AIT-400 Formateur industriel en intelligence artificielle

Expérience avec un formateur complet en IA industrielle. Apprenez les concepts d'IA appliqués, optimisez les machines réelles et surveillez les données en temps réel grâce à une plateforme d'apprentissage pratique et engageante.

AIT-400 Formateur industriel en intelligence artificielle

L'AIT-400 est un système de formation en automatisation industrielle intégré pour l'enseignement de l'IA avec des applications de fabrication du monde réel. Alimenté par un matériel de fabrication de pointe, l'AIT-4oo offre aux apprenants un accès pratique aux technologies de l'IA à travers le prisme des applications d'automatisation industrielle.

Créer | Former | Appliquer

- CRÉER : Utilisez des modèles d’IA préexistants ou développez les vôtres. - ENTRAÎNER : ajustez le modèle avec les données des opérations précédentes pour améliorer les performances de l’IA. - APPLIQUER : Déployez les modèles d'IA formés pour résoudre les problèmes industriels, tester la précision du modèle et générer davantage de données.

Applications et fonctions principales

⇢ Vision artificielle - Identifier les objets.
⇢ Optimisation du mouvement - Prédire l'accélération d'un actionneur électrique.
⇢ Prévision des résultats - Évaluer la probabilité de succès d'un processus.
⇢ Maintenance prédictive - Détection d'anomalies dans les performances du système.
⇢ Validation du contrôle qualité - Classer entre les objets valides/défectueux.

Le produit : tour de pièces

- Trois matériaux : poids et rugosité différents
- Deux tailles
- Jusqu'à 5 niveaux

Près de 10 000 configurations de tour possibles !

Intelligence artificielle

Il s’agit de la capacité des systèmes informatiques à effectuer des tâches généralement associées à l’intelligence humaine, telles que l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la prise de décision. Il s’agit d’un domaine de recherche en informatique qui développe et étudie des méthodes et des logiciels permettant aux machines de percevoir leur environnement et d’utiliser l’apprentissage et l’intelligence pour prendre des mesures qui maximisent leurs chances d’atteindre des objectifs définis.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Il s’agit d’algorithmes qui analysent les modèles, font des prédictions et s’adaptent en fonction de nouvelles informations. En traitant de grandes quantités de données, l’apprentissage automatique améliore l’automatisation et la prise de décision, rendant les systèmes plus efficaces et intelligents.

Réseaux neuronaux

Un réseau neuronal est un modèle informatique inspiré de la structure et de la fonction du cerveau humain. Il est constitué de couches interconnectées de nœuds (ou neurones) qui traitent et transmettent des informations. Les réseaux neuronaux sont conçus pour reconnaître des modèles, classer des données et faire des prédictions en apprenant à partir d’exemples. Ils sont largement utilisés dans l’apprentissage automatique pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, le traitement de la parole et la compréhension du langage naturel. En ajustant les poids des connexions entre les neurones, le réseau améliore sa précision au fil du temps, ce qui en fait un outil puissant pour les applications d'intelligence artificielle.

Services Web

Un service Web (en anglais : web service) est une technologie qui utilise un ensemble de protocoles et de normes qui permettent d’échanger des données entre les applications. Différentes applications de logiciel développées dans des langages de programmation différents et exécutées sur n’importe quelle plateforme peuvent utiliser les services Web pour échanger des données dans des réseaux d’ordinateurs comme Internet.

Vision Artificielle

Cette discipline scientifique comprend des méthodes pour acquérir, traiter, analyser et comprendre les images du monde réel afin de produire des informations numériques ou symboliques pour qu’elles puissent être traitées par un ordinateur.

Actionneurs Électriques

Il transforme un signal électrique en énergie mécanique. On l’appelle également transducteur. Il y a deux types d’actionneurs : électromécaniques et électrohydrauliques.

Contrôleurs industrielles

Ce terme général englobe plusieurs types de systèmes de contrôle et d’instruments associés utilisés pour le contrôle des processus industriels. Par exemple, systèmes de contrôle de la supervision et d’acquisition des données (SCADA), ou systèmes de contrôle distribué (DCS) et automate programmable industriel (API).

Communications Industrielles

La communication industrielle se réfère à un système de transmission de données conçu pour permettre la communication entre dispositifs de terrain, comme des capteurs, actionneurs et contrôleurs, et les systèmes de supervision et de contrôle dans l’industrie.

Sécurité

Non seulement ces technologies préviennent des accidents et protègent les travailleurs, mais optimisent également les processus de production, en réduisant les périodes d’inactivité et les coûts associés aux incidents. La protection des machines et la mise en place d’écrans et de barrières physiques sont devenues des éléments essentiels.

Tableaux Électriques

Il s’agit de l’un des composants principaux d’une installation électrique. Il permet de protéger chacun des différents circuits dans lesquels l’installation est répartie à travers des fusibles, protections magnétothermiques et différentielles.

Processus AIT-400

Les problèmes à résoudre grâce à l'IA concernent l'optimisation du déplacement d'un actionneur électrique : quelle serait l'accélération maximale à laquelle soumettre une charge sans que celle-ci tombe et subisse des dommages ?
-Pour cela, il faut pouvoir reconnaître le type de charge, l'IA réalisera alors une prédiction sur une photo de la tour (1).
Ensuite, il existe deux types de problèmes concernant l'accélération :
-Recul : prédire l'accélération adaptée en fonction d'une tour de pièces (2).
-Classement : prédire si la tour tombera ou pas, en fonction d'une tour de pièces et une accélération (3).
Finalement :
-Après le lancement de l'actionneur, une autre photo est prise dans la position finale pour évaluer si l'essai est validé ou non, c'est-à-dire si la tour a atteint son emplacement dans la bonne position ou non (4).
-Les données de vitesse et de force de l'axe électrique sont analysées pour détecter des anomalies sur le déplacement effectué par l'actionneur qui pourraient indiquer la nécessité d'effectuer une maintenance prédictive (5).

Configurateur de produits

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