Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
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Edge AI Plattform

Einfache Entwicklung und Integration eigener KI-Modelle in eingebettete Systeme

Edge AI Plattform

Die Edge AI Plattform ermöglicht es Unternehmen, eigene KI-Modelle direkt für ihre Produkte zu entwickeln und nahtlos in eingebettete Systeme zu integrieren. Über eine webbasierte Anwendung können KI-Pipelines entwickelt, bewertet und ausgerollt werden – ohne tiefgehendes Expertenwissen im Bereich Embedded AI.

Aktuell wird an der Edge AI Plattform 3.0 gearbeitet, die auf drei aufeinander aufbauenden Teilprojekten basiert. So wird die Entwicklung schrittweise vorangetrieben: von der Modellentwicklung über die Optimierung der KI-Pipelines bis hin zur Integration in die Edge-Geräte.

Über das Projekt

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© Fraunhofer IMS
Übersicht zu Edge AI Plattform 3.0

Immer mehr Produkte benötigen integrierte KI-Funktionen, doch klassische Entwicklungsprozesse sind komplex, zeitaufwendig und erfordern spezialisiertes Know-how. Viele manuelle Schritte und lange Entwicklungszeiten bremsen Innovationen und verzögern die Markteinführung.

Die Edge AI Plattform verfolgt das Ziel, Unternehmen einen wirtschaftlich effizienten Zugang zu Embedded AI zu ermöglichen. Durch die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle, die auch ohne spezialisiertes Expertenwissen erstellt und implementiert werden können, werden Entwicklungsprozesse deutlich beschleunigt und die Time-to-Market signifikant verkürzt. Gleichzeitig erlaubt die Plattform die schnelle und ressourcenschonende Umsetzung von Prototypen und Proofs of Concept. Produktentwicklungsteams erhalten damit einen niedrigschwelligen, praxisorientierten Zugang zu KI-Technologien, wodurch Innovationszyklen verkürzt, Entwicklungskosten reduziert und neue Marktpotenziale schneller erschlossen werden können.

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Kundennutzen der Edge AI Plattform 3.0 kompakt dargestellt.

Die Edge AI Plattform automatisiert und beschleunigt den gesamten Entwicklungsprozess – von der Aufgabenbeschreibung bis zum einsatzbereiten Modell. Nutzer definieren ihre Anwendung und laden Daten hoch, während die Plattform Training, Optimierung und Deployment übernimmt.

Als Ergebnis erhalten sie optimierte Softwarebibliotheken, detaillierte Performance-Reports sowie Empfehlungen für geeignete Mikrocontroller – alles über eine intuitive Benutzeroberfläche.