Video Showcase Galeri Video

A live demo of a custom-built handheld RF multi-tool engineered in-house for sub-GHz diagnostics and embedded development. The device pairs an ESP32 microcontroller with a CC1101 sub-GHz transceiver and an SMA antenna, all housed in a compact 3D-printed case with a colour TFT display and a carousel UI. From the RF menu it offers a real-time spectrum analyser, Scan/Copy, Simulate, Custom Sub-GHz and SquareWave tools. In the clip the spectrum view is centred on the 433.92 MHz ISM band (432.9-434.9 MHz) and the live waveform reacts as a 433 MHz remote is exercised nearby - letting an engineer see exactly which frequency a device transmits on and how clean its signal is. It's a practical bench instrument for testing remotes, sensors and IoT radios, and a showcase of our hardware capability: custom PCBs, RF front-ends, firmware and enclosure design delivered as one integrated product.

Demo langsung RF multi-tool genggam buatan sendiri yang kami rekayasa untuk diagnostik sub-GHz dan pengembangan embedded. Perangkat ini memadukan mikrokontroler ESP32 dengan transceiver sub-GHz CC1101 dan antena SMA, dikemas dalam casing cetak-3D ringkas berlayar TFT warna dengan antarmuka carousel. Dari menu RF tersedia penganalisis spektrum real time, Scan/Copy, Simulate, Custom Sub-GHz, dan SquareWave. Dalam klip ini tampilan spektrum dipusatkan pada pita ISM 433,92 MHz (432,9-434,9 MHz) dan gelombang live bereaksi saat sebuah remote 433 MHz diuji di dekatnya - sehingga engineer dapat melihat persis pada frekuensi mana sebuah perangkat memancar dan seberapa bersih sinyalnya. Ini instrumen bench praktis untuk menguji remote, sensor, dan radio IoT, sekaligus menunjukkan kapabilitas perangkat keras kami: PCB khusus, front-end RF, firmware, dan desain enclosure yang dikirim sebagai satu produk terintegrasi.

A live demo of an AI Defect Detection system for industrial quality control. It learns what a good part looks like from a bank of reference image patches (a ResNet feature extractor with a coreset memory bank), then inspects each test image and flags anomalies it has never seen before - no defect examples needed for training. For every inspection it returns a clear PASS or DEFECT DETECTED verdict with an anomaly score against a decision threshold, confidence and peak-intensity readings, the number of affected patches, and a red heatmap overlay that pinpoints exactly where the flaw is on the part. Detection sensitivity and sampling are tunable for the speed-vs-accuracy trade-off (industrial QC typically runs 0.6-0.8). In the clip it inspects precision circular metal components and localises surface defects in seconds - the kind of automated visual inspection that replaces slow, inconsistent manual checking on a production line.

Demo langsung sistem Deteksi Cacat AI untuk kontrol kualitas industri. Sistem mempelajari seperti apa komponen yang baik dari bank patch gambar referensi (ekstraktor fitur ResNet dengan coreset memory bank), lalu memeriksa setiap gambar uji dan menandai anomali yang belum pernah dilihatnya - tanpa perlu contoh cacat untuk pelatihan. Untuk setiap inspeksi, sistem memberikan vonis jelas PASS atau DEFECT DETECTED dengan skor anomali terhadap ambang keputusan, pembacaan confidence dan peak intensity, jumlah patch yang terdampak, serta overlay heatmap merah yang menunjukkan persis di mana letak cacat pada komponen. Sensitivitas deteksi dan sampling dapat disetel untuk trade-off kecepatan vs akurasi (QC industri umumnya memakai 0,6-0,8). Dalam klip ini, sistem memeriksa komponen logam melingkar presisi dan melokalisasi cacat permukaan dalam hitungan detik - jenis inspeksi visual otomatis yang menggantikan pengecekan manual yang lambat dan tidak konsisten di lini produksi.

A live demo of VoidAgent, an autonomous AI browser agent that completes real web tasks on its own. Given a goal, it drives a real Chrome browser - navigating sites, searching, and clicking through pages - while streaming every step it takes in real time: each action, the element it clicked, timestamps, and a final DONE. In the clip it works on Tokopedia, an Indonesian marketplace, carrying out the instruction 'find the product esp32-c3 and add two of them to the cart' - searching, opening listings, and adding the items to the cart entirely on its own. A Start Task / Stop Task control runs the agent, and the streaming log makes its reasoning and actions fully transparent. It's a practical look at agentic automation - handing routine web work like research, shopping, data entry, and repetitive flows to an AI that operates the browser exactly like a person would.

