Die Herausforderung

Die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz (KI) ist nahezu grenzenlos und wird beispielsweise zur Optimierung von Fertigungsprozessen, medizinischer Diagnostik und autonomer Mobilität vielfach eingesetzt. KI läuft mittlerweile oft noch in der Cloud. Geräte sammeln Daten, beispielsweise mit Sensorik, und senden sie dann zur Verarbeitung mit intelligenten Algorithmen in die Cloud.

Bei Edge AI hingegen laufen diese Algorithmen lokal: auf dem Gerät selbst. Eine ständige Verbindung zur Cloud und das ständige Hin- und Herschicken von Daten entfällt somit. Dies bietet große Vorteile für geschäftskritische und zeitkritische Anwendungen: Es verhindert Latenzen/Verzögerungen und erhöht die Zuverlässigkeit, Cybersicherheit und Kosteneffizienz. Das Versprechen von Edge AI ist also großartig. Der Wechsel von der Cloud zum Edge stellt jedoch eine technologische Herausforderung dar, und die richtigen Entscheidungen zu treffen erfordert komplexe Kompromisse zwischen Leistung, Kosten, Stromverbrauch und einfacher Integration. Sioux unterstützt Kunden bei diesem Übergang.

Die Lösung

KI-Modelle werden typischerweise für leistungsstarke High-Tech-Systeme mit praktisch unbegrenzten Ressourcen entwickelt. Aber wie stellt man sicher, dass Algorithmen lokal funktionieren und innerhalb der Einschränkungen der realen Welt, beispielsweise in Bezug auf Rechenleistung und Stromverbrauch, maximale Leistung erbringen? Erstens erfordert es Systemdenken und die Kombination von Spezialwissen über künstliche Intelligenz, Elektronik und eingebettete Software. Darüber hinaus ist unter anderem eine nahtlose Anbindung an die spezifischen Informationsbedürfnisse und Technologien des Kunden erforderlich.

Hier liegt die Stärke der Sioux. Unsere Lösungen im Bereich Edge AI reichen von der Anpassung vorhandener Algorithmen für den lokalen Einsatz über die Optimierung von KI-Modellen für bestmögliche Performance bis hin zur Produktentwicklung und -wartung. Damit unterstützt Sioux Kunden bei der Entwicklung und Implementierung robuster, erschwinglicher und skalierbarer Edge-KI, die einen echten Unterschied für den Erfolg ihrer Anwendungen macht.

Dienstleistungen

Sioux unterstützt Kunden mit einem systemischen Ansatz für Edge AI. Wir bieten die erforderliche Elektronikauswahl und die erforderlichen Modifikationen der künstlichen Intelligenz und stellen so das beste Ergebnis in der Kombination von Leistung, Kosten und anderen Anforderungen sicher.

EDGE-KI-DIENSTLEISTUNGEN

Lösungsmodellierung
Wenn ein Kunde noch keine eigene Vorstudie durchgeführt hat, wendet Sioux die Methode an, die am besten zum Kundenproblem passt, zum Beispiel Model Predictive Control, Reinforcement Learning, Optimized Tensor Computing oder Bayes'sche Inferenz für Geräte mit geringem Stromverbrauch.
Technologieauswahl
Sioux verfügt über umfassende Kenntnisse und umfangreiche Erfahrung im Einsatz von GPUs, CPUs, FPGAs, TPUs und vollständigen Plattformen. Denken Sie an Nvidia Jetson, Coral, Vitis, Utrascale+, ARM oder unsere eigene Hochleistungs-Referenzarchitektur von Sioux.
Modellimplementierung
Jede Hardwareauswahl beeinflusst die Leistung eines Algorithmus. Die Auswahl der richtigen Plattform – zum Beispiel TinyML, Tensorflow Light oder unsere proprietären Bibliotheken für Bayes’sche Inferenz – treffen wir in engmaschigen multidisziplinären Teams.
Lebenslanger Support für Edge AI
Zur Wartung und Schulung von Daten (MLops) nutzen wir unter anderem AWS, Google Cloud, MS Azure, Kubernetes, MLFlow, Apache Airflow, Kafka, Faust und Kubeflow. Unser ganzheitlicher Prozess verfügt darüber hinaus über eine zusätzliche Ebene für die Bereitstellung auf der spezifischen Hardware.