KI dort, wo die Daten entstehen — direkt am Gerät.

Nicht jede Auswertung gehört in die Cloud. Mit Embedded Machine Learning bringen wir Modelle direkt auf Mikrocontroller und Edge-Geräte: niedrige Latenz, geringe Kosten, datensparsam — und betriebsfähig ohne ständige Verbindung.

Edge-AI-Vorhaben besprechen

TinyML
On-Device-Inferenz
niedrige Latenz
datensparsam
ARM Cortex-M / NPU

Edge AI spielt ihre Stärke aus, wo die Cloud zu langsam oder zu teuer ist.

Echtzeit-Reaktion, Funktion ohne Netz, keine sensiblen Rohdaten in der Cloud: Embedded ML ist ideal für Maschinen, Steuergeräte und Produkte im Feld. Weil wir Hardware, Firmware und Modell zusammen denken, passt das Modell auf das reale Gerät.

Modell, Firmware und Hardware aus einer Hand.

Vom Sammeln der Trainingsdaten über das schlanke Modell bis zur Integration in die Embedded-Software.

Häufige Fragen.

Läuft KI wirklich auf einem Mikrocontroller?

Ja — mit quantisierten, schlanken Modellen (TinyML) laufen Klassifikation, Anomalieerkennung und Mustererkennung auf Cortex-M-Klasse oder kleinen NPUs. Entscheidend ist, das Modell auf die Ressourcen zuzuschneiden.

Was ist der Unterschied zu Cloud-KI?

Edge AI rechnet lokal: schneller, datensparsam, offline-fähig. Cloud-KI bietet mehr Rechenleistung für Training und Aggregation. Oft kombiniert man beides — Training/Update in der Cloud, Inferenz am Gerät.

Intelligenz aufs Gerät bringen?

Sagen Sie uns Anwendung und Zielhardware — wir schätzen ein, was on-device machbar ist.

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Harbke

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KI dort, wo die Daten entstehen — direkt am Gerät.

Edge AI spielt ihre Stärke aus, wo die Cloud zu langsam oder zu teuer ist.

Modell, Firmware und Hardware aus einer Hand.

Häufige Fragen.

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