Edge Computing, Echtzeit-Verarbeitung & Neuronale Netzwerkoptimierung
KI muss nicht immer in der Cloud sein. Manchmal muss sie dort sein, wo die Dinge passieren.
Daten in die Cloud zu senden, auf eine Antwort zu warten und entsprechend zu handeln funktioniert, wenn Latenz keine Rolle spielt. Aber wenn eine Drohne im Flug eine Anomalie erkennen muss, ein Sensor in Millisekunden auf ein Ereignis reagieren muss oder ein System ohne stabile Konnektivität operieren muss, ist die Cloud keine Option — sie ist ein Engpass.
Wir entwerfen KI-Systeme, die dort laufen, wo die Daten entstehen: auf Edge-Hardware, eingebetteten Geräten, Onboard-Systemen.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Mit dem operativen Kontext inkompatible Latenz
In Echtzeitanwendungen zählt jede Millisekunde. Eine Architektur, die vom Cloud-Round-Trip abhängt, führt Verzögerungen ein, die der Anwendungsfall nicht tolerieren kann.
Fehlende oder unzuverlässige Konnektivität
Drohnen im Flug, Feldsensoren, abgelegene Industrieanlagen: In vielen operativen Kontexten ist Konnektivität intermittierend oder nicht vorhanden.
Modelle zu schwer für verfügbare Hardware
Ein ohne Einschränkungen trainiertes Modell läuft nicht auf einem Edge-Gerät. Optimierung ist erforderlich.
Außer Kontrolle geratene Bandbreiten- und Cloud-Kosten
Hochfrequente Video-, Audio- oder Sensordatenstreams kontinuierlich in die Cloud zu übertragen ist kostspielig.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Computer-Vision-Pipelines optimiert für den Betrieb direkt auf der Drohnenhardware, die Konnektivit…
Drohnen — Onboard-Verarbeitung für Fluganalyse
Computer-Vision-Pipelines optimiert für den Betrieb direkt auf der Drohnenhardware, die Konnektivitätsabhängigkeit für die Echtzeit-Aufnahmeanalyse eliminierend. Anomalieerkennung, Objekterkennung und Klassifizierung finden an Bord statt.
Schallanalysepipeline auf Edge-Hardware für kontinuierliches akustisches Monitoring in städtischen …
Echtzeit-Audioverarbeitung auf öffentlicher Infrastruktur
Schallanalysepipeline auf Edge-Hardware für kontinuierliches akustisches Monitoring in städtischen Umgebungen deployed. Schallereikennungsklassifizierung und Anomalieerkennung finden lokal statt.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Neuronale Netzwerkoptimierung
- ✓ Quantisierung (INT8, INT4)Reduzierung des Rechenaufwands ohne signifikante Degradation
- ✓ Knowledge DistillationLeistung großer Modelle auf leichte, auf Edge deployierbare Architekturen übertragen
- ✓ Kompilierung und OptimierungTensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO für spezifische Hardware-Ziele
Edge-Deployment und Echtzeitverarbeitung
- ✓ Optimierung für Edge-ZieleNVIDIA Jetson, ARM-Geräte, Mikrocontroller, dedizierte SoCs
- ✓ Stream-Processingfür die Verarbeitung kontinuierlicher Flüsse von Sensoren, Mikrofonen, Kameras und GPS
- ✓ Hybride Edge-to-Cloud-Pipelineslokale Verarbeitung für zeitkritische Entscheidungen und selektive Cloud-Übertragung
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