Autonome Maschinen, die auf Deep Computer Vision setzen, sind der beliebteste Anwendungsfall der künstlichen 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 geschäftskritische Industrieanwendungen wie Lagerhaltung, Fertigung, Medizin sowie die Produktentwicklung für den Konsumgüter- und Gastgewerbesektor.
In diesem Webinar haben wir uns mit dem Thema „Wichtige technische Aspekte beim Aufbau und der Skalierung von Edge-KI und autonomen Maschinen“ befasst. Sie erfahren, welche wesentlichen praktischen Herausforderungen bei der Entwicklung autonomer Maschinen bestehen und wie diese bewältigt werden können.
Leiter des Kundenbereichs Edge-KI und autonome Maschinen, eInfochips
Silas Mark ist bei eInfochips – einem Unternehmen der Arrow-Gruppe – für die Geschäftsentwicklung im Bereich Engineering-Dienstleistungen im Segment „Edge AI & Autonomous Machines“ verantwortlich. In dieser Funktion unterstützt Silas Unternehmen in diesem Segment dabei, ihre Markteinführungszeit durch Design, Entwicklung, Integration und Managed Engineering Services zu verkürzen. Vor dieser Position war Silas über zwei Jahrzehnte in den Bereichen Vertrieb, Strategie, M&A, Unternehmensberatung 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 der Arrow-Gruppe. Er verfügt über mehr als siebeneinhalb Jahre Berufserfahrung in den Bereichen digitale Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz. Er hat an der Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von auf konvolutionellen neuronalen Netzen basierenden Klassifizierungs-, Objekterkennungs- und Segmentierungsmodellen für Edge-Geräte gearbeitet. Derzeit befasst er sich mit der Forschung und Entwicklung im Bereich der Bewertung, des Benchmarkings und der Portierung verschiedener Modelle des maschinellen Lernens, die für autonome mobile Roboteranwendungen auf NVIDIA-Plattformen erforderlich sind. Somasundaram schloss sein Masterstudium am Indian Institute of Technology Madras ab. Er spielt gerne Cricket und Fußball.
Regionalleiter für Inception, 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 geeignete Startups für die Teilnahme am Inception-Programm auswählt, diese durch technische Unterstützung, Zugang zu Technologien und Vermittlung von Risikokapital fördert und schließlich ihren Markterfolg durch maßgeschneiderte Unterstützung beschleunigt. Vor dieser Tätigkeit unterstützte Margaret fast zwei Jahrzehnte lang die US-Regierung 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 & Entwicklung / CTOs / Lösungs- und Technologiearchitekten, die autonome Lösungen entwickeln
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