Embedl AB spezialisiert sich auf die Optimierung von Deep-Learning-Modellen für den Einsatz in eingebetteten Systemen und bietet Lösungen, die die Leistung verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch und die Hardwarekosten senken. Ihr Flaggschiffprodukt, das Model Optimization SDK, automatisiert die Verfeinerung von neuronalen Netzwerken und stellt sicher, dass sie effizient auf ressourcenbeschränkten Geräten arbeiten. Diese Technologie ist besonders vorteilhaft in Branchen wie Automobil, Verteidigung und Robotik, wo Echtzeitverarbeitung und Energieeffizienz entscheidend sind. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Neural Architecture Search (NAS): Automatisiert das Design effizienter Deep-Learning-Architekturen, die auf spezifische Hardware zugeschnitten sind. - Pruning: Beseitigt redundante Parameter, reduziert die Komplexität und Größe des Modells. - Quantisierung: Konvertiert Modelle in Formate mit niedrigerer Präzision, wobei die Genauigkeit erhalten bleibt und die Ausführungsgeschwindigkeit erhöht wird. - Knowledge Distillation: Überträgt Wissen von komplexen Modellen auf einfachere, um schnellere Inferenz zu ermöglichen. - Hardware-Aware Optimization: Stellt sicher, dass Modelle für verschiedene Hardwareplattformen optimiert sind, einschließlich CPUs, GPUs, FPGAs und ASICs. Primärer Wert und gelöstes Problem: Die Lösungen von Embedl adressieren die Herausforderungen bei der Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf eingebetteten Systemen, indem sie den Energieverbrauch (um bis zu 83%), den Speicherbedarf (um bis zu 95%) und die Inferenzzeiten (bis zu 18-mal schneller) erheblich reduzieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, fortschrittliche KI-Funktionalitäten ohne teure Hardware-Upgrades zu implementieren, wodurch die Produktentwicklungszyklen beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt werden. Durch die Optimierung von KI-Modellen für Edge-Geräte befähigt Embedl Unternehmen, leistungsstarke, energieeffiziente und kostengünstige KI-Lösungen in verschiedenen Branchen bereitzustellen.