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Der 3D-Drucker-Hersteller Nano Dimension, der sich auf additiv gefertigte Elektronik (AME) spezialisiert hat, hat die Übernahme des Machine-Learning-Unternehmens DeepCube bekannt gegeben.
Nachdem bereits eine endgültige Vereinbarung unterzeichnet wurde, wird Nano Dimension den Aktionären von DeepCube rund 40 Millionen US-Dollar in bar und weitere 30 Millionen US-Dollar in Form von American Depositary Shares (ADSs) zahlen. Die ADSs werden für unterschiedliche Zeiträume von bis zu drei Jahren stillgelegt. Der Abschluss der Transaktion wird in der kommenden Woche erwartet, sofern die üblichen Abschlussbedingungen erfüllt sind.
Deep Learning mit DeepCube
Den Kern der proprietären Technologie von DeepCube bilden eine Reihe von Deep-Learning-Algorithmen, die das Unternehmen zur Verbesserung der Datenanalyse und zum Einsatz komplexer Systeme der künstlichen Intelligenz einsetzt. Das Unternehmen rühmt sich mit schnellem und präzisem Deep-Learning-Modelltraining, das die Inferenzleistung und die Echtzeitmetriken erheblich verbessern kann.
Die Trainingsplattform und die Echtzeit-Inferenzmaschine von DeepCube werden in die 3D-Drucker von Nano Dimension AME integriert und fungieren als intelligente Knoten in einem Smart Fabrication Network (SFN) sowie als KI-Kontrollzentrum für diese Netzwerke. Mit der Expertise von DeepCube im Bereich des maschinellen Lernens/Deep Learning wird die Vision von Industrie 4.0 laut den Unternehmen realisierbar.
“Wir haben mehrere Lösungen für das komplexe Problem der Elektronikfertigung und speziell der 3D-gedruckten Elektronik geprüft, und DeepCubes Trainings- und Inferenz-Frameworks stachen hervor, zusammen mit dem umfassenden Wissen des Teams über Deep Learning und neuronale Netze”, sagte Yoav Stern, CEO von Nano Dimension. “Die Vision von Nano Dimension ist es, ‘Industrie 4.0’-Lösungen zu etablieren, die den Aufbau einer KI/ML-‘verteilten digitalen Fabrikationsanwendung’ beinhalten, anstatt nur Maschinen als Investitionsgüter zu bauen. Das Herzstück dieser Lösung wird das “Gehirn” von DeepCube sein, das ein neuronales Netzwerk von Edge Devices verwalten soll. Dies wird einen neuen Design- und Produktionsfluss einleiten und den Kunden innovative Möglichkeiten bieten, um eine neue Reihe von Elektronikprodukten zu schaffen, die heute nicht möglich sind: Miniaturisierung, Nano-Geometrien, 3D-Strukturen, Massenanpassung, On-Demand-Fertigung und digitale Inventarisierung.”
