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Snips und NXP arbeiten bei schlüsselfertigen, Cloud-unabhängigen Sprachlösungen für OEMs zusammen (FOTO)

Geschrieben am 28-08-2018

Paris/New York (ots) -

Snips, ein KI-Start-up mit Fokus auf Sprache und Datensicherheit,
hat heute eine strategische Zusammenarbeit mit NXP, einem führenden
Hersteller von Prozessoren und integrierten Schaltkreisen,
bekanntgegeben. Dank modernster KI-Technologie kann Snips auf
NXP-Chips ohne Internetverbindung implementiert werden und arbeiten,
was den Offline-Betrieb, eine geringe Verzögerung, Datenkontrolle und
Datenschutz für den Endbenutzer gewährleistet. Durch die
Unabhängigkeit von Online-Verbindungen müssen OEMs keine mobilen
Anwendungen mehr erstellen oder warten, um intelligente Geräte mit
drahtlosen Netzwerken zu verbinden. Der Endanwender erspart sich
langwierige und komplexe Einrichtungsprozeduren, und die
Funktionsfähigkeit der entsprechenden Geräte bleibt auch nach der
Installation eines neuen Internet-Routers erhalten.

Die Sprachtechnologie von Snips kann bereits in Produkte der
brandneuen i.MX RT-Familie von Crossover-Prozessoren sowie der i.MX
6-, 7- und 8-Familien von Anwendungsprozessoren integriert werden.
Als Ergebnis haben OEMs nun Zugang zu schlüsselfertiger Hardware und
kundenspezifischen Sprachlösungen, die von kostengünstigen
Sprachschnittstellen in Einstiegsgeräten bis hin zu kompletten
natürlichsprachlichen Lösungen auf Anwendungsprozessoren reichen, je
nach den Anforderungen ihres Produkts und den Kundenbedürfnissen.

Im Rahmen dieser Kooperation werden beide Unternehmen ihre
Anstrengungen bei Forschung und Entwicklung abstimmen, um den i.MX RT
Crossover-Prozessoren von NXP über den aktuellen Stand der Technik
hinaus neue Möglichkeiten und Funktionen zu eröffnen. Snips
unterstützt derzeit Englisch, Französisch, Deutsch und Japanisch. Auf
der Agenda stehen weitere Sprachen, die bis Ende 2018 verfügbar sein
werden. Beide Unternehmen werden sich zunächst auf gemeinsame
Aktivitäten in Europa, Nord- und Südamerika sowie Japan fokussieren.

"Die bahnbrechende Sprachtechnologie von Snips eröffnet in
Kombination mit der jüngsten Crossover-Prozessorreihe von NXP unseren
Kunden eine völlig neue Welt an Möglichkeiten zur Entwicklung
benutzerfreundlicherer und einfacherer Produkte zu einem
erschwinglichen Preis", erklärt Denis Cabrol, General Manager von NXP
IoT Solutions. "Integriert in die skalierbare
IoT-Solutions-Architektur von NXP kann die Snips-Technologie
problemlos mit anderen führenden AI/ML-Funktionen wie Gesichts- und
Anomalie-Erkennung kombiniert werden, um spannende neue Anwendungen
zu ermöglichen.

"Wir sind stolz darauf, NXP als unseren ersten Partner unter den
größten Herstellern von Halbleitern bezeichnen zu können. Wir teilen
die gemeinsame Vision und den Willen, KI zu nutzen, um einzigartige
und umfassende Sprachlösungen auf den Weg zu bringen, ohne die
Notwendigkeit für massive Rechenzentren oder Bandbreite und ohne die
Privatsphäre der Endbenutzer zu opfern", ergänzt Dr. Rand Hindi, CEO
und Mitbegründer von Snips.

Auf der IFA Berlin 2018 (Halle 26, Stand Nr. 370-371) werden
zukunftsweisende Sprachassistenzlösungen für einzelne Geräte, das
Smart-Home und automotive Einsatzszenarien vorgestellt.

Über Snips:

Im Jahr 2013 von drei PhDs gegründet, ist es die Vision von Snips,
einen auf künstlicher Intelligenz basierenden Sprachassistenten in
jedes Gerät einzubetten und damit Technologie so einfach zu machen,
dass sie im Hintergrund verschwindet. Snips bietet die Technologie
des Voice-Assistenten als White-Label-Lösung für Device-Hersteller
an. Snips unterscheidet sich von anderen Sprachlösungen dadurch, dass
sie vollständig auf dem Gerät abläuft, ohne Daten in die Cloud zu
senden. Die Lösung ist 'Private-by-Design' und damit konform zu den
Richtlinien der DSGVO. Snips ist ein etabliertes Unternehmen mit über
60 Mitarbeitern in Paris und New York und hat bisher eine
Finanzierung in Höhe von 22 Millionen Euro erhalten.



Pressekontakt:

PIABO PR GmbH
Uwe Scholz
+49 172 298 81 14
snips@piabo.net

Original-Content von: Snips, übermittelt durch news aktuell


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