ML/AI Engine
L’AIoT Engine est le service ML et AI de Fundamentum, construit sur la plateforme open-source Kubeflow et intégrant les principes MLOps.
Il vous permet de développer, de déployer et de gérer efficacement des modèles d’apprentissage automatique personnalisés, en ajoutant de la valeur à vos données. Il convertit vos données brutes en informations exploitables et en valeurs orientées métier, en optimisant votre infrastructure IdO.
Caractéristiques principales
La puissance de Kubeflow
Nous tirons parti de la flexibilité et de l'évolutivité de Kubeflow pour orchestrer et automatiser vos pipelines d'apprentissage automatique.
MLOps intégré
Gestion de l'ensemble du cycle de vie de vos modèles ML (Machine Learning ou apprentissage automatique), du développement au déploiement et à la maintenance, grâce aux pratiques MLOps.
Application agnostique et création de modèles simplifiés
Nous éliminons toutes les restrictions liées à des domaines d'application spécifiques pour tous les cas d'utilisation de l'IoT que vous envisagez, en transformant les données brutes en une valeur significative orientée vers l'entreprise.
Déploiement en un clic
D'un simple clic, assurez-vous que vos modèles sont déployés sur vos plateformes IoT avec les bons paramètres, ce qui permet une mise en œuvre rapide et efficace, toujours à jour.
Formation continue
Nous maintenons vos modèles à jour en les réentraînant continuellement avec de nouvelles données.
Ajustement automatique
Nous ajustons automatiquement vos modèles pour une optimisation continue des performances.
Bénéfices
Amélioration de la valeur des données
Amélioration de l'agilité et de l'innovation
Réduction des coûts
Amélioration de la satisfaction des clients
Exemples d'algorithmes ML déployés
Détection de l'état de stationnement
Utilisation de capteurs basés sur des mesures LiDAR pour fournir des informations en temps réel sur la disponibilité et la gestion des parkings afin de réduire le temps passé à chercher un stationnement.Prévisions d'occupation des stationnements
Les villes se concentrent souvent sur les avantages financiers des systèmes de gestion du stationnement en voirie, en omettant l’information essentielle : les données relatives à la disponibilité des places de stationnement.Anomalie sonore
Reconnaissance, classification et alerte (coups de feu, accidents de voiture, etc.)Prévisions de recettes de stationnement
Développer des systèmes de stationnement qui améliorent la circulation des véhicules et permettent de tirer parti d’une véritable intelligence économique pour exploiter tout le potentiel du stationnement.Prévision de la maintenance de l'éclairage
En analysant les tendances en matière de performance et les données historiques à l’aide d’informations fondées sur des données, les villes peuvent planifier les activités de maintenance de manière proactive plutôt que réactive. Cette approche optimisée améliore l’efficacité opérationnelle et minimise les perturbations. La maintenance prédictive permet également de réduire les temps d’arrêt, de prolonger la durée de vie des équipements et de maximiser l’allocation budgétaire, ce qui se traduit en fin de compte par des économies.Services Fundamentum
Ensemble, ils permettent une connectivité et une gestion transparentes des appareils, une analyse avancée des données, une communication sécurisée et des rapports détaillés.
Assurez des opérations IdO efficaces et sécurisées pendant que les services Fundamentum soutiennent le développement de vos applications SaaS.
