Spotkanie z Hailo: ubiegamy się o utworzenie centrum szkoleniowego dla edge AI — i chcemy uczestniczyć także w rozwoju

Osobiście w Trenczynie rozmawialiśmy z kierownictwem handlowym firmy Hailo o utworzeniu centrum szkoleniowo-aplikacyjnego dla edge computingu. Naszym zamiarem jest nie tylko uczyć, jak pracuje się z tymi procesorami, lecz także uczestniczyć w rozwoju — w projektach referencyjnych, portowaniu modeli, metodyce walidacji kwantyzacji oraz w warstwie bezpieczeństwa, której wymaga wdrożenie przemysłowe w Europie.

Streszczenie

Instytut Studiów Zaawansowanych rozmawiał z firmą Hailo, izraelskim producentem procesorów do edge computingu — inferencji sieci neuronowych bezpośrednio w urządzeniu (edge AI), o utworzeniu centrum szkoleniowo-aplikacyjnego poświęconego projektowaniu i budowie systemów opartych na tej platformie. Obok kształcenia deklarujemy zainteresowanie uczestnictwem w rozwoju — w referencyjnych projektach sprzętowych dla środowiska przemysłowego, w portowaniu i optymalizacji modeli, w metodyce weryfikacji straty kwantyzacyjnej oraz w warstwie bezpieczeństwa i audytu, bez której w Europie nie da się dziś wdrożyć niczego, co podlega NIS2 lub aktowi o sztucznej inteligencji. Artykuł szczegółowo opisuje architekturę i portfolio Hailo, konsekwencje, jakie ta architektura niesie dla projektu systemu i które sprawdziliśmy we własnych projektach, oraz kompetencje, na których opiera się nasza kandydatura — od warstw nanometrowych w Instytucie Fizyki Słowackiej Akademii Nauk, przez projektowanie i modelowanie mikroprocesorów oraz FPGA, po eksploatowane systemy AI z biblioteką ponad 462 modeli.

Słowa kluczowe: edge AI · akcelerator inferencji · architektura dataflow · kwantyzacja INT8 · FPGA · centrum szkoleniowe · NIS2 · suwerenność danych

1. O czym było spotkanie

Rozmowy odbyły się osobiście w Trenczynie z przedstawicielami kierownictwa handlowego firmy Hailo. Dziękujemy im za pokonanie tak długiej drogi na to spotkanie — osobista wizyta mówi o poważnym zainteresowaniu więcej niż jakakolwiek prezentacja. Ich przedmiotem były dwa powiązane zamiary.

Pierwszy — centrum szkoleniowe. Na Słowacji i w szerszym regionie Europy Środkowej istnieje wyraźna luka między tym, co firmy słyszą o sztucznej inteligencji, a tym, co potrafią zbudować i utrzymać w eksploatacji. Absolwent uczelni technicznej potrafi wytrenować model w PyTorchu na laptopie. Znacznie mniej osób potrafi ten sam model skompilować na akcelerator inferencyjny, zmierzyć, o ile pogorszył się po kwantyzacji, i zaprojektować obudowę, która wytrzyma pięć lat w hali z aerozolami i cyklami temperaturowymi. Właśnie ta — inżynierska, a nie badawcza — część łańcucha jest tym, czego brakuje.

Drugi — uczestnictwo w rozwoju. Nie chcemy być wyłącznie operatorem sali szkoleniowej. Jesteśmy zainteresowani udziałem w rozwoju: w projektach referencyjnych dla wdrożeń przemysłowych, w portowaniu i optymalizacji modeli dla konkretnych branż, w niezależnej metodyce pomiaru straty kwantyzacyjnej oraz w warstwie bezpieczeństwa dla europejskich ram regulacyjnych. Nasze dotychczasowe projekty na tej platformie nie powstały jako demonstracja, lecz jako odpowiedź na zadanie klienta — i właśnie tam ujawniło się, gdzie w ekosystemie są białe plamy.

Traktujemy to jako wyzwanie — techniczne i organizacyjne zarazem. Zbudować centrum, które nauczy ludzi budować działające systemy, a jednocześnie uczestniczyć w rozwoju platformy, na której je budujemy, to dokładnie ten rodzaj zadania, dla którego instytut powstał.

