Skip to content
Logo-web-wrg
Intelligente ressourcensparende Devices

Künstliche Intelligenz
für Mikrosysteme

Anwendungen aus dem Feld der künstlichen Intelligenz werden in der Regel mit Edge- oder PC-Systemen umgesetzt. Kunden tun sich mit der Integration von KI-Systemen in ressourcensparende Devices schwer. Wir bieten Ihnen umfassende Services für die Integration von KI-Algorithmen in Mikrocontrollertechnik.
line
ai-micro

Intelligent und zukunftssicher

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Mikrocontroller eröffnet völlig neue Möglichkeiten für intelligente, adaptive Systeme. Wir integrieren Methoden der künstlichen Intelligenz in bestehende und neu zu entwickelnde Mikrocontroller. Dabei beachten wir insbesondere die Anforderungen an Verbrauchs und Ressourcen.

Wir ermitteln mit Herstellern die Anwendungsfälle komplexer Datenanalysen und Algorithmen. Dazu helfen wir Herstellern von Haushaltsgeräten, Industrietechnik, Verteidigung, Automotive sowie Land- und Baumaschinen, innovative und effiziente Lösungen zu entwickeln.

Unsere Lösungen bieten eine breite Palette an Anwendungsbereichen, darunter:

AI TECH STACK

Unser Cyber Tech Stack,  der moderne ARM-Technologien für künstliche Intelligenz umsetzt, bietet eine umfassende Grundlage für die Entwicklung sicherer und effizienter Systeme, die den Herausforderungen moderner Anwendungen gerecht werden. Durch die Kombination fortschrittlicher Technologien ermöglichen wir die Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Mikrocontroller-Lösungen. Unsere Hardware-Lösungen fußen auf den  folgenden Technologien:

Arm_logo_2017.svg
mc-hardware
Starke Hardware auf Controller-Basis

Für Projekte setzen wir leistungsstarke Mikrocontroller ein, wie die Cortex M85 Plattform oder spezialisierte Mehrkern-Controller. Diese Plattformen bieten gezielte Hardwarebeschleunigungen, die speziell für die Berechnung von neuronalen Netzen optimiert sind. Dadurch erreichen wir höchste Effizienz bei minimalem Ressourcenverbrauch, ideal für Embedded-Systeme in anspruchsvollen Umgebungen.

mc-middleware
Erprobte Middleware-Lösungen

Für die Softwarebasis setzen wir auf stabile und bewährte Middleware-Lösungen, die auf der CMSIS-NN-Bibliothek aufbauen. Damit schaffen wir eine zuverlässige Grundlage, um neuronale Netze effizient und ressourcenschonend auf Mikrocontrollern einzusetzen. Parallel bieten unsere Middlewares harte Echtzeitfähigkeit, minimale Auslastung und reiche Schnittstellenintegration.

ai-workflow
Flexible AI Toolsets

Unsere Entwicklungsansätze werden durch erprobte Toolchains ergänzt, die speziell für Maschinelles Lernen auf Mikrocontrollern erweitert wurden. Dadurch stellen wir einen sicheren Workflow für auf der Workstation angelernte Algorithmen bis zur Portierung auf den Mikrocontroller dar. Dadurch wird die Entwicklung smarter Anwendungen auf ressourcenbeschränkter Hardware optimiert.

https://26035662.fs1.hubspotusercontent-eu1.net/hubfs/26035662/bg-hub-m85.jpg
ARTIKEL

Cortex M85 - der Standard für AI Auf Mikrocontrollern

Die Anforderungen an eingebettete Geräte sind in den letzten Jahren stark gestiegen. Besonders in Bereichen wie maschinellem Lernen (ML) und der Signalverarbeitung besteht ein wachsender Bedarf an leistungsfähigen und gleichzeitig energieeffizienten Lösungen. Durch begrenzte Ressourcen und Rechenleistung sind Mikrocontroller häufig nur zweite Wahl. Die kosten- und energieintensiveren High-End-Prozessoren wie Cortex-A oder spezialisierte GPU-basierte Ansätze stehen im Vordergrund. Nun jedoch preschen Hersteller mit der neuen Cortex-M85-Architektur vor.

ZUM ARTIKEL

Neugierig geworden?

Fragen, Anmerkungen und Anregungen darüber wie wir arbeiten und entwickeln beantworten wir gerne im persönlichen Gespräch. Senden Sie uns gerne eine Anfrage zu Ihrem Anliegen.

Wir freuen uns auf Sie.
Foto Hendrik Schnack rund

Dr.-Ing. Hendrik Schnack
Vertrieb, Technik, Strategie

Hummam

Hummam Kadour
Vertrieb