Ingenieure zuerst.
Softwareentwickler als zweites.
Wir glauben nicht an hunderte Powerpoint-Folien. Wir glauben an Python, PyTorch-Modelle und SPS-Integrationen, die auf dem Hallenboden auch wirklich funktionieren.
Das TyrolAI Mindset
Pragmatismus statt Hype
Keine Blockchain, keine Allgemeine KI. Nur fokussierte Deep Learning Modelle, die exakt Ihren wichtigsten Engpass lösen.
Edge Native
Produktionsdaten bleiben in der Produktion. Wir deployen zu 100% lokal auf IPCs für Null-Latenz und absolute Datensicherheit.
Nahtlose Integration
KIs sind nutzlos, wenn sie nicht mit Maschinen kommunizieren. Wir bauen hochperformante OPC-UA Brücken zu Ihrer SPS.
Unser Technik-Stack
Wir nutzen exakt die Open-Source Frameworks, die auch globale Tech-Giganten antreiben – speziell kompiliert für industrielle Echtzeit-Anforderungen.
PyTorch & TensorRT
Hardware-accelerated AI inference
Docker & Kubernetes
Containerized deployments on Edge IPCs
Python, C++ & Rust
Maximum performance where it matters
import torch
import tensorrt as trt
# Load industrial vision model
model = torch.jit.load("tyrolai_defect_detector.pt")
# Optimize for NVIDIA Jetson Edge
engine = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = engine.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# Ready for sub 15ms inference
print("TyrolAI Edge Node initializing...")