Signaloid bringt neue Computing-Plattform in DACH-Region:  Verlässlicher KI-Einsatz in der Industrie durch Unsicherheitsanalysen

• Britisches Unternehmen revolutioniert den vertrauensvollen Einsatz von Machine-Learning-Modellen und (Edge) KI in der Industrie

• Verlässlichkeit der Ausgaben von KI-Modellen wird automatisch quantifiziert – für höhere Maschinenverfügbarkeit und sinkenden Ressourceneinsatz

• Start der Auslieferung einer MicroSD-Plug-and-Play-Lösung für SPS-Systeme

Cambridge, 15. April 2025 – Das britische Technologie-Unternehmen Signaloid bringt seine einzigartige Computing-Plattform zur Quantifizierung von Unsicherheiten in Daten nach Deutschland, Österreich und in die Schweiz. Diese ermöglicht den sicheren Einsatz von Machine-Learning- bzw. KI-Modellen, deren Vorhersagen automatisch auf ihre Vertrauenswürdigkeit überprüft werden. Industriekunden profitieren von einer Plug-and-Play-Lösung im MicroSD-Format, die ab sofort lieferbar ist. Sie erweitert die Funktionen von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS).

Signaloid verwandelt Unsicherheiten in Daten in wertvolle Erkenntnisse

Signaloid löst ein Problem für Industrieunternehmen, die auf automatisierte und datengetriebene Prozesse wie Machine-Learning-Modelle bzw. Künstliche Intelligenz setzen: Sensordaten, die dafür als Input dienen, sind oft unsicher und unvollständig, was sich in Berechnungen bisher nicht oder nur mit sehr hohem Aufwand berücksichtigen lässt. Das führt zu falschen Entscheidungen – und damit zu teuren Stillstandzeiten, ineffizienten Wartungszyklen und erhöhtem Ressourceneinsatz. 

Hier setzt Signaloid mit seinem C0-Prozessor an. Die auf jahrelanger Forschung basierende Technologie des Unternehmens, für die bereits über 90 Patente angemeldet wurden, ermöglicht Berechnungen auf Basis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Dadurch werden Unsicherheiten in Inputdaten, zum Beispiel von Sensoren, sichtbar und für bessere Entscheidungen nutzbar. Störungen und potenziell Ausfälle können so frühzeitig erkannt oder Ausschuss reduziert werden. Die Maschinenverfügbarkeit wird so gesteigert, die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) optimiert und Betriebskosten gesenkt.

„Stellen Sie sich vor, Sie erhalten von Ihrer Maschine nicht nur die Warnung, dass sie möglicherweise bald ausfallen könnte, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, mit der dieser Fall eintritt. Genau das macht unsere Technologie“, sagt Prof. Phillip Stanley-Marbell, Gründer und CEO von Signaloid. „Unsere Technologie ermöglicht Unternehmen den vertrauensvollen Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, da sie automatisch die Verlässlichkeit von datenbasierten Vorhersagen analysiert. Besonders im DACH-Raum mit seiner starken Industrie, die immer stärker auf Edge-KI setzt, sehen wir dafür ein enormes Potenzial.“

Erweiterungen für SPS – Partnerschaft mit Bosch

Ab sofort ist die Technologie von Signaloid als MicroSD-Plug-and-Play-Lösung mit integriertem C0-Prozessor lieferbar, die in vorhandene MicroSD-Slots von SPS-Systemen eingesetzt werden kann. So können diese um Features wie die automatisierte Quantifizierung der Verlässlichkeit des Outputs von Machine-Learning- bzw. KI-Modellen oder präzisere Echtzeit-Analysen erweitert werden. Eine Partnerschaft mit dem ctrlX-Ökosystem von Bosch Rexroth unterstreicht die Attraktivität dieses Ansatzes und das Vertrauen in Signaloid.

