AI Clearing vs Ai2 (formerly Allen Institute for AI)

AI Clearing connecte les données de conception et BIM, les plannings, les budgets, les images de drones, les entrées mobiles et les relevés de terrain en un seul système d'intelligence de construction pour les projets d'infrastructures à grande échelle et d'énergie renouvelable. Les entrepreneurs et les propriétaires d'actifs utilisent sa plateforme CORE pour voir ce qui se passe réellement sur le site au lieu de se fier à des feuilles de calcul dispersées et des notes de terrain.

Un moteur de vision par ordinateur propriétaire, entraîné sur des millions d'objets de construction, compare les conditions telles qu'elles sont construites aux plans de conception. La plateforme fournit des rapports d'avancement et de qualité dans un délai de 6 à 24 heures après la capture des données et inclut Clara, une assistante conversationnelle qui répond aux questions de projet à partir des données de terrain en temps réel.

Alors que la plupart des logiciels de construction suivent les tâches dans des feuilles de calcul, AI Clearing est construit autour de preuves visuelles du site. Il réconcilie automatiquement les images de drones, les plannings et les modèles BIM, ce qui le rend mieux adapté aux travaux de terrassement à l'échelle des services publics et aux énergies renouvelables que les outils génériques de gestion de projet qui manquent de vérification géospatiale de l'avancement.

Les entrepreneurs généraux, les entreprises EPC et les propriétaires d'actifs travaillant dans les énergies renouvelables, la transmission, l'éolien, les autoroutes, les pipelines, les chemins de fer et les travaux de terrassement civils utilisent AI Clearing pour le suivi de l'avancement, le contrôle qualité, la vérification de facturation et la supervision de portefeuille. Parmi les clients figurent PCL Solar, baywa-re et Rosendin Renewables.

Ai2 est un institut à but non lucratif de recherche en science des données et en intelligence artificielle qui développe des modèles linguistiques et multimodaux entièrement ouverts, ainsi que des plateformes de recherche appliquée pour la science, le climat et la robotique. Fondé par Paul Allen en 2014 et basé à Seattle, l'institut publie les poids des modèles, les données d'entraînement, le code et les protocoles d'évaluation plutôt que de se limiter à des API fermées.

Alors que de nombreux laboratoires publient les poids mais cachent les données et les étapes d'entraînement, Ai2 considère l'ensemble du cycle de vie du modèle comme public. Olmo 3 propose des variantes de base, instructives et de réflexion jusqu'à 32 milliards de paramètres avec OlmoCore, Open Instruct et des outils de prétraitement. Tülu 3 et Molmo 2 étendent cette ouverture à la recherche post-entraînement et vision-langage.

Les chercheurs, ingénieurs en apprentissage automatique et équipes académiques utilisent Ai2 lorsqu'ils ont besoin de bases reproductibles plutôt que de points d'accès en boîte noire. Les travaux couvrent les modèles linguistiques, les modèles multimodaux, Semantic Scholar, Asta pour la découverte scientifique, et des outils axés sur la planète comme EarthRanger et Skylight.