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Künstliche Intelligenz (KI) Technologie

Kategorie Präsentiert von Maris-Tech

Finden Sie Anbieter von KI-Lösungen für alle Arten von unbemannten Fahrzeugen (UAV, UGV, USV, UUV), einschließlich eingebetteter KI-Hardware und Deep-Learning-Software.

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Lieferanten: Künstliche Intelligenz (KI) Technologie

20 Leading Suppliers
SteerAI
SteerAI

Revolutionäre KI-gestützte Autonomielösung für Landfahrzeuge

Advanced Navigation
Advanced Navigation
Australia (3 locations)

Hochpräzise Navigations- und Positionierungslösungen für unbemannte und autonome Fahrzeuge

Wolf Advanced Technology
Wolf Advanced Technology
Canada (2 locations)

Robuste Computer- und Video-I/O-Module: 6U und 3U VPX, XMC, Small Form Factor und kundenspezifische Lösungen

Trillium Engineering
Trillium Engineering
USA (2 locations)

UAV-Gimbal-Nutzlasten – EO- und EO/IR-Drohnenkamera-Gimbals für taktische UAS

TEKEVER
TEKEVER
Portugal (2 locations)

Starrflügel-UAV-Systeme: Modulare VTOL, maritime UAV mit großer Reichweite, taktische ISR-UAS

AVerMedia Technologies
AVerMedia Technologies
Taiwan (6 locations)

Anwendungsfertige KI-Computing- und Bildverarbeitungslösungen für Robotik und autonome Systeme

NEPI by Numurus
NEPI by Numurus
USA

Hardwareunabhängige Edge-KI-Softwareplattform für intelligente Systeme

Maris-Tech
Maris-Tech
Israel

Edge-KI-Lösungen für Videoverarbeitung und -Streaming Echtzeit-Situationsbewusstsein für missionskritische UAVs und unbemannte Systeme

Areté
Areté
USA (7 locations)

Modernste unbemannte systemgestützte Sensorlösungen und Counter-UAS-Systeme für Militär und Verteidigungskräfte

Tocaro Blue
Tocaro Blue
USA (2 locations)

Intelligente Lösungen für die Verarbeitung von Schiffsradardaten: Fortschrittliche Wahrnehmung und Situationsbewusstsein für unbemannte und autonome Schiffe

Neousys Technology
Neousys Technology
Taiwan (3 locations)

Industrietaugliche eingebettete Computersysteme für KI-Edge-Computing und maschinelles Lernen

Tycho.AI
Tycho.AI
USA

Modernste Autonomie-Lösungen für taktische UAVs und unbemannte Systeme

Gambit
Gambit
USA

Adaptive Intelligenz für autonome Systeme

Overwatch Imaging
Overwatch Imaging
USA

Fortschrittliche Bildgebung und autonome Sensortechnik für zeitkritische Aufklärungsmissionen aus der Luft

Review Display Systems
Review Display Systems

Hochleistungsfähige, robuste Displays und maßgeschneiderte HMI-Lösungen für missionskritische unbemannte Systeme

Airvolute
Airvolute
Slovakia

Modernste Drohnen-Autopiloten und UAS-Plattformen | Hardware- und Softwarelösungen für Drohnen und unbemannte Systeme

Sense Aeronautics
Sense Aeronautics
Spain

Modernste KI-gestützte Drohnen-Videoanalyselösungen für die Objekterkennung

Vizgard
Vizgard
UK

Edge-basierte visuelle KI-Softwareplattform für die Automatisierung von Verteidigungs- und Sicherheitskameras

Tilak.io
Tilak.io
France

Entwicklung von Embedded-System-Software, Firmware-Programmierung und Dienstleistungen im Bereich Drohnen-Software-Design/-Test

EIZO Rugged Solutions
EIZO Rugged Solutions
USA

Hochleistungs-Videografik, GPGPU, KI/ML-Verarbeitung und Display-Lösungen für C5ISR-Anwendungen

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Künstliche Intelligenz (KI) Technologie

Sarah Simpson

Aktualisiert:

Maschinelles Lernen für Drohnen

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen und Robotern, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, darunter die Fähigkeit zu lernen und sich an veränderte Umgebungen anzupassen.