2. Hailo — kto to jest i co robi inaczej

2.1 Firma

Hailo to izraelska firma półprzewodnikowa typu fabless, założona w 2017 roku (Orr Danon, Avi Baum, Hadar Zeitlin). Nie produkuje uniwersalnych akceleratorów graficznych ani serwerowych układów treningowych — koncentruje się na edge computingu: na urządzeniach, w których model działa tam, gdzie powstają dane, przy budżecie kilku watów i bez połączenia z chmurą. Według publicznie dostępnych informacji, po rundzie serii C (2024) firma dysponuje finansowaniem rzędu setek milionów dolarów, a jej architektura jest wdrożona w setkach programów klienckich w motoryzacji, systemach bezpieczeństwa, Smart City, przemyśle 4.0 i handlu detalicznym.

2.2 Dlaczego dataflow, a nie kolejne GPU

Kluczowa jest architektura, którą Hailo określa jako structure-defined dataflow. Różnica wobec klasycznego modelu obliczeniowego jest zasadnicza i warto wyjaśnić ją precyzyjnie, ponieważ wynika z niej wszystko pozostałe — wydajność, pobór mocy i ograniczenia.

Klasyczny model von Neumanna (CPU, w dużej mierze także GPU): jednostka obliczeniowa jest uniwersalna, program i dane płyną z pamięci przez magistralę, a przy każdej warstwie sieci neuronowej wagi i wyniki pośrednie przemieszczają się między rdzeniem obliczeniowym a zewnętrzną pamięcią DRAM. W sieciach splotowych ten transfer jest energetycznie droższy niż samo mnożenie. Dostęp do zewnętrznego DRAM kosztuje rzędu dwóch rzędów wielkości więcej energii niż operacja arytmetyczna — i to jest powód, dla którego karta graficzna przy inferencji pobiera setki watów.

Model dataflow (Hailo): sieć nie jest wykonywana jako sekwencja instrukcji, lecz odwzorowana w strukturę układu. Kompilator dzieli graf modelu na warstwy i każdej przydziela własne zasoby obliczeniowe oraz własną pamięć lokalną bezpośrednio na krzemie — stosownie do tego, ile dana warstwa rzeczywiście potrzebuje. Dane następnie płyną między warstwami po układzie, a nie tam i z powrotem do DRAM. Hailo-8 nie ma pamięci zewnętrznej w ogóle: cała pamięć jest zintegrowana w układzie.

Konsekwencje:

Kto kiedykolwiek projektował dla FPGA, rozpozna tu znany wzorzec: to jest obliczenie przestrzenne. Zamiast jednej uniwersalnej jednostki przełączającej się w czasie między zadaniami, zadanie zostaje rozłożone na powierzchni krzemu, a dane przez nią płyną. Te same kompromisy — powierzchnia kontra przepustowość, głębokość potoku kontra opóźnienie, rozmieszczenie i połączenie zasobów — występują również tutaj. Wrócimy do tego w części o naszych kompetencjach, ponieważ nie jest to jedynie analogia; to bezpośrednio przenoszalne doświadczenie.

2.3 Portfolio

Według danych producenta (stan na sierpień 2026):

Parametry uzupełniające, które decydują o wdrożeniu przemysłowym bardziej niż TOPS:

• Zakres temperatur: klasa przemysłowa −40 °C do +85 °C, motoryzacyjna −40 °C do +105 °C. Moduły nie wymagają chłodzenia aktywnego — mieszczą się w szafie przy linii.
• Kwalifikacja: proces rozwoju A-SPICE L2, zgodność z AEC-Q100 Grade 2 i ISO 26262 ASIL-B(D) dla zastosowań motoryzacyjnych.
• Host: x86 oraz ARM, systemy Linux i Windows, przy Hailo-10H także Android.

