Advantech MIC-735

Neue Plattform für Safe Physical AI

10. Juli 2026, 14:16 Uhr | Otmar Weber, Founder Markt&Technik
Symbolbild Medizintechnik
© erstellt mit Gemini/Claude

Die neue Advantech MIC-735-Plattform beschleunigt den Einsatz von Physical AI und Edge-AI, einschließlich medizinischen, bildgestützten Systemen. Mit den passenden KI-Agenten lassen sich die Hardware-Anforderungen und Sicherheits-Richtlinien für Edge-KI-Code bereits im Vorfeld prüfen.

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Laut Advantech befindet sich die neue MIC-735-Plattform auf dem Weg zur Validierung durch das Halos AI System Inspection Lab von Nvidia und gehört damit zu den frühen Plattformen, die mit dem sicherheitsorientierten Physical-AI-Framework von Nvidia abgestimmt sind. Nvidias Zertifizierungsprogramm bietet ein strukturiertes Framework zur Evaluierung des System-Level-Sicherheitsdesigns und unterstützt die Abstimmung mit großen internationalen Funktionssicherheitsstandards.

Durch diesen Validierungsprozess ermöglicht die MIC-735-Plattform eine Abstimmung mit wichtigen Sicherheitsframeworks, einschließlich IEC 61508 und ISO 13849, und hilft Kunden damit, Konformitätsanforderungen in Industrie- und Robotikanwendungen besser zu erfüllen. Die MIC-735 basiert auf der Plattformarchitektur des Nvidia IGX Thor T5000 und integriert sowohl interne als auch externe Sensordaten.

Anstatt KI-Anwendungen ausschließlich in zentralen Infrastrukturen auszuführen, ermöglicht die MIC-735-Plattform die Verarbeitung direkt am Edge. Dies schafft die Grundlage für moderne Physical-AI-Anwendungen, bei denen schnelle Entscheidungen erforderlich sind. Auch im medizinischen Umfeld unterstützt die MIC-735 Anwendungen, bei denen KI-basierte Analysen und physische Systeme eng miteinander zusammenarbeiten. Dazu zählen beispielsweise bildgestützte Systeme, intelligente Assistenzlösungen und weitere Anwendungen, die eine stabile lokale Datenverarbeitung erfordern.

Um die Hardware-Anforderungen und Sicherheits-Richtlinien für Edge-KI-Code im Vorfeld zu prüfen und somit lange Recherchezeiten zu vermeiden, lassen sich KI-Agenten einsetzen. Diese ermöglichen eine automatisierte Erkennung von Zulassungsrisiken direkt im Design-In-Prozess. Entsprechende Agenten finden Sie auf oteeai.de.

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