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Die Schweden haben ein Software Development Kit entwickelt, das den Entwicklern dabei hilft, maschinelles Lernen schnell und einfach in vernetzte Geräte einzubauen, um diese bewusst, selbstlernend und vorausschauend zu machen. Kunden sind unter anderem Volvo, Siemens oder ABB.

Die Hauptfunktionalität konzentriert sich auf Streaming-Analysen auf der Grundlage von Sensordaten in Kombination mit On-Device-Lernen. Durch eine integrierte Vorverarbeitungspipeline ist die Ausführung eines Modells auf einem Gerät mit einer der Laufzeiten einfach und erfordert nur 5 bis 15 Zeilen Code, unabhängig vom Modell oder dem Umfang der Vorverarbeitung, verspricht Linden im Gespräch.

Der USP des Ansatzes ist die Fähigkeit, inkrementelles Lernen auf strömenden Sensordaten durchzuführen - direkt auf dem Gerät, versichert Linden.

Das bedeutet:

  • Es müssen keine Daten im Voraus gesammelt werden
  • Die Software verarbeitet hochfrequente Sensordaten in Echtzeit
  • Die Daten werden direkt auf dem Gerät verarbeitet, was bedeutet, dass Unternehmen keine rohen und potenziell sensiblen Daten, sondern nur relevante und angereicherte Daten zur weiteren Analyse in die Cloud senden müssen
  • Radikal reduzierter Bandbreitenbedarf und geringere Abhängigkeit von der Qualität der Netzwerkverbindung
  • Durch inkrementelles Lernen passen sich Modelle an lokale Umgebungen an und lernen ihre individuellen Bedingungen
  • Geringer Speicherbedarf
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