Autonome Maschinen, die sich Deep Computer Vision zunutze machen, sind der beliebteste Anwendungsfall für künstliche Intelligenz. Der weltweite Markt für autonome Maschinen und Robotik wird bis 2027 voraussichtlich ein Volumen von 170 Milliarden US-Dollar erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 13,5 %. Diese umfassen missionskritische Industrieanwendungen wie Lagerhaltung, Fertigung, Medizin sowie die Entwicklung von Konsumgütern und Produkten für das Gastgewerbe.
In diesem Webinar haben wir uns mit den „wichtigsten technischen Überlegungen beim Aufbau und der Skalierung von Edge-KI und autonomen Maschinen“ befasst. Sie erfahren, welche praktischen Herausforderungen beim Entwurf autonomer Maschinen zu bewältigen sind und wie Sie diese lösen können.
Kundenverantwortlicher, Edge-KI und autonome Maschinen, eInfochips
Silas Mark ist bei eInfochips – An Arrow Company für die Geschäftsentwicklung im Bereich Engineering Services im Segment Edge AI & Autonomous Machines verantwortlich. In dieser Funktion unterstützt Silas Unternehmen in diesem Segment dabei, ihre Markteinführungszeiten durch Design, Entwicklung, Integration und Managed Engineering Services zu verkürzen. Zuvor war Silas über zwei Jahrzehnte lang in den Bereichen Vertrieb, Strategie, M&A, Managementberatung und Partnermanagement bei Digital Equipment, Compaq und Hewlett Packard tätig. Silas hat einen Abschluss in Elektrotechnik aus Indien und einen Executive MBA der Boston University.
Datenwissenschaftler, eInfochips
Somasundaram Shanmugasundaram arbeitet als Datenwissenschaftler bei eInfochips – einem Unternehmen von Arrow. Er verfügt über mehr als siebeneinhalb Jahre Erfahrung in den Bereichen digitale Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz. Er hat an der Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von auf Convolutional Neural Networks basierenden Klassifizierungs-, Objekterkennungs- und Segmentierungsmodellen für Edge-Geräte gearbeitet. Derzeit forscht und entwickelt er im Bereich der Bewertung, des Benchmarkings und der Portierung verschiedener Machine-Learning-Modelle, die für autonome mobile Roboteranwendungen auf NVIDIA-Plattformen erforderlich sind. Somasundaram hat seinen Master of Science am Indian Institute of Technology Madras abgeschlossen. Er spielt gerne Cricket und Fußball.
Regionalleiter Nordamerika, NVIDIA
Margaret Amori ist im Rahmen des NVIDIA Inception-Programms für das nordamerikanische Startup-Ökosystem verantwortlich. In dieser Funktion leitet Margaret ein Team, das Startups für die Teilnahme am Inception-Programm identifiziert, diese Startups durch technische Unterstützung, Zugang zu Technologien und Verbindungen zu Risikokapitalfinanzierungen fördert und schließlich ihren Markterfolg durch maßgeschneiderte Unterstützung beschleunigt. Vor dieser Position war Margaret fast zwei Jahrzehnte lang für die US-Regierung tätig und unterstützte diese bei einer Vielzahl von IT-Transformationen, darunter die Konsolidierung von Rechenzentren, virtuelle Infrastruktur, Cybersicherheit und künstliche Intelligenz. Margaret hat einen Bachelor-Abschluss vom College of William & Mary und einen Master-Abschluss von der Virginia Tech.
Führungskräfte aus den Bereichen Technik und Forschung und Entwicklung / CTO / Lösungs- und Technologiearchitekten, die autonome Lösungen entwickeln
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