„Mit unserer Plug-and-Play-Lösung für speicherprogrammierbare Steuerungen können Unternehmen ihre Systeme schnell und ohne großen Integrationsaufwand leistungsfähiger machen“, ergänzt Stanley-Marbell. „SPS-Hersteller können ihren Kunden durch unsere Technologie zusätzlichen Mehrwert bieten.“

Anders als herkömmliche Computing-Plattformen, die Berechnungen nur auf Basis von Einzelwerten – also deterministischen Daten – durchführen können, kann die Signaloid-Technologie Wahrscheinlichkeitsverteilungen verarbeiten. Der firmeneigene C0-Prozessor analysiert Inputdaten automatisch, um Unsicherheiten zu erkennen und diese durch die Verwendung sogenannter Ux-Daten (Uncertainty-Extended Data) direkt in Berechnungen einzubeziehen. Diese Fähigkeit, kombiniert mit der Möglichkeit der Signaloid-Hardware, vortrainierte Machine-Learning- bzw. KI-Modelle auszuführen, ermöglicht es, automatisch zu analysieren, inwieweit man dem von datenbasierten Modellen generierten Output vertrauen kann, wenn diese mit Daten aus Messungen gespeist werden.

Die bisher üblichen Monte-Carlo-Simulationen zur Unsicherheitsanalyse benötigen Millionen von Iterationen und kosten daher viel Zeit, Energie und Geld. Mit Signaloid dagegen erfolgt die Berechnung von Unsicherheiten kostengünstig, energieeffizient und in Echtzeit. So können Unternehmen fundierte Entscheidungen in Sekundenschnelle treffen.

Anwendungsmöglichkeiten in anderen Branchen

Die Signaloid-Lösung hat in vielen Branchen großes Potenzial. Im Finanzsektor ermöglicht die Quantifizierung von Unsicherheiten präzisere Risikoanalysen und Vorhersagen über Marktschwankungen. In der Luft- und Raumfahrt kann die Technologie zur Früherkennung von Systemfehlern genutzt werden. Die Automobilindustrie kann sie einsetzen, um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge zu erhöhen. Darüber hinaus profitiert die Materialwissenschaft von der Möglichkeit, Unsicherheiten bei der Modellierung von Materialeigenschaften zu quantifizieren.

Die Technologie von Signaloid ist flexibel einsetzbar und in mehreren Formaten verfügbar. Neben der Plug-and-Play-Lösung im MicroSD-, SD- und PCIe M.2 m-Key-Format bietet Signaloid auch Cloud-basierte Plattformen und On-Premise-Lösungen an. Die Integration erfolgt nahtlos über standardisierte Schnittstellen, und die Plattform ist kompatibel mit gängigen Architekturen wie x86-64, ARM und RISC-V. Durch die einfache Integration in bestehende Hardware- und Softwaresysteme können Unternehmen von der Unsicherheitsquantifizierung profitieren, ohne ihre vorhandene Infrastruktur ändern zu müssen.

Weitere Informationen?
Möchten Sie mehr über Signaloid erfahren oder ein Interview mit dem CEO, Prof. Phillip Stanley-Marbell, vereinbaren? Kontaktieren Sie uns gerne unter: press@signaloid.com 

Über Signaloid

Signaloid wurde 2019 von Prof. Phillip Stanley-Marbell, Professor für Physical Computation an der Universität Cambridge, gegründet. Stanley-Marbell ist ein international anerkannter Forscher mit Stationen bei Bell Labs, IBM, Apple und dem MIT. Signaloid entwickelt eine patentierte Computing-Plattform, die Unsicherheiten in Daten sichtbar und quantifizierbar macht. Unternehmen können damit fundiertere Entscheidung treffen. Die Lösung von Signaloid wird weltweit bereits von über 3.000 Nutzern eingesetzt und bietet mit Cloud-, On-Premise- und Plug-and-Play-Lösungen flexible Einsatzmöglichkeiten für verschiedene Branchen. Signaloid wird von renommierten Investoren wie IQ Capital, Type One Ventures und Creator Fund unterstützt. www.signaloid.com