Sino — industrielle KI, von null bis zum Verkauf an Kunden

Auf einen Blick

• Industriekunden setzen harte Obergrenzen für Kosten, Latenz und Hardware; Genauigkeit ist bedeutungslos, wenn das Modell nicht innerhalb dieser Grenzen läuft.
• Industrielle KI-Produkte mit Sprachmodellen, Graph Neural Networks und Computer Vision, optimiert für den jeweiligen Kunden.
• Abgeschlossen: Produkte in drei Jahren von null bis zum Verkauf an Kunden gebracht, von Mai 2022 bis Mai 2025.

Highlights

• Sprach-, Graph- und Bildmodelle

  Große Sprachmodelle, Graph Neural Networks und Computer Vision, eingesetzt in industriellen Produkten statt nur in der Forschung.

• Zugeschnitten auf Kosten- und Latenzgrenzen

  Modelle, optimiert für den Betrieb innerhalb der Kosten-, Latenz- und Hardwaregrenzen des Kunden, nicht nur im Labor.

• Von null zum verkauften Produkt

  Produkte, begleitet von der ersten Idee über die Auslieferung bis zum Verkauf an den Kunden.

Die Herausforderung

Industriekunden arbeiten mit harten Obergrenzen für Kosten, Latenz und Hardware. Genauigkeit auf Forschungsniveau ist bedeutungslos, wenn das Modell nicht innerhalb dieser Grenzen laufen kann.

Genau diese Einschränkung macht den Unterschied zwischen einer Demo und einem Produkt, für das eine Fabrik tatsächlich bezahlt. Die technische Frage war nie nur, ob ein Modell funktioniert, sondern ob es auf der Hardware des Kunden funktioniert, innerhalb seiner Latenzgrenze und zu Kosten, die er akzeptiert.

Architektur

Mehrere Produkte auf Basis großer Sprachmodelle, Graph Neural Networks und Computer Vision. Die Modelle wurden systematisch auf die Kosten-, Latenz- und Hardwaregrenzen des jeweiligen Kunden optimiert und analysiert, verbunden mit Vorschlägen zu ihrer Verbesserung.

Was ich gebaut habe

Industrielle KI-Produkte wurden von null bis zum Verkauf an Kunden umgesetzt. Die zugrunde liegenden Modelle wurden systematisch auf industrielle Vorgaben und Kostengrenzen optimiert.

• Probleme an der Forschungsfront und aus der Industrie mit KI gelöst.

• Produkte von null bis zum Verkauf, bis hin zur Auslieferung an den Kunden.

• Auf Vorgaben zugeschnittene Modelle, optimiert für die industriellen Vorgaben und Kostengrenzen jedes Kunden.

• Modellanalyse und -verbesserung, mit systematischen Vorschlägen, wie sich jedes Modell verbessern lässt.

• Aufsicht über externe Umsetzung: Große Projekte anderer Teams wurden gesteuert, geprüft und abgenommen.

Ergebnis

Industrielle KI-Produkte wurden bis zum Verkauf an Kunden gebracht, und die Zusammenarbeit endete im Mai 2025 nach drei Jahren – Mohammads längste Station. Neben seiner eigenen Umsetzungsarbeit hat er große Projekte anderer externer Teams gesteuert, geprüft und abgenommen.

Meine Rolle

• Brachte industrielle KI-Produkte von null bis zum ausgelieferten, an Kunden verkauften Produkt.
• Optimierte KI-Lösungen auf die industriellen Vorgaben und Kostengrenzen des jeweiligen Kunden.
• Setzte große Sprachmodelle, Graph Neural Networks, Computer Vision und Deep Learning für Probleme an der Forschungsfront und aus der Industrie ein.
• Analysierte KI-Modelle und schlug systematische Verbesserungen vor.
• Übernahm Steuerung, Prüfung und Abnahme großer Projekte, die andere externe Teams umsetzten.

Technik

• Vorgaben sind Anforderungen

  Obergrenzen für Kosten, Latenz und Hardware gelten als Anforderungen: Genauigkeit zählt nur, wenn das Modell innerhalb dieser Grenzen läuft.

• Systematische Optimierung

  Die Modelle wurden systematisch auf die industriellen Vorgaben und Kostengrenzen des Kunden optimiert.

• Prüfung und Abnahme externer Arbeit

  Große Projekte anderer externer Teams wurden gesteuert, geprüft und abgenommen.

Ergebnisse

• Industrielle KI-Produkte wurden bis zum Verkauf an Kunden gebracht.
• Drei Jahre Umsetzung, von Mai 2022 bis Mai 2025: Mohammads längste Station.
• Große Projekte anderer externer Teams wurden gesteuert, geprüft und abgenommen.