Drohnen-KI-Erkennungssoftware von Areté

ALLSEEN KI-gestützte automatische Zielerkennungssoftware von Areté

Die Entwicklung von maschinellem Lernen ist wesentlich komplexer als das Auswendiglernen, das mit Hilfe von Regellisten leicht auf einem Computer implementiert werden kann, jedoch vergleichsweise begrenzt und unflexibel ist.

Die erfolgreiche Implementierung von KI in Drohnen und unbemannten Fahrzeugen ermöglicht die Entwicklung von Selbststeuerungssystemen, wodurch menschliche Bediener überflüssig werden. Dies spart Personal und Kosten und ist zudem effizienter für bestimmte Aufgaben, die Menschen nicht so schnell ausführen können wie ein Computer. Es könnte auch einer der Schlüssel zur Erschließung kommerzieller BVLOS-Drohnenoperationen (beyond visual line of flight) in großem Maßstab sein.

Anwendungen

UAVs (unbemannte Luftfahrzeuge), UGVs (unbemannte Bodenfahrzeuge) und andere Roboterplattformen können KI für eine Vielzahl von Anwendungen nutzen, darunter:

  • Hindernisvermeidung
  • Schwarmoperationen
  • Echtzeit-Datenanalyse und Bildklassifizierung
  • Autonome Präzisionsnavigation und -landung.

KI ermöglicht es einer Drohne oder einem Roboter, Entscheidungen auf der Grundlage von Eingaben ihrer Sensoren zu treffen, und kann es dem Fahrzeug auch ermöglichen, seine Mission fortzusetzen, selbst wenn es die Kommunikation mit seiner Einsatzzentrale verliert.

Komponenten der künstlichen Intelligenz

Wichtige Komponenten der KI sind Software für maschinelles Lernen und Deep Learning, die es Computern ermöglichen, komplexere Algorithmen wie neuronale Netze einzusetzen, um Muster und Beziehungen in Daten zu finden. Neuronale Netze müssen trainiert werden, indem ihnen große Mengen an Beispieldaten zum Lernen zur Verfügung gestellt werden. Ein Beispiel für maschinelles Lernen bei UAVs wäre der Einsatz von Computersicht und Sensoren zur Erkennung, Klassifizierung und Verfolgung potenzieller Ziele.

Eingebettete KI

Condor NVP2102AxX mit GPGPU-Computing, KI-Verarbeitung und Deep-Learning-Fähigkeiten von EIZO

Condor NVP2102AxX mit GPGPU-Computing, KI-Verarbeitung und Deep-Learning-Fähigkeiten von EIZO

KI für Drohnen und Robotik kann in der Cloud oder auf Edge-Geräten ausgeführt werden, was im Falle von unbemannten Fahrzeugen Onboard-Computing bedeutet. Da die Datenverarbeitung nahe an der Datenquelle – den Onboard-Sensoren – stattfindet, können Edge-Geräte schnellere Ergebnisse liefern. Zu den Hardware-Optionen für KI-Edge-Geräte für Drohnen gehören Allzweck-Grafikprozessoren (GPGPUs), Zentralprozessoren (CPUs), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) und System-on-a-Chip (SoCs).

Onboard-KI erfordert eine große Rechenleistung, wodurch Edge-Geräte für Fahrzeuge mit begrenzten SWaP-Anforderungen (Größe, Gewicht und Leistung) möglicherweise ungeeignet sind. Die Nutzung der Cloud für die KI-Verarbeitung erfordert jedoch eine geringe Latenz und eine hohe Bandbreite, was in abgelegenen Gebieten und anderen Kommunikationsumgebungen mit unzureichender Infrastruktur schwierig zu erreichen sein kann. Die Übertragung von Daten über große Entfernungen birgt zudem Sicherheits- und Datenschutzrisiken.