AI Model · AI Agent
Estudiamos Vision AI, Domain AI y AI Agent para el juicio y la planificación in situ según fines industriales.
PPC — Perception · Planning · 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.
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.
Estudiamos Vision AI, Domain AI y AI Agent para el juicio y la planificación in situ según fines industriales.
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.
Las capas de sensores, IA y control están conectadas a instalaciones reales y los resultados de la ejecución se reflejan como retroalimentación.
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.
Diseño y rediseño de la estructura del modelo adaptado a la IA del dominio y el propósito, los datos y el entorno informático.
Cámara, RGB-D, reconocimiento de profundidad, estado, objetos y espacio mediante sensores 3D y de campo.
Colocación y optimización de Edge AI para el entorno informático de nivel NPU dentro de productos y equipos.
Validación/Seguridad, control/integración de sistemas que conecta MCU/PLC/Controlador con equipos reales.
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.
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.
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.
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.
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.
La planificación configura opcionalmente un conjunto de reglas predefinidas y JENNA Agentic AI basado en GPU según la complejidad del sitio.
En sitios con condiciones claras de operación y seguridad, se construye un plan de acción utilizando un conjunto de reglas previamente verificado.
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.
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.
La recopilación de datos necesarios y la inferencia in situ se realizan en un entorno informático de clase NPU cerca de cámaras y sensores.
Configure funciones de planificación como JENNA y la gestión de conjuntos de reglas en el entorno local de campo.
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.
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.
Perception → Planning → Validation/Safety → Control → Physical System → Feedback.
Investigación sobre la expresión de objetos, espacios, instalaciones y estados de procesos en Digital Twin y actualizándolos con comentarios in situ.
Sistema de objetivos de circuito cerrado que vincula el estado del Gemelo Digital con la Planificación y el Control.
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.
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.
Consulta de cooperación en tecnología/I+D/IS