KI in der Cloud oder auf der Edge? Mit dezentraler KI geht beides!
Bei der Nutzung von KI in physischen Produkten sind Edge Systeme essenziell. Das führt leider auch zu Datensilos, unterschiedlichen Daten oder einem hohen Betriebsaufwand.
Performante KI-Nutzung vor Ort
Um schnell große Mengen an Daten mit KI zu verarbeiten, ist eine Ausführung vor Ort unumgänglich.
Adaption auf lokale Begebenheiten
Lokale Umgebungen unterscheiden sich beispielsweise zwischen Kunden oder Standorten. Daher muss KI individualisiert werden.
Über lokale Systeme hinweg lernen
Dezentrale KI kann über lokale Systeme hinweg verbessert werden – ohne Rohdaten zu übertragen.
KI-Güte im Betrieb messen
Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI muss im Betrieb ständig überwacht werden.
Aufbau valider KI-Testfälle
Um KI-Systeme über die Zeit robuster zu entwickeln, ist es essenziell Testfälle zu identifizieren.
Integration in Data Science Workflows
Dezentrale KI-Systeme müssen sich gleichzeitig in Cloud-Umgebungen und lokale Systeme integrieren lassen.
Unsere Erfolgsgeschichten
Dezentrale KI-Infrastruktur mit den Vorteilen von Cloud- und Edge-Computing
Bei der KI Entwicklung ist die Menge und Qualität an Daten essenziell. Gerade in Branchen wie der industriellen Fertigung, aber auch der Medizintechnik, liegen diese Daten in verteilten Systemen und es ist nicht möglich diese zu zentalisieren.
In diesen Situationen können mit dezentraler KI robuste und skalierungsfähige Systeme entwickelt werden. Erfahren Sie, wie wir in unseren Erfolgsgeschichten mit unseren Kunden neue Wege gegangen sind.
ErfolgsgeschichtenAuch Sie können von dezentraler KI profitieren
Wir begleiten Sie auf Ihrem Weg zu dezentraler KI. Mit unserer Erfahrung identifizieren und bewerten wir potenzielle Anwendungsfälle und zeigen schnell und effizient ihren Nutzen auf. Damit aus einem Projekt auch ROI wird, unterstützen wir Sie bei der Implementierung und Skalierung Ihres dezentralen KI-Systems.
Organizations that want to share data, but are concerned about privacy, should explore a federated learning approach. […] There is a small yet growing list of vendors using various approaches in that space, including […] prenode.
Unsere Lösung für dezentrale KI: mlx
mlx ist unsere Lösung um dezentrale KI Realität werden zu lassen. Mit mlx können lokale Systeme angebunden und KI dezentral trainiert und ausgerollt werden. Durch unsere Technologie im Bereich des Federated und Transfer Learning können Modelle über Kunden hinweg verbessert werden.
Aktuelles
Kontaktieren Sie uns
Wir freuen uns darauf Sie bei dem Aufbau Ihrer KI-Anwendungen zu unterstützen! Unsere Experten werden sich schnellstmöglich bei Ihnen melden.
Ihr Ansprechpartner:
Dr.-Ing. Robin Hirt