Американский чиповый гигант Qualcomm объявил о приобретении компании Edge Impulse — разработчика платформы для создания ИИ-решений, ориентированных на периферийные устройства.

Сумма сделки не раскрывается, но её цель, по словам Qualcomm, заключается в расширении возможностей машинного обучения, особенно для линейки ИИ-чипов DragonGate.

Как заявил Накул Дуггал, глава подразделения IoT Qualcomm, поглощение Edge Impulse укрепит «лидерство компании в области искусственного интеллекта» и усилит позиции в таких секторах, как розничная торговля, безопасность, энергетика, ЖКХ, управление цепочками поставок и активами. Edge Impulse сохранит собственные офисы, штат сотрудников и сайт, но интегрирует операции с ресурсами Qualcomm.

Основатели Edge Impulse создали платформу в 2019 году, встретившись во время работы над IoT-проектами в британской компании Arm. Их продукт сокращает время разработки ML-моделей для микроконтроллеров, сенсоров, камер и других компактных устройств.

«Мы поняли, что вычислительные мощности микроконтроллеров достигли уровня, достаточного для запуска специализированных ИИ-моделей напрямую на устройстве. Это открыло бесконечные сценарии переноса ИИ из облака на периферию», — пояснил Закари Шелби (CEO Edge Impulse) в блоге компании.

На сегодня Edge Impulse привлекла $54,3 млн инвестиций, включая $34 млн в рамках раунда Series B в 2021 году (оценка — $234 млн). В 2023 году выручка компании составила $14,7 млн. Её платформой пользуются более 170 000 разработчиков для создания, развёртывания и мониторинга ИИ-моделей на периферийных устройствах.

Ключевое преимущество Edge Impulse, по словам Шелби, — автоматизация рутинных задач: «Платформа предоставляет инструменты для сбора данных, упрощает обучение моделей, предлагает продвинутую оптимизацию и развёртывание в один клик на любом железе — от микроконтроллеров до CPU, GPU и NPU».

Сделка с Qualcomm, как отметил Шелби, не изменит миссию Edge Impulse, но откроет новые возможности для масштабирования технологий. Это шаг, который может ускорить внедрение ИИ в устройствах, где низкое энергопотребление и мгновенная обработка данных критически важны — от умных камер до промышленных сенсоров.