Le coldspray est une technologie de revêtement et de réparation qui utilise un jet à grande vitesse de particules métalliques ou composites projetées à basse température. Contrairement aux procédés thermiques traditionnels, il n’implique pas de fusion du matériau, mais repose sur l'impact cinétique des particules pour créer une adhérence solide à la surface cible. Cela permet de préserver les propriétés mécaniques et métallurgiques des matériaux tout en minimisant les déformations thermiques ou les contraintes résiduelles. Le coldspray est utilisé dans des secteurs tels que l'aéronautique, l'automobile et l'énergie pour réparer, protéger ou améliorer des pièces.

Deep42 développe des algorithmes avancés pour optimiser la technologie ColdSpray dans la dépose de matière. Grâce à l'intelligence artificielle, nous sommes capables de contrôler des paramètres invisibles lors de l'usinage, tout en mettant en place des solutions de maintenance prédictive pour garantir une efficacité et une fiabilité accrues. Ce travail innovant ouvre la voie à des performances inégalées dans les processus industriels, en intégrant précision, durabilité et intelligence technologique.

En collaboration avec SDR-Engineering, nous avons développé une solution de traitement radar révolutionnaire pour mesurer avec précision le niveau de calcaire dans les fours et silos d'une carrière de renommée mondiale. 

Une Solution Fiable et Performante

Notre solution radar offre une précision exceptionnelle, même dans des conditions extrêmes. Les résultats (points bleus et rouges) illustrent clairement l’efficacité de cette technologie en comparaison avec les données obtenues par une caméra 3D (zone grise), impraticable dans de tels environnements.

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Pour découvrir comment cette solution peut transformer vos opérations industrielles, contactez-nous dès aujourd’hui. Nous serons ravis de répondre à vos questions et d’explorer ensemble les possibilités offertes par notre technologie.

Deep42 exploite les grands modèles de langage (LLM) pour développer des agents conversationnels capables de dialoguer avec les utilisateurs, collecter des informations et exécuter des actions. Grâce aux techniques avancées de Retrieval-Augmented Generation (RAG), nos solutions enrichissent les conversations avec des données provenant de vos documentations, garantissant des réponses précises et contextualisées.

En complément, nous intégrons des outils de transcription audio vers texte, permettant de transformer automatiquement les interactions vocales en données exploitables. Ces technologies s’adaptent à divers cas d’usage, comme la prise de commandes, le service client ou l’automatisation de processus, tout en offrant une expérience utilisateur fluide et efficace.

Deep42 travaille sur des algorithmes de machine learning appliqués à l'image, avec une expertise particulière dans la captation et le traitement des données 3D. En plus de la photogrammétrie, qui nous permet de mesurer et modéliser des objets avec précision, nous intégrons des approches avancées comme le 3D Gaussian Splatting et les NeRFs (Neural Radiance Fields). Ces techniques révolutionnaires permettent de reconstruire des scènes et des objets en 3D avec une fidélité exceptionnelle, à partir d'une simple collection d'images captées.

Ces algorithmes d'IA repoussent les limites des rendus graphiques en permettant de créer des visualisations réalistes et des environnements virtuels adaptés à des applications variées, comme la réalité augmentée, les jeux vidéo, ou l'architecture.

Le rendu à gauche est en 3D : vous pouvez déplacer la caméra pour explorer l’objet ou la scène sous différents angles. Profitez d’une expérience interactive qui met en valeur ces avancées technologiques.

Deep42 a développé un projet visant à modéliser et optimiser la régulation thermique et hydrique d’une chambre de test destinée aux essais qualité et aux mesures de dilatation des matériaux sur de longues durées, en fonction des variations de chaleur et d’humidité. Cette chambre est équipée de plusieurs dispositifs de régulation, notamment une climatisation réversible, un hydrateur et un déshydrateur.

Le projet a pour objectif principal de modéliser, à l’aide de techniques d’intelligence artificielle, le comportement dynamique de ces appareils afin de mieux comprendre leurs interactions dans divers scénarios. Les modèles ainsi développés permettent ensuite d’identifier et de rechercher les paramètres optimaux pour le réglage des régulateurs PID (Proportionnel-Intégral-Dérivé), assurant une précision et une stabilité maximales des conditions climatiques à l’intérieur de la chambre.