公共部門

多くの機関にとって、生産ホールやインフラのデータは機微な情報です。当社のモデルは、画像を外部に送ることなく、デバイス上でローカルに実行できます。規制要件が高まるなか、これは技術的な論点であることをやめ、購入の条件となっています。

課題

この業界が直面している課題。

規制要件

コンプライアンスと監査可能性は、追加機能ではなく対話の前提条件です。

データの機微性

画像や運用データが、組織やEU域外に出てはなりません。

サプライチェーンの管理

公的機関は、透明で欧州のサプライチェーンを期待します。

EU域内での製造

付加価値（設計、ソフトウェア、組立、保守）は現地で生み出されるべきです。

当社の支援方法

POLCEROがこれらの課題にどう応えるか。

デバイス上のモデル

認識と推論はローカルで実行され、データとコンプライアンスはEU域内に留まります。

ポーランドで設計・製造

キェチシュの工場と、大半の部品におけるポーランドのサプライヤー。サプライチェーンを管理します。

フォトニックの方向性（R&D）

フォトニックコンピューティングが、より低い消費電力でAI推論を加速します。

電源インフラ

オンサイトの電力、オンサイトのデータ

公共インストールでは、電力もデータも現地に留まります。固定インフラはケーブルまたはレールで地域系統から稼働し、移動式の検査・巡回ロボットはホットスワップ式パックで稼働します — そしてモデルと同様、何も敷地の外に出す必要はありません。

固定設置のための系統

定置機械と充電ドックは、ケーブルまたは固定レールで建物系統から稼働します。

巡回のためのバッテリー

検査・巡回ロボットは3つのホットスワップ式パックで自律を保ち、地域のドックで交換されます。

すべて現地に留まる

電力、充電、デバイス上での推論はすべて敷地内に存在します — 外部へ送られる依存はありません。

この業界向けの事業領域

この業界で最も多く導入しているPOLCEROの事業領域。

すべての事業領域

TO ORDERAI SystemsあらゆるロボットのためのAI頭脳ヒューマノイドや特殊ロボットのためのインテリジェンス層を構築します。認識、計画、自律、フリート管理。

R&DPhotonic Processors光によるAI計算R&Dの方向性。ロボットのAI推論を加速するフォトニックコンピューティング。低消費電力・高スループット。