Intelligenza artificiale e machine learning
L'adozione di AI e machine learning spesso si scontra con un problema pratico: i sistemi che generano i dati più preziosi — impianti industriali, macchinari, infrastrutture legacy — non parlano la stessa lingua degli strumenti con cui si costruiscono i modelli. La nostra esperienza nell'integrazione tra ecosistemi tecnologici diversi ci permette di colmare questo divario senza richiedere una riscrittura completa dei sistemi esistenti.
Portare l'AI dentro sistemi esistenti, anche legacy
Grazie a JCOReflector, un'applicazione Java — anche su Java 8, senza necessità di aggiornare la JVM o perdere certificazioni esistenti — può richiamare direttamente librerie .NET moderne come ML.NET per l'inferenza di modelli di machine learning, senza passare da un layer REST intermedio.
Dati industriali in tempo reale come base per modelli predittivi
Con KNet for OPC e KEFCore trasformiamo dati OPC-UA provenienti dal campo in uno stream Apache Kafka™ interrogabile in tempo reale, con LINQ, da applicazioni .NET — una base dati coerente e sempre aggiornata su cui costruire manutenzione predittiva, rilevamento anomalie e altri scenari di machine learning su dati industriali.
Integrazione su misura
Ogni contesto ha vincoli propri — certificazioni normative, piattaforme legacy, requisiti di sicurezza. Lavoriamo con voi per capire dove l'AI può portare valore reale nel vostro sistema specifico, ed integrarla senza compromettere l'affidabilità e la conformità che avete già costruito.