Von Daten bis hin zu Entscheidungen – KI definiert neu, wie Unternehmen in einer digitalisierten Welt innovativ sind, agieren und im Wettbewerb bestehen. Die Einführung von KI stellt Unternehmen jedoch vor mehrere Herausforderungen, darunter: die Integration von agentenbasierter KI in bestehende Ökosysteme und Altsysteme, der Einsatz von KI auf eingebetteten Plattformen mit geringem Stromverbrauch, die Aufrechterhaltung einer konsistenten Modellleistung über verschiedene Firmware-Versionen und Hardware-Revisionen hinweg, die Verwaltung verteilter KI-Workloads über Edge- und Cloud-Umgebungen hinweg, die Sicherstellung der Datenqualität und die Bewältigung erhöhter Cybersicherheitsrisiken.
elnfochips bietet End-to-End-KI-Services, die von Edge-Intelligence bis hin zu Unternehmensstrategien reichen, indem es eingebettete und Unternehmens-KI vereint, um transformative Ergebnisse zu erzielen. Das Unternehmen ist führend in der Entwicklung von KI-Systemen der nächsten Generation, die über Intelligenz hinausgehen und sich selbst verbessern. Dazu gehören hochmoderne Funktionen wie Agentic AI, LLMOps, Digital Twins, Explainable AI und datenzentrierte KI-Technologien, die die Zukunft skalierbarer, sicherer und autonomer Entscheidungsfindung sowohl in geschäftlichen als auch in technischen Arbeitsabläufen darstellen.
Aufgebaut auf einer Multi-Agenten-Architektur, bestehend aus einem Agenten für die Anforderungsanalyse, einem Agenten für die Testfallgenerierung und einem Agenten für die Verifizierung. Alle Agenten arbeiten zusammen, um den gesamten Verifizierungs- und Validierungs-Workflow zu optimieren und die Produktivität um 50 % zu steigern.
Geräteinterne LLM-Inferenz mit Llama v3.2 Model 3B-Instruct, vollständig offline auf Qualcomm QCS8550. Ideal für Anwendungsfälle in den Bereichen Verteidigung, Fertigung und industrielle KI, bei denen Datenschutz und Latenz entscheidend sind, in ressourcenbeschränkten Edge-Umgebungen.
Entwicklung eines Roboters unter Verwendung von Nvidia Isaac, der Objekte von Punkt A nach Punkt B transportiert und dabei mithilfe von Kameras und Sensoren sowohl in der simulierten als auch in der realen Welt Objekte identifiziert und Hindernissen ausweicht.
Breite Anwendungsmöglichkeiten in Industrie, Fertigung, Gesundheitswesen usw.
Geräteinterne LLM-Inferenz mit Llama v3.2 Model 3B-Instruct, vollständig offline auf Qualcomm QCS8550. Ideal für Anwendungsfälle in den Bereichen Verteidigung, Fertigung und industrielle KI, bei denen Datenschutz und Latenz entscheidend sind, in ressourcenbeschränkten Edge-Umgebungen.
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