Startup Profil
PanocularAI

Stellt euch kurz vor

Erklärt uns in 3 Sätzen, wer ihr seid

Unsere Mission ist: We make embedded AI efficient and reliable with ease!
Wir sind ein early-stage Start-up, dass die AI Revolution direkt auf edge-devices bringt, dies ohne Kompromisse in Performance, Privatheit oder Effizienz. Unsere bahnbrechende Technologie legt den Grundstein für intelligente Systeme der nächsten Generation, die effizient, sicher und zuverlässig sind.

Wie kam die Idee zustande und welche Herausforderungen galt es zu meistern?

Die Idee hinter PanocularAI ist aus jahrelanger Forschung an der TU Darmstadt hervorgegangen. Erstaunlicherweise ist die Idee zu PanocularAI in zwei bis vor einigen Jahren nicht verbundenen Köpfen entstanden. Beide Gründer haben in ihren Bereichen festgestellt, dass eine AI die leicht anzupassen und auszurollen, vielseitig in ihren Anbindungsmöglichkeiten und dabei trotzdem effizient in ihrer Ausführung ist, heutzutage noch nicht existiert. Der Weg zweier ähnlicher Ideen in eine gemeinsame Vision und die entsprechenden Anträge, der Aufbau eines starken Teams und die finanzielle Sicherheit in dieser neuen Domäne waren bisher die drei größten Baustellen mit denen wir zu kämpfen hatten, jetzt kommt die technische Arbeit.

Wie funktioniert PanocularAI und inwiefern unterstützt KI dieses Projekt?

Wir arbeiten an grundlegenden Technologien um die Ausführung von hochwertiger KI auf edge-devices zu ermöglichen, insofern sollte die Frage eher sein, welches Projekt können wir mit unserer KI unterstützen…
Hier ist die Antwort recht leicht: Jeder Nutzer/Anwender der eine Edge-basierte-KI-Lösung benötigt, wird von unserer Technologie profitieren können.

Wie soll die technische Umsetzung der KI-Software vorangetrieben werden und was sind die nächsten Meilensteine in der Entwicklung?

Wir haben zwei Meilensteine um unsere Technologie präsentierbar zu machen:
Smart-Cam:
Unser Framework wird für die Erstellung einer multimodalen KI benutzt, das im Kontext einer Smart-Camera-Applikation evaluiert wird.
Drone:
Unser Framework wird für die Erstellung einer multimodalen und multitask-KI benutzt, das hierbei tief in ein existierendes System integriert wird.
Ein dritter Meilenstein beschäftigt sich mit der Integration unseres Frameworks in bestehende Toolumgebungen zur Erstellung von beschleunigten KI-Lösungen.

Wie unterscheidet sich eure Technologie in Bezug auf den Einsatz u.A. von Drohnen von anderen Wettbewerbern im Bereich der autonomen Fahrzeugwahrnehmung?

Wir haben eine effiziente multimodale KI, die im Kontext des Use-Cases zusätzlich auch multitasking fähig ist. Mit einer speziellen Optimierungspipeline, die das KI-Modell optimiert und effizienten Code für die Zielhardware generiert, können wir die Umfeldwahrnehmung energieeffizienter und sicherer vornehmen und somit im Falle von Drohnen nicht nur eine bessere Bewertung, sondern auch eine längere Flugzeit ermöglichen.

Werfen wir einen Blick in die Zukunft: Wo könnte das Projekt in fünf Jahren stehen?

In fünf Jahren werden wir unser Framework und die Lösung daraus in verschiedenen KI Architekturen sehen und vor allem die Welt der mobilen Robotik dazu befähigt haben, effiziente, sichere und kostengünstige Lösungen für die Probleme der kommenden Dekaden zu entwickeln.