nAIxt Technologies

Das Engineering hinter unserer Beratung

Kunden beauftragen uns für fundierte Entscheidungen und verlässliche Umsetzung. Diese Technologien und ein Jahrzehnt Entwicklungsarbeit damit belegen, dass unser Urteil auf Praxis beruht, nicht auf Foliensätzen.

Computer Vision

Computer Vision

Computer Vision

Visuelle KI für industrielle Umgebungen: Fehlererkennung, räumliches Verständnis und Dokumentenanalyse, so entwickelt, dass sie zuverlässig am Edge, On-Premise oder in der Cloud läuft.

Anwendungsbeispiele:

→
Qualitätskontrolle – Automatisierte Fehlererkennung in der Fertigung
→
Dokumentenverarbeitung – Intelligente Dokumentenanalyse und Datenextraktion
→
Medizinische Bildgebung – Krankheitserkennung und Diagnoseunterstützung

Generative KI

Generative KI

Sprach-, Bild- und Codegenerierung mit Urteilsvermögen eingesetzt: Wir helfen Ihnen zu entscheiden, wo generative KI messbaren Nutzen schafft, und bauen sie dann in kontrollierte, produktionsreife Workflows ein.

Anwendungsbeispiele:

→
Content-Erstellung – KI-gestützte Schreibunterstützung für Marketingtexte und technische Dokumentation
→
Bildgenerierung – Eigene Visuals erstellen und bestehende Bilder sofort anpassen
→
Codegenerierung – Schnellere Entwicklung durch KI-gestützte Codevorschläge und Optimierungen

Synthetische Daten & Simulation

Synthetische Daten & Simulation

Synthetische Daten & Simulation

Trainings- und Evaluierungsdaten für Fälle, die Sie weder erfassen noch annotieren können: gerenderte und physikalisch simulierte Daten, generative Augmentierung und World Models. Die Sim-to-Real-Lücke wird gemessen statt angenommen.

Anwendungsbeispiele:

→
Gerenderte & simulierte Daten – Pixelgenaue Segmentierung, Tiefe und Pose direkt aus dem Renderer
→
Trainingsdaten für Vision-Language-Modelle – Dokumente, Diagramme und Zeichnungen, generiert samt den zugehörigen Antworten
→
World Models – Gelernte Simulatoren für Policy-Training und Evaluierung im geschlossenen Regelkreis

KI-Agenten & Workflow-Automatisierung

KI-Agenten & Workflow-Automatisierung

KI-Agenten & Workflow-Automatisierung

Agenten, die in echten Systemen Zustände ändern, brauchen Berechtigungen, Evaluierung und Rollback, nicht nur einen guten Prompt. Wir finden die Workflows, deren Automatisierung sich lohnt, und bauen sie so, dass sie den Betrieb überstehen.

Anwendungsbeispiele:

→
Workflow-Analyse – Die Aufgaben finden, die einen Filter nach Häufigkeit, Eingaben, Korrigierbarkeit und Verantwortung bestehen
→
Freigabe & Rollback – Irreversible Schritte hinter menschlicher Bestätigung, mit einem Weg, sie rückgängig zu machen
→
Evaluierungs-Harnesses – Ein fester Fallsatz, der eine Verbesserung von einer Regression unterscheidet

Edge- & On-Premise-KI

Edge- & On-Premise-KI

Edge- & On-Premise-KI

Was auf Edge-Hardware heute realistisch möglich ist, wie Sie aus Ihren Anforderungen die richtige Geräteklasse ableiten und wie viel eines Edge-KI-Systems Sie selbst bauen sollten.

Anwendungsbeispiele:

→
Anforderung vor Gerät – Sechs Fragen, die die Architektur klären, bevor ein Datenblatt geöffnet wird
→
Drei Ebenen – Auf der Maschine, am Standort oder im eigenen Rechenzentrum
→
Make-or-Buy, Schicht für Schicht – Silizium, Board und System, Modell und Anwendung

Multimodale Sensorfusion

Multimodale Sensorfusion

Multimodale Sensorfusion

Radar-, optische, thermische und weitere Sensoren so kombinieren, dass ein System richtig liegt, auch wenn einer von ihnen falsch liegt. Kalibrierung, Synchronisierung, Unsicherheit und Verhalten im Notbetrieb.

Anwendungsbeispiele:

→
Komplementäre Sensorsätze – Ob die Kanäle unter Ihren Bedingungen tatsächlich unterschiedlich ausfallen
→
Kalibrierung & Synchronisierung – Was ein fusioniertes System im Feld genau hält
→
Verhalten im Notbetrieb – Vorab definiert und dort getestet, wo ein Kanal fehlt

KI-Evaluierung & Testing

KI-Evaluierung & Testing

KI-Evaluierung & Testing

Ein Modell, das eine gültige Antwort liefert, kann trotzdem die falsche liefern. Evaluierungssets aus Ihren eigenen Fällen messen Genauigkeit, Konsistenz und Kalibrierung, bevor Sie einem Modell eine Entscheidung anvertrauen.

Anwendungsbeispiele:

→
Evaluierungssets – Echte Fälle, annotiert anhand bestätigter Ergebnisse
→
Konsistenz vs. Genauigkeit – Getrennt gemessen, auf einer festgelegten Modellversion
→
Anbieterzahlen richtig lesen – Was ein Benchmark oder ein Übereinstimmungswert tatsächlich misst