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

• 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

SAN JOSÉ, Kalifornien, 4. Januar 2023 /PRNewswire/ -- 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.