Come Funziona
Synapsis ML: efficienza, sicurezza e continuità operativa
Synapsis ML opera secondo un flusso funzionale ben definito che garantisce efficienza, sicurezza e continuità operativa. Il sistema si connette direttamente alle fonti dati dell’azienda, come dispositivi IoT, sensori e sistemi di monitoraggio industriale, accedendo ai database locali (SQL o time series) dove le informazioni vengono archiviate in tempo reale.
Non avviene alcun trasferimento verso il cloud: l’intero ciclo di analisi si svolge on-premise, nel pieno rispetto dei requisiti di privacy e sicurezza dei dati.
Una volta acquisiti i dati, Synapsis ML li elabora attraverso la propria API, che funge da interfaccia centrale tra le fonti informative e i modelli di intelligenza artificiale.
La piattaforma attiva due tipi distinti di AI:
- AI ML (Machine Learning): Modello predittivo e classificatore, addestrato su dati storici del cliente da un data analyst.
- AI LLM (Large Language Model): Basato su tecnica Retrieval-Augmented Generation (RAG), consente interrogazioni in linguaggio naturale utilizzando la documentazione interna aziendale.
Elaborazione locale e integrazione industriale
Tutte le elaborazioni avvengono in locale grazie a dispositivi adatti a ospitare modelli open source di AI da 8 fino a 40 miliardi di parametri, installati presso il sito del cliente.
Questo hardware:
- Elabora le richieste AI in tempo reale
- Restituisce i risultati via API
- Li rende disponibili per operatori, sistemi SCADA, MES o dashboard aziendali
Synapsis ML trasforma i dati grezzi in insight azionabili, mantenendo pieno controllo locale e garantendo continuità operativa anche in contesti con connettività limitata.
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