Inference.ai foi projetado para simplificar e automatizar várias tarefas relacionadas à inferência. Este agente de IA melhora a interpretação de dados, permitindo que as empresas utilizem modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva e tomada de decisões em tempo real. Com seus recursos robustos, Inference.ai transforma dados brutos em insights acionáveis, ajudando as organizações a melhorar eficiência e precisão em suas operações.

SPEAR (Plataforma escalável para inferência de IA de borda em tempo real) é projetado para gerenciar o ciclo de vida completo da inferência de IA na borda. Os desenvolvedores podem definir pipelines de streaming que ingerem dados de sensores, vídeos ou registros via conectores para Kafka, MQTT ou fontes HTTP. O SPEAR implanta dinamicamente modelos em contenederes nos nós de trabalho, equilibrando cargas entre clusters e garantindo respostas de baixa latência. Inclui versionamento de modelos embutido, verificações de saúde e telemetria, expondo métricas ao Prometheus e Grafana. Os usuários podem aplicar transformações personalizadas ou alertas através de uma arquitetura modular de plugins. Com escalonamento automático e recuperação de falhas, o SPEAR fornece análises confiáveis em tempo real para IoT, automação industrial, cidades inteligentes e sistemas autônomos em ambientes heterogêneos.

A Callaia.ai é uma plataforma inovadora que utiliza inteligência artificial para fornecer soluções de manutenção preditiva. Ao analisar dados de vários ativos, a plataforma pode prever falhas potenciais e necessidades de manutenção antes que ocorram. Essa abordagem proativa ajuda as empresas a otimizar operações, melhorar o desempenho dos ativos e reduzir o tempo de inatividade, levando a economias de custos significativas. Adequada para uma ampla gama de indústrias, a Callaia.ai garante que as empresas possam manter sua vantagem competitiva, minimizando interrupções e maximizando a utilização dos ativos.

A IntelligentMASPlatform foi construída para acelerar o desenvolvimento e implantação de sistemas multiagente oferecendo uma arquitetura modular com camadas distintas para agentes, ambiente e serviços. Os agentes se comunicam usando mensagens ACL compatíveis com FIPA, possibilitando negociações e coordenação dinâmicas. A plataforma inclui um simulador de ambiente versátil que permite modelar cenários complexos, agendar tarefas de agentes e visualizar interações em tempo real através de um painel embutido. Para comportamentos avançados, integra módulos de aprendizado por reforço e suporta plugins de comportamento personalizados. Ferramentas de implantação permitem empacotar agentes em aplicativos autônomos ou redes distribuídas. Além disso, a API da plataforma facilita a integração com bancos de dados, dispositivos IoT ou serviços de IA de terceiros, tornando-a adequada para pesquisa, automação industrial e casos de uso em cidades inteligentes.