SPEAR(Scalable Platform for Edge AI Real-Time)는 에지에서 AI 추론의 전체 수명 주기를 관리하는 데 설계되었습니다. 개발자는 Kafka, MQTT 또는 HTTP 소스에 연결된 커넥터를 통해 센서 데이터, 비디오 또는 로그를 수집하는 스트리밍 파이프라인을 정의할 수 있습니다. SPEAR는 컨테이너화된 모델을 워커 노드에 동적으로 배포하며, 저지연 응답을 위해 클러스터 전체에 부하를 분산합니다. 내장된 모델 버전 관리, 상태 점검, 텔레메트리를 포함하며, Prometheus와 Grafana에 메트릭을 노출합니다. 사용자는 모듈식 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 정의 변환이나 알림을 적용할 수 있습니다. 자동 확장과 장애 복구 기능으로, SPEAR는 이기종 환경에서 IoT, 산업 자동화, 스마트 시티, 자율 시스템에 신뢰성 높은 실시간 분석을 제공합니다.

IntelligentMASPlatform은 모듈식 구조를 통해 에이전트, 환경, 서비스 계층이 명확히 구분된 아키텍처로, 개발과 배포를 가속화합니다. 에이전트는 FIPA-준수 ACL 메시징을 이용하여 통신하며, 동적 협상과 조율이 가능합니다. 다양한 환경 시뮬레이터를 포함하여 복잡한 시나리오 모델링, 에이전트 작업 일정 수립, 실시간 인터랙션 시각화를 지원하는 대시보드를 제공합니다. 고급 행동을 위해 강화 학습 모듈을 통합했고, 맞춤형 행동 플러그인도 지원합니다. 배포 도구는 에이전트를 독립 실행형 애플리케이션 또는 분산 네트워크로 패키징할 수 있도록 하며, API는 데이터베이스, IoT 기기, 타사 AI 서비스와의 연동도 용이하게 합니다. 연구, 산업 자동화, 스마트 시티와 같은 다양한 용도에 적합합니다.

Co-Sight는 실시간 비디오 분석 솔루션의 개발과 배포를 간소화하는 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 비디오 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 엣지 및 클라우드에서의 분산 추론을 위한 모듈을 제공합니다. 객체 감지, 분류, 추적 및 파이프라인 오케스트레이션을 기본 제공하며, 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 보장합니다. 모듈식 설계로 인기 딥러닝 라이브러리와 쉽게 통합되고 Kubernetes를 통해 원활하게 확장됩니다. 개발자는 YAML로 파이프라인을 정의하고 Docker로 배포하며 웹 대시보드를 통해 성능을 모니터링할 수 있습니다. Co-Sight는 스마트 시티 감시, 지능형 교통, 산업 품질 검사 등 고급 비전 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되며 개발 시간과 운영 복잡성을 줄입니다.