Je construirai votre pipeline de télémétrie robotique ou de capteurs avec des alertes d’anomalie basées sur l’IA

Vous développez un prototype de robot, de drone ou de capteur et vous bloquez sur l’envoi de ses données vers le cloud ? L’IA physique a besoin d’un chemin fiable : appareil, vers le cloud, vers des tableaux de bord, vers des modèles qui repèrent les problèmes.

Je construis ce chemin. J’ai travaillé sur des flux de télémétrie en production et sur un projet de télémétrie de capteurs où un capteur était placé à l’intérieur d’une balle de cricket. Pour ma tour aéroréoponique personnelle, j’ai écrit du code de streaming asynchrone (sur GitHub).

Pipeline : ESP32 ou Raspberry Pi, MQTT, AWS IoT Core (Kinesis ou MSK Kafka pour un volume élevé), S3/Timestream ou ClickHouse, tableaux de bord Grafana, puis détection d’anomalies ou inférence ML simple en amont.

Boîtier : je conçois des boîtiers paramétriques imprimables en FDM dans FreeCAD avec une assistance IA, et j’imprime sur une imprimante de type Ender.

Vous obtenez : un chemin de données opérationnel, des tableaux de bord, des règles d’alerte, du code d’appareil exemple, fichiers STEP/STL, sources FreeCAD, README.

La robotique et les drones constituent le cas d’utilisation pour lequel cela est conçu, et non mes projets de robotique passés. Pas de conception de PCB, pas de certification ni de vente de matériel. Je ne peux pas garantir la précision du ML ni une disponibilité sans interruption.