Demo langsung VoidAgent, agen browser AI otonom yang menyelesaikan tugas web nyata secara mandiri. Diberi sebuah tujuan, ia mengoperasikan browser Chrome sungguhan - menavigasi situs, mencari, dan mengeklik halaman - sambil menstreaming setiap langkahnya secara real time: setiap aksi, elemen yang diklik, timestamp, dan DONE di akhir. Dalam klip ini ia bekerja di Tokopedia, menjalankan perintah 'cari produk esp32-c3 dan tambahkan dua ke keranjang' - mencari, membuka daftar produk, dan menambahkan barang ke keranjang sepenuhnya secara mandiri. Kontrol Start Task / Stop Task menjalankan agen, dan log streaming membuat penalaran serta aksinya sepenuhnya transparan. Ini gambaran nyata otomasi agentik - menyerahkan pekerjaan web rutin seperti riset, belanja, entri data, dan alur berulang kepada AI yang mengoperasikan browser persis seperti manusia.

A live demo of a Retail Store Analytics system that turns an ordinary store camera into shopper-behavior insight. Using AI pose detection, it tracks every shopper in the aisle as a skeleton, assigns each a persistent ID, and watches custom ROI zones drawn in front of the shelves - here a zone labelled 'Rak Makanan Kucing' (Cat Food Shelf). For each zone it counts how many people are in it right now, total entries, and the average dwell time, and logs per-person dwell (e.g. Person 42 - 3s) along with total shelf interactions. The result is a real-time picture of which displays draw attention and how long shoppers actually linger - data retailers can use to optimise shelf placement, promotions, and store layout, all from a single camera feed.

Demo langsung sistem Analitik Toko Ritel yang mengubah kamera toko biasa menjadi wawasan perilaku pengunjung. Dengan deteksi pose berbasis AI, sistem melacak setiap pengunjung di lorong sebagai kerangka (skeleton), memberi masing-masing ID yang konsisten, dan memantau zona ROI khusus yang digambar di depan rak - di sini zona berlabel 'Rak Makanan Kucing'. Untuk setiap zona, sistem menghitung berapa orang yang berada di dalamnya saat ini, total kunjungan, dan rata-rata durasi kunjungan, serta mencatat durasi per orang (mis. Person 42 - 3s) beserta total interaksi rak. Hasilnya adalah gambaran real time tentang display mana yang menarik perhatian dan berapa lama pengunjung benar-benar berhenti - data yang dapat dipakai peritel untuk mengoptimalkan penempatan rak, promosi, dan tata letak toko, semuanya dari satu umpan kamera.

A live demo of an edge AI-vision system that counts stacked pharmaceutical blister strips in real time. A small camera-equipped edge device runs the detection model on-device - the dashboard's live logger streams its per-frame timing (preprocess / inference / postprocess) - and classifies how many strips are stacked, showing the result as 1 / 2 / 3 strips with a confidence score (here 2 strips at 93%). An adjustable confidence threshold tunes sensitivity, and the device reports over WiFi with MQTT for IoT integration. The clip is shown as a merged view - the physical setup on top, the dashboard below - so you can watch the hardware and the AI response at the same time. A practical example of on-device vision for fast, automated counting and quality checks in pharmaceutical packaging and inventory.

Demo langsung sistem AI vision edge yang menghitung tumpukan strip obat (blister) secara real time. Perangkat edge berkamera menjalankan model deteksi langsung di perangkat - logger live pada dasbor menampilkan waktu per-frame (preprocess / inference / postprocess) - dan mengklasifikasikan berapa strip yang bertumpuk, menampilkan hasilnya sebagai 1 / 2 / 3 strip lengkap dengan skor keyakinan (di sini 2 strip pada 93%). Ambang keyakinan yang dapat diatur menyetel sensitivitas, dan perangkat melaporkan melalui WiFi dengan MQTT untuk integrasi IoT. Klip ini ditampilkan sebagai tampilan gabungan - setup fisik di atas, dasbor di bawah - sehingga Anda dapat melihat perangkat keras dan respons AI sekaligus. Contoh nyata computer vision on-device untuk penghitungan dan pemeriksaan kualitas yang cepat dan otomatis pada pengemasan serta inventaris farmasi.