Uwaga do liczb: TOPS to wielkość porównawcza, a nie wydajność konkretnego modelu. Mówi, ile operacji całkowitoliczbowych układ wykona w przypadku idealnym, a nie ile klatek na sekundę przejdzie przez wasz model przy waszej rozdzielczości. Używamy jej do zgrubnego wymiarowania; decyzja zapada zawsze dopiero po zmierzeniu konkretnego modelu na konkretnych danych.

2.4 Łańcuch oprogramowania

Przy tej klasie sprzętu oprogramowanie stanowi połowę produktu — i w praktyce to właśnie ta połowa, która decyduje o powodzeniu projektu. Hailo AI Software Suite tworzą cztery części:

1. Dataflow Compiler (DFC) — tłumaczy model ze standardowych formatów (TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch przez ONNX) do formatu binarnego układu. Wykonuje optymalizację grafu, kwantyzację i — to sedno sprawy — alokację oraz rozmieszczenie warstw na zasobach obliczeniowych układu.
2. HailoRT — środowisko uruchomieniowe i sterownik. Lekkie, produkcyjne, dostępne jako oprogramowanie o otwartym kodzie; API w C/C++ i Pythonie, praca na x86 i ARM.
3. Model Zoo — biblioteka modeli wstępnie wytrenowanych i skompilowanych wraz ze środowiskiem do ich ponownego trenowania. Gałąź Model Zoo GenAI zawiera skompilowane modele generatywne (LLM, VLM, ASR) dla Hailo-10H.
4. Przykłady i integracje — aplikacje referencyjne (detekcja, odczyt tablic rejestracyjnych, potoki wielostrumieniowe, reidentyfikacja, segmentacja, estymacja pozy, kafelkowanie) oraz podłączenie do typowych środowisk: GStreamer, ONNX Runtime, Ollama, interfejs REST zgodny z OpenAI/Ollama.

Z własnej pracy z tym łańcuchem znamy dwa szczegóły, które determinują architekturę całego rozwiązania:

• DFC działa na Linuksie x86_64. Nie na ARM. Krok kompilacji należy zatem do strony serwerowej — nie do urządzenia wbudowanego, nie do stacji roboczej ARM. Musieliśmy to uwzględnić przy projektowaniu architektury dla klienta przemysłowego.
• Zbiór kalibracyjny musi być reprezentatywny. Kwantyzację ustawia się według rozkładu aktywacji na rzeczywistych danych; typowo rzędu 1 000 klatek z docelowej instalacji. Kalibrowanie na publicznym zbiorze i wdrożenie do hali to najczęstszy i najdroższy błąd.

I właśnie w tym obszarze chcemy się uaktywnić: we wdrażaniu procesorów Hailo w naszej platformie klastrowej IOAS Security Cluster (IOASC) — od wyboru wykonania i wymiarowania węzła, przez kompilację i walidację modeli, po eksploatację, nadzór i serwis w terenie. Mamy na czym budować: IOASC opiera się na sprzętowo akcelerowanej inferencji i bibliotece ponad 462 modeli, których rejestr od początku przewiduje kilka skompilowanych postaci dla różnego sprzętu docelowego.

3. Co z architektury wynika dla projektu systemu

Wyspecjalizowany akcelerator jest świadomym wyborem konstrukcyjnym: za wysoką efektywność i stały czas inferencji płaci się przeniesieniem części pracy z eksploatacji do fazy projektowania. Poniższe cztery punkty nie są więc zastrzeżeniami — to zadania dla projektanta. Sformułowaliśmy je przy projektowaniu rzeczywistego systemu dla klienta przemysłowego (automatyczna ocena badania penetracyjnego na linii produkcyjnej) i uważamy je za obowiązkowy element każdego rzetelnego projektu:

