Din edge.
Duplex på dine egne enheder, på CPU.
Duplex kører der, hvor arbejdet foregår: på de maskiner, køretøjer, lokationer og enheder, du ejer, på almindelige CPU’er uden GPU. Den arbejder ved siden af den AI, der allerede er på enheden, bliver ved med at lære og beslutte uden forbindelse, og intet behøver at sendes ud.
- Drevet af dig
- Kører på CPU, uden GPU
- Ved siden af din edge-AI
- Virker offline, også air-gapped
- Enterprise
Ved siden af din edge-AI.
Modellen på din enhed tager sig af det nye. Duplex besvarer det, den allerede har lært, på enhedens egen CPU og lærer af hvert resultat, dit team bekræfter, lige dér.
En revne som mange før: Duplex kasserer delen på stedet, på kameraets egen CPU.
På CPU, uden GPU.
Duplex kræver ingen egen GPU. Den kører på de almindelige processorer, der allerede sidder i dine enheder, maskiner og lokale servere, og overlader eventuelle acceleratorer til din edge-AI.
En måling kommer ind på enheden fra en sensor på linjen.
Den lærer på enheden.
En edge-model lærer kun, når den gentrænes et andet sted og rulles ud igen. Duplex lærer af hvert resultat, dit team bekræfter, på enheden, mens arbejdet foregår, så den næste forespørgsel allerede har gavn af det.
En ny type fejl dukker op på linjen for første gang.
Med eller uden forbindelse.
Duplex lærer, beslutter og handler på selve enheden, så en tabt forbindelse, en fjerntliggende lokation eller et air-gapped miljø ikke stopper den. Den behøver intet udefra for at starte, og dens licens virker offline.
I havn er skibets systemer online for sidste gang før afgang.
Intet behøver at sendes ud.
Data, det, Duplex lærer, og dens historik kan blive på enheden eller på din lokation. Med en lokal model sendes slet intet ud: Duplex kalder kun en ekstern model, hvis du sætter en op.
De målinger og forespørgsler, den håndterer, bliver på enheden.
Én enhed eller en hel flåde.
Hver enhed logger ind under sit eget navn og arbejder ud fra en kort liste, som dit team fastsætter. Ændr en regel én gang, og alle enheder arbejder ud fra den nye liste. Det, én enhed lærer, kan nå de andre, når du tillader det.
En ny pumpe på lokationen logger ind under sit eget navn og fortæller, hvad den kan.
Der, hvor arbejdet foregår.
Overalt, hvor der er en CPU og arbejde at lære af, kan Duplex køre ved siden af den AI, der allerede er der.
Fabrikker og anlæg
Inspektions-, pakke- og proceslinjer, der beslutter på stedet og lærer i hvert skift.
Køretøjer og flåder
Varebiler, tog og maskiner, der bliver ved med at beslutte gennem tunneler, huller i dækningen og lange ruter.
Butikker og filialer
Kasser, pakkebokse og butikskontorer, der lærer lokale undtagelser uden at sende data væk.
Energi og forsyning
Vindmøller, transformerstationer og pumper, der handler inden for deres grænser og sender resten tilbage.
Klinikker og laboratorier
Instrumenter og lokale systemer, hvor data skal blive i bygningen.
Skibe, miner og fjerntliggende lokationer
Steder uden forbindelse i flere dage eller uger, hvor arbejdet stadig skal fortsætte.
Hvad den kører på.
Planlagt sammen med dig for hver udrulning, på hardware, du allerede har.
En almindelig CPU
Duplex kræver ingen GPU, hverken på en enhed, en maskine eller en lokal server.
Din edge-AI eller en lokal model
Duplex arbejder ved siden af modellen på enheden eller en lokal model på din lokation.
Offline-licensering
Dens licens virker uden forbindelse, så intet udefra behøver at kunne nås.
Signerede udgivelser
Hver udgivelse er signeret, så dit team kan kontrollere den, før den kommer på en enhed.
Din egen identitetsudbyder
Folk logger ind via din egen identitetsudbyder, og hver enhed under sit eget navn.
Lokale afhængigheder
Alt, hvad Duplex skal bruge for at starte, ligger på enheden eller på din lokation.
Planlæg din udrulning sammen med os.
Duplex kører i en cloud-konto, du ejer, eller på dine egne edge-enheder og maskiner, på CPU. Vi planlægger hver udrulning sammen med dig. Kontakt os på hello@vareon.com.