SYNTIANT

SYNTIANT: Intelligenz trifft Effizienz

SYNTIANT entwickelt ultra-niedrigenergie Neural-Prozessoren, MEMS-Mikrofone und innovative Vibrationssensoren für Edge-AI-Anwendungen.

Neural Decision Processors (NDPs)

Die NDP-Serie von SYNTIANT ist speziell für die Ausführung von Deep-Learning-Modellen direkt auf dem Gerät ausgelegt – mit minimaler Latenz und extrem niedrigem Stromverbrauch. Im Vergleich zu herkömmlichen MCU-Plattformen bieten SYNTIANT NDPs eine bis zu 100-fach höhere Energieeffizienz und eine 10- bis 30-fach höhere Rechenleistung. Sie ermöglichen KI-Inferenz in Echtzeit, ohne auf Cloud-Ressourcen angewiesen zu sein. Typische Anwendungen sind die Erkennung akustischer Ereignisse, Sensorfusion, Sprachaktivierung und sogar die Verarbeitung visueller Daten in Bereichen wie IoT, Automobilindustrie, Medizintechnik und industrieller Automatisierung.

MEMS-Mikrofone & Vibrationssensoren

Mit der Übernahme der MEMS-Sparte von Knowles im Dezember 2024 hat SYNTIANT sein Portfolio um leistungsstarke MEMS-Mikrofone und den V2S (Vibration-to-Sound) Sensor erweitert. Die MEMS-Mikrofone sind AEC-Q103-zertifiziert und für den Einsatz in der Automobilindustrie optimiert. Sie bieten eine hohe Störfestigkeit gegen GSM/TDMA-Bursts und Breitband-RF-Interferenzen sowie eine digitale Signalverarbeitung zur Rauschunterdrückung. Der V2S-Sensor wandelt mechanische Vibrationen in akustische Signale um und ermöglicht so den Einsatz in extremen Umgebungen mit hoher Luftfeuchtigkeit, starker Verschmutzung oder hoher Geräuschkulisse. Diese Technologien sind ideal für hochpräzise Audioerfassung und Sensorik in industriellen, medizinischen, automobilen und luftfahrttechnischen Anwendungen.

Plattformunabhängige KI-Modelle

Neben der Hardware bietet SYNTIANT optimierte Deep-Learning-Modelle, die auf einer Vielzahl von Plattformen eingesetzt werden können, darunter CPUs (ARM, x86), GPUs, NPUs, DSPs, FPGAs und Neural-ASICs. Diese Modelle ermöglichen eine schnelle und sichere On-Device-Inferenz, reduzieren die Abhängigkeit von Cloud-Computing und gewährleisten Datenschutz – bei gleichzeitig minimalem Energie- und Speicherverbrauch.