1. To układ inferencyjny — trening należy do GPU. Akcelerator wykonuje model; wytrenować go trzeba gdzie indziej. Jeśli klient potrzebuje bieżącego dotrenowywania przy dryfie procesu (nowa partia chemikaliów, starzejące się źródło światła, zmiana oświetlenia), nie jest to operacja jednorazowa, lecz powtarzalna potrzeba eksploatacyjna i musi mieć w projekcie własny sprzęt oraz własny budżet.
2. Kwantyzację potwierdza się pomiarem. Przejście z FP32 na INT8 (przy Hailo-10H na INT4) jest dokładnie tym, co daje tej architekturze jej efektywność — a zarazem zmianą, którą przy detekcji słabo świecących wskazań na ciemnym tle trzeba zmierzyć, a nie zakładać. Dlatego do naszych dostaw włączamy porównanie FP32 z modelem skompilowanym na tym samym zbiorze ewaluacyjnym jako kryterium odbioru.
3. Wspierany jest zdefiniowany zbiór operacji. Modele detekcji anomalii typu PatchCore/PaDiM dzieli się więc w praktyce: kręgosłup (ekstraktor cech) działa na akceleratorze, a bank pamięci i obliczenie odległości na CPU hosta. To rozwiązanie typowe i dobrze działające, ale trzeba je uwzględnić przy wymiarowaniu CPU i RAM — inaczej wąskim gardłem stanie się host.
4. Wydajność zdobywa się tu projektem, a nie siłą. Rozmiarem wejścia, kafelkowaniem, doborem architektury, podziałem zadań między układ a host. To praca inżynierska — i właśnie dlatego warto jej uczyć, i właśnie dlatego chcemy ją wykonywać.

4. Nasze kompetencje: cztery warstwy, które muszą się spotkać

System zbudowany na akceleratorze inferencyjnym jest dyscypliną graniczną. Zawodzi zawsze na styku: fizyka pomiaru nie spotyka się z projektem układu, projekt układu nie spotyka się z modelem, model nie spotyka się z eksploatacją. Nasza kandydatura opiera się na tym, że potrafimy obsadzić te cztery warstwy jednocześnie — i to nie z literatury przeglądowej, lecz z własnej praktyki.

4.1 Warstwa fizyki — warstwy nanometrowe i czujniki

Założyciel instytutu przez ponad osiem lat był pracownikiem naukowym Instytutu Fizyki Słowackiej Akademii Nauk, gdzie zajmował się wielowarstwowymi magnetycznymi strukturami cienkowarstwowymi — układami, w których właściwość funkcjonalna jest określona grubościami warstw na poziomie pojedynczych nanometrów oraz jakością ich granic. Efektem jest seria prac w czasopismach Vacuum, Thin Solid Films i Journal of Physics o pseudozaworach spinowych jako elementach czujnikowych naprężenia mechanicznego oraz o wpływie rozkładu strumienia magnetycznego na gigantyczny magnetoopór w wielowarstwach Ag/Co, a także dwa udzielone patenty na czujniki magnetostrykcyjne (WIPO PCT WO2009088378, patent słowacki SK 50001/2008). Prace są cytowane przez zespoły zajmujące się spintroniką elastyczną, w tym cytowanie w Nature Electronics.

Dlaczego jest to istotne dla projektu o procesorach AI? Z trzech powodów:

• Rozumiemy krzem jako obiekt fizyczny, a nie abstrakcję. Kto pracował z warstwami napylanymi, granicami międzyfazowymi i ich degradacją, rozumie, dlaczego gęstość mocy, odprowadzanie ciepła i zakres −40 do +85 °C są twardym ograniczeniem, a nie pozycją w tabeli.
• Rozumiemy początek ścieżki danych. Jakość modelu jest ograniczona od góry jakością pomiaru. Większość „porażek AI”, które widzimy w firmach, to w rzeczywistości porażki czujników, optyki lub oświetlenia — model jedynie wiernie odtworzył to, co dostał.
• Potrafimy zaprojektować czujnik, a nie tylko go kupić. Czujniki magnetyczne GMR, zaworów spinowych i TMR, czujniki magnetostrykcyjne, tensometry, ultradźwięki, rozproszone czujniki światłowodowe (DFOS).

4.2 Warstwa projektowania cyfrowego — FPGA i modelowanie mikroprocesorów

Drugą warstwą jest projektowanie systemów cyfrowych: FPGA, opracowywanie i modelowanie architektur mikroprocesorowych, projektowanie mixed-signal i RF, projektowanie obwodów drukowanych wraz ze wstępną weryfikacją kompatybilności elektromagnetycznej, systemy wbudowane, oprogramowanie RTOS oraz łańcuchy przetwarzania sygnałów w czasie rzeczywistym.

