La diferencia que la computación de borde puede suponer para su red de sensores o monitores
La incorporación de Acoem AI a su red de supervisión abre el sistema a una mayor interconectividad e inteligencia distribuida. Hemos ampliado lo que hacemos en un único sensor Level para correlacionar los datos entre diferentes máquinas/sensores en cualquier momento.
Las capacidades de AI edge computing de Acoem transforman la forma en que los datos se manejan, procesan y entregan a través de redes de dispositivos y sistemas de monitorización en todo el mundo. La mayoría de los dispositivos IoT, como los desarrollados por Acoem para el mantenimiento predictivo y la monitorización del estado, así como la gestión acústica, generan enormes cantidades de datos durante el curso de sus operaciones. Con nuestras redes de sensoresimpulsadas por IA , los algoritmos tienen en cuenta el contexto, no solo la medición, y reducen la cantidad de datos necesarios para ir a un repositorio centralizado sin perder información.
Con el reconocimiento de señales y el procesamiento de datos realizado en origen dentro de una red, ya no es necesario depender totalmente de la transmisión y el almacenamiento en la nube o en un centro de datos. Reduce la cantidad de datos superfluos que se transmiten a los servidores y también recorta el coste del ancho de banda para grandes cantidades de datos que viajan a largas distancias. Sus datos de monitorización, especialmente los datos en tiempo real, no sufrirán problemas de latencia que puedan afectar al rendimiento de una aplicación. Al procesar sus datos dentro de su dispositivo o hardware, sólo los datos relevantes -basados en los parámetros que haya establecido- se enviarán de vuelta a través de la nube, o la nube puede enviar datos de vuelta al dispositivo de borde en el caso de necesidades de aplicaciones en tiempo real.
Cuando opere una red dedetección acústica de amenazasAcoem en su ciudad, puede tener cientos o incluso miles de sensores individuales y cámaras conectadas en uso en cualquier momento, dispersos en una gran área geográfica. En lugar de enviar cantidades masivas de datos a los servidores de su centro de mando central, cada unidad de ATD tendrá sus propios parámetros de IA integrados en el sensor, que se configurará para ignorar la detección de movimiento o sonidos estándar, como bocinas de coches, voces, señales de tráfico, alarmas de coches, etc. Se activarán alertas y los datos se transmitirán automáticamente en caso de irregularidades como explosiones, disparos, sirenas o cristales rotos y cambios de movimiento como multitudes, movimientos sísmicos, etc. Las cámaras también podrían comunicarse entre sí para obtener más información en situaciones de emergencia.
