Das Instrument sprengt die Workstation. Die Warteschlange sprengt Ihre Geduld.
Instrumentendaten in voller Größe. Hardware im Notebook-Format.
Große wissenschaftliche, Satelliten- und Bilddaten dort reduzieren, analysieren und signieren, wo sie entstehen.
Was sich für Sie ändert.
Instrumentendaten auf einer Maschine
294.576 Zeilen Pathologie-Merkmale in 46,2 s auf einer einzigen Maschine (gemessen).
Von der Satellitenszene zur Karte
Aus Sentinel-2-Szenen wird auf einer Maschine eine signierte Hitzekarte.
Zitierfähige Ergebnisse
Gleiche Eingabe, gleiche Ausgabe, mit einem Hash pro Schritt – bereit für den Methodenteil.
Sensible Daten bleiben lokal
Patientenbilder und unveröffentlichte Daten werden im Institut verarbeitet.
Echte Workflows. Aus Ihrem Bereich.
5 Workflows aus unserer Testsuite, mit denen Teams in diesem Bereich einsteigen – bereit für Ihre Daten.
100 Millionen Zeilen werden nach Schlüssel auf zwei Maschinen verteilt und mit einer einzigen Abfrage beantwortet.
- ZufallsdatenGenerators.Random
- Cluster-KnotenCluster.Node
- SteuerknotenWorkflow.Streaming.CommandControlNode
- CLI-ProzessorETL.CLIProcessor
src → Generators.Random
fab → Cluster.Node
q → Workflow.Streaming.CommandControlNode
out → ETL.CLIProcessorEin Gigapixel-Schnittbild wird Kachel für Kachel gelesen; leeres Glas wird übersprungen, die Färbungen werden getrennt und Texturmerkmale berechnet – auf einer Maschine, ohne das Bild hochzuladen.
- Camelyon16-LeserPyramiden-TIFF
- GewebeerkennungGewebedetektor
- H&E-SeparationFarbseparation
- TexturmerkmaleMerkmalsextraktion
- Merkmals-CSV-ExportCSV-Ausgabe
wsi-read → Image.PyramidalTiff.Subscriber
tissue-detect → Health.TissueDetect
stain-deconv → Health.StainDeconv
features → Classification.Features
csv-out → CSV.PublisherRot- und Nahinfrarotband werden je Pixel verknüpft und zu einem Vegetationsindex-Bericht verarbeitet.
- Rot-Band · NIR-BandZufallsdaten · Zufallsdaten
- Rot- und NIR-BandHash-Join
- NDVI berechnenFelder berechnen
- NDVI-Bericht (CSV)CSV-Ausgabe
band-r → Generators.Random
band-nir → Generators.Random
band-join → ETL.HashJoin
ndvi-compute → ETL.Compute
ndvi-csv → CSV.PublisherEin Live-Kamerastream wird von einem lokalen Modell analysiert; nur sichere Erkennungen werden behalten und als Nachweis versiegelt.
- KameraRTSP-Stream-Eingang
- Erkennen · MonitorONNX-Klassifikator · Videoanzeige
- ZeilenfilterETL.Filter
- NachweiseNachweis-Sammler
- PaketEvidenzpaket
camera-input → Video.RTSP.Subscriber
object-detect → Classification.Onnx
confidence-filter → ETL.Filter
evidence-collect → Forensic.EvidenceCollector
evidence-pack → Forensic.EvidencePack
viewer-output → Video.ViewerEine Audiodatei läuft in Echtzeit durch eine Kette aus zehn Effekten zum Lautsprecher – dieselbe Engine bei 48 kHz.
- Beethoven-Eingang · Pegel 1Audio-Dateieingang · Audio-Pegel
- EQ 1 · KompressorParametrischer EQ · Audio-Kompressor
- Noise Gate · ChorusAudio.Gate · Audio-Chorus
- Delay · HallAudio-Delay · Audio-Hall
- Limiter · AusgangspegelAudio-Limiter · Audio-Pegel
- LautsprecherLautsprecher-Ausgabe
beethoven-in → Audio.File.Subscriber
gain-1 → Audio.Gain
eq-1 → Audio.Eq
compressor → Audio.Compressor
gate-1 → Audio.Gate
chorus-1 → Audio.Chorus
delay-1 → Audio.Delay
reverb-1 → Audio.Reverb
limiter-1 → Audio.Limiter
gain-out → Audio.Gain
speaker-output → Audio.Speaker.PublisherEchte Workflows und Knotentypen; die Designer-Ansicht ist illustriert. Messwerte stammen aus unseren End-to-End-Testläufen.
Finden Sie Ihre Rolle. Eine von fünf.
Forschungsinstrumente & Big-Science-Daten
Instrumentendaten. Antworten in Minuten.
Klima, Wetter, Geodaten & Erdbeobachtung
Von der Satellitenszene zur signierten Stadtkarte.
Digitale Pathologie & Mikroskopie-Bildgebung
Präparate klassifiziert. Ergebnisse signiert. Im eigenen Haus.
Testdaten aus Automotive & Mobilität
Testfahrt-Logs, schon in der Werkstatt gefiltert.
Medien- & Streaming-Analytik
Medien in Echtzeit, ohne verlorene Frames.
Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.
Ihre Daten und Ihr Ziel
Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.
Ein klar abgegrenzter Pilot
Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.
Eine klare Entscheidung
Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.