Fizyczna sztuczna inteligencja w różnych branżach: od wyczuwania do działania
Zbadaj dwanaście sektorów, w tym medycynę, i zamień problem operacyjny w wymierny projekt sprzętowy i programowy.
Przeczytaj poradnik →◎ Polski
Materiały techniczne
Fizyczna sztuczna inteligencja, robotyka i inżynieria wbudowana.
Przeglądaj zastosowania w różnych branżach, w tym w służbie zdrowia. Następnie przyjrzyj się bliżej czujnikom, sprzętowi i oprogramowaniu, dzięki którym działają.
Zacznij od swojej aplikacji
Od fizycznej sztucznej inteligencji po działający produkt.
Wybierz przewodnik, aby połączyć przypadek użycia, sprzęt i plan walidacji.
AI w robotyce: od percepcji do niezawodnego sterowania lokalnego
Połącz percepcję, obliczenia lokalne i ruch poprzez przejrzyste interfejsy, symulację i weryfikację w świecie rzeczywistym.
Przeczytaj poradnik →Fizyczna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: inżynieria wyrobów medycznych i przepływy pracy
Poznaj wykrywanie medyczne, automatyzację laboratoriów i robotykę w służbie zdrowia z jasnym zakresem rozwoju i walidacji.
Przeczytaj poradnik →Biblioteka inżynierska
Wejdź głębiej w projekt.
Praktyczne uwagi na temat wykrywania, obliczeń, interfejsów i opracowywania produktów niestandardowych.
Inżynieria satelitarna
Jak działa AI na satelitach: od danych czujników do transmisji na Ziemię
Zrozumienie sztucznej inteligencji na pokładzie satelity: wstępne przetwarzanie czujników, wnioskowanie, filtrowanie chmury, priorytetyzacja danych, limity łącza w dół i walidacja naziemna.
Przeczytaj przewodnik inżynierskiInżynieria satelitarna
Sprzęt AI dla satelitów: obliczenia, zasilanie i weryfikacja
Zaplanuj sprzęt do przetwarzania danych z ładunku użytecznego satelity: wybór CPU i FPGA, zasilanie, odprowadzanie ciepła, ryzyko promieniowania, odtwarzanie pracy po awarii i dokumentację weryfikacji.
Przeczytaj przewodnik inżynierskiPrzewodnik po wdrożeniu
Oprogramowanie wizyjne oparte na zdarzeniach: zestawy SDK, formaty danych i integracja
Wybierz SDK, sprawdź nagranie i zdefiniuj potok przetwarzania zdarzeń przed wbudowanym pilotem.
Przeczytaj poradnik →Przewodnik po wdrożeniu
RK3588 NPU Przewodnik: wdrażanie modelu, INT8 i testowanie wydajności
Zbuduj powtarzalny proces wdrażania modelu i oddziel dokładność, czas wnioskowania i kompleksową wydajność.
Przeczytaj poradnik →Przewodnik po wdrożeniu
System na module a komputer jednopłytkowy: wybór do produkcji
Porównaj gotową płytę z niestandardową płytką bazową, korzystając z ograniczeń instalacyjnych, kosztów systemu i wymagań dotyczących cyklu życia.
Przeczytaj poradnik →Przewodnik po wdrożeniu
Projektowanie płyt bazowych na zamówienie: proces, koszty i harmonogram
Przygotuj przydatny zarys projektu i poznaj pracę, zależności i elementy dostarczane za wyceną NRE.
Przeczytaj poradnik →Notatka inżynierska
Utrzymanie predykcyjne: analiza drgań i Edge AI
Zaprojektuj monitoring drgań z uwzględnieniem warunków pracy, termowizji i AI na urządzeniu, aby wspierać mierzalne decyzje serwisowe.
Przeczytaj notatkę →Notatka inżynierska
Przemysłowe sieci IoT: przechowywanie i przesyłanie poza zasięgiem
Zaplanuj lokalny bufor, priorytety komunikatów i odzyskiwanie łączności dla inteligentnego rolnictwa i monitorowania odległych instalacji.
Przeczytaj notatkę →Notatka inżynierska
Bramy przemysłowego IoT: PLC, SCADA i integracja protokołów
Określ Modbus, magistralę CAN, mapowanie danych, znaczniki czasu i zapis śladów dla połączenia systemów PLC i SCADA.
Przeczytaj notatkę →Notatka inżynierska
Fuzja sensorów: kamera, LiDAR, IMU i synchronizacja czasu
Zaplanuj znaczniki czasu, kalibrację i opóźnienia fuzji danych z kamery, LiDAR-u i IMU w robotyce oraz percepcji przemysłowej.
Przeczytaj notatkę →Notatka inżynierska
Wizja oparta na zdarzeniach a wizja oparta na ramkach: praktyczne porównanie
Wybierz podejście do kamery według zastosowania, porównaj granice czasowe i zaprojektuj powtarzalną ocenę.
Przeczytaj notatkę →Notatka inżynierska
FPGA vs NPU vs MPU: Wybór sprzętu dla Edge AI
Porównaj role procesorów, oblicz budżet pamięci dla wielu kamer i zaplanuj powtarzalną ocenę architektury.
Przeczytaj notatkę →Notatka inżynierska
Projektowanie bezwentylatorowego komputera przemysłowego do Edge AI
Zaprojektuj komputer przemysłowy do ciągłego obciążenia AI: chłodzenie, embedded Linux, ochrona zasilania i walidacja całego systemu.
Przeczytaj notatkę →ALVEXIS / FORGEPULSE
Monitorowanie silników elektrycznych z ForgePulse
Pilotaż dla wybranej serii silników: pomiary drgań, temperatury lokalnej i pola magnetycznego, dopasowany montaż oraz podstawa do analiz utrzymania ruchu i cyfrowych bliźniaków.
Eksploruj ↗Powiązane poradniki inżynierskie
Edge AI i Cloud AI dla urządzeń przemysłowych
Porównaj Edge AI i Cloud AI w przemyśle: opóźnienia, pracę offline, obsługę danych i testowanie całego obciążenia.
Czujniki przemysłowe do monitorowania stanu i Edge AI
Dobierz czujniki do pomiarów, interfejsów, montażu i kalibracji indywidualnego systemu monitorowania.
Monitorowanie energii odnawialnej: czujniki, termowizja i Edge AI
Poznaj koncepcje Edge AI dla biomasy, wiatru, słońca i geotermii, z integracją czujników i planowaniem pilotażu.
Od prototypu na platformie Arduino do indywidualnego sprzętu przemysłowego
Przekształć prototyp Arduino w sprzęt przemysłowy dzięki specyfikacji interfejsów, projektowi PCB i planowi testów produkcyjnych.
Systemy monitorowania baterii: projektowanie sprzętu wbudowanego
Poznaj granice projektowania monitorowania i BMS, interfejsy pomiarowe, zadania ochrony i planowanie walidacji.