Modelos de IA · Agentes de IA
Estudiamos Vision AI, Domain AI y AI Agent para el juicio y la planificación in situ según fines industriales.
Plataforma tecnológica principal
Industrial Physical AI
PPC — Percepción · Planificación · Control
Diseñamos modelos de IA según propósitos de campo, implementamos Percepción Industrial 2D/3D y NPU Edge AI en productos e instalaciones, y conectamos la ejecución que ha pasado la Validación/Seguridad con la capa de control industrial.
Arquitectura de referencia
Conecta todo, desde la investigación hasta los sistemas físicos, en un solo sistema tecnológico.
AI Model·AI Agent Basado en investigación e ingeniería de modelos, conecta percepción, planificación, validación/seguridad, control, sistema físico y retroalimentación en un circuito cerrado.
Probado en campo
Equipo de eliminación de algas Industrial Physical AI control integrado
En 2026, hemos construido un sistema Industrial Physical AI de circuito cerrado que conecta el reconocimiento basado en RGB-D·RADAR·CCTV, el AI Agent in situ, la capa de seguridad/control de MCU, el enclavamiento de PLC y la retroalimentación real de las instalaciones en sitios de infraestructura ambiental en 2026.
PercepciónRGB-D · RADAR · CCTV
Agentes de IAAlgae Agent · Hoist Agent
Validación · ControlMCU · PLC Interlock
Sistema físicoCompuerta · Bomba eyectora · Sistema de plasma · Polipasto
RealimentaciónSensor · Estado del equipo · Evento · CCTV
La evaluación de AI Agent se ejecuta como salida final del equipo después de la verificación del control de prioridad/seguridad de la MCU y el enclavamiento del PLC.
Investigación en IA → Ingeniería → Sistema físico
Investigamos la IA y la conectamos a entornos informáticos de campo e instalaciones reales.
Industrial Physical AI de ILLUVATION toma la investigación AI Model·AI Agent como punto de partida y se conecta con el reconocimiento, el juicio y la ejecución segura de sistemas industriales reales a través de ingeniería y colocación de bordes adaptados al propósito, los datos y las limitaciones computacionales.
Model Engineering · NPU Edge
Diseñe y rediseñe la estructura del modelo considerando el problema, los datos, el rendimiento objetivo y las restricciones computacionales e impleméntelo en el entorno integrado NPU.
Percepción · Planificación · Validation/Safety · Control
Las capas de sensores, IA y control están conectadas a instalaciones reales y los resultados de la ejecución se reflejan como retroalimentación.
Cadena de capacidades Investigación en IA → Ingeniería de modelos de IA / Agentic AI → NPU Edge · Embedded AI → Industrial Physical AI
Colaboración
Alcance de la cooperación en tecnología/I+D/IS
Ingeniería de modelos de IA
Diseño y rediseño de la estructura del modelo adaptado a la IA del dominio y el propósito, los datos y el entorno informático.
2D·3D Industrial Perception
Cámara, RGB-D, reconocimiento de profundidad, estado, objetos y espacio mediante sensores 3D y de campo.
NPU · Embedded AI
Colocación y optimización de Edge AI para el entorno informático de nivel NPU dentro de productos y equipos.
MCU · PLC · PPC Integration
Validación/Seguridad, control/integración de sistemas que conecta MCU/PLC/Controlador con equipos reales.
Arquitectura PPC
De la percepción a la retroalimentación
Conecta la concienciación en el sitio, la planificación de operaciones, la verificación de la seguridad, la ejecución real de las instalaciones y la retroalimentación en un circuito cerrado.
Conciencia de las condiciones del sitio.
Los objetos, el estado y los cambios se reconocen según los datos de la cámara, RGB-D, el sensor 3D y el sensor de campo.
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Rule-Set · Planificación agéntica
Seleccione un conjunto de reglas predefinido o, en situaciones complejas, use JENNA Agentic AI para crear y ajustar un conjunto de reglas candidato a ejecución.
