Inturai propose un système de surveillance des mouvements à la pointe de la technologie, utilisant une technologie IA non intrusive pour fournir des informations précises en temps réel. En tirant parti de votre infrastructure existante, Inturai réduit à la fois les coûts et le temps de déploiement. Cette plateforme est conçue pour simplifier l'intégration complexe de systèmes divers, en faisant une solution idéale pour les plateformes de soins de santé et IoT. Les principales caractéristiques comprennent l'intégration à faible code, le contrôle des données et des modèles d'apprentissage automatique automatisés, garantissant une efficacité opérationnelle accrue et une protection de la vie privée. Que vous ayez besoin de surveiller plusieurs événements ou de rationaliser les données entre les systèmes, Inturai fournit une surveillance transparente et des informations exploitables via une interface unique et facile à utiliser.

Ce dépôt regroupe une collection complète de composants de systèmes multi-agent et de techniques de coordination IA distribuée. Il offre des implémentations d'algorithmes de consensus, de protocoles de négociation Contract-Net, d'attribution de tâches basée sur des enchères, de stratégies de formation de coalitions et de cadres de communication inter-agent. Les utilisateurs peuvent exploiter des environnements de simulation intégrés pour modéliser et tester le comportement des agents sous diverses topologies de réseau, scénarios de latence et modes de défaillance. La conception modulaire permet aux développeurs et chercheurs d'intégrer, d'étendre ou de personnaliser des modules de coordination individuels pour des applications dans les essaims de robotique, la collaboration entre dispositifs IoT, les réseaux électriques intelligents et la prise de décision distribuée.

Industrial AI Agents est une boîte à outils basée sur Python conçue pour rationaliser les opérations industrielles en déployant des agents IA autonomes spécialisés dans les tâches de fabrication. Elle comprend un Data Ingest Agent pour la collecte de flux de capteurs via MQTT et OPC-UA, un Diagnostics Agent pour la détection d'anomalies et de défauts, un Quality Agent pour l'inspection visuelle par vision par ordinateur, et un Scheduling Agent pour la planification dynamique de la production. Le cadre supporte le déploiement conteneurisé avec Docker et Kubernetes, permettant l'intégration avec les plates-formes IoT existantes et des analyses en temps réel évolutives.