Prima di scrivere il software, definiamo cosa il prodotto deve fare con i suoi dati: cosa elabora a bordo, cosa manda al cloud e cosa resta privato.
Da qui dipendono le prestazioni e il costo di gestione della flotta.
Software, cloud e modelli si progettano sulla stessa base: i dati che il dispositivo può realmente produrre.
Un modello si addestra su quei dati, con la latenza e la potenza che il prodotto ha a disposizione.
Applicazioni web, mobile e dashboard di gestione dei dispositivi
Infrastruttura cloud e integrazione IoT (AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT)
Gestione flotta e orchestrazione degli aggiornamenti OTA
Edge AI e TinyML su dispositivi vincolati (TensorFlow Lite Micro, CMSIS-NN, Edge Impulse)
Manutenzione predittiva e anomaly detection dai dati dei sensori
Infrastruttura AI on-premise privata e MLOps, dal training cloud al deployment su edge
Un dispositivo che raccoglie dati senza elaborarli resta un sensore.
Un modello che funziona in demo ma non rispetta i vincoli del dispositivo (memoria, potenza, latenza) non arriva in produzione.
Per questo il modello si progetta insieme al dispositivo che dovrà eseguirlo.
Firmware embedded e logica programmabile che fanno girare il dispositivo.
Circuito e layout PCB, dal progetto alla scheda producibile.
Verifica, collaudo e percorso verso la conformità normativa del prodotto.
Raccontaci il progetto: definiamo software, cloud e modelli.