Chips mit niedrigsten Strombedarf, min Latenz & Kosten für AI-Edge-Inferenz.

Blumind bringt maschinelles Lernen an den "Far Edge", indem es auf Geräten und Sensoren in unterschiedlichen Umgebungen implementiert wird. Zukünftige Edge-KI-Anwendungen wie IoT, Robotik, Smart Mobility, Smart Home und Smart City stehen vor großen Herausforderungen aufgrund der Leistungs- und Latenzbeschränkungen heutiger digitaler Technologien. 

Bluminds patentierte analoge Halbleiter-Inferenzmaschine reduziert den Stromverbrauch, die Latenzzeit und die Chipfläche im Vergleich zu digitalen Ansätzen erheblich. Das erste Produkt verarbeitet Zeitreihen- und Audiodaten mit weniger als 5 µW. Zukünftige Chips skalieren weiter und zielen auf Computervision und größere Datenmengen. 

Die Gesamtlösung umfasst neuronale Netzwerkmodelle, Trainingsumgebung, Referenzdesigns und kundennahen Support.