FactoryIA es una organización independiente que construye, prueba y valida machine learning e IA generativa para fabricantes en Europa y América Latina, usando únicamente herramientas de código abierto. Cada resultado se publica como un artículo académico que protege el valor de negocio de cada participante.
Cada proyecto termina en un artículo académico publicado como este, escrito para proteger el valor de negocio de este participante.
La mayoría de la IA industrial se queda en el piloto. Llevamos cada proyecto por los mismos cuatro pasos para que el resultado pueda verificarse, repetirse y reutilizarse en otra planta.
Un fabricante trae un problema real: paradas no planificadas, desperdicio, una inspección manual lenta.
Armamos una solución con bibliotecas de código abierto y modelos de pesos abiertos. Sin tarifas de licencia, sin dependencia de proveedor.
Se ejecuta con datos de la línea, dentro del propio entorno de la planta, con las personas que la operan.
El método y los resultados se publican como un artículo académico, escrito para proteger el valor de negocio de cada participante, incluyendo lo que no funcionó.
scikit-learn, PyTorch, MLflow, Apache Kafka, Node-RED, open62541 para OPC UA, llama.cpp y modelos de lenguaje de pesos abiertos. La lista cambia según las herramientas pasen o fallen nuestras pruebas.
Si una planta no puede inspeccionarlo, modificarlo y ejecutarlo sin una licencia, no lo validamos.
No vendemos ninguna plataforma. La financiación y los socios están listados en este sitio.
Un modelo que no funcionó en una línea real es un resultado. Le ahorra meses a la siguiente planta.
Los registros y guías aparecen en inglés, portugués y español.
Una línea de llenado en Paraná y otra en Baden-Württemberg se detienen por las mismas razones. Lo que cambia son las normas, la financiación y el idioma en que se escribe la documentación. Trabajamos en ambos para que un resultado probado en uno pueda reutilizarse en el otro.
Los fabricantes aquí implementan IA bajo la Ley de IA de la UE. Nuestros registros documentan datos, modelo y condiciones de prueba en un formato que respalda ese trabajo.
La mayor base industrial de América Latina, y nuestro primer foco en la región.
Registros y guías en español para plantas de México a Argentina, donde las referencias de código abierto para la industria todavía son escasas.
Trae un problema y una muestra de datos. Definimos el alcance de una prueba y te decimos con claridad si la IA de código abierto puede resolverlo.
Proponer un caso de usoIngenieros e investigadores pueden contribuir con código, revisar un protocolo de prueba o enviar un modelo abierto para validación. Las propuestas que aceptamos se publican y se comparten con nuestros suscriptores.
Envía tu solución de código abiertoUniversidades, institutos y asociaciones del sector en Europa y América Latina pueden albergar una prueba o coautorar un artículo.
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