embeddif.ai

"embeddif.[ai]" verändert die Art und Weise, wie wir über KI denken. Mithilfe von embeddif.ai, können komplexe Machine Learning Anwendungen lokal auf eingebetteten Systemen durchgeführt werden - ganz ohne Cloud.

embeddif.[ai] stellt eine vom Fraunhofer IIS entwickeltes Produktportfolio dar. Die Implementierung ermöglicht die schnelle Entwicklung und stromsparende Ausführung von KI-Algorithmen direkt auf eingebetteter Hardware.

Durch die Implementierung von "embeddif.[ai]-Anwendungen", lassen sich in verschiedenen Bereichen z.B. die Kosten für Ausfallzeiten reduzieren und die Serviceeffizienz erhöhen und das von der Zustandsüberwachung in Industrie 4.0 Anwendungen bis hin zu Sportanwendungen. 

 

Sie wollen die effizientesten und schnellsten KI-Algorithmen? - Mithilfe unseres Produktportfolios können Sie einzigartige KI-Anwendungen gezielt für Ihre eingebettete Hardware entwickeln. 

 

Vorteile im Überblick

Überblick

Ziel von von "embeddif.[ai]" ist es, Unternehmen die Möglichkeit und Wege zu bieten, KI Technologien in ihre innovativen Produkte zu integrieren. 

Es ergeben sich folgende Vorteile:

Vorteile

Einzigartiger Optimierung Lokale KI Einfache Integration Geringe Hardwarekosten
Multikriterielles Auto-ML zur Generierung optimaler KI-Pipelines Sensorbasierte KI wird auf dem Gerät ausgeführt, Cloud-Verbindung nicht erforderlich Schnelle Integration in bestehende Systeme, z. B. für zusätzliche Features Einsatz auf preiswerter Standard-Hardware möglich

Angebot

Sie wollen ein KI basiertes Projekt durchführen und wissen bereits, dass die Ausführung auf eingebetteter Hardware stattfinden wird?   

Sie möchten bei der Ausführung Ihrer KI Modelle Energie sparen und damit die Laufzeit Ihres Sensorsystems verlängern?

Sie haben eine Idee für ein batteriebetriebenes Sensorsystem mit KI-Funktionalität und brauchen Unterstützung?

Konkrete Leistungen im Überblick

Wir bieten Komplettangebote, die ganz oder in Komponenten nach Ihren Anforderungen eingesetzt werden können. Alle Komponenten lassen sich beliebig kombinieren und Ihren Bedürfnissen anpassen.

Wir haben sehr gut Erfahrung mit unseren Kunden in gemeinsamem sogenannten "Fast Track Joint Labs" gemacht. Hier entwickeln wir mit Ihne zusammen innerhalb eines Monats eine erste Lösung für Ihre eingebettete KI Anwendung.

Typischerweise ist dabei folgender Ablauf:

  • Kick-Off
  • Auswahl der benötigten Bestandteile der Lösung
  • Schneller Proof-of-Concept 
  • Boxen Stop
  • Gemeinsame Entwicklung der fertigen KI Anwendung

Als Ergebniss ist eine lauffähige Lösung entstanden und das Know-How während des Projekts ausgetauscht.

Was bekommen Sie?

  • Wir führen Sie zügig durch ein gemeinsames Projekt bis zur fertigen KI Pipeline in C/C++ oder Python
  • Gemeinsam entwickelte Softwarebestandteile befähigen Sie, die Entwicklung nach zu vollziehen

Wenn Sie bereits einen Datensatz haben, kann bereits nach wenigen Tagen ein Proof-of-Concept entstehen

Ihre Vorteile

  • Know-How Transfer passiert während des Projekts, nicht danach
  • Ihre Mitarbeiter werden zu KI Experten für die Bearbeitung Ihrer Anwendungen (Integrierte Weiterbildung)

Einige unserer Kunden setzen zunehmend auf KI Funktionen in Ihren Produkten. Damit Sie auch selbständig handlungsfähig sind stellen wir eine Software Suite bereit mit dem unsere Kunde selbst eingebettete KI Pipelines entwickeln, evaluieren und deployen können.

Was bekommen Sie?

