Construiré tu canal de telemetría de robots o sensores con alertas de anomalía por IA

¿Estás intentando poner en la nube un prototipo de robot, dron o sensor y te quedaste atascado? La IA física necesita un camino confiable: del dispositivo a la nube, de la nube a los paneles, a modelos que detecten problemas.

Yo creo ese camino. He trabajado con streaming de telemetría en producción y en un proyecto de streaming de sensores donde un sensor iba dentro de una pelota de cricket. Para mi propia torre aeropónica escribí código asíncrono de streaming de sensores (en GitHub).

Canalización: ESP32 o Raspberry Pi, MQTT, AWS IoT Core (Kinesis o MSK Kafka para alto volumen), S3/Timestream o ClickHouse, paneles Grafana, luego detección de anomalías o inferencia simple de ML encima.

Enclosure: diseño de carcasas paramétricas imprimibles en FDM con ayuda de IA y desarrollo en una impresora de clase Ender.

Obtendrás: ruta de datos funcional, dashboards, reglas de alerta, código de dispositivo de muestra, archivos STEP/STL, código fuente de FreeCAD, README.

La robótica y los drones son el caso de uso para el que está hecho esto, no proyectos pasados de mis robots. Sin diseño de PCB, certificación o ventas de hardware. No puedo prometer precisión de ML ni cero tiempo muerto.