A live demo of Vanguard, a mobile augmented-reality first-person shooter that drops the game into your real surroundings. Through the phone camera, virtual enemies are placed into the actual space - here an outdoor cafe - and the player aims and fires at them in first person, complete with a sweeping radar, health and ammo HUD, kill counter, level, and match timer. It's a full game, not just a tech demo: a branded menu with Single Player, Multiplayer, Store, Global Rank, and Training modes, plus a player profile. Vanguard shows our AR stack at play - real-time camera tracking, 3D enemies anchored into the world, and responsive shooter mechanics running on a phone.

Demo langsung Vanguard, game tembak orang-pertama augmented reality di ponsel yang menghadirkan permainan ke lingkungan nyata Anda. Melalui kamera ponsel, musuh virtual ditempatkan ke ruang sungguhan - di sini sebuah kafe terbuka - dan pemain membidik serta menembaknya secara orang-pertama, lengkap dengan radar berputar, HUD nyawa dan amunisi, penghitung kill, level, dan timer pertandingan. Ini game utuh, bukan sekadar demo teknologi: menu bermerek dengan mode Single Player, Multiplayer, Store, Global Rank, dan Training, plus profil pemain. Vanguard menunjukkan teknologi AR kami dalam aksi - pelacakan kamera real time, musuh 3D yang tertambat ke dunia nyata, dan mekanik tembak-menembak yang responsif berjalan di ponsel.

A live demo of the E-TLE Traffic Monitoring System, an AI computer-vision dashboard that watches two camera feeds at once. On the road/dashcam side it detects lanes and vehicles, marks a detection zone, and reads license plates with OCR (confidence scores shown), automatically logging traffic violations with plate number, vehicle type, and time. On the bus-interior side it counts passengers, tracking people crossing an in/out line and keeping a running total with a timestamped passenger log. Together it turns ordinary camera streams into structured, auditable data for traffic enforcement and public-transport monitoring - vehicle counts, plate reads, violations, and passenger flow, all in real time.

Demo langsung E-TLE Traffic Monitoring System, dasbor computer vision berbasis AI yang memantau dua umpan kamera sekaligus. Di sisi kamera jalan/dashcam, sistem mendeteksi lajur dan kendaraan, menandai zona deteksi, serta membaca pelat nomor dengan OCR (skor keyakinan ditampilkan), dan otomatis mencatat pelanggaran lalu lintas lengkap dengan nomor pelat, jenis kendaraan, dan waktu. Di sisi kamera dalam bus, sistem menghitung penumpang, melacak orang yang melewati garis masuk/keluar, dan menyimpan total berjalan dengan log penumpang bertimestamp. Keduanya mengubah aliran kamera biasa menjadi data terstruktur yang dapat diaudit untuk penegakan lalu lintas dan pemantauan transportasi umum - jumlah kendaraan, pembacaan pelat, pelanggaran, dan arus penumpang, semuanya secara real time.

A live demo of Memoir, a web app that turns a small USB voice recorder into an AI-written journal - with no app to install. The hardware recorder captures audio to a microSD card; plug it in and Memoir connects to the device directly from the browser, pulls the recordings off it, transcribes the speech, and generates a clean written journal entry from what was said. The dashboard tracks how many recordings are on the device, how many have been transcribed, total captured time, and storage used, with one-tap Connect / Disconnect and a Generate button. In the clip, a real Indonesian voice note is transcribed and turned into a dated journal entry - showing how custom recording hardware, in-browser device access, speech-to-text, and AI text generation come together into one seamless capture-to-journal workflow.

