Architecture technologique
Cinq niveaux intégrés, du capteur physique au contrôle autonome — chaque niveau s'appuie sur le précédent, conçu pour le fonctionnement industriel continu en conditions réelles.
Le capteur se monte via une bride industrielle standard — pas d'interruption de débit, pas de prélèvement, pas de modification de la cuve de procédé. Une grille de mesure couvre toute la section transversale, résolvant la distribution spatiale en résolution milliseconde.
À plus de 1 000 images par seconde, la séquence rapide crée une image 3D effective des structures d'écoulement — sans la complexité ni le coût des méthodes de balayage volumétrique.
Accès direct à la physique cachée
Conductivité et permittivité capturées simultanément sur toute la section transversale. Le résultat est un champ espace-temps où le taux de rétention de gaz, la qualité du mélange et les instabilités de phase sont directement observables.
- Montage bride, inline, sans arrêt de production
- Modes conductivité + capacitance — couvre les systèmes conducteurs et non-conducteurs
Temps réel, on-premise, sans dépendance cloud
GPU embarqué par capteur. Plusieurs capteurs agrégés et synchronisés avec des signaux auxiliaires. Traitement déterministe à faible latence — entièrement on-premise.
Empreintes de procédé, pas seulement des chiffres
Chaque moment est représenté comme une empreinte physique — une signature spatiale structurée capturant gradients, motifs d'écoulement et changements dynamiques. Des états similaires produisent des empreintes similaires ; les écarts sont des distances mesurables depuis une baseline connue.
Comprendre pourquoi — pas seulement quoi
Les réseaux de neurones informés par la physique (PINNs) combinent données de mesure et équations physiques — permettant prédictions, analyses what-if et interprétation causale que les modèles purement data-driven ne peuvent pas fournir.
De la visibilité au contrôle à l'autonomie
Assurance stabilité, optimisation énergétique, contrôle autonome en boucle fermée, accélération du scale-up et apprentissage inter-sites — chacun s'appuyant sur la compréhension physique établie en L1–L4.
Tous les capteurs ne sont pas égaux — surtout pour l'IA
L'IA physique nécessite des données denses, spatialement résolues et haute fréquence. La plupart des technologies de mesure conventionnelles ne peuvent pas fournir cette combinaison.