Intelligence intégrée au capteur

Chez echosonic, nous révolutionnons l'interprétation des signaux physiques en intégrant localement le traitement du signal et l'apprentissage automatique localement dans les capteurs MEMS.

La faible consommation d'énergie, le faible coût de déploiement et l'adaptabilité de ces capteurs intelligents permettent un déploiement à grande échelle de solutions de prise de décision automatique en temps réel dans des infrastructures IoT.

Les données audio d'entrée ne quittent jamais l'appareil

Diminue >85% la charge de calcul reliée à l'analyse audio

Sur demande, les données peuvent être transférées de manière sécuritaire lorsque nécessaire

Avantages pour l'IoT

Applications

Maintenance prédictive basée sur l'audio

Signature

Détection

+ Données minimales requises

+ Fonctionne dans un environnement bruyant

+ Demande de calcul et consommation d'énergie minimale

+ Mise en œuvre simple et peu coûteuse

Détecte les sons anormaux produits par la machine

Envoie un avertissement en temps réel et/ou arrêt de la production

Permet la détection et l'identification précoce des problèmes

Données audio originales récupérables pour une analyse ultérieure

Notre histoire

Nous sommes un groupe de physiciens, d'informaticiens, d'ingénieurs en mécanique et de scientifiques des données jeunes et énergiques visant à perturber le marché de l'IA de pointe. Grâce à des collaborations universitaires solides et continues et à une coopération public-privé, nous sortons la technologie des laboratoires universitaire afin qu'elle soit diffusée et appliquée à large échelle et engendrée une révolution de l'apprentissage machine.

Notre technologie

Soutenu par la recherche universitaire, echosonic exploite les mécanismes dynamiques des microphones afin de filtrer les informations importantes des signaux audio et d'en extraire leur sens par des processus analogues à l'apprentissage machine. Le pipeline de traitement audio hardware/software est déployé directement sur les appareils, éliminant les problèmes de confidentialité et de sécurité causé par la dépendance à une architecture externe et ne consommant que 10 % de l'énergie nécessaire par rapport aux solutions existantes en traitement audio.

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