E-Kompakt Medizintechnik 5-2026

3. Juni 2026, 8 Bilder
Kontron hat die KBox A-151 EAI mit dem SiMa.ai MLSoC Modalix für industrielle und medizinische Edge-Anwendungen vorgestellt. Die Plattform liefert mehr als 50 TOPS dedizierte KI-Leistung und kombiniert einen Intel Core- oder Intel-Atom-Prozessor der 13. Generation mit der KI-Beschleunigung von SiMa.ai. Dadurch lassen sich Geschäftslogik und KI-Inferenz auf einer Plattform trennen. Das lüfterlose, passiv gekühlte System ist für anspruchsvolle Umgebungen ausgelegt und unterstützt Echtzeit-Videoanalysen, multimodale Steuerungen und Sensorfusion. Für die Medizintechnik ist vor allem die Kombination aus Bild-, Audio- und Sensordatenverarbeitung relevant, etwa in diagnostischen oder assistiven Systemen mit Edge-Verarbeitung. Die Plattform soll dabei auch GenAI-, LLM-, LMM- und CNN-Workloads unterstützen. Über das Palette SDK und Edgematic sollen sich multimodale Modelle schneller umsetzen lassen. Die Plattform ist damit vor allem für Medical-Anwendungen interessant, bei denen Rechenleistung, Echtzeitfähigkeit und Robustheit am Edge zusammenkommen müssen. Kontron - www.kontron.com
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Edge-KI-Plattform für Medical

Kontron hat die KBox A-151 EAI mit dem SiMa.ai MLSoC Modalix für industrielle und medizinische Edge-Anwendungen vorgestellt. Die Plattform liefert mehr als 50 TOPS dedizierte KI-Leistung und kombiniert einen Intel Core- oder Intel-Atom-Prozessor der 13. Generation mit der KI-Beschleunigung von SiMa.ai. Dadurch lassen sich Geschäftslogik und KI-Inferenz auf einer Plattform trennen.

Das lüfterlose, passiv gekühlte System ist für anspruchsvolle Umgebungen ausgelegt und unterstützt Echtzeit-Videoanalysen, multimodale Steuerungen und Sensorfusion. Für die Medizintechnik ist vor allem die Kombination aus Bild-, Audio- und Sensordatenverarbeitung relevant, etwa in diagnostischen oder assistiven Systemen mit Edge-Verarbeitung. Die Plattform soll dabei auch GenAI-, LLM-, LMM- und CNN-Workloads unterstützen.

Über das Palette SDK und Edgematic sollen sich multimodale Modelle schneller umsetzen lassen. Die Plattform ist damit vor allem für Medical-Anwendungen interessant, bei denen Rechenleistung, Echtzeitfähigkeit und Robustheit am Edge zusammenkommen müssen.

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