# Was ist EmbedML? EmbedML (Accelerating the integration of machine learning in products with embedded hardware) ist ein zukunftsweisendes Projekt, das darauf abzielt, kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMUs) zu helfen, maschinelles Lernen (ML) in eingebetteter Hardware zu integrieren. ML, das traditionell auf leistungsstarken Plattformen in der Cloud ausgeführt wird, wird durch Fortschritte in der Technologie nun auf winzigen, kostengünstigen Mikrocontrollern möglich. Dies revolutioniert die Art und Weise, wie Produkte lokal Daten verarbeiten können, um komplexe Probleme zu lösen und eingebettete Intelligenz auf ein neues Niveau zu heben. Das Projekt wurde von [Hahn-Schickard](https://www.hahn-schickard.de/) zusammen mit dem belgischen Projektpartner [Sirris](https://www.sirris.be/en) durchgeführt. ## Zielsetzung und Ansatz Das Hauptziel von EmbedML besteht darin, KMUs bei der Entwicklung intelligenter Produkte durch eingebettetes ML zu unterstützen. Dies umfasst die Klärung des Problem-Lösungs-Fits, die Beschleunigung der Proof-of-Concept-Umsetzung und die Integration von eingebettetem ML in den gesamten Produktentwicklungsprozess. Das Projekt stellt einige Inhalte bereit, um ML-Projekte umzusetzen und den Einsatz in eingebetteter Hardware zu erleichtern: * **Lernmaterialien für maschinelles Lernen und TinyML:** Eine Sammlung von Schulungsmaterialien, die den Einstieg in maschinelles Lernen und speziell TinyML erleichtern und KMUs die notwendigen Grundlagen vermitteln. * **Fallstudien für eingebettetes ML:** Best-Practice-Beispiele, die KMUs bei der Identifizierung und Bewertung von Möglichkeiten zur Nutzung von eingebettetem ML unterstützt. * **Toolset für die PoC-Entwicklung:** Ein Toolset, das KMUs bei der internen Umsetzung von Proof-of-Concepts unterstützt, einschließlich Systemdesign-Regeln und Best Practices auf verfügbaren Entwicklungsplattformen. * **Entwicklungsrichtlinien für eingebettetes ML:** Leitlinien, die alle Phasen der Produktentwicklung abdecken, von der Machbarkeitsstudie bis zur Nachverfolgung des Produkts im Feld. ## Unterstützung für KMUs Ein wesentlicher Aspekt von EmbedML ist die enge Zusammenarbeit mit KMUs. Diese Unternehmen werden dabei unterstützt, den Einsatz von ML zukunftssicher zu machen und sich gegenüber der Konkurrenz abzuheben. Das EmbedML-Projekt bietet eine umfassende Lösung für Unternehmen, die das Potenzial von maschinellem Lernen in eingebetteter Hardware ausschöpfen möchten. Mit einem klaren Fokus auf Effizienz, Anwendbarkeit und Unterstützung für KMUs legt EmbedML den Grundstein für die nächste Generation von intelligenten Produkten. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://hahn-schickard.gitbook.io/embedml/1_was_ist_embedml.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.