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Réseau de capteurs - IOT
❯Opérations - Surveillance intelligente des infrastructures
Conception de produits à l'aide de l'IA
Pour:
Ingénieurs de conception, équipe de développement de produits
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D
Représentation des connaissances - Réseau bayésien
Pour:
Ingénieurs procédés.
But:
Application des réseaux bayésiens à l'analyse des causes profondes des processus industriels.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
AI-dispatcher (opérateur) d'une infrastructure de système d'énergie distribuée à grande échelle
Pour:
Les entreprises énergétiques se concentrent sur les solutions d'IA pour stimuler la production, la transition et la distribution d'énergie dans de vastes territoires
But:
Surveillance, optimisation et contrôle des systèmes énergétiques distribués à grande échelle à l'aide de l'apprentissage par renforcement profond (systèmes d'infrastructure de transmission et de distribution de gaz, de pétrole, d'électricité, de chaleur et d'eau).
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, augmenter les revenus, réduire les coûts
Grandes entreprises
Opérations - Surveillance intelligente des infrastructures
Pour:
Opérateurs d'usine
But:
Optimisation de l'efficacité thermique d'une centrale électrique à l'aide de Machine Learning.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, améliorer l'efficacité des employés, réduire les coûts
Réduire les rappels d'aliments avec AI-Dri
Pour:
Entreprises alimentaires, magasins de détail, restaurants
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Analyse prédictive du comportement et des conditions psycho-émotionnelles des joueurs d'eSports à l'aide de données hétérogènes et de l'intelligence artificielle
Pour:
Les utilisateurs finaux
But:
Prédiction des conditions psycho-émotionnelles des joueurs d'eSports. Pour former des prédictions, nous recueillons des données physiologiques à partir de wearables/caméras vidéo/eye trackers, des données de télémétrie de jeu à partir de fichiers clavier/souris/démo et des conditions environnementales suivies de l'application de méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse des données collectées.
Objectif:
Autre
Conscience robotique
But:
Un robot pour les visites de musées doté des principales capacités de la conscience fonctionnelle, accepté et transparent pour les utilisateurs non formés.
Objectif:
Autre
Ontologies pour bâtiments intelligents
Pour:
Ceux qui peuvent affecter le système d'IA : puisqu'il est sous la tutelle d'une université
But:
Rénovation d'un immeuble, amélioration de la qualité de vie des habitants (limité aux problématiques de données dans l'immeuble), public : citoyens, acteurs publics et privés, entreprises impliquées dans le système TIC gérant l'immeuble. Le champ d'application ne se limite pas au système de gestion technique du bâtiment (BMS). Nous souhaitons l'ouvrir aux données produites par les habitants, couplées aux données issues de la BMS.
Objectif:
Autre
Véhicule de protection sans pilote pour les travaux routiers sur les autoroutes
But:
Fonctionnement sans pilote d'un véhicule de protection afin de réduire le risque pour les travailleurs de la route lors de travaux routiers à court terme et mobiles effectués dans un trafic en mouvement.
Objectif:
Autre
Composants IA pour le pelotonnage de véhicules sur la voie publique
But:
Trains de véhicules roulant très près les uns des autres à vitesse quasi égale (pelotons) sur la voie publique, en particulier pelotons de camions sur les autoroutes.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Utilisation d'une solution robotique pour la police et le contrôle du trafic
But:
Système de régulation de la circulation basé sur la robotique.
Objectif:
Autre
Analyse comportementale et sentimentale
Pour:
Organisations, utilisateurs finaux, communauté
But:
Déterminez l'état émotionnel et l'objectif d'une personne à partir de ses gestes, de son expression faciale et de ses actions.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Des semaines aux heures : comment les assureurs innovent avec l'IA pour raccourcir le temps de traitement des sinistres et améliorer l'expérience client
Pour:
- Gestion des réclamations - Expérience client.
Objectif:
Expérience client améliorée
Solution AI (swarm intelligence) pour la détection d'attaques dans l'environnement IoT
Pour:
Utilisateurs finaux des compteurs intelligents, entreprises de services publics
But:
Détection d'attaques basée sur les anomalies dans un environnement IoT à l'aide de Swarm Intelligence.
Objectif:
Autre
Solution robotique pour remplacer le travail humain dans des conditions dangereuses
But:
Construire une solution robotique basée sur l'IA pour remplacer le travail humain dans des conditions dangereuses.
