Intelligence Where It Matters Most
We bring the power of machine learning to your embedded systems — running AI models directly on devices for real-time decisions, zero latency, and unmatched privacy.
The Power of On-Device Intelligence
Cloud-dependent AI introduces latency, privacy risks, and ongoing costs. Edge AI solves all of it.
Keine Cloud-Abhängigkeit
KI-Inferenz vollständig geräteintern ohne Internetverbindung ausführen. Ideal für entfernte Standorte, mobile Fahrzeuge und sicherheitskritische Anwendungen.
Latenz im Mikrosekundenbereich
Netzwerk-Roundtrip-Verzögerungen eliminieren. Echtzeit-Entscheidungen in Mikrosekunden für industrielle Steuerung, Robotik und Sicherheitssysteme.
Datenschutz durch Architektur
Sensible Video-, Audio- und Sensordaten bleiben vor Ort. Erfüllen Sie DSGVO, HIPAA und Branchenstandards ohne Cloud-Datenübertragung.
Bandbreitenkosten senken
99% der Daten lokal verarbeiten. Nur handlungsrelevante Erkenntnisse übertragen und Cloud-Speicher- sowie Bandbreitenkosten um bis zu 95% reduzieren.
Rund-um-die-Uhr Zuverlässigkeit
Keine Server-Ausfälle, kein Netzwerk-Jitter. Ihre KI funktioniert so lange Ihr Gerät Strom hat — entscheidend für industrielle und medizinische Anwendungen.
Modelloptimierung
Quantisierung, Pruning und Distillation für state-of-the-art KI-Modelle auf ressourcenbeschränkter Embedded-Hardware.
Edge AI Solutions Tailored to Your Hardware
From microcontrollers to GPU-accelerated gateways — we optimize AI for your exact constraints.
TinyML & Modellkompression
Maximale Genauigkeit, minimaler footprintTransformieren Sie große Foundation-Modelle in ultra-effiziente TinyML-Deployments. Wir wenden quantisierungsbewustes Training, neuronale Architektursuche und Wissensdistillation an, um Modelle auf Mikrocontrollern mit nur 256KB RAM auszuführen.
NPU & DSP Beschleunigung
Hardware-optimierte Inferenz-PipelinesNutzen Sie dedizierte KI-Beschleuniger — von NVIDIA Jetson und Google Edge TPU über Qualcomm Hexagon DSP bis hin zu Raspberry Pi Pico 2 mit KI-Erweiterungen. Wir optimieren Ihre Modelle für den spezifischen Compute-Fabric.
Computervision am Edge
Echtzeit-visuelle IntelligenzDeploy Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Klassifizierungsmodelle direkt auf Kameras und Embedded-Gateways. Von Fehlerdetektion in Produktionslinien bis zu Wildtierüberwachung in entfernten Wäldern.
Vorausschauende Wartung & Anomalienerkennung
Von reaktiv zu prädiktivTrainieren Sie Modelle an Vibrations-, Temperatur- und Akustik-Sensordaten, um Geräteausfälle Tage im Voraus vorherzusagen. Reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 70% mit On-Device-ML, das aus Ihrer spezifischen Maschine lernt.
Multi-Sensordatenfusion
Ein Modell, viele SinneKombinieren Sie Daten von LiDAR, IMU, Kameras, Radar und Mikrofonen in vereinheitlichten KI-Modellen. Ermöglichen Sie Wahrnehmungssysteme für autonome Fahrzeuge, Drohnen und intelligente Fertigungslinien.
Over-the-Air Modell-Updates
Entwickeln Sie Ihre Modelle im Feld weiterImplementieren Sie sichere, differentielle OTA-Modell-Updates, damit Ihre deployten Geräte sich kontinuierlich verbessern — ohne physischen Zugang. Inklusive Rollback, A/B-Testing und Leistungsüberwachung.
Edge AI in the Wild
Intelligente Qualitätskontrolle
Einsatz eines YOLO-basierten Vision-Systems auf NVIDIA Jetson Nano in einem Fertigungsbetrieb. Echtzeit-Oberflächendefekterkennung ersetzte manuelle Inspektion, reduzierte falsche Ausschüsse um 80% und halbierte die Prüfzeit.
Vorausschauende Wartung im Bergbau
Implementierte geräteinterne Vibrationsanalyse auf Untergrund-Bergbaugeräten mit Raspberry Pi 5 und KI-Beschleuniger. Vorhersage von Lagerausfällen 5 Tage im Voraus und Einsparung von über €200K pro Monat.
Datenschutzkonformes Smart Building
Entwickelten ein Personen-Zähl- und Belegungssystem mit TensorFlow Lite auf ARM Cortex-M7 Mikrocontrollern. Kein Video verlässt das Gebäude — alle Inferenzen laufen lokal, vollständig DSGVO-konform.
From Concept to Deployment
Analyse & Machbarkeit
Wir analysieren Ihren Anwendungsfall, die Hardware-Beschränkungen und Leistungsanforderungen, um die optimale Edge-KI-Architektur zu definieren.
Modellauswahl & Training
Wir wählen oder trainieren das richtige Modell — vom Standardmodell bis zur neuronalen Spezialnetzwerk — und optimieren es für Ihre Zielhardware.
Embedded Integration
Wir deployen das Modell auf Ihrer Embedded-Plattform mit optimierten Inferenz-Pipelines, Sensordatenfusion und Echtzeit-Datenverarbeitung.
Validierung & Deployment
Umfassende Tests unter Realbedingungen, gefolgt von sicherem OTA-Deployment mit Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung.
Frameworks, Hardware & Tools
Ready to Bring AI to Your Devices?
Let's discuss how Edge AI can transform your embedded systems — reducing latency, cutting costs, and unlocking capabilities you didn't think were possible.