Demo langsung Memoir, aplikasi web yang mengubah perekam suara USB kecil menjadi jurnal yang ditulis AI - tanpa perlu instal aplikasi. Perangkat perekam menyimpan audio ke kartu microSD; cukup colokkan dan Memoir terhubung langsung ke perangkat dari browser, menarik rekamannya, mentranskrip ucapan, lalu menghasilkan catatan jurnal yang rapi dari apa yang diucapkan. Dasbornya menampilkan jumlah rekaman di perangkat, berapa yang sudah ditranskrip, total durasi yang terekam, dan penyimpanan terpakai, dengan tombol Connect / Disconnect satu ketuk serta tombol Generate. Dalam klip ini, sebuah catatan suara berbahasa Indonesia ditranskrip dan diubah menjadi entri jurnal bertanggal - menunjukkan bagaimana perangkat perekam khusus, akses perangkat di dalam browser, speech-to-text, dan pembuatan teks AI menyatu menjadi satu alur tangkap-ke-jurnal yang mulus.

A live demo of an augmented-reality experience running entirely on a smartphone. The phone's camera looks at the real workspace and renders an interactive, game-style HUD on top of it in real time - a sweeping radar minimap, health and status indicators, and 3D elements anchored into the live scene. On the desk sits a custom-built edge device, a wired microcontroller board that feeds into the experience, showing how AR graphics and physical IoT hardware can work together. The result is a responsive, low-latency mixed-reality layer that turns an ordinary camera view into an immersive, data-rich interface - the kind of AR/hardware integration we build for product demos, training, and interactive installations.

Demo langsung pengalaman augmented reality yang berjalan sepenuhnya di smartphone. Kamera ponsel mengarah ke ruang kerja nyata dan menampilkan HUD interaktif bergaya game secara real time di atasnya - radar minimap yang berputar, indikator status dan kondisi, serta elemen 3D yang tertambat ke dalam adegan langsung. Di atas meja terdapat perangkat edge buatan sendiri, sebuah papan mikrokontroler berkabel yang terhubung ke pengalaman ini, menunjukkan bagaimana grafis AR dan perangkat keras IoT fisik dapat bekerja bersama. Hasilnya adalah lapisan mixed reality yang responsif dan berlatensi rendah, mengubah tampilan kamera biasa menjadi antarmuka yang imersif dan kaya data - jenis integrasi AR/perangkat keras yang kami bangun untuk demo produk, pelatihan, dan instalasi interaktif.

A live demo of Nusatec Vision, a computer-vision inspection system that checks products for a printed expiry date and counts them in real time. An edge device runs the detection on-site and streams results to a dashboard that splits the tally into items that have an expiry date and items that don't (ADA / TIDAK ADA EXP DATE), grouped by class. From the panel an operator can manage class labels, build reference cards, talk to the hardware over a serial link, and control the run - execute or pause, with adjustable speed - turning manual date-checking into an automated, auditable inspection line.

Demo langsung Nusatec Vision, sistem inspeksi berbasis computer vision yang memeriksa ada-tidaknya tanggal kedaluwarsa tercetak pada produk dan menghitungnya secara real time. Perangkat edge menjalankan deteksi di lokasi dan mengirim hasilnya ke dashboard yang memisahkan jumlah produk yang memiliki tanggal kedaluwarsa dan yang tidak (ADA / TIDAK ADA EXP DATE), dikelompokkan per kelas. Dari panel, operator dapat mengelola label kelas, menyusun kartu referensi, berkomunikasi dengan perangkat keras melalui koneksi serial, serta mengontrol proses - jalankan atau jeda, dengan kecepatan yang dapat disesuaikan - mengubah pengecekan tanggal manual menjadi lini inspeksi otomatis yang dapat diaudit.

A live demo of Nusamesh, our off-grid LoRa mesh communication platform. Several low-power mesh nodes automatically form a self-healing network, and a paired phone app sends and receives text messages across them with no internet or cellular connection at all. In the clip, messages are typed on the handset and relayed node-to-node in real time - decentralized communication that keeps working where conventional networks can't reach, built for remote sites, maritime operations, and disaster response.

Demo langsung Nusamesh, platform komunikasi mesh LoRa off-grid kami. Beberapa node mesh berdaya rendah secara otomatis membentuk jaringan yang dapat pulih sendiri, dan aplikasi ponsel yang terhubung mengirim serta menerima pesan teks melaluinya tanpa koneksi internet maupun seluler sama sekali. Dalam klip ini, pesan diketik di ponsel dan direlai antar-node secara real time - komunikasi terdesentralisasi yang tetap berfungsi di tempat yang tak terjangkau jaringan konvensional, dirancang untuk lokasi terpencil, operasi maritim, dan tanggap bencana.