KI & Daten-Engineering
Datenpipelines und End-to-End KI/ML — von der Beobachtung zur Erkenntnis, vom Edge bis zum Boden.
Wir entwickeln Software, die Daten von der Beobachtung bis zur Erkenntnis begleitet. Kalibrierungspipelines, die rohe Telemetrie in Wissenschaftsprodukte verwandeln. Trainingssysteme, die gelabelte Datensätze in einsatzfähige Modelle verwandeln. Analysen, die Archive in Entdeckungen verwandeln.
Unsere Arbeit umfasst den gesamten Datenlebenszyklus: Verarbeitung, Lernen und Nutzung — am Boden, am Edge oder im Orbit.
Wir bauen keine Missionskontrollsysteme. Wir bauen, was mit den Daten passiert, nachdem sie angekommen sind.
Vortrag
KI im Weltraum – Missionsresilienz und Autonomie
Präsentation über Onboard-KI-Bereitstellung, orbitale Echtzeit-Datenverarbeitung und autonome Entscheidungsfindung in ressourcenbeschränkten Weltraumumgebungen.
Unser Ansatz
Was wir bauen
Datenpipelines
Telemetrie-Parsing, Kalibrierung, Level 0–2 Verarbeitung, Batch-Orchestrierung
KI/ML-Systeme
Use-Case-Evaluation, Datensatz-Kuratierung, Modelltraining, Edge-Bereitstellung
Archive & Zugang
Langzeitspeicherung, Abfrageschnittstellen, Datenverteilungssysteme
Wo es läuft
Wir wählen die Architektur, die zu Ihrer Mission und Ihrem Datenvolumen passt.
Fähigkeiten
Datenpipelines
Telemetrie-Parsing, Massen-Kalibrierung, Level 0 bis Level 2 Verarbeitung, Batch-Orchestrierung, Qualitätssicherung.
KI/ML-Systeme
Use-Case-Evaluation, Datensatz-Kuratierung und Labeling, Trainingsinfrastruktur, quantisierungsbewusste Optimierung, Edge- und Boden-Bereitstellung.
Archive & Zugang
Langzeitspeicherung, Abfrageschnittstellen, Datenverteilung, Community-Zugangsportale.
Edge Computing
Onboard-Verarbeitung, eingebettete Inferenz, bandbreiteneffiziente Operationen, autonome Alarmierung.
End-to-End ML-Lebenszyklus
Definieren
Festlegen & Bewerten
Kuratieren
Sammeln, Labeln & Aufteilen
Entwickeln
Features & Pipeline
Trainieren
Anpassen & Optimieren
Validieren
Testen & Evaluieren
Bereitstellen
Ausliefern & Überwachen
Vom Use Case zur Produktion — wir verantworten den gesamten Lebenszyklus, ob Bereitstellung an Bord eines Satelliten, auf einer Drohne oder in einer bodengestützten Umgebung.
Technologien
Sprachen
- Python
- Scala
- C / C++
Daten & Verarbeitung
- PostgreSQL
- Zeitreihen-DBs
- Apache Spark
ML-Frameworks
- PyTorch
- TensorFlow / TFLite
- YOLOX
- Quantisierungs-Tools
Labeling & Auto-Annotation
- CVAT
- Segment Anything (SAM)
MLOps & Datenversionierung
- DagsHub
- DVC
- MLflow
- Airflow
Edge-Plattformen
- Xilinx Zynq / UltraScale+
- Vitis AI / DPU
- Buildroot / Embedded Linux
Infrastruktur
- HPC-Cluster
- Kubernetes
- Cloud-Plattformen
Standards
- CCSDS
- FITS
- PUS-C
Projekt-Heritage
STIX Ground Pipeline
BetriebsbereitWissenschaftliche Datenpipeline für das STIX-Röntgenteleskop auf ESAs Solar Orbiter. Verarbeitung, Kalibrierung, Archivierung und Verteilung an die Wissenschaftsgemeinschaft. Von Rohdaten (L0) zu wissenschaftlich nutzbaren Produkten (L2).
Onboard-Objekterkennung
DemonstriertKI-Inferenz in Echtzeit mit 10.5 Mpx/s auf ressourcenbeschränkten Plattformen. YOLOX optimiert für Xilinx UltraScale+ bei 26W Leistungsbudget.
Produkt ansehenBildvorverarbeitungs-Pipeline
AbgeschlossenTensorFlow-basierte Onboard-Bildvorverarbeitung für eingebettete Satellitennutzlasten. Demosaicing, Kalibrierung, geometrische Korrektur und Projektion — integriert mit CI/CD-Automatisierung und QEMU-basierter Validierung.
Wir wenden unsere Daten-Engineering- und ML-Expertise auch in nicht-raumfahrtbezogenen Bereichen an, darunter Logistikoptimierung, Computer Vision und industrielle Analytik.
Verwandte Dienstleistungen
Planen Sie ein Datensystem?
Ob Sie eine neue Pipeline aufbauen, ML am Edge bereitstellen oder ein bestehendes Archiv skalieren — wir würden gerne von Ihrem Projekt erfahren.