Artificial Intelligence

Von der embedded KI und Machine Learning bis zum Wissensmanagement-System

Unser Angebot

Embedded KI bis LLM

Ingenics Digital setzt auf maßgeschneiderte KI-Lösungen auf allen Ebenen der Entwicklung. Unser Leistungsspektrum umfasst sowohl bewährte, traditionelle Methoden als auch innovative Ansätze im Bereich des maschinellen Lernens. Wichtige Schwerpunkte bilden hier die Bereiche embedded KI, Algorithmus Optimierung mittels KI und sicheres Algorithmus Deployment sowie der Einsatz großer Sprachmodelle im Wissensmanagement und der innovativen Produktentwicklung.

Wissensmanagement mit Sprachmodellen und Agenten

Für die Herausforderung Wissen, Dokumente und Informationen in Organisationen verfügbar zu machen, bieten wir ein breites Beratungs- und Erfahrungsspektrum. Ingenics Digital unterstützt Sie beim Einsatz von Cloud- und On-Premise-Lösungen unter dem Einsatz von Retrival-Augmented-Generation-Ansätzen sowie bei der Entwicklung spezialisierter Agenten auf Basis von GPT-Modellen. Wir beraten sie bei der Auswahl der optimalen Lösung – ob dem Einsatz von Standardlösungen wie Microsoft Copilot oder individuellen, spezialisierten Lösungen.

Ausführungszeit Optimierungen
mittels KI Runtime

Eine große Herausforderung bei der Laufzeitoptimierung von Algorithmen stellt die optimale Ausnutzung von paralleler Ausführung auf modernen Systemen dar. Auf immer mehr Systemen stehen spezialisierte, massiv parallele Recheneinheiten zur Beschleunigung von KI-Anwendungen zur Verfügung. Die Herausforderung ist es, diese ohne manuelle Optimierung für klassische Berechnungsalgorithmen nutzbar zu machen. Wir bieten das Know-how, Algorithmen so anzupassen, dass diese mittels KI-Runtime-Bibliotheken ausgeführt werden. Somit werden die massiv parallelen Ressourcen, z.B. von Grafikkarten oder verfügbaren NPU-Kernen, direkt genutzt.

Schutz von Intellectual Property mittels KI-Runtime-Bibliotheken

Eine interessante Anwendung von KI-Runtime-Bibliotheken ist, sie zum Schutz von Algorithmen und Intellectual Property beim Deployment einzusetzen. Viele Algorithmen werden in modernen Umgebungen mittels der Sprache Python entwickelt. Beim Deployment dieser Lösungen an Dritte ist der Source Code nicht oder nur unzureichend vor Reverse Engineering geschützt. Klassische Lösungen setzen auf die aufwändige Umsetzung in compilierte Sprachen (z.B. C++). Wir bringen hier Toolchains der KI-Entwicklung zum Einsatz, die angepassten Python Code mittels KI Runtime Librarys direkt auf dem Zielsystem zur Ausführung bringen, ohne den Python Code ausliefern zu müssen.

  • RIP Protection mit KI Runtime Libraries
  • R Keine manuelle Umsetzung nach C/C++
  • RSicheres Deployment von Algorithmen

Embedded KI / tinyML Szenarien

Wir unterstützen Sie in der Umsetzung von KI-gestützten eingebetteten Systemen, von der Datenerhebung bis hin zum Deployment auf Mikrocontrollern und FPGAs. Ein spezieller Aspekt ist das Deployment von neuronalen Netzen und Algorithmen auf stromsparende Mikrocontroller, um z.B. Vorklassifizierungen oder Merkmalsextraktion direkt an der Sensorquelle vorzunehmen.

  • RIP Protection mit KI Runtime Libraries
  • R Keine manuelle Umsetzung nach C/C++
  • RSicheres Deployment von Algorithmen

MLOps zur effizienten Einbindung in Ihre Entwicklungsprozesse

In unserem Leistungsangebot legen wir besonderen Wert auf MLOps, das effiziente Management von Machine Learning-Projekten in der Produktion. MLOps ist die Kombination von DevOps-Praktiken und maschinellem Lernen, um den gesamten Lebenszyklus eines Machine Learning-Modells von der Entwicklung über das Training bis hin zum Deployment und der Überwachung zu optimieren. Unsere Expert*innen unterstützen Sie dabei, Ihre Machine Learning-Initiativen nahtlos in Ihre bestehenden Prozesse und Infrastrukturen zu integrieren.
  • RAutomatisierung des Trainings, der Evaluierung und des Deployments von Machine Learning-Modellen
  • RContinuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) für eine nahtlose Integration der ML-Modelle
  • RAutomatisierung der Hyperparameter-Optimierung und des Feature-Engineerings
  • RBeratung und Workshops zum Thema MLOps und Best Practices

Die Ingenics Digital KI-Werkzeugkiste

Wir sind Ihre Schnittstelle zwischen der digitalen und der physischen Welt.

Wissensmanagement mit RAG-Systemen

Retrival Augmented Generation Systeme sind eine sehr effizente und kostengünstige Technologie, um Informationen und Wissen auf verschiedenen Quellen zu heben und nutzbar zu machen. Die Vorteile, verschiedenste heterogene Datenquellen ohne aufwändiges und teures Training von Modellen über ein Sprachmodell verfügbar zum machen, überwiegen. Unsere Erfahrungen in der praktischen Umsetzung bieten ihnen einen direkten schnellen Weg für einen Go-Life.

  • Ergebnis offene Beratung zur Technologieauswahl
  • Erstellung von Lösungen mittels Azure AI Studio
  • Entwicklung von individuellen, hochoptimierten Lösungen als Cloud Native Anwendung
  • Verbindung von Softwareentwicklungskompetenzen mit der System- und Beratungskompetenz
Beratung zu Ihrer optimalen Wissensmanagement-Lösung
Die Analyse des Anwendungsfalls ist entscheidend, wenn es darum geht, die optimale Lösung zum Einsatz eines Sprachmodellbasierten Systems zu finden. Unser Vorgehensmodell berücksichtigt folgende Themen:

  • Erfassung der geplanten und zukünftigen Use Cases
  • Berücksichtigung der Data Governance / Informationsschutz
  • Bewertung der Datenquellen / Data Analytics
  • Konzeption des Datenimports / der Datenanbindung
  • Konzeption des User Interfaces
  • Konzeption der eingesetzten Systemarchitektur
  • Konzeption von aktiven KI-Agenten Ggf. Realisierung eines Prototypen
Entwicklung innovativer Produkte mittels KI-Agenten
Retrival Augmented Generation Systeme sind eine sehr effizente und kostengünstige Technologie, um Informationen und Wissen auf verschiedenen Quellen zu heben und nutzbar zu machen. Die Vorteile, verschiedenste heterogene Datenquellen ohne aufwändiges und teures Training von Modellen über ein Sprachmodell verfügbar zum machen, überwiegen. Unsere Erfahrungen in der praktischen Umsetzung bieten ihnen einen direkten schnellen Weg für einen Go-Life.

  • Erfahrung bei der Entwicklung von chatbasierten Kundenschnittstellen
  • Entwicklung von aktiven Agenten, z.B. zur automatisierten Bestellauslösung
  • Sicherstellung der Funktionssicherheit
  • Anbindung von Datenbanken als Informationsquellen / Generierung von Datenbankabfragen
Weitere Themen

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Software Test & Quality