Întrebări frecvente

Nu. Aceasta este cea mai frecventă confuzie și o abordăm direct, fără ocolișuri. În contextul NeuralGrid, termenul „grid" descrie o rețea mesh software de noduri de calcul interconectate pentru inferență AI distribuită — o topologie logică IT, nu o infrastructură fizică de distribuție a energiei electrice.

NeuralGrid Systems SRL nu operează în sectorul energetic. Nu avem licențe ANRE, nu colaborăm cu Transelectrica, nu proiectăm rețele inteligente de distribuție a energiei (smart grid) și nu oferim servicii către furnizori de utilități. Dacă căutați soluții pentru managementul rețelelor electrice, NeuralGrid nu este furnizorul potrivit — vă recomandăm să contactați operatori din domeniul energetic.

Grid-ul nostru arată ca o hartă de noduri compute (edge, hub, cloud) conectate prin protocoale software — similar unei diagrame de rețea IT sau unei topologii Kubernetes distribuite, nu unei scheme de alimentare cu energie.

Inferența AI distribuită înseamnă rularea modelelor de machine learning pe mai multe noduri de calcul — edge, hub regional, cloud — coordonate printr-o rețea mesh software, în loc de un singur server centralizat. Cererile de predicție sunt procesate cât mai aproape de sursa datelor, reducând latența și traficul de rețea.

Nu orice model. Hardware-ul edge are constrângeri de memorie RAM, procesare și stocare. Modelele foarte mari (LLM-uri complete, rețele neuronale cu sute de milioane de parametri) necesită de obicei hub regional sau cloud. Evaluăm fiecare model individual și propunem optimizări (quantizare INT8, pruning) sau arhitecturi hibride cu fallback automat către cloud când edge-ul este supraîncărcat.

Nu. Modelele closed-source accesate exclusiv prin API-uri terțe (OpenAI GPT, Anthropic Claude etc.) nu pot fi descărcate și deployate local. Ce putem face: orchestrăm rutarea cererilor către aceste API-uri prin OrchestrGate (NG-004), monitorizăm latența și costul per request, și implementăm cache inteligent la noduri edge pentru răspunsuri repetitive. Suntem transparenți: nu promitem inferență locală pentru modele pe care nu deținem weights.

Un pilot cu 3–5 noduri edge și modulele MeshCore + EdgeNode + OrchestrGate poate fi operațional în 2–4 săptămâni. Implementări enterprise cu zeci de noduri, integrări complexe și module federate durează 2–4 luni. Durata depinde de maturitatea infrastructurii IT, numărul de modele de deployat și cerințele de securitate.

Suportăm PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ONNX, TensorRT, OpenVINO și modele custom exportate în formate standard. Infrastructura target include Linux (x86, ARM), containere Docker, Kubernetes și dispozitive edge industriale. Pentru stack-uri neacoperite, contactați-ne pentru evaluare de fezabilitate.

Cu modulul PrivacyEdge (NG-007), datele sensibile pot rămâne exclusiv pe nodul edge — inferența se execută local, iar doar metrici agregate (fără date brute) circulă prin mesh. Pentru clienți enterprise, oferim deployment on-premise sau VPC dedicat în centre de date din UE, conform GDPR.

Prețurile sunt personalizate în funcție de numărul de noduri mesh, modulele NG selectate și nivelul de suport (basic, premium, enterprise SLA). Oferim evaluare tehnică gratuită de 45 de minute, urmată de o ofertă detaliată. Nu publicăm prețuri fixe pe site deoarece fiecare topologie mesh este diferită.

Da. Echipa NeuralGrid din Timișoara oferă suport tehnic, documentație și training în română și engleză. Răspundem la solicitări în timpul programului de lucru (L–V, 09:00–18:00 EET), cu SLA extins pentru clienții enterprise.

Nu. NeuralGrid furnizează infrastructură de rulare, orchestrare și monitorizare a modelelor ML — nu garantăm acuratețe perfectă a predicțiilor. Performanța depinde de calitatea datelor de antrenament, de procesul de optimizare pentru edge și de condițiile de producție. Testăm și documentăm degradarea post-quantizare, dar responsabilitatea pentru acuratețea modelului revine echipei de data science a clientului.