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Nota AI präsentiert auf der Embedded World 2026 seine End-to-End-Lösung für On-Device-KI - von der Edge-Optimierung bis zum realen industriellen Einsatz

EQS Group
09.03.2026 ()


Nota AI / Schlagwort(e): Sonstiges
Nota AI präsentiert auf der Embedded World 2026 seine End-to-End-Lösung für On-Device-KI - von der Edge-Optimierung bis zum realen industriellen Einsatz

09.03.2026 / 08:05 CET/CEST
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· *Über 40 KI-Modelle wurden für mehr als 100 Geräte optimiert und vereinfacht; Technologien, die von weltweit führenden Unternehmen wie Samsung und NVIDIA eingesetzt werden.*
· *Live-Demonstrationen von LLM- und Computer-Vision-Modellen, die in Echtzeit auf Qualcomm- und Arm-Hardware laufen, sowie eine Device Farm-Ausstellung, die die Optimierungsmöglichkeiten von Edge-KI präsentiert*
· *Praktische Anwendungen von NVA (Nota Vision Agent) in den Bereichen Sicherheit und Smart City-Betrieb; VLA-Forschung bei ICLR und AAAI ausgezeichnet – Nota unterstreicht seine technologische Führungsposition*

SEOUL, Südkorea, 9. März 2026 /PRNewswire/ -- Nota AI, ein Unternehmen für KI-Optimierungstechnologie, hat seine Teilnahme an der Embedded World 2026 bekannt gegeben, die vom 10. bis 12. März in Nürnberg stattfindet. Auf der Veranstaltung wird das Unternehmen den gesamten Lebenszyklus der gerätebasierten KI vorstellen – von der Modelloptimierung bis zum Einsatz in realen Industrieumgebungen.

Die Embedded World ist eine der weltweit größten Messen und Konferenzen für eingebettete Systeme und bringt rund 1.000 Aussteller und mehr als 30.000 Fachbesucher zusammen. Globale Halbleiter-, Software- und Mobilitätsunternehmen wie AMD, Intel und Qualcomm nehmen an der Veranstaltung teil. Im Rahmen der Messe wird Nota AI demonstrieren, wie KI-Modelle durch NetsPresso® optimiert und auf einer Vielzahl globaler Hardwareplattformen eingesetzt werden, bevor sie in realen industriellen Umgebungen implementiert werden.

Auf der Messe wird Nota AI demonstrieren, wie Halbleiterunternehmen mit Hilfe seiner KI-Modelloptimierungsplattform NetsPresso® hochleistungsfähige KI-Modelle für ihre Chips schnell optimieren können. Das Unternehmen hat umfangreiches Fachwissen im Bereich der Gewichtsreduzierung und Optimierung von KI-Modellen gesammelt – von kleinen Sprachmodellen (SLMs) bis hin zu großen Sprachmodellen (LLMs) und Bild-Sprach-Modellen (VLMs). Bis heute hat Nota AI erfolgreich mehr als 40 KI-Modelle komprimiert, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen, und seine Optimierungstechnologien auf über 100 Hardwaregeräten implementiert.

Die Technologien von Nota AI zur Gewichtsreduzierung und Optimierung durch künstliche Intelligenz haben bereits auf dem globalen Markt Anerkennung gefunden. Das Unternehmen hat kürzlich KI-Optimierungstechnologie für den Exynos 2600 von Samsung Electronics bereitgestellt, wo diese Technologie als Kernkomponente für mobile KI-Funktionen auf dem Gerät dient. Nota AI unterhält außerdem kontinuierliche Technologiekooperationen mit globalen Halbleiterunternehmen wie Qualcomm und Arm. Auf der Embedded World wird das Unternehmen Live-Demonstrationen präsentieren, bei denen sowohl Computer-Vision-Modelle als auch große Sprachmodelle in Echtzeit auf diesen Hardware-Plattformen laufen und die KI-Leistung in Edge-Umgebungen demonstrieren.

Nota AI wird auch eine Device Farm präsentieren, die eine Sammlung von Hardware-Plattformen umfasst, die vom Unternehmen im Laufe des letzten Jahrzehnts optimiert wurden. Besucher können eine Reihe von Chipsätzen weltweit führender Halbleiterunternehmen erkunden, auf denen mit der Technologie von Nota AI optimierte KI-Modelle laufen. Damit demonstriert das Unternehmen seine Erfahrung in der Optimierung von mehr als 100 Hardwareplattformen in den letzten zehn Jahren.

Darüber hinaus wird Nota AI reale Lösungen vorstellen, die KI-Modelle mit Hardware-Optimierung in On-Device-Umgebungen kombinieren. Mit seiner Videoanalyse-Lösung NVA (Nota Vision Agent) hat Nota AI in Zusammenarbeit mit globalen Partnern wie NVIDIA Technologien für verschiedene Branchen bereitgestellt, darunter Sicherheitsüberwachung, Sicherheit und Smart-City-Betrieb. Am Stand wird das Unternehmen reale Anwendungsfälle demonstrieren, darunter selektive Videoüberwachung, intelligente Transportsysteme (ITS) und industrielle Sicherheitsüberwachung.

Nota AI wird außerdem seine neuesten Forschungsergebnisse vorstellen, die kürzlich bei der ICLR 2026 und dem AAAI 2026 Foundation Model Workshop angenommen wurden. Beide Studien konzentrieren sich auf die Verbesserung der Effizienz und Zuverlässigkeit von Vision-Language-Modellen (VLMs) und unterstreichen die technologischen Fähigkeiten von Nota AI im gesamten Bereich der physikalischen KI – von Vision-Language-Modellen bis hin zu Vision-Language-Action-Systemen (VLA).

Während der Messe wird Tae-Ho Kim, CTO und Mitbegründer von Nota AI, an unserem Stand Minisessions veranstalten, um die Strategien des Unternehmens zur Gewichtsreduzierung und Optimierung durch KI vorzustellen und reale Anwendungsfälle der Nota-AI-Technologien auf globalen Halbleiterplattformen zu präsentieren. Die Veranstaltungen bieten Einblicke in den Ansatz von Nota AI zur effizienten Ausführung von KI-Modellen auf Edge-Geräten sowie in die technologische Differenzierung des Unternehmens.

„Nota AI hat seine Technologien zur Gewichtsreduzierung und Optimierung kontinuierlich weiterentwickelt, sodass KI-Modelle nun effizient auf mehr als 100 verschiedenen Hardwaretypen ausgeführt werden können, ohne auf eine einzige Gerätearchitektur beschränkt zu sein", erklärte Myungsu Chae, CEO von Nota AI. „Wir freuen uns darauf, auf der Embedded World zu präsentieren, wie unsere Technologien in verschiedenen globalen Hardwareumgebungen funktionieren und wie sie in realen industriellen Umgebungen eingesetzt werden."

Nota AI bietet kostenlose Besucherausweise für die Embedded World an, die an Teilnehmer vergeben werden, die sich über die offizielle Website des Unternehmens vorab registrieren und den Nota-Stand (Halle 5, Stand 5-422) besuchen.

Foto - https://mma.prnewswire.com/media/2927788/ENG__Nota_AI_to_Showcase_End_to_End_On_Device_AI_from_Edge_Optimization_to_Real_World_Industrial_Dep.jpg

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