欢迎来到我们的实验室！
HACARUS一直在尝试新的工具和技术以取得进步。 我们的进步归功于研发，并且内部始终有无数的开发项目在运行。通过接触本页面的一部分开发项目，希望您能感受到我们下一步要做的事情，以及对AI和我们公司的未来展望。
请参考下面的U R L
IN THE LAB
边缘AI平台：
适用于边缘设备的轻量级且可解释的AI解决方案，可通过云端进行管理
物联网相关行业的主要挑战之一是，物联网设备的数量正在迅速增加。如今，不论是硬件制造商还是软件供应商都难以可视化和管理所有设备。为了从物联网中真正受益，用户必须设备和设备之间的复杂的网络进行精确的控制。实际上，数据驱动的效率改善来自数据协同和AI解决方案的使用。
凭借丰富的边缘AI开发经验，HACARUS正在开发用于IoT设备和AI工具的管理平台，使客户能够完全管理Industry 4.0。
工业4.0需要什么
适用于边缘AI设备和IoT集群的完整的端到端平台
开发可以发现和治疗罕见疾病的解决方案
使用先进的技术和AI持续引领人们过上健康的生活，诊断和处理更复杂的病例（如罕见疾病）变得非常重要。
事实上
全球3.5亿至4亿人患有罕见疾病
每17个人中就有1个人患有罕见疾病
在发达国家，准确的诊断大约需要5年。
罕见疾病可能比您想象的要普遍得多。不仅患者，而且医疗保健人员和护理人员都认为，要得到准确的诊断需要很长时间。
HACARUS基于稀疏建模的AI，使用少量的学习数据并且可解释，非常适合协助医生诊断罕见疾病，我们目前正在开发可以早期发现罕见疾病的全面的解决方案。
从数据中获得最佳配方
基于对过去的观察和推理，数据在材料工程和广泛应用的模拟模型中变得越来越重要。同时，与传统的分析工具相比，模拟模型产生的数据要多得多。因此，人工智将成为加快高级材料工程系统的开发和运用的关键角色。
在材料工程中，AI和信息学有很多机会可以加快研发时间和新材料的商业化周期。研究人员将能够使用机器学习来分析来自实验和模拟的数据，以获取有关新材料及其合成方法的见解。
AI在材料工程领域的重要功能之一是材料特性预测。 测试应用程序和实验可以轻松生成大量的数据，而使用机器学习则可以理解数据之间的联系并绘制材料的各种属性。HACARUS当前正在研究相关的解决方案，将我们的轻量级且可解释的AI技术应用于这一引人注目的领域。
白皮书和产品资料
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Less is More
Environmental Impacts of AI
Capturing the first ever image of a Black Hole – How Sparse Modeling made it possible
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