Dieses System fördert fortschrittliche Automatisierung und Effizienz in der Logistik und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf sich wandelnde Marktbedürfnisse zu reagieren, Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig die Servicequalität aufrechtzuerhalten.
-Technologien[1] und die speicherzentrierte KI-Technologie[2] spielen dabei eine zentrale Rolle und tragen dem Bedarf an skalierbarer KI Rechnung, der mit der stetig wachsenden und vielfältigeren Produktpalette einhergeht. Die gemeinsam entwickelte Technologie wird auf der Internationalen Robotikausstellung 2025 präsentiert. Mit dem anhaltenden Wachstum des E-Commerce verzeichnen Logistiknetzwerke ein höheres Volumen und eine größere Produktvielfalt. Gleichzeitig führt der anhaltende Fachkräftemangel zu einem erhöhten Bedarf an betrieblicher Effizienz durch KI.
Traditionelle KI-Systeme zur Bilderkennung basieren auf Deep-Learning-Modellen, die bei jeder Einführung neuer oder saisonaler Produkte Parameteranpassungen und ein erneutes Training erfordern. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und erhöht sowohl den Energieverbrauch als auch die Betriebskosten, insbesondere bei großen Produktkatalogen. Die KIOXIA AiSAQ, kombiniert mit der speicherzentrierten KI-Technologie von KIOXIA, begegnet diesen Herausforderungen durch die Speicherung großer Mengen neuer Produktdaten, einschließlich Bildern, Etiketten und Merkmalsinformationen, in Hochleistungsspeichern.
Dies ermöglicht die schnelle Integration neuer Produktinformationen, ohne dass das Basismodell neu trainiert werden muss. Um längere Suchzeiten und den steigenden Speicherbedarf bei wachsendem Datenvolumen zu reduzieren, indiziert die Technologie die im Arbeitsspeicher gespeicherten Daten und verschiebt sie auf SSD-Speicher. Dies ermöglicht einen schnelleren und effizienteren Zugriff.
„Unser Ziel bei KIOXIA ist es, nicht nur die besten Speicheroptionen für Anwendungsanforderungen bereitzustellen, sondern auch Support und Zugänglichkeit durch die Open-Source-Technologie zu gewährleisten. So können Entwickler und Systemarchitekten Leistung und Kapazität auf neue und innovative Weise optimieren“, erklärte Axel Störmann, Vice President und Leiter Produkttechnologie für Speicher und SSDs bei KIOXIA Europe GmbH. „Durch den Einsatz von SSD-basierten ANNS reduzieren wir unsere Abhängigkeit von teurem DRAM und erfüllen gleichzeitig die Leistungsanforderungen führender Speicherlösungen. Dadurch verbessern wir die Leistungsfähigkeit umfangreicher RAG-Anwendungen deutlich.“
[1]: Die KIOXIA AiSAQ™-Technologie, die den DRAM-Bedarf in generativen KI-Systemen reduziert, wurde als Open-Source-Software veröffentlicht
: https://www.kioxia.com/en-jp/business/news/2025/20250128-1.html
[2]: Entwicklung eines Bildklassifizierungssystems mit speicherzentrierter KI und Speicherkapazität
: https://www.kioxia.com/en-jp/rd/technology/topics/topics-39.html
