Embedl AB si specializza nell'ottimizzazione dei modelli di deep learning per il loro impiego in sistemi embedded, offrendo soluzioni che migliorano le prestazioni riducendo al contempo il consumo energetico e i costi hardware. Il loro prodotto di punta, il Model Optimization SDK, automatizza il perfezionamento delle reti neurali, garantendo che operino in modo efficiente su dispositivi con risorse limitate. Questa tecnologia è particolarmente vantaggiosa in settori come l'automotive, la difesa e la robotica, dove l'elaborazione in tempo reale e l'efficienza energetica sono fondamentali. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Neural Architecture Search (NAS): Automatizza la progettazione di architetture di deep learning efficienti su misura per hardware specifici. - Pruning: Elimina i parametri ridondanti, riducendo la complessità e la dimensione del modello. - Quantization: Converte i modelli in formati a precisione inferiore, mantenendo l'accuratezza e migliorando la velocità di esecuzione. - Knowledge Distillation: Trasferisce conoscenze da modelli complessi a quelli più semplici, facilitando un'inferenza più rapida. - Ottimizzazione Consapevole dell'Hardware: Garantisce che i modelli siano ottimizzati per varie piattaforme hardware, inclusi CPU, GPU, FPGA e ASIC. Valore Primario e Problema Risolto: Le soluzioni di Embedl affrontano le sfide del deployment dei modelli di deep learning su sistemi embedded riducendo significativamente il consumo energetico (fino all'83%), l'uso della memoria (fino al 95%) e i tempi di inferenza (fino a 18 volte più veloci). Ciò consente alle aziende di implementare funzionalità AI avanzate senza la necessità di costosi aggiornamenti hardware, accelerando così i cicli di sviluppo dei prodotti e riducendo il time-to-market. Ottimizzando i modelli AI per i dispositivi edge, Embedl consente alle imprese di offrire soluzioni AI ad alte prestazioni, efficienti dal punto di vista energetico e convenienti in vari settori.