Robimo
Robimo

Advanced AI made by Robimo

Unsere KI-Systeme für komplexe Aufgaben.

Autonome Agenten, synthetische Trainingsdaten und effiziente Computer Vision – entwickelt auf eigenen Architekturen, Modellen und Datenpipelines.

Unsere KI-Systeme entdeckenProjekt besprechen
Abstrakte Darstellung eines vernetzten Advanced-AI-Systems

Forschung und Entwicklung trifft auf produktive Anwendung

Mehr als die Integration fertiger Modelle.

Wir setzen bestehende KI-Technologien dort ein, wo sie geeignet sind. Wenn verfügbare Modelle, Daten oder Inferenzsysteme nicht ausreichen, entwickeln und optimieren wir eigene technische Lösungen.

Eigene Architekturen und Modellkomponenten
KI für Cloud, Edge und Embedded Systems
Kontrollierter Zugriff auf internes Wissen
Integration in bestehende Tools und Workflows

Problem / Motivation

Nicht jede Aufgabe lässt sich mit fertigen Modellen lösen.

Viele KI-Anwendungen lassen sich heute effizient auf Basis bestehender Modelle, Plattformen und Schnittstellen entwickeln. Für klar definierte Standardaufgaben bieten diese Technologien einen schnellen Einstieg und verkürzen die Entwicklungszeit.

Sobald jedoch domänenspezifische Daten wie industrielle Bilddaten, Sensordaten oder proprietäre Messreihen ins Spiel kommen, stoßen Standardlösungen häufig an ihre Grenzen. Das gilt ebenso für ungewöhnliche Zielsysteme, begrenzte Rechenleistung, Echtzeitanforderungen oder komplexe Entwicklungs- und Freigabeprozesse.

Robimo entwickelt dafür eigene KI-Komponenten, Datenstrategien und Systemarchitekturen. Dabei betrachten wir nicht nur das Modell, sondern den gesamten technischen Lebenszyklus – von der Datenerhebung und Aufbereitung über Training und Evaluation bis zur produktiven Inferenz.

Potenzial besprechen

Selbstentwickelte KI-Systeme

Drei Beispiele unserer technologischen Entwicklung.

Claudex, Robimo SynthData und der Robimo Detector adressieren unterschiedliche Herausforderungen moderner KI-Entwicklung: komplexe Entwicklungsprozesse, fehlende Trainingsdaten und effiziente Inferenz auf begrenzter Hardware.

AI Orchestration

Claudex

Autonome Entwicklungs- und ML-Pipelines – mit menschlicher Entscheidungshoheit.

Claudex orchestriert spezialisierte KI-Agenten, die komplexe Software- und ML-Projekte über längere Zeiträume strukturiert vorantreiben. Planung, Umsetzung, Review, Monitoring, Recovery und Dokumentation werden zu einem dauerhaften, auditierbaren Prozess verbunden.

Das Problem

Klassische Coding-Assistenten bearbeiten einzelne Prompts oder Änderungen. Reale Engineering-Arbeit braucht jedoch Folgeaktionen, Prüfungen, kontrollierte Wiederanläufe und Entscheidungen über Tage oder Wochen.

Anwendungen und Einsatzfelder

Softwareentwicklung, Builds, ML-Trainings, Evaluation, Infrastrukturaufgaben und Deployment-Vorbereitung – insbesondere für Development Units, ML-Teams, Plattformteams und regulierte Entwicklungsumgebungen.

Voraussetzungen und Einstieg

Benötigt werden Repository- und Infrastrukturkontext, typische Jobs und Freigaben, bestehende Policies sowie Anforderungen an Auditierung und Human-in-the-Loop. In 2–4 Wochen kann ein erster Pilotprozess mit Rollen, Steer-Queue, Freigabe-Gates und einem Agenten-Workflow skizziert oder prototypisch umgesetzt werden.

Verwendete Bausteine

LLM-AI-BausteinWorkflow-BausteinAPI-BausteinKundenportal-Baustein
Claudex-Dashboard mit laufenden ML-Trainings, Warteschlange, Kapazitätsanzeige und Controller-Protokoll

Agenten planen, arbeiten und reviewen

Agenten-Orchestrierung, Monitoring und Human-in-the-Loop-Entscheidungen werden als kontrollierter Prozess gedacht.

Synthetic Data

Robimo SynthData

Trainingsdaten erzeugen, wenn reale Daten fehlen.

Robimo SynthData erzeugt skalierbare Trainingsdaten aus kleinen Mengen realer Ausgangsdaten. Dafür kombinieren wir Annotation, gezielte Transformation, generative KI, 3D-Simulation und – wenn sinnvoll – reale Geodaten.

Das Problem

Viele KI-Projekte werden nicht durch das Modell, sondern durch fehlende, teure oder unvollständige Daten begrenzt. Seltene Zustände, Schäden und kritische Szenarien sind in realen Datensätzen oft kaum vorhanden.

Anwendungen und Einsatzfelder

Material Reuse, VIN-Erkennung, Spezialfahrzeuge, geometrische Klassifikation und Schadenserkennung – einsetzbar in Industrie, Infrastruktur, Bau, Mobilität, Umwelt, Inspektion und sicherheitskritischen Szenarien.

Voraussetzungen und Einstieg

Benötigt werden eine kleine Menge realer Beispielbilder, vorhandene Annotationen oder CAD-/3D-Daten sowie eine Definition der relevanten Zustände, Varianten und Zielklassen. In 2–4 Wochen kann ein erster synthetischer Datensatz erzeugt und sein Effekt auf Modellrobustheit und Abdeckung geprüft werden.

