativo che garantisce l'integrità dei dati e la protezione dei dati sensibili per design.
Vantaggi:
Protezione dei dati grezzi
I dati grezzi non vengono necessariamente trasferiti dai dispositivi locali. Ciò consente il pieno controllo sulla proprietà intellettuale e sui dati personali.
Riduzione dei costi di trasferimento dei dati
Questo approccio riduce del 95% il trasferimento di dati. Ciò riduce notevolmente la necessità di enormi server per archiviare i dati e svolgere l'addestramento.
Decoupling della proprietà
Un modo semplice per definire la proprietà. I dati rimangono di proprietà del cliente, i modelli sono creati e di proprietà dell'azienda.
Approccio collaborativo
Unire le capacità preservando l'integrità e la proprietà dei dati.
Riduzione della larghezza della banda
La condivisione dei parametri riduce del 95% la quantità di dati da trasferire. Questa opzione risulta la migliore per i progetti di AloT in condizioni di scarsa connettività.
Applicazioni:
DIFESA
Proteggere i dati grezzi sensibili provenienti dal campo di battaglia addestrando degli algoritmi di intelligenza artificiale in condizioni operative reali.
Esempi:
- Rilevamento dello stato fisico del pilota
- Progetti di cooperazione transnazionale
ASSISTENZA SANITARIA
Preservare i dati dei pazienti e creare algoritmi di rilevamento delle malattie per la diagnosi precoce delle patologie.
Esempi:
- Monitoraggio remoto del paziente
- Algoritmi di rilevamento delle malattie
- Ricerca collaborativa
PUBBLICHE AMMINISTRAZIONI
Soluzioni capaci di migliorare le operazioni della PA senza violare la privacy dei dati delle persone.
Esempi:
- Rilevamento frodi nella PA
- Applicazioni per Smart Cities
PROGETTI DI COO-PETITION
Collaborazione tra concorrenti per raggiungere un obiettivo comune ampliando il database senza violare la proprietà intellettuale dei dati dell'azienda.
Esempi:
- Ricerca collaborativa
- Rilevamento frodi bancarie
- Ottimizzazione cooperativa della guida autonoma
Sensori Virtuali Intelligenti
I sensori virtuali sono modelli in grado di stimare le proprietà dei prodotti, i processi o le condizioni combinando i dati di diverse letture di sensori fisici.
Esempi:
Rilevamento delle malattie polmonari
Identificazione dei modelli di presenza della patologia sui dati provenienti dai sensori di qualità dell'aria ambientale.
Rilevamento dell'acquaplaning
Rilevamento precoce dell'acquaplaning mediante la fusione dei dati provenienti da diversi sensori dell'auto.
Barista intelligente
Identificare modelli e replicare le migliori pratiche nella preparazione di un caffè dal sapore eccellente.
Congelamento termosifoni
Identificare i primi modelli di congelamento dei termosifoni dell'HVAC mediante la fusione dei dati provenienti dai sensori interni della macchina.
Sensor Fusion Scheme
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