To doświadczenie jest przenoszalne na platformę Hailo bezpośrednio, a nie metaforycznie:

Różnica między kimś, kto model „jakoś skompiluje”, a kimś, kto wie, dlaczego akurat ta warstwa się nie zmieściła i jak przebudować sieć, to dokładnie różnica między ukończonym tutorialem a kompetencją inżynierską. Tego chcemy uczyć w centrum.

4.3 Warstwa modeli i MLOps

Eksploatujemy bibliotekę ponad 462 modeli uczenia maszynowego w ramach platformy IntelliTwin oraz rozwiązania klastrowego IOAS Security Cluster (IOASC) — ze sprzętowo akcelerowaną inferencją, wieloma równoległymi strumieniami kamerowymi na jednej jednostce fizycznej i pełnym cyklem MLOps: pozyskiwanie i kuratela danych, deidentyfikacja zgodna z RODO, trening, strukturalny pruning, kwantyzacja INT8 z kalibracją, fuzja warstw, konwersja ONNX → docelowe środowisko uruchomieniowe wraz z Hailo-RT, ewaluacja, rejestracja modelu z pełną ścieżką pochodzenia, stopniowe wdrażanie (canary) i uczenie aktywne z informacją zwrotną operatorów.

Częścią rejestru modeli są także compile_target i quantization_config — to znaczy, że fakt, iż model istnieje w kilku skompilowanych postaciach dla różnego sprzętu docelowego, jest w naszej architekturze przewidziany od początku, a nie doklejony.

4.4 Warstwa wdrożenia, bezpieczeństwa i zgodności

Ostatnia warstwa jest tą, której w szkoleniach brakuje najczęściej, a która w praktyce decyduje, czy system w ogóle wolno wdrożyć:

• Cyberbezpieczeństwo i NIS2 — architektura ze strukturalnym zapisem audytowym, integralność logów, kontrola dostępu, uwierzytelnianie wieloskładnikowe, szyfrowanie danych w spoczynku, kopie zapasowe ze zweryfikowanym odtworzeniem, zarządzanie poprawkami. Prowadzimy własny stos bezpieczeństwa i audyty bezpieczeństwa dla samorządów i firm.
• Zdalne zarządzanie wdrożonymi urządzeniami — trwały szyfrowany kanał administracyjny, podpisane aktualizacje, możliwość restartu i odtworzenia bez wyjazdu do maszyny. Urządzenie, którego nie da się zaktualizować zdalnie, jest z punktu widzenia cyklu życia błędem projektowym.
• Ramy regulacyjne — RODO, akt o sztucznej inteligencji, akt o cyberodporności (CRA), dyrektywa o odpowiedzialności za produkty wadliwe. Prowadzimy kursy przygotowania do audytu cyberbezpieczeństwa i audytu RODO oraz wydajemy certyfikaty ze sprawdzalnym identyfikatorem.
• Metodyka i normy — przy wdrożeniach przemysłowych pracujemy z normami branżowymi (np. pomiar natężenia napromienienia UV-A według EN ISO 3059 przy badaniu penetracyjnym), ponieważ bez metrologii dryf systemu nie zostanie wykryty, a jedynie się pogłębi.

5. Gdzie to już działa

Kandydatura opiera się nie na zamiarze, lecz na wdrożeniach:

