Des données aux décisions, l'IA redéfinit la manière dont les organisations innovent, fonctionnent et rivalisent dans un monde où le numérique occupe une place prépondérante. Cependant, l'adoption de l'IA pose plusieurs défis aux organisations, notamment : l'intégration de l'IA agentique dans les écosystèmes existants et les systèmes hérités, le déploiement de l'IA sur des plateformes embarquées à faible consommation d'énergie, le maintien d'une performance constante des modèles malgré les variations entre les versions de micrologiciels et les révisions matérielles, la gestion des charges de travail IA distribuées entre les environnements périphériques et cloud, la garantie de la qualité des données et la gestion des risques accrus en matière de cybersécurité.
elnfochips propose des services d'IA de bout en bout – allant de l'intelligence en périphérie à la stratégie d'entreprise – en unifiant l'IA embarquée et l'IA d'entreprise afin de générer des résultats transformateurs. L'entreprise est à la pointe du développement de systèmes d'IA de nouvelle génération qui vont au-delà de l'intelligence pour devenir auto-améliorants. Cela inclut des capacités de pointe telles que l'IA agentique, les LLMOps, les jumeaux numériques, l'IA explicable et l'IA centrée sur les données – des technologies qui représentent l'avenir de la prise de décision évolutive, sécurisée et autonome dans les flux de travail tant commerciaux que techniques.
Conçu sur la base d'une architecture multi-agents comprenant un agent d'analyse des exigences, un agent de génération de cas de test et un agent de vérification. Chaque agent travaille en collaboration avec les autres pour rationaliser le processus de vérification et de validation de bout en bout, ce qui se traduit par une augmentation de 50 % de la productivité.
Inférence LLM sur appareil avec le modèle Llama v3.2 3B-Instruct, fonctionnant entièrement hors ligne sur un Qualcomm QCS8550. Idéal pour les cas d'utilisation dans les domaines de la défense, de l'industrie manufacturière et de l'IA industrielle, où la confidentialité des données et la latence sont essentielles, dans des environnements périphériques aux ressources limitées
J'ai développé un robot à l'aide de Nvidia Isaac capable de transporter un objet d'un point A à un point B tout en identifiant cet objet et en évitant les obstacles, tant en environnement simulé qu'en monde réel, grâce à une caméra et à des capteurs
De nombreuses applications dans les secteurs de l'industrie, de la fabrication, de la santé, etc.
Inférence LLM sur appareil avec le modèle Llama v3.2 3B-Instruct, fonctionnant entièrement hors ligne sur un Qualcomm QCS8550. Idéal pour les cas d'utilisation dans les domaines de la défense, de l'industrie manufacturière et de l'IA industrielle, où la confidentialité des données et la latence sont essentielles, dans des environnements périphériques aux ressources limitées
Basé sur le modèle multimodal de vision et de langage d'OpenAI, CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) pour la classification d'images et l'ensemble de données COCO (Common Objects in Context) pour la génération de descriptions textuelles à partir d'images
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