  • Software Suite in Form von aufeinander abgestimmten Jupyter Notebooks und von Fraunhofer entwickelten Bibliotheken im Hintergrund.
  • Export finaler KI Pipelines für eingebettete Systeme
  • Anpassung  der Software Suite an Ihre Problemstellungen, z.B. Verarbeitung bestimmter Datenquellen (Sensordaten, Audio, Video)
  • Einen halbtägigen Einführungsworkshop,
    falls möglich an Hand Ihrer eigenen Daten

Optional

  • Wir empfehlen die Kombination mit dem Seminar, um erweitertes Know-How aufzubauen
  • Support für ein Jahr, ggf. auch inkl. Entwicklungsstunden
  • Wir unterstützen Sie auch gerne bei der finalen Integration,
    z.B. in der Form eines Joint Labs (siehe rechts).

Ihre Vorteile

  • Enormer Know-How Transfer durch Best Practices implementiert in der Software Suite
  • Sofortige Handlungsfähigkeit in ihren KI-Projekten
  • Wir lassen Sie nicht alleine in Ihren Projekten

Wir bieten ein zweitägiges Zero-to-Hero
Seminar, um praxisnah die Grundlagen des maschinellen Lernens umsetzen zu können.
Das Seminar kann gerne mit Hilfe Ihrer Daten auf Sie zugeschnitten werden, falls Sie eine Weiterbildung für ihre Organisationseinheit wünschen.

Was bekommen Sie?

  • Mit Ihren Daten und Wünschen erstellen wir eine angepasste Version unseres bewährten ML Seminars
  • Ihre teilnehmenden Mitarbeiter erlernen die Grundlagen des maschinellen Lernens inkl. Best Practices in der Theorie und an Hand von Praxisbeispielen.
  • Sie bekommen die Seminarmaterialien inklusive des verwendeten Source Codes (Jupyter Notebooks)

Ihre Vorteile

  • Schneller Wissensaufbau im eigenen Team
  • Wissen das sofort in die Praxis umsetzbar ist.

Potenzialanalyse Ihres Problems / Ihres Datensatzes.

Was bekommen Sie?

  • Report als PDF:
    • Wie gut ist ihr Problem lösbar?
    • Welche KI Verarbeitungsketten erfüllen ihre Anforderungen?

Was bekommen Sie?

  • Übersicht über den Energiebedarf / Rechenbedarf vs. die erzielbare Leistung von KI Pipelines auf eingebetteter Hardware
  • Der Report enthält eine Übersicht über pareto-optimale Lösungen sowohl mit klassischem ML, als auch mit Deep Learning.
    • → So können sie entscheiden:
      • Braucht es zwingend Deep Learning?
      • Auf welcher Hardware passt eine Lösung am besten?

Ihre Vorteile

  • Schnelle Abschätzung der Umsetzbarkeit auf Ihrer Hardware
  • Frühe Informationen zu Hardwareentscheidungen

Anwendungen und Demos

"embeddif.[ai] lässt sich auf viele Anwendungsbereiche übertragen. Einige dieser Anwendungsbereiche, werden anbei aufgeführt. Durch das Maschinelle Lernen in eingebetteten Sensormodulen, ist es dem embeddif.[ai] möglich, Prozesse zu erkennen, zu überwachen und zu detektieren. Klicken Sie auf die Links, für weitere Informationen bezüglich den Anwendungen.

 

embeddif.[ai] Tools

Maschinelles Lernen in eingebetteten Sensormodulen für kognitive Handwerkzeuge, um Montageprozesse zu erkennen und die Qualität sicherzustellen.

 

embeddif.[ai] Sports

Maschinelles Lernen in eingebetteten Systemen, z. B. "Wearables" für Sportanwendungen wie Fitness, Fußball, Boxen oder Basketball.  

 

embeddif.[ai] Condition Monitoring

Durch Maschinelles Lernen in eingebetteten Systemen Zustände von Anlagen und Maschinen überwachen, um frühzeitig reagieren zu können oder die Effizienz zu steigern.  

 

embeddif.[ai] Audio

Maschinelles Lernen in eingebetteten Sensormodulen für kognitive Sprach- und Audioanalyse. embeddif.[ai] erkennt Audiokommandos ohne Cloud-Verbindung. 

Kontakt

Nicolas Witt

Contact Press / Media

Nicolas Witt

Gruppenleiter Machine Learning & Validation

Fraunhofer IIS
Nordostpark 84
90411 Nürnberg

Telefon +49 911 58061-3251

Christian Nickel

Contact Press / Media

Christian Nickel

Machine Learning & Validation

Fraunhofer IIS
Nordostpark 84
90411 Nürnberg

Telefon +49 911 58061-3278

Fax +49 911 58061-9599