TDK Electronics · TDK Europe

Corporate

4. Januar 2023

TDK erwirbt Qeexo, um komplette Smart-Edge-Plattformen zu ermöglichen

 Bild_w_background_de
  • TDK erwirbt Qeexo, Co., einen führenden Entwickler von automatisierten Machine-Learning (ML)-Plattformen.
  • ML-Plattformen beschleunigen die Entwicklung von tinyML-Modellen für intelligente Plattformen mit geringem Stromverbrauch und ständiger Verfügbarkeit.
  • TDK baut seine ML-Expertise weiter aus, vereinfacht die Entwicklung von ML-Anwendungen und nimmt eine führende Rolle bei der Bereitstellung von Smart-Edge-Lösungen ein.
  • Mit dieser Akquisition kann TDK den Übergang zu Industrie 4.0 mit Smart-Edge-Lösungen beschleunigen

Die TDK Corporation (TSE 6762, CEO & Präsident: Noboru Saito, im Folgenden „TDK“) gab heute die geplante Über­nahme von Qeexo, Co. (CEO: Sang Won Lee, im Folgenden „Qeexo“) bekannt. Qeexo ist ein US-amerikanisches Venture-Backed-Unternehmen, das aus der Carnegie Mellon University hervorgegangen ist und sich mit der Automatisierung von maschinellem End-to-End-Lernen für Edge-Geräte beschäftigt. Durch die Übernahme wird Qeexo eine hundertprozentige TDK Tochtergesellschaft – vorbehaltlich der üblichen Abschlussbedingungen und einschließlich der Genehmigung durch das Committee on Foreign Investment in the US (CFIUS).

Qeexo mit Sitz in Mountain View, Kalifornien, USA, ist das erste Unternehmen, das maschinelles Lernen für Edge-Geräte durchgängig automatisiert. Qeexo AutoML bietet eine No-Code-Umgebung, die die Datenerfassung und das Training von 18 (und mehr) verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen, einschließlich neuronaler Netze und nicht-neuronaler Netze, für denselben Datensatz ermöglicht. Dabei werden für jeden Algorithmus Metriken generiert (Genauigkeit, Speichergröße, Latenzzeit), so dass der Benutzer das Modell auswählen kann, das seinen individuellen Anforderungen am besten entspricht. Diese Cloud-basierte, benutzerfreundliche Lösung bietet ein intuitives UI-Plattformsystem, mit dem Benutzer Sensordaten sammeln, kommentieren, bereinigen und visualisieren und mithilfe verschiedener Algorithmen automatisch tinyML-Modelle erstellen können. Die AutoML-Plattform von Qeexo ermöglicht es Kunden, Sensordaten zu nutzen, um schnell Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln, die für extrem niedrige Latenzzeiten und Stromverbrauch optimiert sind und einen äußerst geringen Speicherbedarf für stark eingeschränkte Umgebungen mit Anwendungen in den Bereichen Industrie, IoT, Wearables, Automotive, Mobile und mehr aufweisen. Durch die optimierte intuitive Prozessautomatisierung können Kunden von Qeexo AutoML ohne teure ML-Ressourcen auskommen und das Design von Edge-KI-Funktionen für ihre eigenen spezifischen Anwendungen erheblich beschleunigen.

„Qeexo kombiniert Fachwissen bei der Entwicklungsautomatisierung und Implementierung von Machine-Learning-Anwendungen für Anwender ohne ML-Kenntnisse mit der Bereitstellung von umfangreichen
ML-Anwendungen und dem Know-how über Sensoren. Damit lässt sich der Einsatz von Smart-Edge-Lösungen deutlich beschleunigen“, sagte Jim Tran, CEO der TDK USA Corporation. „Vereint mit den führenden Positionen von TDK bei Sensoren, Batterien und anderen Schlüssel-Komponenten wird Qeexos Expertise die Entwicklung von Lösungen auf Systemebene sowie für ein breites Spektrum von Anwendungen und Branchen ermöglichen.“

„Unsere Plattform ist entstanden aus unseren eigenen Entwicklungen und dem umfangreichen Einsatz von ML-Anwendungen. Dies ermöglicht es Fachleuten Probleme auch ohne ML-Kenntnisse schnell und effizient zu lösen“, so Sang Lee, CEO von Qeexo. „Wir sehen unser AutoML-Tool als eine ideale Ergänzung für die intelligenteren Sensorsysteme, die TDK entwickelt.“

Nachfolgend ein Überblick über das Firmenprofil:

  1. Name des Unternehmens: Qeexo, Co.
  2. Standort: Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien, Niederlassung in Pittsburgh, PA, USA
  3. Gegründet: September 2012
  4. Management: Sang Won Lee (CEO), Chris Harrison (CTO)
  5. Hauptgeschäftstätigkeit: Entwicklung einer Plattform für automatisiertes maschinelles Lernen (ML), die die Entwicklung von tinyML-Modellen für Edge beschleunigt.
  6. Mehr über grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens: Qeexo AutoML Best Practice Guide – Qeexo, Co.

TDK wird auf der CES 2023, die vom 5. bis 8. Januar 2023 im Las Vegas Convention Center (LVCC) stattfindet, über 30 verschiedene Technologien, Lösungen und Plattformen vorstellen und ist in der Central Hall – Stand Nr. 16181 zu finden. Qeexo wird seine Plattformlösung für maschinelles Lernen auf dem TDK Stand vorführen und darüber hinaus seine gesamte Palette an Technologielösungen auf dem Qeexo Stand Nr. 11222 in der North Hall. 


Glossar

AutoML
Automatisiertes maschinelles Lernen ist die automatisierte Anwendung des maschinellen Lernens auf reale Probleme.

tinyML
Tiny Machine Learning wird allgemein als ein schnell wachsendes Gebiet maschineller Lerntechnologien definiert, das in der Lage ist, Sensordaten von Geräten bei extrem niedrigem Stromverbrauch zu analysieren

ML
Maschinelles Lernen ist ein Forschungsgebiet, das sich dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden widmet, die „lernen“, d. h. Methoden, die Daten nutzen, um die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern

Smart Edge-Lösungen
Smart Edge-Lösungen beziehen sich auf die Analyse von Daten und die Entwicklung von Lösungen an dem Ort, an dem die Daten generiert werden.

Smart Edge-Gerät
Ein intelligentes Edge-Gerät ist ein ausgeklügeltes IoT-Gerät, das ein gewisses Maß an Datenverarbeitung innerhalb des Geräts selbst durchführt.



Kontaktieren Sie uns

Vertriebsnetz & Standorte

Wenn Sie sich für unsere Produkte interessieren, finden Sie hier eine Übersicht unserer weltweiten Verkaufsbüros, die Sie schnell und einfach kontaktieren können.

Mehr

Produktanfrage

Sind Sie an unseren Lösungen interessiert? Bitte zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren! Wir helfen Ihnen gerne weiter.

Mehr

Messen & Veranstaltungen

Erleben Sie TDK live!

Mehr

Soziale Medien

Folgen Sie uns auf

LinkedIn Twitter Xing