Trumpf und SiMa.ai, ein Software-zentriertes System-on-Chip-Unternehmen für maschinelles Lernen, haben am 15. Juli eine Partnerschaft zur Entwicklung von Lasern mit künstlicher Intelligenz (KI) unterzeichnet. Ziel ist es, mehrere Lasersysteme von Trumpf mit KI auszustatten. Dazu gehören Systeme zum Schweißen, Schneiden und Markieren sowie Pulvermetall-3D-Drucker.
„KI hat für Trumpf eine hohe strategische Relevanz. Unsere Expertise bei Laserprozessen und in der Fertigung hilft uns, intelligente Software für die Produktion zu entwickeln. SiMa.ai ist der ideale Partner für diesen nächsten großen Schritt in Richtung intelligenter Industrielösungen“, sagt Richard Bannmüller, Chief Technology Officer bei Trumpf Lasertechnik. Beide Unternehmen bringen ihre jeweilige Expertise in die Zusammenarbeit ein: Trumpf sein Laseranwendungs-Knowhow und SiMa.ai seine MLSoC-Technologie (Machine Learning System on Chip).
Das Unternehmen SiMa.ai, mit Hauptsitz in San Jose, Kalifornien, und Büros in Stuttgart beschäftigt rund 200 Mitarbeitende. Edge-ML-Anwendungen, die vollständig auf dem Chip von SiMa.ai ausgeführt werden, weisen eine zehnfache Leistungs- und Energieeffizienz auf und bieten eine höhere Intelligenz für ML-Anwendungsfälle, die von Computer Vision bis zu generativer KI reichen. Bei Trumpf arbeiten weltweit rund 90 Mitarbeitende an KI, vor allem in der Produktentwicklung.
Die Zusammenarbeit beider Unternehmen soll die komplexe Materialbearbeitung beschleunigen. Die KI-Chips werden direkt in die Lasersysteme integriert. Die KI-optimierte Sensorik kann die Qualität des Laserschweißprozesses in Echtzeit überwachen und mehr als 3.000 Bilder pro Sekunde auswerten. In der Elektroautoproduktion soll die Echtzeit-Qualitätsprüfung beim Laserschweißen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz beispielsweise separate und aufwändige Prüfverfahren ersetzen. Darüber hinaus können die Batteriehersteller die Qualität ihrer Produktion in Echtzeit steigern und die Ausschussquote senken, was letztlich den Preis von Elektroautos für die Verbraucher senken könnte.
