Interactive Scape und SigmaSense stellen im Rahmen der Integrated Systems Europe (ISE) zusammen die KI-basierte „Tangible AI“-Technologie von Interactive Scape vor, die auf der von SigmaSense ermöglichten High-Fidelity-Multi-Touch-Sensorik basiert. Dabei handelt es sich um einen interaktiven Premium Tisch mit Smartphone-Erkennung, Objekterkennung und einer besonders sensitiven Multi-Touch-Oberfläche.
„Die bahnbrechende Neural Sensing-Technologie von Interactive Scape nutzt die revolutionären Möglichkeiten des Software-Defined Sensing von SigmaSense mit ihrer Geschwindigkeit, Genauigkeit und Rauschunterdrückung, die bisher unmögliche Anwendungen auf großen Bildschirmen mit Objekterkennung möglich macht“, sagt Rick Seger, CEO von SigmaSense. „SigmaSense erfasst Hochgeschwindigkeitsdaten mit hoher Auflösung aus der physischen Welt, wodurch KI, Objekterkennung und maschinelle Lernalgorithmen für neuartige HMI-Erlebnisse und aufregende interaktive Anwendungsfälle unterstützt werden.“
Hauke Helmer, Gründer und CEO von Interactive Scape: „Die von SigmaSense erzielten Durchbrüche in der Sensortechnologie helfen uns dabei, noch mehr aus den Technologien herauszuholen, die wir seit über einem Jahrzehnt einsetzen. Mit einem neuen Level von High-Fidelity-Daten können wir endlich das Beste aus der KI-basierten Neural Sensing-Technologie von Interactive Scape herausholen, um unglaublich reaktionsschnelle Anwendungen und erstklassige Objekterkennung zu entwickeln. Wir freuen uns darauf, zukunftsweisende Interfaces zu präsentieren, die es uns ermöglichen das Digitale mit dem Greifbaren auf neue Weise zu verbinden.“
Die SigmaSense Sensortechnologie erfasst Multi-Touch-Sensordaten und verbessert die Geschwindigkeit der Datenübertragung auf bis zu 300 Hertz. Dies ermöglicht es Interactive Scape, tiefer in die Forschung und Entwicklung neuer Lösungen einzutauchen und die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz besser auszuschöpfen, um neue Anwendungen und Lösungen zu schaffen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen mit neuronalen Netzen wollen die Technologieexperten beider Unternehmen daran arbeiten, Maschinen an die menschliche Interaktion anzupassen – und nicht umgekehrt.
