SiMa.ai stellt Palette Neat vor: Erste agentenbasierte Entwicklungsumgebung für Physical AI verkürzt Entwicklungszeiten von Monaten auf Tage

Die Open-Source-Lösung kombiniert eine Ausführungsbibliothek mit einer agentenbasierten Workflow-Ebene und ermöglicht eine deutlich effizientere Entwicklung von KI-Anwendungen für physische Systeme. In Kombination mit dem produktionsreifen Modalix MLSoC System-on-Module (SoM) oder der neuen PCIe-Kartenvariante bietet die Plattform eine leistungsstarke und energieeffiziente Grundlage für anspruchsvolle Anwendungen wie in der Robotik, der Automobilindustrie, bei Drohnen, in der industriellen Automatisierung, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, intelligenten Bildverarbeitung und im Gesundheitswesen.

„SiMa.ai ist ein Softwareunternehmen für Künstliche Intelligenz, das seine eigene Halbleitertechnologie entwickelt“, sagt Krishna Rangasayee, Gründer und CEO von SiMa.ai. „Mit Palette Neat stellen wir die erste agentenbasierte Entwicklungsumgebung für Physical AI vor. Gemeinsam mit unserem pin-kompatiblen System-on-Module lösen wir die GPU-Dominanz auf und ermöglichen es Entwicklern, KI-Systeme in natürlicher Sprache innerhalb weniger Tage – in vielen Fällen sogar Stunden – produktiv umzusetzen.“

Palette Neat nutzt eine Benutzeroberfläche in natürlicher Sprache und agentenbasierte Workflows, um die Komplexität der zugrunde liegenden Hardware zu abstrahieren. Dadurch entfällt ein Großteil des Integrations- und Portierungsaufwands, der bislang häufig mehrere Monate Entwicklungszeit beansprucht.

Die wichtigsten Vorteile von Palette Neat:

• Neuer Entwicklungsansatz für Physical AI: Entwickler können Anwendungen mithilfe natürlicher Sprache mittels Prompts beschreiben und komplette Systeme erstellen. Dadurch können sich Engineering-Teams stärker auf die eigentliche Funktionalität und Differenzierung ihrer Lösungen konzentrieren – sowohl bei Neuentwicklungen als auch bei bestehenden Anwendungen.
• Von Monaten auf Tage oder Stunden: Die agentenbasierte Umgebung erstellt, optimiert und überträgt Anwendungen automatisiert auf die Zielhardware. Entwicklungszyklen werden dadurch erheblich verkürzt. Gleichzeitig lassen sich bestehende Anwendungen weiterverwenden, sodass etwa 90 Prozent bereits getätigter Softwareinvestitionen erhalten bleiben.
• Einfacher Wechsel zwischen Hardwareplattformen: In Kombination mit dem pin-kompatiblen Modalix SoM und der neuen PCIe-Erweiterungskarte vereinfacht Palette Neat die Migration von bestehenden Hardwareplattformen. Unternehmen können Kosten, Entwicklungsaufwand und technische Risiken beim Wechsel ihrer KI-Infrastruktur reduzieren.

Das produktionsreife Modalix SoM kann mehrere Large Language Models (LLMs) parallel zu Bildverarbeitungs- und Sensormodellen ausführen – bei einer Leistungsaufnahme von weniger als 10 Watt. Als pin-kompatibler Drop-in-Ersatz für den gängigen NVIDIA-SoM-Formfaktor konzipiert, kann das Modul ohne Anpassungen am Carrier Board eingesetzt werden.

Gemeinsam beseitigen Palette Neat und das Modalix SoM zentrale Hürden bei der Einführung neuer KI-Hardware. Unternehmen können moderne KI-Beschleuniger nutzen, ohne ihre Softwarearchitektur grundlegend neu entwickeln oder bestehende Anwendungen vollständig neu schreiben zu müssen.

Verfügbarkeit und weitere Informationen

• Palette Neat Open Source: Erhalten Sie hier Zugriff auf GitHub.
• Palette Neat Agentic Environment: Weitere Informationen und Einstiegsmöglichkeiten finden Sie im Developer Center.
• Modalix MLSoC SoM: Rufen Sie hier die vollständigen Hardware-Spezifikationen ab.
• Webinar am 30. Juni: Registrieren Sie sich hier für das Online-Event zur Skalierung von Physical AI.
• Executive Insights: Lesen Sie hier den Blogbeitrag “Dismantling the GPU Moat to Scale Physical AI” von SiMa.ai-CEO und Gründer Krishna Rangasayee.