Compila il form e invia la tua candidatura.
Drones & Edge AI Systems
Edge Computing con AI: Inferenza Real-time sul Device
Edge computing con AI: inferenza real-time direttamente on-device. L'AI non deve stare sempre in cloud.
Mandare dati al cloud, aspettare una risposta e agire di conseguenza funziona quando la latenza non conta. Ma quando un drone deve rilevare un’anomalia in volo, un sensore deve reagire a un evento in millisecondi, o un sistema deve operare senza connettività stabile, il cloud non è un’opzione — è un collo di bottiglia.
Noi progettiamo sistemi AI che girano dove il dato nasce: su hardware edge, dispositivi embedded, sistemi onboard.
Problemi che risolviamo
Conoscenza bloccata, dipendenze critiche e inefficienze che frenano la crescita
Latenza incompatibile con il contesto operativo
In applicazioni real-time ogni millisecondo conta. Un'architettura che dipende dal round-trip cloud introduce ritardi che il caso d'uso non può tollerare.
Connettività assente o inaffidabile
Droni in volo, sensori in campo, impianti industriali remoti: in molti contesti la connettività è intermittente o assente.
Modelli troppo pesanti per l'hardware disponibile
Un modello addestrato senza vincoli non gira su un dispositivo edge. Serve ottimizzazione.
Costi di banda e cloud fuori controllo
Trasmettere continuamente stream video, audio o dati sensor ad alta frequenza verso il cloud è costoso.
Use Case
Progetti reali, risultati misurabili
01
Pipeline di computer vision ottimizzate per girare direttamente sull'hardware del drone, eliminando…
Droni — Processing onboard per analisi in volo
Pipeline di computer vision ottimizzate per girare direttamente sull'hardware del drone, eliminando la dipendenza dalla connettività per l'analisi del footage in tempo reale.
Zero dipendenza dalla connettività. L'analisi avviene dove avviene il volo.
02
Pipeline di sound analysis deployata su hardware edge per monitoraggio acustico continuo in ambient…
Audio processing in tempo reale su infrastruttura pubblica
Pipeline di sound analysis deployata su hardware edge per monitoraggio acustico continuo in ambienti urbani. Classificazione degli eventi sonori e rilevamento anomalie avvengono localmente.
Solo gli eventi rilevanti vengono trasmessi. Il resto viene processato e scartato localmente.
Angolo tecnologia
L'architettura e le tecnologie che fanno la differenza
I nostri progetti non si appoggiano a soluzioni preconfezionate. Ogni sistema è progettato sull'architettura giusta per il problema specifico — e la scelta tecnologica fa la differenza tra uno strumento che funziona in demo e uno che regge in produzione.
Neural network optimization
- ✓ Quantizzazione (INT8, INT4)riduzione del footprint computazionale senza degradazione significativa
- ✓ Knowledge distillationtrasferire le performance di modelli grandi su architetture leggere deployabili su edge
- ✓ Compilazione e ottimizzazioneTensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO per target hardware specifici
Deploy edge e real-time processing
- ✓ Ottimizzazione per target edgeNVIDIA Jetson, dispositivi ARM, microcontrollori, SoC dedicati
- ✓ Stream processingper gestione di flussi continui da sensori, microfoni, telecamere e GPS
- ✓ Pipeline ibride edge-to-cloudprocessing locale per decisioni time-critical e trasmissione selettiva al cloud
Interessato a questo servizio?
Contattaci per una consulenza gratuita e scopri come possiamo aiutarti.
Richiedi Info