Rendre les expériences comparables
Conserver signaux bruts et conditions pour retrouver quand et pourquoi les résultats diffèrent.
Applications
Passez moins de temps à rassembler les données d’expérimentation. Concentrez-vous sur la recherche.
Connectez les instruments spécialisés, équipements d’essai et données d’expérimentation. Construisez un environnement sécurisé pour de grands volumes de données brutes, l’analyse comparative et la recherche en IA.
Transformer les données dispersées des instruments en ressources de recherche réutilisables
Conserver données et conditions ensemble, de la préparation de l’expérience à l’interprétation.
- Instruments spécialisés
Signaux et conditions d’essai
Relier les signaux des instruments, capteurs et contrôleurs aux échantillons, réglages et identifiants d’expérimentation.
- NAZARE
Stocker, retrouver et comparer
Collecter les données brutes à haute résolution et les historiques d’expérimentation, puis interroger à grande échelle les signaux et périodes nécessaires.
- NAVIS · intégration de modèles de recherche
Analyser avec des éléments traçables
Interrogez les données et documents d’expérimentation, examinez les éléments disponibles et intégrez les modèles existants pour approfondir l’analyse et la validation.
Garder les données sensibles de recherche en interne
Fonctionner sur site avec des contrôles d’accès conformes aux politiques de sécurité de votre institution.
Étendre aux projets et instruments
Ajouter des serveurs avec les instruments et les volumes de données, et réutiliser les données accumulées dans les recherches suivantes.
Instituts de recherche travaillant avec Ingkle
Tous les clients
Agency for Defense Development
KITECH
Korea Institute of Materials Science
Korea Automotive Technology Institute
Korea Conformity Laboratories (KCL)
Institute for Advanced Engineering
Discuter de votre environnement de recherche
Présentez vos instruments, besoins d’échantillonnage, volumes de données et objectifs de recherche. Nous examinerons l’intégration aux outils d’analyse et modèles existants. Le développement ML sur mesure fait l’objet d’un accord séparé.