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Ich entwerfe maßgeschneiderte tinyml- und Edge-AI-Anwendungen
Hardware- und IoT-Spezialist
Ich entwerfe PCBs und entwickle Firmware für marktreife Hardware. Mit über 160 erfolgreichen Projekten spezialisiere ich mich auf FCC/CE-konforme Designs, die die Lücke vom Prototyp bis zur Serienprod...
Level 2
Hat hohe Leistungskriterien erfüllt und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erfüllung von Kundenerwartungen.
Über diesen Service
Design von individuellen TinyML- und Edge-AI-Anwendungen (Hardware & Firmware)
Setze produktionsreife AI-Lösungen am Edge mit maßgeschneiderter Hardware und optimierter Firmware um. Ich spezialisiere mich darauf, die Lücke zwischen komplexen Neural Processing Units (NPUs) und hochentwickeltem PCB-Design zu überbrücken.
Kernkompetenzen:
- AI Hardware: Individuelle Integration von ESP32-S3, STM32 NPU, Coral TPU, Jetson und Kneron.
- Hochgeschwindigkeits-PCB: Expertenlayout für DDR, eMMC und MIPI-CSI/DSI mit strenger Impedanzkontrolle und EMI-Reduktion.
- TinyML Firmware: Modellquantisierung und Deployment mit TensorFlow Lite Micro, ONNX und STM32Cube.AI.
- Optimierung: Fortschrittliches thermisches Management und Stromversorgungsnetze (PDN) für intensive AI-Inferenz.
Was du bekommst:
- Fertigungsdateien: Gerber, NC Drill, Pick-and-Place (bereit für JLCPCB/PCBWay).
- Design-Assets: Komplettschaltpläne & 3D-PCB-Modelle.
- BOM: Vollständige Beschaffungsliste mit verifizierten Teilenummern (DigiKey/Mouser).
- Quellcode: Optimierte Firmware für deine spezifische NPU/Accelerator.
Plattformen: Jetson, Nicla, Google Coral, ESP32-S3, Hailo AI, NanoEdge AI, OpenVINO, SenseCAP
Hinweis: Jedes AI-Projekt ist einzigartig. Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Modell- und Hardwareanforderungen zu besprechen.
Kunden, mit denen ich zusammengearbeitet habe
Oasis Water Technologies
Collaborated with multiple teams at Oasis to engineer a highly durable, battery-powered industrial IoT device. Because the device was designed for remote deployments with minimal human interaction, mission-critical reliability was the top priority. I delivered an end-to-end solution, handling the custom hardware design, robust firmware development (including WiFi, OTA updates, and MQTT protocols),
Apr. 2024
Mobile Outfitters
Partnered with Mobile Outfitters to engineer the core electronics for a high-precision, CNC-style mobile accessory cutting machine. Tasked with solving a complex integration of digital and analog circuits, I managed the full hardware lifecycle—from initial schematic design and high-density PCB layout to troubleshooting and prototype testing. The project resulted in a fully manufacturable, producti
Feb. 2025-Feb. 2026
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Elektrotechnik
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du mein bestehendes PCB für AI-Inferenz optimieren?
Ja. AI-Chips benötigen oft spezielle Stromversorgung (PMIC) und Wärmeableitung. Ich kann dein aktuelles Schaltbild prüfen, um NPUs oder TPUs einzubauen, und das Layout für bessere thermische Leistung und Signalqualität neu gestalten.
Unterstützt du TinyML-Frameworks wie TensorFlow Lite?
Absolut. Ich entwickle Hardware speziell für TensorFlow Lite für Mikrocontroller, Edge Impulse und ONNX. Ich stelle sicher, dass der gewählte MCU über den nötigen SRAM und Flash verfügt, um deine spezifische Modellgröße zu bewältigen.
Welche Dateiformate stellst du für die Herstellung bereit?
Ich liefere branchenübliche Gerber RS-274X Dateien, Excellon-Bohrdateien und eine umfassende Stückliste (BOM). Außerdem stelle ich 3D STEP-Dateien bereit, damit du dein Gehäuse perfekt um die AI-Hardware herum entwerfen kannst.
Kannst du Hochgeschwindigkeits-Signale wie MIPI-CSI für AI-Vision verarbeiten?
Ja. Vision-basierte AI erfordert sorgfältiges Routing für MIPI-CSI (Kamera) und LVDS/DSI (Display). Ich setze Differentialpaar-Routing und Längenanpassung um, damit deine Videodaten während der Inferenz artefaktfrei bleiben.
Ist das Hardware-Design bereit für FCC/CE-Zertifizierung?
Ich folge EMI/EMC-Best Practices, inklusive richtiger Erdung und Entkopplung, um sicherzustellen, dass dein AI-Produkt für Vorab-Tests geeignet ist und einen schnellen Markteintritt ermöglicht.
Welche AI-Beschleuniger unterstützt du?
Ich entwickle für eine breite Palette von AI-native Silizium, inklusive ESP32-S3 (Vektorbefehle), STM32 mit integrierten NPUs und externe Beschleuniger wie Google Coral (TPU). Ich passe die Hardware-Leistung an die TOPS (Tera Operations Per Second) Anforderungen deines Modells an.
Kannst du mir helfen, mein AI-Modell an die Hardware anzupassen?
Obwohl mein Hauptfokus auf Hardware liegt, berücksichtige ich die TinyML-Beschränkungen. Ich sorge dafür, dass das PCB ausreichend High-Speed PSRAM und Flash hat, um quantisierte Modelle (INT8/FP16) aus Frameworks wie TensorFlow Lite oder Edge Impulse zu unterstützen.
Wie gehst du mit hochgeschwindigkeits Kamera- oder Sensordaten um?
Für AI-Vision oder Vibrationsanalyse implementiere ich MIPI-CSI oder hochgeschwindigkeits SPI/I2S Routing mit strenger Impedanzkontrolle. Das sorgt für einen niedrigen Latenz-Datenfluss vom Sensor zum Prozessor, was für Echtzeit-AI-Inferenz entscheidend ist.
Ist das Design für energiesparenden Batteriebetrieb optimiert?
Ja. Edge AI lebt oft in abgelegenen Gebieten. Ich spezialisiere mich auf Power Management Integrated Circuit (PMIC) Design und "Deep Sleep" Hardware-Trigger, um die Batterielebensdauer zu maximieren und gleichzeitig die Fähigkeit zum Aufwachen für AI-Events zu erhalten.
Stellst du die Firmware bereit, um das AI-Modell auszuführen?
Ich liefere die Hardware Abstraction Layer (HAL) und initialen "Bring-up"-Code. Für die vollständige AI-Modellbereitstellung (C++ oder MicroPython) kontaktiere mich bitte, damit wir die spezifischen Bibliotheksanforderungen für deine NPU oder MCU besprechen können.
