KI aus einer Hand

Individuelle KI-Lösungen in Hard-/Software für Vision on the Edge
Wahtari hat ein umfangreiches KI-Ökosystem aus Hard- und Software geschaffen, das Kunden auf dem Weg zu einem leistungsfähigen KI-Vision-System begleitet. Bestandteile des Ökoystems sind die intelligente Deep-Learning-Kamera nCam und das Softwaretool nGin.
Bild 2 | nGin ermöglicht die hybride Ausführung von Bildverarbeitungsalgorithmen und CNN lässt sich je nach Hardwareplattform dynamisch anpassen.
nGin ermöglicht die hybride Ausführung von Bildverarbeitungsalgorithmen und CNN lässt sich je nach Hardwareplattform dynamisch anpassen. – Bild: Wahtari GmbH

Die immense Auswahl verschiedener KI-Frameworks stellt Unternehmen, die von den Vorteilen einer KI profitieren wollen, ebenso vor eine große Herausforderung, wie die unüberschaubare Menge inkompatibler KI-Software und -Hardware-Anbieter. Zusätzlich erschwert der auf dem Markt herrschende Mangel an KI-Experten den Aufbau firmeninternen Know-hows. Diese Umstände sind umso bedeutender vor dem Hintergrund, dass frühe Fehlentscheidungen bei der Wahl der richtigen KI-Strategie später hohe Kosten bedeuten und daher wettbewerbsentscheidend sein können. Um Unternehmen nicht nur in die Lage zu versetzen das volle Potenzial der heutigen KI-Technologie auszuschöpfen, sondern auch auf zukünftige KI-Entwicklungen vorbereitet zu sein, hat Wahtari ein umfangreiches KI-Ökosystem aus Hard- und Software geschaffen, das Kunden auf dem Weg zum leistungsfähigen und flexiblen KI-Vision-System begleitet. Von individueller Beratung und kurzfristig bereitstellbaren Testsystemen im Rahmen eines Proof-of-Concepts über modulare Hard- und Softwarekomponenten bis hin zu verschiedenartigen, branchenübergreifenden Komplettlösungen bietet das Portfolio alles aus einer Hand.

Flexible Deep-Learning-Kamera

Passend zu der vollautomatisierten End-to-End Deep-Learning-Plattform nLab beschreibt die Kamera-Serie nCam die nächste Stufe intelligenter Kameras. Mit gleich drei integrierten Intel Movidius Myriad X VPUs und einer Intel X86_64-Architektur-basierten CPU ist die nCam Plus derzeit eines der kompaktesten High-End-Vision-KI-Systeme am Markt. Verpackt in einem Aluminiumgehäuse mit ausgeklügelter Kühlung liefert die Kamera selbst unter härtesten Bedingungen zuverlässig Ergebnisse im unteren Millisekundenbereich. Zahlreiche Schnittstellen und Industriestandards, wie z.B. OPC UA, erlauben eine einfache Integration in bestehende Anlagenkonzepte und sorgen gleichzeitig für geringste Latenzen. Dabei lassen sich Signale, z.B. für die Ansteuerung von Luftdüsen, direkt über ein Analogsignal ausgeben. Die Programmierung von Anlagensteuerungen und aufwändige Verkabelungen können dadurch stark vereinfacht werden. Hardwareseitig bietet die offen gestaltete Architektur der nCam freie Auswahl zwischen verschiedenen motorisierten oder fixen Objektiven, schaltbaren oder festen Filtern, Beschleuniger-Chips, integrierten oder ansteckbaren Beleuchtungen, sowie je nach Einsatzort und Anwendung passende Gehäuse und Halterungen. Der optional aktivierbare Capturing-Mode mit vortrainierten KI-Modellen für eine schnelle Bildaufnahmen direkt an der Produktionslinie unterstützt bei der Datengenerierung das anschließende Training.

Softwaretool für Edge-Geräte

Wie jedes KI-Model hat auch jede KI-Edge-Lösung ihr individuelles Leistungsprofil. Um das größtmögliche Potenzial aus der KI-Anwendung zu schöpfen, ist die Wahl der richtigen Hardwarekomponenten (Sensor, Prozessor, Beschleuniger,) essenziell. Wahtari verfolgt ein modulares Konzept und bietet mit nGin ein Werkzeug für die hybride Ausführung von Bildverarbeitungsalgorithmen und CNN. nGin ist das intelligente Triebwerk der Edge-Geräte, das sich dynamisch an jede Hardwareplattform anpasst. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Plattform ARM- oder x86_64-basiert ist, ob das KI-Ausführungsziel eine Grafikkarte oder ein KI-Beschleunigerchip ist, oder ob das KI-Model mit Tensorflow, MxNet oder einem anderen KI-Framework trainiert wurde. So ermöglicht nGin es dem Entwickler, sich auf wesentliche Aufgaben zu fokussieren. Mit Hilfe einer integrierten Skripting-Engine, die sich an eine Go-ähnliche Programmiersprache anlehnt, können projektspezifische Abläufe direkt auf der Kamera implementiert werden. Die Ausführungsleistung ist dabei um ein Vielfaches schneller als vergleichbare Python-Skripte.

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