Das Gehirn
trifft die Hardware.
Edge AI ist keine Zukunftsmusik — es ist heute. Wir entwickeln Deep-Learning-Modelle, die direkt auf Embedded-Hardware laufen: unter 10 ms Latenz, ohne Cloud, ohne Kompromisse.
Vom Modell zur
produktiven Edge Hardware
Wir verbinden Deep-Learning-Expertise mit jahrelanger Embedded-Erfahrung — und bringen KI-Modelle dorthin, wo sie gebraucht werden: auf das Gerät selbst.
Computer Vision für Edge
Objektdetektion (YOLO, RT-DETR), Segmentierung, Anomalieerkennung und Pose Estimation — optimiert für industrielle Kameras und Echtzeit-Anforderungen.
Modell-Optimierung & TensorRT
Konvertierung (PyTorch → ONNX → TensorRT), Quantisierung (INT8/FP16), Layer-Fusion und Kernel-Autotuning für 5–15× Speedup ohne Genauigkeitsverlust.
Hardware-Bring-Up & Integration
NVIDIA Jetson Orin/Xavier, Google Coral, Hailo-8 — von der ersten Inbetriebnahme über BSP-Setup bis zur vollständigen Integration in Ihre Produktionsumgebung.
MLOps für Embedded
Trainings-Pipelines, Modell-Versionierung, Over-the-Air Updates für deployed AI-Modelle — damit Ihre Edge-AI im Feld aktuell bleibt.
Von der Idee zum
produktiven Edge-Deployment
Use Case & Daten
Anforderungsanalyse, Datenstrategie, Labeling-Pipeline und Qualitätssicherung der Trainingsdaten.
Model Training
Architekturwahl (YOLO, EfficientDet, custom CNN), Training, Hyperparameter-Tuning, Validation.
Optimierung
ONNX-Export, TensorRT-Konvertierung, INT8-Quantisierung, Benchmark auf Ziel-Hardware.
Integration
Einbindung in Ihre C++-Applikation, Camera-Pipeline, Preprocessing und Output-Handling.
Deployment
Rollout auf Edge-Hardware, Monitoring, OTA-Updates und kontinuierliche Verbesserung.
Embedded AI Toolbox
Frameworks
PyTorch, TensorFlow, Keras, JAX — für Training und Research
Inference & Optimierung
TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO, TFLite, TVM, Triton Inference Server
Edge Hardware
NVIDIA Jetson Orin/Xavier/Nano, Google Coral, Hailo-8, Qualcomm AI Stack, ARM ethos-U
Computer Vision
OpenCV, YOLO (v8/v11), RT-DETR, Segment Anything, custom detection models
Integration
CUDA, C++ TensorRT API, ROS 2, GStreamer, DeepStream, V4L2, ISP-Pipelines
MLOps
MLflow, DVC, Weights & Biases, Triton, Docker, CI/CD für ML-Pipelines
Häufige Fragen zur
Embedded AI Entwicklung
Was ist Embedded AI?
Embedded AI bezeichnet die Integration von künstlicher Intelligenz — insbesondere Deep-Learning-Modelle für Computer Vision, Anomalieerkennung oder Sprachverarbeitung — direkt in eingebettete Systeme. Im Gegensatz zu Cloud-AI läuft Embedded AI lokal auf der Hardware, ohne Internetverbindung, mit deterministischen Latenzzeiten und voller Datenkontrolle.
Was ist der Unterschied zwischen Edge AI und Cloud AI?
Cloud AI sendet Daten an einen Server und bekommt eine Antwort zurück — das bedeutet Latenz (100ms–Sekunden), Datenschutzrisiken und Internetabhängigkeit. Edge AI verarbeitet alles lokal: unter 10ms Latenz, vollständige Datensouveränität, Offline-Betrieb und reduzierte Betriebskosten. Für Industrieautomation, Automotive und Medizintechnik ist Edge AI oft die einzig akzeptable Lösung.
Welche Hardware wird für Embedded AI eingesetzt?
Führende Plattformen sind NVIDIA Jetson (Orin, Xavier, Nano) für GPU-beschleunigtes Inferencing, Google Coral (Edge TPU) für ultra-niedrigen Stromverbrauch, Hailo-8 für Automobilanwendungen und ARM Cortex-A mit NPU für Mobile-Derivate. Die Wahl hängt von Latenzanforderungen, Leistungsaufnahme, Kosten und Betriebstemperatur ab.
Was ist TensorRT und wie hilft es bei Embedded AI?
TensorRT ist NVIDIAs High-Performance Deep-Learning Inference Optimizer für GPU-Hardware. Es optimiert trainierte Modelle (von PyTorch, TensorFlow, ONNX) durch Layer-Fusion, Quantisierung (INT8/FP16), Kernel-Autotuning und Speicheroptimierung. Typische Speedups liegen bei 5–15× gegenüber nicht-optimierten Modellen — bei gleichem Genauigkeitsniveau.
Kann LMW Solutions bestehende KI-Modelle für Embedded Hardware optimieren?
Ja — das ist eines unserer Kernleistungen. Wir nehmen Ihr trainiertes PyTorch- oder TensorFlow-Modell, konvertieren es nach ONNX, optimieren es mit TensorRT für Ihre Ziel-Hardware und validieren Genauigkeit und Performance. Typischerweise erreichen wir dabei 5–15× Latenzreduktion ohne messbare Genauigkeitsverluste.
KI direkt auf
Ihre Hardware bringen?
Kontaktieren Sie uns für ein kostenloses Erstgespräch. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden — direkt von einem Senior AI Engineer mit Embedded-Hintergrund.