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Validación/Seguridad · Ejecución determinista
Después de verificar los candidatos de ejecución con condiciones de seguridad, se ejecutan en la capa de control industrial como Edge Controller, MCU y PLC, y los resultados se retroalimentan.
Activos de modelos de IA principales
Activos propios del modelo de IA
La IA de dominio, la IA de percepción industrial y la IA de planificación agente se seleccionan y combinan de acuerdo con los problemas industriales.
IA especializada en ganadería
IA de inferencia de peso de alta precisiónRGB-D IA de inferencia de peso de objetos utilizando datos 3D
IA de inferencia de peso en tiempo realIA que utiliza datos continuos RGB-D para inferir el peso de múltiples cerdos en tiempo real
IA de seguimiento de entregasAplicación de IA · PigTocTok para monitorear el estado de parto de una cerda
percepción visual universal
SwiftYOLOIA de reconocimiento de objetos de uso general desarrollada por ILLUVATION
JENNA Agentic AI
Planificación agéntica basada en GPUAgentic AI local para ingeniería local. Admite la creación, modificación y optimización de conjuntos de reglas en situaciones complejas.
Planificación
Deterministic Rule-Set · JENNA Agentic AI
La planificación configura opcionalmente un conjunto de reglas predefinidas y JENNA Agentic AI basado en GPU según la complejidad del sitio.
Conjunto de reglas deterministas predefinido
En sitios con condiciones claras de operación y seguridad, se construye un plan de acción utilizando un conjunto de reglas previamente verificado.
- Condiciones de funcionamiento explicables
- Lógica de control verificable
- Operación estable basada en reglas fijas
JENNA Agentic AI
Apoyamos la creación, modificación y optimización de conjuntos de reglas en sitios donde se requieren ajustes del plan de operación de acuerdo con múltiples condiciones y cambios situacionales.
- Apoyo a la planificación basada en el contexto
- Resultados de salida en formato de conjunto de reglas
- Aplicar validación/seguridad antes de la ejecución.
Planificación agéntica · Control determinista
El conjunto de reglas creado por JENNA es verificado por la capa de Validación/Seguridad y se ejecuta de manera determinista en la capa de control industrial.
Ingeniería con prioridad local
En el dispositivo · En instalaciones propias · Control in situ
Percepción de borde con NPU
La recopilación de datos necesarios y la inferencia in situ se realizan en un entorno informático de clase NPU cerca de cámaras y sensores.
Planificación / Entorno de ejecución de IA local
Configure funciones de planificación como JENNA y la gestión de conjuntos de reglas en el entorno local de campo.
Control determinista
Los conjuntos de reglas verificados se ejecutan en PLC, MCU, controlador Edge y la infraestructura de control de campo, y se mantienen los sistemas de interbloqueo de seguridad y parada de emergencia.
Dirección de I+D · Gemelo digital
Industrial Physical AI a DTBS
Actualmente, a través de la investigación de Digital Twin, estamos investigando formas de expresar objetos, espacios, instalaciones y estados de proceso y actualizarlos con retroalimentación. DTBS: el sistema basado en gemelos digitales es un sistema de destino avanzado.
Industrial Physical AI
Percepción → Planificación → Validación de seguridad → Control → Sistema físico → Feedback.
Gemelo digital
Investigación sobre la expresión de objetos, espacios, instalaciones y estados de procesos en Digital Twin y actualizándolos con comentarios in situ.
DTBS
Sistema de objetivos de circuito cerrado que vincula el estado del Gemelo Digital con la Planificación y el Control.
Colaboración
Industrial Physical AI Implementación conjunta
Discutimos la investigación conjunta de IA, la combinación de percepción/sensor/borde 2D/3D, la integración de MCU/PLC/equipo, la construcción de SI y el alcance de la I+D conjunta.
Consultar colaboración técnica