Künstliche Intelligenz und Machine Learning in mobilen Lösungen

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind tief in unserem mobilen Alltag angekommen, besonders sicht- und spürbar auf Smartphones, Tablets und Wearables in Verbindung mit den mobilen und Cloud-Ökosystemen der großen Plattformen von Google und Apple. Mit ihren Diensten wie Firebase, ML Kit oder Core ML stehen „out oft he box“ mächtige Services für den produktiven Einsatz von ML und KI bereit.

Auf mobilen Endgeräten ergeben sich für fast alle Unternehmen besonders in den Bereichen Wartung, Produktion und Logistik sinnvolle Einsatzmöglichkeiten, da die Synergie aus Machine Learning und künstlicher Intelligenz vor Ort zur Verfügung steht und direkt im Feld physische Prozesse optimieren und digitalisieren kann – zum Beispiel auf der Basis von Objekt-, Bild- oder Spracherkennung – und das notfalls sogar komplett offline.

Wir beraten und unterstützen Sie bei der Identifikation Ihres mobilen KI Use Cases, der Auswahl und dem Training der Modelle, der Herstellung der Modelldaten, der Integration in die mobile Software und die fortlaufende Optimierung Ihrer Lösung.

Icon Verständlich

Identifikation des Use Cases

  • Analyse und Requirements Engineering
  • Identifikation relevanter Test- und Trainingsdaten
  • Aufbau eines Datasets
  • Festlegung der Ziel-KPIs (z. B. Erkennungsrate, Performanz, etc.)
  • Entscheidung Cloud-KI (z. B. Google, Microsoft Azure, etc.) vs. On-Device-KI
Icon Prozess Animation

Auswahl des Modells

  • Erstellung einer automatisierten Input Pipeline
  • Training
  • Test und Konfidenzoptimierung
Icon Prototyping Animation

Bereitstellung des Modells auf dem mobilen Endgerät

  • Mobile App-Entwicklung
  • Test des Modells auf den Devices (Apple, Android, verschiedene OS-Versionen)
  • Ermittlung der Ziel-KPIs, Varianz, Konfidenz, Geschwindigkeit, Speicherverbrauch, etc.
  • Prüfung von Alternativmodellen bei Optimierungsbedarf
Icon Icon Monitoring

Bereitstellung des Modells auf dem mobilen Endgerät

  • Qualitätssicherung und Kontrolle der KPIs
  • Erweiterung der Modelle
  • Optimierung des Ressourcenverbrauchs auf dem mobilen Devices
  • Horizontaler und/oder vertikaler Ausbau der Modelldaten für Training und Test

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