Inference.ai wurde entwickelt, um verschiedene mit Inferenz verbundene Aufgaben zu rationalisieren und zu automatisieren. Dieser KI-Agent verbessert die Dateninterpretation und ermöglicht es Unternehmen, maschinelle Lernmodelle für prädiktive Analysen und Echtzeit-Entscheidungen zu nutzen. Mit seinen robusten Funktionen verwandelt Inference.ai Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und hilft Organisationen, die Effizienz und Genauigkeit in ihren Abläufen zu verbessern.

SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) ist so konzipiert, dass es den gesamten Lebenszyklus der KI-Inferenz an der Edge verwaltet. Entwickler können Streaming-Pipelines definieren, die Sensor-, Video- oder Protokolldaten über Konnektoren zu Kafka, MQTT oder HTTP-Quellen aufnehmen. SPEAR deployt dynamisch containerisierte Modelle auf Worker-Knoten, balanciert die Lasten in Clustern aus und sorgt für niedrige Latenzzeiten. Es enthält integrierte Versionierung, Gesundheitsprüfungen und Telemetrie, die Metriken an Prometheus und Grafana ausgeben. Nutzer können benutzerdefinierte Transformationen oder Alerts über eine modulare Plugin-Architektur anwenden. Mit automatischem Skalieren und Fehlerbehebung liefert SPEAR zuverlässige Echtzeit-Analysen für IoT, industrielle Automatisierung, Smart Cities und autonome Systeme in heterogenen Umgebungen.

Callaia.ai ist eine innovative Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um prädiktive Wartungslösungen zu liefern. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Assets kann die Plattform potenzielle Ausfälle und Wartungsbedarfe vor deren Auftreten vorhersagen. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen, den Betrieb zu optimieren, die Asset-Leistung zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren, was letztendlich zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Callaia.ai eignet sich für eine Vielzahl von Branchen und sorgt dafür, dass Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit durch Minimierung von Störungen und Maximierung der Asset-Nutzung aufrechterhalten können.

Die IntelligentMASPlatform wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen zu beschleunigen, indem eine modulare Architektur mit separaten Agenten-, Umwelt- und Dienstschichten angeboten wird. Agenten kommunizieren mit FIPA-konformen ACL-Nachrichten, was dynamische Verhandlungen und Koordination ermöglicht. Das Framework enthält einen vielseitigen Umgebungsasimulator, der es Entwicklern erlaubt, komplexe Szenarien zu modellieren, Agentenaufgaben zu planen und Interaktionen in Echtzeit über ein integriertes Dashboard zu visualisieren. Für fortgeschrittene Verhaltensweisen integriert es Verstärkungslernmodule und unterstützt benutzerdefinierte Verhaltensplugin. Deployment-Werkzeuge ermöglichen das Paketieren von Agenten in eigenständige Anwendungen oder verteilte Netzwerke. Darüber hinaus erleichtert die API des Frameworks die Integration mit Datenbanken, IoT-Geräten oder Drittanbieter-KI-Diensten, was es für Forschung, industrielle Automatisierung und Smart-City-Anwendungsfälle geeignet macht.