• IOAS Security Cluster / IntelliTwin — rozproszona platforma do analizy obrazu z istniejących miejskich systemów kamerowych, która integruje już zainstalowaną infrastrukturę zamiast ją wymieniać. Sprzętowo akcelerowana inferencja, ponad 462 modele, agregacja i korelacja w węzłach klastra.
• Przemysłowa kontrola jakości — projekt systemu do automatycznej oceny fluorescencyjnego badania penetracyjnego na linii produkcyjnej: monochromatyczny sensor z migawką globalną, filtracja wzbudzającego promieniowania UV-A, kafelkowanie obrazu w celu detekcji wskazań poniżej 0,5 mm, inferencja na akceleratorze Hailo oraz podział modelu anomalii między układ a host. Częścią projektu jest wymóg, aby produkcyjna dokumentacja fotograficzna nie opuszczała terenu klienta.
• Badania nieniszczące — wykład Next-Gen Methods in NDT na konferencji ATG (2025), rozproszone czujniki światłowodowe, utrzymanie predykcyjne.
• Lokalne modele językowe — eksploatacja modeli językowych na własnej infrastrukturze do przetwarzania dokumentów i danych klientów bez wysyłania ich do dostawców zewnętrznych. To doświadczenie jest bezpośrednio przenoszalne na Hailo-10H, czyli na generatywną AI w edge computingu.

6. Projekt centrum szkoleniowego

6.1 Dlaczego edge AI i dlaczego teraz

Trzy powody, dla których uważamy edge computing za właściwy temat centrum szkoleniowego akurat w tym regionie:

1. Suwerenność danych. Model działający w edge computingu nie ma powodu wysyłać surowych danych gdziekolwiek. Przy zapisie z kamer w przestrzeni publicznej, przy dokumentacji produkcyjnej odbiorcy czy przy danych medycznych nie jest to cecha dodatkowa — to warunek, pod którym projekt w ogóle wolno zrealizować.
2. Energetyka i ekonomia. Pojedyncze waty zamiast setek. Przy dziesiątkach urządzeń w terenie to różnica między rozwiązaniem eksploatowalnym a nieeksploatowalnym — oraz różnica, czy urządzenie potrzebuje chłodzenia aktywnego, co jest najczęstszą przyczyną awarii w środowisku zapylonym.
3. Brakująca kwalifikacja. Wytrenować model potrafi dziś wielu. Zbudować z modelu system, który działa pięć lat bez ingerencji, potrafi niewielu — i właśnie takiego profilu poszukuje rynek.

6.2 Program — siedem modułów

Proponujemy siedem następujących po sobie modułów, każdy z częścią laboratoryjną na rzeczywistym sprzęcie i rzeczywistych danych. Udział pracy praktycznej nie jest niższy niż 60 %.

Moduł M7 przygotowujemy w intensywnej współpracy z firmą ATG, z którą od dawna pracujemy nad zautomatyzowanymi badaniami nieniszczącymi — od wykładu Next-Gen Methods in NDT na jej konferencji (2025) po projekt systemu do automatycznej oceny fluorescencyjnego badania penetracyjnego bezpośrednio na linii produkcyjnej. To właśnie ta współpraca daje modułowi to, czego nie da się wymyślić w sali szkoleniowej: rzeczywiste zadania kontrolne, rzeczywiste zdjęcia wskazań i rzeczywiste kryteria odbioru odbiorcy.

6.3 Laboratorium

Wyposażenie projektujemy tak, aby uczestnik pracował na tym, co następnie kupi klient: stacje robocze x86 z Dataflow Compilerem, moduły M.2 i mPCIe do zestawów wbudowanych, karta serwerowa do zadań wielostrumieniowych, moduł do generatywnej AI, stanowiska kamerowe ze sterowanym oświetleniem i optyką machine vision, sieć przemysłowa z zasilaniem po ethernecie, komora klimatyczna do weryfikacji zakresu temperatur, serwer treningowy z GPU (ponieważ akcelerator nie trenuje) oraz w pełni odseparowany segment laboratoryjny sieci.

6.4 Certyfikacja i powiązanie z uczelniami

Nawiązujemy do istniejącego systemu: certyfikat IOAS ze sprawdzalnym identyfikatorem w rejestrze online, rabaty dla grup firmowych, możliwość zamkniętych kursów na zamówienie. Sektorowi akademickiemu oferujemy format wykładów i seminariów specjalistycznych, mentoring studentów uczelni przy tematach badawczych i projektowych oraz wspólne tematy prac semestralnych i dyplomowych — dyrektor instytutu przez jedenaście lat był nauczycielem akademickim na słowackich i czeskich uczelniach technicznych i nadal prowadzi studentów.

