Ranial Systems被称为领先的物联网解决方案提供商,它融合了认知人工智能和边缘计算运行时。它还是下一代M2M/IoT平台和解决方案的市场领导者,支持实时操作智能。Ranial的目标受众是智能公用事业、智能城市、工业、制造业资产管理、远程患者监控和联网健康。


这是对Ranial Systems创始人兼首席执行官Prasenjit Bhadra的采访,他告诉读者,尽管在通往全球成功的道路上存在各种障碍,但他如何专注于推动独特的认知物联网解决方案。Prasenjit以对新兴技术战略有着清晰的观点和通过数字化转型提供独特的建议而闻名。他学识渊博,通过不懈的努力成功地制定了解决方案。

Ranial System如何通过自动监控加速认知物联网解决方案

第一代物联网产品的领先地位


Ranial Systems总部位于纽约福里斯特山,是一家工业物联网(IIoT)平台工程公司,通过融合认知人工智能和边缘计算运行时间,专门从事实时过程自动化。edge原生平台的专利设计被命名为Cognitit。与最常见的支持边缘的物联网平台不同,Cognitit独特的嵌入式AI/ML服务能够适应不断变化的运营环境。通过对服务组件进行最低限度的定制和/或配置,可以为自动化监视和控制活动提供运行时。根据客户的偏好,该产品可以部署为SaaS(软件即服务)或专用的本地实例。愿景是加速认知物联网解决方案,以应对气候变化和可持续性、大规模采用电动汽车和可再生能源、防止关键基础设施、智能制造和互联健康生态系统的网络安全威胁等新挑战。


“在过去二十年中,我们的团队领导了RFID、企业移动、传感器和执行器等领域的重大数字转型计划和共同创新计划。RanialSystems的首席执行官兼创始人Prasenjit Bhadra说:“我们设想将物联网系统从数据收集引擎提升为知情的实时决策支持系统。”,该团队致力于通过提供具有点对点协作和智能过程自动化(IPA)的全栈(硬件+软件)边缘计算平台,在工业4.0时代提供认知物联网尚未开发的潜力。考虑到分布式物联网实施的全球背景,Cognititeliminate减少了物联网网络和大规模数据中心/云基础设施(专为远程监控功能而设计)中运营成本和性能瓶颈的开销。edge上的分布式智能有助于环境感知操作管理、实时异常检测,并在行动点提供可操作的见解。这项创新旨在部署按需服务,以最大限度地减少停机时间,获得自主性,并通过智能控制功能防止安全威胁。在机会无限的世界中,Ranial始终致力于打破数字价值链上物联网和人工智能的创新。


设计具有灵感的集成平台


Ranial是唯一一家在行动点提供认知AI和实时智能的工业物联网平台公司。通过利用高性能工业计算模块(SOC和SBC),Ranial设计了一个集成的硬件和软件运行时,可以在网络边缘扩散预测和规定智能。受认知神经科学模型的启发,优化后的系统在增量操作智能、实时监控和自主功能方面取得了显著的进步。随着边缘计算扩展到工业物联网应用领域,以克服集中计算(延迟、带宽和单点故障)的限制,边缘节点上受限的硬件(计算和存储)资源和数据无法执行复杂的AI/ML模型。认知物联网运行时的独特IP扩展到-一组独特的嵌入式认知AI算法,消除了大量计算AI的限制,并在连接节点之间建立水平(边缘)和基于需求的垂直(边缘云边缘)协作。这些有助于实现高性能并行性,以交换实时事件或知识交换,并在接近行动点的位置集成工作流。本发明通过引入认知AI能力,弥补了集中式和线性物联网设计模式的现有差距,并进一步推进了分布式边缘计算。IIoT基础设施和架构的独特设计模拟了人类神经系统的解剖层,通过神经运动操作的系统协调负责感知、处理和响应。颠覆性创新将对远程云运行时的依赖降至最低。智能服务组件经过优化,可在受限硬件环境中运行,并通过增量数据引入语义学习,并通过连接环境中的交互开发推理。


