PassiveLogic 將 GPU 驅動的 AI 和邊緣計算應用於建築物的物聯網（IoT）組件。
Beta 測試是一種針對非實體產品（比如軟件）的驗收測試。通過進行驗收測試，可以將錯誤修復程序放入軟件產品下一個版本中，以供下載到設備，接著循環這個過程。驗收測試是技術測試的最後一個階段，一旦通過驗收測試，產品就會進入發佈階段。
Beta 測試對於像建築物這樣的實體產品是不常用的。但是，鹽湖城（Salt Lake City）的兩位企業家現在提供了一個在開發過程中就可以評估建築物的系統。
PassiveLogic 的首席執行官 Troy Harvey 說，這可以在建築物開始建造前解決很多問題。
Hive 控制器
Harvey 和 Jeremy Fillingim 於 2014 年創立了 PassiveLogic，這是一個工程師 AI 平臺，可以用於自主操作建築物的所有物聯網組件。
PassiveLogic 的 Hive 系統被初創公司稱為 “建築物的大腦” ，該系統由能耗低且具有 AI 功能的 Jetson Nano 模塊提供動力。
Hive 通過使用傳感器融合算法合併來自多個傳感器的數據，可以在控制建築物時做出瞬間決策。而且，它可以針對房間動態情況提供自動解釋和響應能力。
Jetson 引領物聯網的新時代
PassiveLogic 的軟件使設計人員和架構師能夠以數字化方式繪製系統控制架構的組件。承包商和建築師可以在開始構建前在物聯網系統上運行 AI 驅動的模擬。該模擬是通過神經網絡進行的，有助於優化能源效率和舒適度等領域。
PassiveLogic 的 Swarm 傳感器
除了用於邊緣計算的 Hive 控制器外，該系統還將初創公司的 Swarm 房間傳感器和緊湊型 Cell 模塊連接到建築組件中，以進行硬接線控制。
“藉助 Jetson Nano，我們可以獲得所有邊緣算力，因此我們可以使用實時系統在 AI 中完成所有這些工作，” Harvey 說。
PassiveLogic 在構建 AI、邊緣計算和物聯網方面的開創性應用時，正值零售商、製造商、市政當局和其他眾多公司採用 NVIDIA GPU 驅動的邊緣計算以實現自主管理的時代。
該公司是 NVIDIA 初創加速計劃 （NVIDIA Inception）的成員，該計劃可以通過網絡、GPU 技術指導和培訓幫助初創企業更快地擴展市場。
“在 PassiveLogic 準備應對堆積如山的客戶需求時，NVIDIA 初創加速計劃正在為 Jetson 的功能和操作提供技術指導，” Harvey 說。“ Jetson 芯片向我們的平臺敞開了大門。”
Hive：AI 邊緣計算
PassiveLogic 的 Hive 控制器可以使 AI 應用於普通的邊緣設備，例如閉路攝像頭、照明、供暖以及空調系統。這使在裝有攝像頭和智能溫度控制的建築物中應用圖像識別技術成為可能。
Harvey 說：“它成為了建築物中所有傳感器以及可控設備的控制中心。”
Hive 還可以根據從其聯網 Swarm 設備中獲取的數據，來推測人群在建築物中的位置。Swarm 設備使用了藍牙網格三邊化技術來定位建築物的居住者，它可以根據人們所處的位置，調節溫度、燈光或其他系統。
數字化的 AI 模擬
該公司的 Cell 模塊（由軟件定義的硬接線輸入輸出單元）用於將所有物理建築物連接到其 Hive AI 邊緣計算系統中。當客戶將這些建築物模塊連接在一起時，他們也在為該自主系統的外觀奠定軟件基礎。
PassiveLogic 使客戶能夠在 Hive 的軟件平臺上以數字化方式佈置建築控制並設置模擬。客戶可以導入 CAD 設計或將草圖繪製出來，其中包括需要統一進行管理的建築物的所有功能。
AI 引擎在物理層面上了解建築物組件的工作方式，並且它可以運行建築物系統的模擬，同時考慮到複雜的交互作用，並做出控制決策以優化操作。接下來，Hive 將此最佳控制路徑與實際傳感器數據進行比較，應用機器學習，並隨著時間的推移更加智能地自主控制建築物。
無論是要升級現有建築物還是設計新建築物，客戶都可以使用 Hive 進行模擬，以瞭解如何改善能耗和舒適度。
“一旦插上電源，您就可以在現場學習，並使用深度學習進行獨特的本地訓練，同時將其與其他建築物進行比較，” Harvey 說。
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