Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz at the Edge.

Embedded Systems Solutions.
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Das Verschieben der Datenverarbeitung näher an die Datenquelle, also Edge-Computing, bringt viele Vorteile mit sich, oftmals ist es aus unterschiedlichen Gründen auch notwendig. Etwa wenn es sich um größere Datenmengen (z.B.: Bilddaten) handelt, oder aus Gründen der Datensicherheit keine externen Cloud-Dienste genutzt werden können/sollen.

Warum „KI at the Edge“?

Folgende Vorteile bietet ihnen „KI at the Edge“:

  • Echtzeit-Verarbeitung: Unmittelbare Datenanalyse und Entscheidungsfindung vor Ort für schnellere Reaktionszeiten.
  • Datenschutz und -sicherheit: Lokale Verarbeitung reduziert die Übertragung sensibler Daten über Netzwerke, stärkt den Datenschutz und minimiert Sicherheitsrisiken.
  • Effizienzsteigerung: Durch gezielte Übertragung relevanter Daten wird der Datenverkehr reduziert, was zu effizienterer Ressourcennutzung führt.
  • Robustheit und Ausfallsicherheit: Lokale Verarbeitung sorgt für Systemrobustheit und Ausfallsicherheit, unabhängig von zentralen Cloud-Servern.
  • Anpassungsfähigkeit: Lokale Dateninterpretation ermöglicht adaptive und kontextsensitive Anpassung an wechselnde Bedingungen und Anforderungen.

Genauso wie das Edge-System an sich müssen allerdings auch die Software und die Algorithmen selbst hochintegriert und effizient arbeiten, um in der Lage zu sein, korrekte Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt treffen zu können.

Unsere Methoden.

Unser Team hat sich auf genau diese Optimierung sowie die Integration von Datenverarbeitungsalgorithmen und Künstlicher Intelligenz (KI) für und in Edge-Systeme spezialisiert und unterstützt Sie in folgenden Bereichen:

  • Modelloptimierung: Reduzierung von Modellgröße und -komplexität für ressourceneffiziente Ausführung an Edge-Geräten.
  • Federated Learning: Lokales Training von KI-Modellen ohne Übertragung sensibler Daten an zentrale Server.
  • Sicherheitsprotokolle: Implementierung robuster Sicherheitsmechanismen zum Schutz von Datenintegrität, Vertraulichkeit und Authentifizierung an der Edge.
  • Edge-Management-Plattformen: Effiziente Plattformen für Überwachung, Aktualisierung und Verwaltung von KI-Modellen in verteilten Edge-Umgebungen.
  • Edge-Entwicklungsframeworks: Spezielle Frameworks zur einfacheren Entwicklung, Optimierung und Integration von KI-Anwendungen an der Edge.

Einsatzgebiete & Success-Stories.

Die Einsatzgebiete von Edge-KI sind vielfältig. Wir arbeiten mit Bilddaten sowie mit klassischen Sensordaten ... nachfolgend finden Sie Details zu Anwendungen, die wir bereits erfolgreich für unsere Kunden umgesetzt haben:

Tech Stack.

Artificial Intelligence
Hardware Vendors

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Zögern Sie nicht und lassen Sie uns darüber sprechen!