Das Potenzial von Messdaten erschließen, intelligente ECU-Funktionen schaffen
Erleben Sie das revolutionäre Potenzial von KI in Ihren eingebetteten Systemen. Traditionell erfordert der Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle in Mikrocontrollern und Mikroprozessoren umfassende Kenntnisse in den Bereichen Datenwissenschaft, KI-Algorithmen, Hardware und Sicherheit. Unsere Plattform vereinfacht diesen gesamten Prozess und macht die KI-Integration intuitiv und effizient.
Wichtige Herausforderungen bei der Skalierung von ML-Modellen für die Produktion
Das beste KI-Modell finden
Die Entwicklung von KI für Steuergeräte ist komplex und erfordert Fachwissen in den Bereichen Modelltypen, Codierungsframeworks, Pipelines, Hyperparameter-Optimierung und Datenverarbeitung. Generische Tools stehen oft im Widerspruch zu den Arbeitsabläufen in der Automobilindustrie, was zu steilen Lernkurven und Ineffizienzen führt.
Bereitstellung auf eingebetteten Geräten
Die Umwandlung von KI-Modellen in produktionsreifen ECU-Code ist eine Herausforderung, die ECU-Kompatibilität, strenge Sicherheitsstandards, Echtzeitleistung und die Integration in Automobil-Toolchains erfordert. KI-Fachwissen überschneidet sich selten mit Embedded-Engineering-Kenntnissen, was zu einer großen Lücke führt.
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