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TDK收購Qeexo實現了完整智能邊緣平臺

文章來源:智成電子 人氣: 777 發表時間: 01-31

1.TDK 已收購 Qeexo 公司,這是一家領先的自動化機器學習(ML)平臺開發商,旨在加速低功耗、始終在線的智能平臺的 tinyML 模型開發

2.TDK 旨在進一步強化其 ML 專業能力,并簡化 ML 應用開發,從而成為智能邊緣解決方案交付領域的領導者

3.此次收購將協助 TDK 通過智能邊緣解決方案加快向工業 4.0 的轉型

關于TDK公司

TDK株式會社總部位于日本東京,是一家為智能社會提供電子解決方案的全球領先的電子公司。TDK建立在精通材料科學的基礎上,始終不移地處于科技發展的最前沿并以“科技,吸引未來”,迎接社會的變革。公司成立于1935年,TDK代理深圳智成電子主營鐵氧體,是一種用于電子和磁性產品的關鍵材料。TDK全面和創新驅動的產品組合包括無源元件,如陶瓷電容器、鋁電解電容器、薄膜電容器、磁性產品、高頻元件、壓電和保護器件、以及傳感器和傳感器系統(如:溫度和壓力、磁性和MEMS傳感器)。此外,TDK還提供電源和能源裝置、磁頭等產品。產品品牌包括TDK、愛普科斯(EPCOS)、InvenSense、Micronas、Tronics以及TDK-Lambda。TDK重點開展如汽車、工業和消費電子、以及信息和通信技術市場領域。公司在亞洲、歐洲、北美洲和南美洲擁有設計、制造和銷售辦事處網絡。在2022財年,TDK的銷售總額為156億美元,全球雇員約為117,000人。

關于 Qeexo

Qeexo 是首家面向嵌入式邊緣設備(Cortex M0-M4 級)的自動執行端到端機器學習公司。我們的一鍵式全自動化 Qeexo AutoML 平臺,可支持客戶利用傳感器數據快速構建機器學習解決方案,適用于高度受限的環境,應用領域包括工業、物聯網、可穿戴設備、車輛、移動設備等。全球超過 3 億臺設備已配備基于 Qeexo AutoML 的人工智能。使用 Qeexo AutoML 構建的解決方案可實現高性能,經過優化后具有超低延遲、超低功耗和極小的內存占用。 

TDK 株式會社(TSE 6762,CEO 兼總裁:Noboru Saito,以下簡稱“TDK”)宣布,今天 TDK 已達成協議收購 Qeexo 公司(CEO:Sang Won Lee,以下簡稱“Qeexo”),這是一家從卡內基梅隆大學剝離的美國風險投資公司,致力于邊緣設備的端到端機器學習自動化。此次收購之后,Qeexo 將成為 TDK 的全資子公司,主要依據慣例成交條件,包括美國海外投資委員會(CFIUS)的批準。

總部位于美國加利福尼亞州山景城的 Qeexo 是首家面向邊緣設備的端到端機器學習自動化公司。Qeexo AutoML 支持無代碼環境,能夠支持 18 種不同的機器學習算法(包括神經網絡和非神經網絡)的數據收集和訓練,并將其擴展到相同數據集,同時為每個算法生成指標(精度、內存大小、延遲),以便用戶可以選擇最適合其獨特要求的模型。這是一款易于使用的云解決方案,提供直觀的用戶界面平臺系統,支持用戶收集、注釋、清理和可視化傳感器數據,并使用不同的算法自動構建“tinyML”模型。Qeexo 的 AutoML 平臺支持客戶利用傳感器數據快速構建機器學習解決方案,優化后的解決方案具有超低的延遲和功耗,占用內存極少,適用于高度受限的環境,應用領域包括工業、物聯網、可穿戴設備、車輛、移動設備等。 通過簡化直觀的流程自動化,Qeexo 的 AutoML 可在無需寶貴的 ML 資源的條件下支持客戶,并極大加快了針對其自身特定應用的 Edge AI 功能的設計速度。

“Qeexo 將自動化機器學習應用程序的開發和部署方面獨具一格的專業知識結合在一起,為那些沒有 ML 專業知識、大量的 ML 應用程序出貨以及不了解傳感器的對象提供幫助,以加速智能邊緣解決方案的部署。”TDK 美國公司 CEO Jim Tran 表示,“他們的專業知識與 TDK 在傳感器、電池和其他關鍵部件方面的領先地位相結合,將能夠打造出滿足廣泛應用和行業需求的系統級解決方案。”

“我們的平臺是自己大量的 ML 應用程序開發和部署歷程的產物,支持著那些擁有本領域專業知識但沒有 ML 專業知識的對象快速有效地解決現實世界的問題。”Qeexo 的 CEO Sang Lee 接著談到,“我們認為我們的 AutoML 工具是 TDK 正在構建的更智能傳感器系統天生的合作伙伴。”

以下為該公司的概況:

  1. 公司名稱:Qeexo 公司
  2. 公司位置:總部位于美國加利福尼亞州山景城,并與美國賓夕法尼亞州匹茲堡設立了辦公室
  3. 成立時間:2012 年 9 月
  4. 管理層:CEO – Sang Won Lee;CTO – Chris Harrison
  5. 主要業務運營情況:開發自動化機器學習(ML)平臺,加速邊緣 tinyML 模型的開發。
  6. 了解關于機器學習基本概念的更多信息:

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