IA Aplicada
Execução de redes neurais compactas diretamente em chips móveis, NPUs e processadores de borda. Engenharia focada em inferência ultra-rápida, baixo consumo energético e zero dependência de processamento em nuvem.
Pesquisamos e implementamos sistemas na convergência entre IA Aplicada, Visão Computacional, Computação de Borda e Soberania de Dados.
Execução de redes neurais compactas diretamente em chips móveis, NPUs e processadores de borda. Engenharia focada em inferência ultra-rápida, baixo consumo energético e zero dependência de processamento em nuvem.
Pesquisa em arquiteturas de percepção visual inspiradas no processamento neural humano, integradas a motores óticos proprietários para captura e decodificação em tempo real de normas industriais e padrões GS1 (Códigos 2D e GS1 Digital Link).
A computação autônoma acontece no ponto de captura. Desenvolvemos infraestrutura para assistentes locais, inferência on-device e tolerância total a ambientes offline, garantindo continuidade operacional sem custos abusivos de transferência de dados.
Unificação da informação sob o conceito de dado soberano, onde a custódia permanece rigorosamente na origem. Modelos arquiteturais canônicos alinhados a padrões governamentais, conformidade estrita de privacidade e inviolabilidade corporativa.
Aplicação móvel em produção focada em leitura ótica, catálogo offline-first e conciliação de dados em tempo real diretamente no ponto físico.
Investigação sobre algoritmos leves de visão e rastreamento bidimensional operando com latência reduzida em hardware de consumo.
Estudo focado em compressão de modelos neurais e inferência direta em NPUs móveis para mitigar latência e consumo energético.
Arquitetura conceitual para tratamento soberano de dados corporativos e governamentais, garantindo conformidade canônica na origem.
Alinhamento arquitetural com as principais transições industriais, marcos de inteligência artificial e soberania de dados globais.
Substituição global progressiva do código de barras tradicional (EAN/UPC) por códigos bidimensionais (QR Code estruturado com GS1 Digital Link e DataMatrix) até 2027.
A decodificação ótica de matrizes densas em alta rotação exige percepção local na ponta. Modelos em nuvem adicionam latência inviável; nossos motores são projetados para inferência de visão diretamente no hardware de captura.
Marcos legais de privacidade no Brasil e União Europeia pautados pelo consentimento explícito, transparência do titular e o princípio da estrita necessidade (minimização de dados).
Convergência resolvida por arquitetura: priorizamos sistemas local-first onde o dado soberano permanece na máquina de origem, eliminando a superfície de vazamento em trânsito e dispensando transferências desnecessárias para a nuvem.
Primeiro arcabouço legal abrangente para Inteligência Artificial no mundo, estabelecendo obrigações rígidas de transparência, gestão de riscos e supervisão de modelos.
Engenharia voltada a modelos neurais leves e dedicados para computação de borda. A execução isolada on-device assegura rastreabilidade determinística, mitiga riscos de exposição operacional e atende aos mais rigorosos critérios de auditoria técnica.