Verwendete Bausteine

Vision-AI-BausteinWorkflow-BausteinAPI-Baustein
Visualisierung synthetisch erzeugter und variierter Trainingsdaten

Von wenigen Beispielen zu skalierbaren Datensätzen

Annotation, Transformation, Generierung und Simulation schließen Datenlücken für robuste Modelle.

Edge AI Vision

Robimo Detector

Eigene Computer Vision für Edge-, Embedded- und Industrieanwendungen.

Der Robimo Detector ist ein selbst entwickelter AI-Vision-Stack für Objekterkennung, OCR und visuelle Klassifikation. Architektur und Inferenzpipeline werden gezielt für kompakte Hardware, geringe Latenz und begrenzte Ressourcen optimiert.

Das Problem

Viele Vision-Modelle funktionieren im Prototyp, sind aber für den produktiven Einsatz zu groß, zu generisch oder zu abhängig von externen Frameworks, Toolchains und Lizenzmodellen.

Anwendungen und Einsatzfelder

Technische Anzeigen, Typenschilder, Seriennummern, industrielle Inspektion sowie mobile und drohnenbasierte Vision-Systeme – einsetzbar auf Embedded Devices, Edge-Hardware, mobilen Systemen, Prüfstationen sowie in sensor- und robotiknahen Anwendungen.

Voraussetzungen und Einstieg

Benötigt werden Beispielbilder oder Videos, Zielklassen, Zielhardware, Latenz- und Qualitätsanforderungen sowie optional Kamera-, Telemetrie- oder Sensordaten. In 2–4 Wochen können erforderliche Modellgröße und Auflösung, erreichbare Latenz und ein möglicher Einsatz von SynthData geprüft werden.

Verwendete Bausteine

Edge-AI-Vision-BausteinVision-AI-BausteinAPI-Baustein
Visualisierung einer KI-Erkennung direkt auf Edge- und Embedded-Hardware

Erkennung direkt auf dem Zielgerät

Eigene Vision-Modelle werden für Edge AI, Embedded-Erkennung und produktionsnahe Inferenz vorbereitet.

KI-Bausteine ansehenKI-Systeme besprechen

Warum Robimo für anspruchsvolle KI-Entwicklung?

Wir verbinden KI-Forschung mit produktiver Softwareentwicklung.

Eigene Forschung und Entwicklung

Wir integrieren nicht nur bestehende Modelle, sondern entwickeln eigene Architekturen, Datenpipelines und Orchestrierungssysteme.

Von Daten bis Deployment

Datenaufbereitung, Modellierung, Softwareentwicklung, Integration und Betrieb werden als zusammenhängendes System gedacht.

KI, 3D und Geodaten

Die Verbindung aus generativer KI, 3D-Simulation und räumlichen Daten ermöglicht kontrollierbare synthetische Szenarien.

Cloud, Edge und Embedded

Modelle können zentral, mobil oder direkt auf ressourcenbegrenzter Hardware ausgeführt und optimiert werden.

Kontrolle und Nachvollziehbarkeit

Human-in-the-Loop, Auditierung, Reproduzierbarkeit und technische Governance werden von Anfang an berücksichtigt.

End-to-End-Entwicklung

Robimo begleitet vom ersten Experiment bis zur produktiven Anwendung und laufenden Weiterentwicklung.

Projektidee besprechen

Häufige Fragen

Was unterscheidet Claudex von einem Coding-Assistenten?

Ein Coding-Assistent bearbeitet typischerweise einzelne Aufgaben. Claudex orchestriert länger laufende Entwicklungs- und ML-Prozesse mit Planung, Ausführung, Review, Monitoring, Recovery und expliziten Freigaben.

Brauchen wir bereits große Datenmengen?

Nein. Für einen ersten technischen Check reicht häufig ein kleiner, repräsentativer Datensatz. Fehlende Varianten oder seltene Zustände können mit Robimo SynthData gezielt ergänzt werden.

Wann ist Edge AI sinnvoll?

Edge AI ist besonders relevant, wenn geringe Latenz, Offline-Fähigkeit, Datenschutz, geringe Datenübertragung oder eine direkte Verarbeitung nahe an Kamera und Sensorik wichtig sind.

Entwickelt Robimo eigene Modelle oder werden bestehende Modelle integriert?

Beides. Je nach Aufgabe integrieren und optimieren wir bestehende Modelle oder entwickeln eigene Komponenten, Architekturen und Inferenzpipelines. Die daraus entstandenen Lösungen können passend zu Sicherheitsbedarf, Infrastruktur und gewünschter Kontrolle in bestehende Systeme integriert und als Cloud-, Inhouse-, Edge- oder Embedded-Lösung betrieben werden.

Frage im Gespräch klären
Robimo

Welche KI-Herausforderung möchten Sie lösen?

Ob spezielle Trainingsdaten, eigene Computer Vision, Agenten-Orchestrierung oder kontrollierte Inhouse AI: Wir klären gemeinsam, welche technische Lösung zu Ihren Daten, Systemen und Anforderungen passt.

Nach Ihrer Anfrage

Antwort in der Regel innerhalb von 1-2 Werktagen.

Kostenloses Erstgespräch, ca. 30 Minuten per Video oder Telefon.

Wir bereiten passende Fragen, Beispiele oder Demo-Material anhand Ihrer Angaben vor.

Gespräch anfragen

Schreiben Sie uns kurz, welche technische Herausforderung Sie mit KI lösen möchten.

Sie möchten lieber direkt sprechen? +43 677 619 411 03

Wir verwenden Ihre Angaben nur zur Bearbeitung der Anfrage. Die Kampagnenzuordnung wird nur aggregiert ausgewertet.