Des données aux décisions, l'IA redéfinit la manière dont les organisations innovent, fonctionnent et rivalisent dans un monde où le numérique occupe une place prépondérante. Cependant, l'adoption de l'IA présente plusieurs défis pour les organisations, notamment : l'intégration de l'IA agentique dans les écosystèmes et les systèmes existants, le déploiement de l'IA sur des plateformes embarquées à faible consommation d'énergie, le maintien de performances modèles cohérentes entre les différentes versions de micrologiciels et révisions matérielles, la gestion des charges de travail IA distribuées entre les environnements périphériques et cloud, la garantie de la qualité des données et la gestion des risques accrus en matière de cybersécurité.
elnfochips fournit des services d'IA de bout en bout, allant de l'intelligence de pointe à la stratégie d'entreprise, en unifiant l'IA embarquée et l'IA d'entreprise afin d'obtenir des résultats transformateurs. La société est à la pointe de la conception de systèmes d'IA de nouvelle génération qui vont au-delà de l'intelligence pour devenir auto-améliorables. Cela inclut des capacités de pointe telles que l'IA agentique, les LLMOps, les jumeaux numériques, l'IA explicable et les technologies d'IA centrées sur les données, qui représentent l'avenir de la prise de décision évolutive, sécurisée et autonome dans les flux de travail commerciaux et techniques.
Conçu sur une architecture multi-agents comprenant un agent d'analyse des exigences, un agent de génération de cas de test et un agent de vérification. Chaque agent travaille en collaboration afin de rationaliser le flux de travail de vérification et de validation de bout en bout, avec une amélioration de 50 % de la productivité.
Inférence LLM sur appareil avec le modèle Llama v3.2 Model 3B-Instruct, fonctionnant entièrement hors ligne sur Qualcomm QCS8550. Idéal pour les cas d'utilisation dans les domaines de la défense, de la fabrication et de l'IA industrielle où la confidentialité des données et la latence sont essentielles, dans des environnements périphériques aux ressources limitées.
Développement d'un robot utilisant Nvidia Isaac qui transporte des objets d'un point A à un point B tout en identifiant les objets et en évitant les obstacles dans un environnement simulé et réel à l'aide d'une caméra et de capteurs.
Large gamme d'applications dans les secteurs de l'industrie, de la fabrication, de la santé, etc.
Inférence LLM sur appareil avec le modèle Llama v3.2 Model 3B-Instruct, fonctionnant entièrement hors ligne sur Qualcomm QCS8550. Idéal pour les cas d'utilisation dans les domaines de la défense, de la fabrication et de l'IA industrielle où la confidentialité des données et la latence sont essentielles, dans des environnements périphériques aux ressources limitées.
Basé sur le modèle multimodal de vision et de langage d'OpenAI, CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) pour la classification d'images et l'ensemble de données COCO (Common Objects in Context) pour générer des descriptions textuelles à partir d'images.
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