6.5 Na czym budujemy

Kształcenie nie jest dla nas nową działalnością. Prowadzimy katalog siedmiu ustrukturyzowanych kursów specjalistycznych (cyberbezpieczeństwo, audyt RODO, przygotowanie do audytu cyberbezpieczeństwa, projektowanie generatywne w elektrotechnice, nowoczesne metody przetwarzania sygnałów złożonych, wdrażanie AI w firmie, botnety), wykładamy na konferencjach, doradzamy samorządom i publikujemy otwarte teksty merytoryczne. Centrum dla edge AI jest rozszerzeniem działającej struktury, a nie budową na zielonej łące.

7. Zainteresowanie udziałem w rozwoju

To druga połowa naszego zamiaru i uważamy ją za równie istotną co kształcenie. Poniższe obszary oferujemy jako konkretny wkład — we wszystkich mamy albo gotowe rezultaty, albo bezpośrednio przenoszalną praktykę.

7.1 Referencyjne projekty sprzętowe dla środowiska przemysłowego

Moduł to tylko element; między nim a wdrożeniem stoją płyta nośna, chłodzenie, zasilanie, obudowa i okablowanie. Oferujemy projekt i weryfikację zestawów referencyjnych dla środowisk, w których typowe rozwiązania zawodzą — szafa przy linii produkcyjnej (aerozole, drgania, cykle temperaturowe), maszt w terenie (zasilanie poza siecią, kondensacja, ochrona odgromowa), wdrożenie mobilne. Własnymi kompetencjami są tu projektowanie mixed-signal i PCB ze wstępną weryfikacją EMC, projekt termiczny wraz z generatywnie optymalizowanymi radiatorami pasywnymi oraz oprogramowanie wbudowane.

7.2 Portowanie modeli i wkład do ekosystemu

Model Zoo pokrywa typowe zadania widzenia komputerowego. Brakuje w nim branż przemysłowych — detekcji wskazań w defektoskopii, oceny wad powierzchniowych, odczytu dokumentacji technicznej i dowodów dostawy w warunkach ruchowych, analityki gospodarki odpadami, zadań agrotechnicznych i środowiskowych. Oferujemy portowanie, optymalizację i publikację takich modeli wraz z odpowiadającymi im łańcuchami przetwarzania (GStreamer / TAPPAS), w tym dokumentację i zbiory ewaluacyjne.

7.3 Niezależna metodyka walidacji kwantyzacji

Brakującym ogniwem całej branży jest sprawdzalna odpowiedź na pytanie, o ile model pogorszył się po kwantyzacji i czy jest to dopuszczalne. Mamy praktykę w łańcuchach ewaluacyjnych, bazach anotacji i atrybucji błędów aż do poziomu poszczególnych reguł — z eksploatacji własnych systemów. Oferujemy opracowanie i opublikowanie metodyki: skład zbioru ewaluacyjnego, istotność statystyczna różnicy, progi akceptowalności według klasy ryzyka, protokół próby odbiorczej możliwy do wykorzystania jako załącznik do umowy — czyli dokładnie to, czego dziś brakuje zarówno w zamówieniach publicznych, jak i w audytach według aktu o sztucznej inteligencji.

7.4 Fuzja czujników i nietypowe modalności

Większość ekosystemu zajmuje się kamerą. Nasza historia badawcza leży gdzie indziej: czujniki magnetyczne i magnetostrykcyjne, tensometria, ultradźwięki, rozproszone czujniki światłowodowe. Interesuje nas inferencja nad tymi modalnościami w edge computingu — ocena toru DFOS, przetwarzanie ultradźwiękowych skanów A/B/C, klasyfikacja sygnatur drganiowych dla utrzymania predykcyjnego. To przecięcie, w którym czujniki spotykają się z akcelerowaną inferencją i w którym możemy wnieść własny wkład merytoryczny, a nie zapożyczony.

