Tu partner para desarrollar productos basados en IA

Redes neuronales convolucionales para procesado de imagen y video, incluyendo aplicaciones de detección, clasificación y segmentación semántica tanto en imágenes 2D como de información 3D, como nubes de puntos o imágenes RGBD.

Análisis de datos y machine learning: análisis de variables y búsqueda de indicadores que puedan ayudar a mejorar los procesos productivos y extraer valor de los datos.

Modelos generativos (Generative Adversarial Networks, stable diffusion, etc.) para generación de contenido, transferencia de estilos, simulación, etc.

Detección de anomalías en señales de sensores, para detectar eventos con pocos o ningún ejemplo por parte de personas, y que puede usarse inmediatamente.

Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): sistemas que aprenden políticas de control en base a prueba y error de manera autónoma para su uso en tareas de control y planificación.

Entrenamiento con datos sintéticos. uso de simuladores multi físicos  para generar datos sintéticos y entrenar modelos más robustos en poco tiempo.

GPU (Graphics Processing Unit): ofrecen una combinación entre flexibilidad y potencia de cálculo óptima para la mayoría de aplicaciones.

FPGA (Field-Programmable Gate Array): permite combinar gran cantidad de operaciones de procesamiento de imagen con Inteligencia Artificial.

TPU (Tensor Processing Unit) y VPU (Vision Processing Unit): menos flexibles pero lo más eficiente en términos de consumo y precio.

Protocolos industriales: Profinet y Profibus.

Protocolos Industria 4.0: Logicmelt es experto en el protocolo de Industria 4.0 OPC-UA, que será el próximo estándar a nivel industrial. Logicmelt ha desarrollado su propio servidor y cliente OPC-UA, capaz de transmitir objetos complejos a través de la red, facilitando la conectividad e interoperabilidad entre equipos.

Protocolos IoT/Cloud: Logicmelt puede enviar datos a plataformas cloud a través de protocolos IoT/Cloud, como MQTT y OPCUA PUB-SUB.

Modelado de datos: selección de las mejores fuentes de datos y sensores para resolver el problema.

Entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial: seleccionamos los mejores modelos de IA para resolver el problema, probamos varios, optimizamos sus parámetros y seleccionamos el mejor modelo para la aplicación.

Asesoramiento en la selección del hardware: selección de la arquitectura de computación y el chip para el producto que, cumpliendo los requisitos, minimice el costo del mismo.

Diseño de PCB: Diseño de la placa de circuito necesaria para conectar alimentación, sensores, unidad de procesamiento y puertos de comunicación para obtener un producto compacto y de poco tamaño.

Programación del firmware: programación del software de procesamiento y comunicaciones necesarios para tener un producto con IA 100% funcional.