有杰出贡献的技术传道者


Prasenjit Bhadra(吉特)是一位经验丰富的企业家和技术传道者,在企业级M2M/IoT和AI空间的创新和平台工程方面做出了重大贡献。他是Ranial Systems的创始人和首席执行官。Ranial Systems是一家总部位于美国的初创企业,专注于认知物联网平台,以实现智能电网监控、微电网/可再生能源集成、先进制造和工业资产管理领域的自动化运营和资产管理功能。Prasenjit拥有物联网和无线解决方案大规模分布式体系结构方面的全球专利、研究出版物和文章,这些解决方案将实时认知人工智能的力量与嵌入式系统和高性能计算融合在一起。Ranial systems专注于行业的研发任务是推动先进边缘计算和实时过程智能的发明,以应对大规模绿色计划和可再生基础设施部署、智能资产管理和网络安全威胁等新挑战。作为唯一一家向工业客户提供认知物联网解决方案的全球公司,Ranial致力于利用增量学习和可操作的洞察力,在最大化投资回报率、KPI、互操作性、自我修复、最小化停机时间和灾难性故障方面推动持续改进。Prasenjit在科技巨头,即。IBM、Wipro、Visa、UHG和Broadridge将推动数字转型计划中的创新和思想领导。在过去二十年中,他在推动新兴技术领域的企业架构计划方面发挥了关键作用。他领导了独特的云平台(SaaS)的启动计划,利用人机协作。在他干练的领导下,全球IT公司与《财富》100强的客户在新兴技术的采用和现代化战略、OT/IT融合和SOA最佳实践方面进行了合作。


Prasenjit为开源技术、行业特定资产/框架和平台做出了贡献。他曾管理大型全球业务、预算分配和筹资计划的战略业务规划,并接触过三大洲(美国、EMEA和AP)的全球IT实践和商业文化。作为大中型企业的高级管理人员,Prasenjit在企业移动、高级分析和无线空间方面制定了战略,领导了卓越技术中心。十多年来,他在可再生资产管理基础设施、WIP跟踪以及为全球客户和IT组织提供服务的企业中间件领域推出创新产品方面发挥了重要作用。


Prasenjit被纽约美国公司授予年度首席技术官,英国TMT新闻授予最佳首席执行官领导业务转型。他是IEEE和Sigma席的资深成员。他正在为各种全球领导和非营利组织服务,如顶级影响力、风险分析学会、计算机械协会等,以促进可持续性和新兴技术的研发和创新。


为新兴趋势采用技术


建议的运行时间适应不断变化的网络物理环境,扩展态势感知,防范网络安全威胁,最大限度地减少扩展网络和云基础设施的增量成本,并在任务关键型M2M/IoT生态系统(如智能电网监控)内提供极高的响应能力,远程患者监控、自动车辆、国防系统等。


边缘计算的广泛应用创造了大量的服务机会和更接近操作环境的实时用例。基于状态的监控、预测性维护和类似资产管理尽职调查的最常见功能通常在离线模式下执行。识别异常和系统级操作的过程基于预定义的规则,需要人工干预。可再生基础设施、电动汽车和智能城市生态系统的快速适应要求智能监控和自主操作。在工业领域,操作智能和跨网络物理资产的实时协作的破坏性趋势继承了直观的过程自动化。这些新兴趋势正在引入基于目的的硬件和软件层,以及定制的服务组件。这种采用集中式物联网解决方案体系结构设计的筒仓随着时间的推移,价值实现时间和拥有成本呈指数级增长。此外,边缘节点上预定义的基于规则的逻辑和结构化智能无法提供可伸缩性、自治性、互操作性和智能控制操作。分布式物联网基础设施的扩展暴露了越来越多的入侵和网络安全攻击渠道。


AI/ML通常以批处理模式运行,如果部署在边缘节点上,大多数常见模型无法提供数据和计算能力有限的高质量洞察。我们的创新重点在于跨边缘节点的点对点协作,以克服有限资源和嵌入结构化智能的限制。术前认知模型的自学习功能旨在支持互操作性、自动化控制、极端可扩展性和可扩展性,并在部署时进行最低限度的定制。因此,分析和执行模型在边缘引入了一个响应性决策支持系统,该系统能够适应不断变化的物理条件,并通过检测任何入侵行为/请求的异常情况来防止网络安全攻击。


为全球市场提供充分的服务


核心竞争力和平台产品将成为下一代智能系统的强大推动者。其使命是专注于创新,以解决可持续性、灾害管理等日益增长的问题,并使人工智能和物联网的新兴趋势能够为全球所有类型的商业和工业部门所接受。该团队一直与清洁技术和电动汽车解决方案提供商密切合作,设计自动化监控系统,以最大限度地降低运营成本、实时资产管理和微电网自动化。


该公司与工业控制制造商、原始设备制造商和金刚烷胺服务公司合作,以直观的数字平台补充其核心产品,引入智能过程监控和增值服务。


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