Objectif:
Autre
Détection des maladies animales
Pour:
Producteurs laitiers, Producteurs industriels
Objectif:
Anticiper les risques
Gestion des écosystèmes à partir de l'inférence de relation causale à partir de données d'observation
Pour:
Environnement, écosystème
But:
Déduisez des variables latentes importantes pour contrôler tout un écosystème à l'aide d'une base de données comprenant des données d'observation humaine et de capteurs.
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Prévisions météorologiques dans l'agriculture
Pour:
Les agriculteurs
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Conscience de scène de vision robotique
Pour:
Clients, tiers, utilisateurs finaux, communauté
But:
Déterminer l'environnement dans lequel se trouve le robot et les actions qui lui sont disponibles.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
L'IA pour comprendre l'adultération dans les aliments couramment utilisés
Pour:
Consommateurs, agriculteurs, agences de veille sanitaire
But:
Comprendre les modèles d'imagerie hyperspectrale / proche infrarouge (NIR) ou visuelle spécifiquement pour l'adultération dans le lait, les bananes et les mangues.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Services de synthèse vocale basés sur l'IA avec des voix personnelles pour les personnes ayant des troubles de la parole
Pour:
Les personnes ayant des troubles de la parole
But:
Toutes les personnes qui ont une sorte de trouble de la parole, y compris, mais sans s'y limiter, trois types de base : les troubles de l'articulation, les troubles de la fluidité et les troubles de la voix.
Objectif:
Expérience client améliorée
Fabrication et usines - Maintenance prédictive
Pour:
Exploitation, R&D
But:
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Véhicule de remorquage d'avion autonome
But:
Véhicule tracteur autonome pour aéronefs, opérant sur un aérodrome de manière autonome.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Amélioration de la productivité pour l'exploitation de l'entrepôt
Pour:
Directeur d'entrepôt
But:
Analyse de données volumineuses pour améliorer la productivité.
Objectif:
Autre
Grandes entreprises
Opérations - Surveillance intelligente des infrastructures
Pour:
Opérateurs d'usineObjectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, améliorer l'efficacité des employés, réduire les coûtsProblème adressé
La surveillance 24h/24 et 7j/7 des infrastructures énergétiques, telles que les centrales électriques, les plates-formes pétrolières ou les parcs éoliens, est une entreprise difficile qui nécessite des opérateurs et des ingénieurs de procédés experts. Des capteurs sont appliqués à l'équipement pour renvoyer les données de fonctionnement aux systèmes de surveillance. Souvent, des centaines de variables doivent être ajustées et les alertes sont généralement basées sur des points de consigne, en utilisant des seuils appliqués en utilisant l'expertise de l'opérateur. Pour compliquer davantage les choses, les alertes doivent être traitées en temps opportun afin de s'assurer que les problèmes ne s'aggravent pas davantage.
But du cas d'usage
Optimisation de l'efficacité thermique d'une centrale électrique à l'aide de Machine Learning.
Description
La grande quantité de données historiques collectées par les capteurs fait de ce scénario un cas parfait pour l'optimisation à l'aide de l'apprentissage automatique et profond. Le réglage et l'ajustement automatiques des points de consigne permettent non seulement d'optimiser les coûts, mais libèrent également le temps des experts en la matière pour qu'ils se concentrent sur la réponse aux situations critiques. La centrale électrique de Martin Lake, propriété de Vistra, à Tatum, au Texas, s'est associée à Mckinsey pour proposer une telle approche d'optimisation de l'apprentissage automatique. Afin d'optimiser l'efficacité thermique de l'usine, un réseau de neurones formé sur 2 ans de données de l'usine a été construit. Une fois le modèle déployé, il a été utilisé pour générer des recommandations d'efficacité aux opérateurs toutes les 30 minutes. Vistra a ensuite déployé l'approche dans 26 autres usines, réalisant 23 millions de dollars d'économies et 10 % de son objectif de réduction de carbone restant pour 2030.
Écouter - Réseau de capteurs - IOT
IA: Percevoir
Apprentissage automatique
apprentissage en profondeur
IA: Comprendre
Aide à la Décision - Diagnostiquer
Aide à la Décision - Optimiser
Aide à la Décision - Recommander
IA: Agir