Las capacidades con las que construimos.
Once capacidades desarrolladas e integradas para cada proyecto: sensórica, conectividad e inteligencia en el borde para operar en entornos con requisitos exigentes.
Medir. Convertir el mundo físico en datos fiables.
La fiabilidad del despliegue comienza en la medida. Diseñamos la cadena completa, desde el transductor hasta el bus, para asegurar la calibración y la integración del sensor.
Medida fiable en entornos exigentes mediante el diseño de la cadena completa, del sensor al dato.
Inercial, ambiental, presión y posición · calibración y compensación propiasCircuitos que se adaptan a la forma del producto y a superficies no planas.
Sustratos flexibles y rígido-flex · integración en superficies curvasSensórica de gases calibrada para seguridad, calidad del aire y proceso industrial.
Electroquímicos, NDIR y MOX · deriva y calibración controladasFirmas acústicas para detectar eventos y anticipar fallos en activos.
MEMS + firma acústica · clasificación de eventos en el propio dispositivoCadena de audio de calidad profesional, de la captura a la reproducción.
Cadena analógica y digital de alta fidelidad, de la captura a la reproducciónConectar. Conectividad para entornos sin cobertura estable.
Diseñamos redes para entornos con cobertura limitada, nodos no disponibles y mantenimiento restringido. La malla se reorganiza y utiliza la conectividad adecuada para cada punto del despliegue.
La malla mantiene la cobertura y se reorganiza cuando un nodo deja de estar disponible.
Multi-salto y auto-reparación · la malla se reorganiza si cae un nodo4G/5G y satélite para transmitir datos en entornos sin infraestructura disponible.
LoRa y WiFi Halow, 4G/5G y satélite · el enlace que pida la coberturaDecidir. Inteligencia donde ocurre el dato.
Enviar todos los datos a la nube aumenta el consumo, el uso de ancho de banda y la exposición de la información. La inferencia se ejecuta en el dispositivo y transmite únicamente la información relevante para la operación. Cuando el proyecto lo requiere, también puede actuar sobre el entorno físico.
IA dentro del dispositivo para tomar decisiones locales con baja latencia y sin depender de la nube.
TinyML en clase MCU · procesamiento local de baja latencia Ver en detalleTransformers que combinan señal, sonido e imagen para analizar el contexto conjunto.
Transformers que cruzan señal, audio e imagen Ver en detalleVisión entrenada para una tarea concreta y ejecutada en el borde.
Modelos entrenados a una tarea concreta y ejecutados en el borde Ver en detalleInteligencia embarcada para percibir el entorno y actuar sobre el mundo físico.
IA embarcada para percibir y actuar · validada antes en gemelo digital 3D Ver en detalleCapacidades de IA integradas en el hardware.
Entrenamos, comprimimos e integramos cuatro capacidades de IA en nuestro propio hardware.
IA que decide en el propio dispositivo, con baja latencia y procesamiento local.
Ejecutamos la inferencia en el dispositivo donde se generan los datos. Comprimimos y optimizamos los modelos para que funcionen en el propio microcontrolador con bajo consumo y sin depender de un servidor remoto para cada decisión. Esto facilita el despliegue de nodos autónomos y mantiene los datos sensibles dentro del perímetro definido.
- Modelos TinyML sobre hardware de bajo consumo, sin GPU ni nube. Comprimidos y cuantizados para ejecutarse en clase MCU/NPU con memoria y consumo mínimos: el modelo funciona en el punto de captura.
- Procesamiento local con conectividad intermitente o nula. Cada nodo puede mantener las funciones definidas localmente cuando el enlace no está disponible.
- El dato crítico se procesa y se queda en el dispositivo. Menos exposición, menos coste de transmisión y menos dependencia externa. Solo se transmite la información necesaria.
Esta capacidad vive en nuestro servicio de Edge computing y en toda la familia de productos.
Un mismo modelo que entiende imagen, sonido y señal a la vez.
Los entornos reales generan información en varios canales. Con arquitecturas Transformer combinamos vídeo, audio y telemetría de sensor en un mismo modelo para obtener el contexto que no aporta cada señal por separado. La relación entre estas fuentes permite reducir falsos positivos y analizar situaciones completas.
- Fusión de imagen, sonido y señal en un único modelo. Arquitecturas Transformer que combinan vídeo, audio y telemetría de sensor para analizar el contexto conjunto, en lugar de cada canal por separado.
- Más contexto y menos falsas alarmas que un sensor por su cuenta. La combinación de señales permite confirmar eventos con mayor contexto.
- Desplegable en el borde o en la nube según la carga del modelo. Del Transformer compacto embarcado al modelo grande en tu infraestructura, sin cambiar de arquitectura.
Se apoya en Detección y análisis de sonido y Visión artificial aplicada.
Ver, contar, inspeccionar y clasificar en tiempo real.
Visión artificial preparada para operar en entornos reales. Detecta defectos en línea, cuenta, mide, clasifica y sigue objetos durante la operación, con procesamiento en el propio dispositivo. La entrenamos con las piezas, el entorno y las condiciones de iluminación de cada caso de uso, en lugar de depender de un modelo genérico.
- Inspección de calidad, conteo, medición y seguimiento en directo. Analiza defectos, dimensiones y movimiento de objetos durante el proceso productivo.
- Procesamiento de vídeo en el borde. La imagen se analiza en el punto de captura y se transmiten los resultados necesarios, reduciendo latencia, ancho de banda y exposición de los datos.
- Entrenada con tus datos para cada caso de uso. Reconoce las piezas y condiciones relevantes del proyecto, en lugar de depender de un modelo genérico.
Se entrena como IA a medida y corre sobre Inferencia Edge.
Inteligencia que no solo procesa: actúa sobre el mundo físico.
La Physical AI integra percepción, decisión y actuación sobre el entorno físico. Embarcamos la inteligencia en plataformas que se mueven, inspeccionan y manipulan, y la validamos en gemelos digitales 3D antes de intervenir sobre el activo real.
- IA embarcada para percepción y actuación en tiempo real. Sistemas que perciben su entorno con nuestra plataforma de sensórica y actúan sobre él: se mueven, inspeccionan y manipulan.
- Validación previa en gemelo digital 3D antes de operar en real. Simulamos en Unity, Unreal u Omniverse para evaluar escenarios y fallos antes del despliegue físico.
- Del laboratorio al campo, con hardware propio fabricado en Madrid. El mismo equipo que entrena el modelo diseña y fabrica la plataforma que lo ejecuta, lo que permite controlar la integración completa.
Se integra con nuestros gemelos digitales y con la robótica educativa.
Capacidades integradas en nuestro hardware.
Estas tecnologías se combinan en dispositivos diseñados y fabricados por Singular Things para despliegues de gran escala. El control de hardware y software permite adaptar cada capa a los requisitos del proyecto.
¿Qué necesitas medir?
Cuéntanos los requisitos y evaluaremos la combinación de capacidades adecuada, así como sus límites técnicos.
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