7.5 Generatywna AI w edge computingu

Wraz z Hailo-10H lokalny model językowy lub wizualno-językowy przestaje być możliwością teoretyczną. Eksploatujemy lokalne modele językowe dla danych klientów i interesuje nas przeniesienie ich do edge computingu: głosowy i tekstowy interfejs do systemu przemysłowego bez chmury, automatyczny opis wskazania, asystent dla operatora, przetwarzanie dokumentów w środowiskach, w których dane nie mogą opuścić terenu. Należy tu również ilościowe ujęcie tego, co agresywna kwantyzacja (INT4) robi z jakością wyjścia modelu językowego — to samo pytanie co w punkcie 7.3, tylko dla innej klasy modeli.

7.6 Warstwa bezpieczeństwa i audytu

Rynek europejski kupuje dziś nie wydajność, lecz wykazywalność. Oferujemy opracowanie warstwy, która z węzła inferencyjnego czyni urządzenie audytowalne: strukturalny zapis bezpieczeństwa w jednolitym schemacie (czas, aktor, akcja, zasób, wynik, waga), przenoszalny do SIEM, integralność zapisu, bezpieczny rozruch i podpisane aktualizacje z wykorzystaniem sprzętowych środków platformy, zdalne zarządzanie urządzeniami oraz udokumentowany cykl życia zgodnie z CRA. Mamy do tego własny stos bezpieczeństwa i praktykę audytową.

8. Ekonomia: co się faktycznie liczy

Przy wyborze między akceleratorem w edge computingu a rozwiązaniem serwerowym zwykle porównuje się niewłaściwe wielkości. Oto te, które decydują:

9. Kolejne kroki

Rozmowy z firmą Hailo są kontynuowane. Równolegle zwracamy się do partnerów, których udział uważamy za warunek sensownego centrum:

• uczelnie techniczne — wspólne laboratorium, kursy semestralne, tematy prac semestralnych i dyplomowych, mentoring studentów;
• przedsiębiorstwa przemysłowe — zadania pilotażowe z rzeczywistej produkcji jako zadania laboratoryjne zamiast sztucznych przykładów;
• samorządy i sektor publiczny — bezpieczne i suwerenne danymi wdrożenie w infrastrukturze miejskiej;
• integratorzy i dostawcy — szkolenie ich własnych zespołów i wspólne projekty referencyjne.

Jeśli któryś z tych obszarów Państwa interesuje — czy to jako partnera centrum szkoleniowego, czy jako uczestnika wspólnego rozwoju — prosimy o kontakt.

director@ioas.pro · +421 903 667 654 · formularz kontaktowy

Literatura i źródła

1. Hailo. Hailo-8 AI Accelerator — strona produktu i specyfikacja. hailo.ai, 2026.
2. Hailo. Hailo-10H AI Accelerator — generatywna AI w edge computingu. hailo.ai, 2026.
3. Hailo. Hailo-15 AI Vision Processors. hailo.ai, 2026.
4. Hailo. Hailo AI Software Suite — Dataflow Compiler, HailoRT, Model Zoo, TAPPAS. hailo.ai, 2026.
5. Hailo. Hailo Model Zoo — GETTING_STARTED. GitHub, hailo-ai/hailo_model_zoo.
6. Anwarzai, B.; Áč, V.; Lúby, Š.; Majková, E.; Senderák, R. Pseudo spin-valve on plastic substrate as sensing elements of mechanical strain. Vacuum, t. 84, nr 1, 2009, s. 108 – 110.
7. Lúby, Š.; Majková, E.; Debnárová, A.; Senderák, R.; Áč, V.; Anwarzai, B. Effect of magnetic flux distribution on GMR in Ag/Co multilayers. Thin Solid Films, t. 433, 2003, s. 243 – 246.
8. Anwarzai, B. i in. Czujnik magnetostrykcyjny — WIPO PCT WO2009088378; patent słowacki SK 50001/2008.
9. IOAS. IOAS Security Cluster (IOASC) — architektura, potok tworzenia modeli, obliczenia równoległe i rozproszone. ioas.pro, 2025.
10. Parlament Europejski i Rada. Rozporządzenie (UE) 2024/1689 (akt o sztucznej inteligencji). Dziennik Urzędowy UE, 2024.
11. Parlament Europejski i Rada. Dyrektywa (UE) 2022/2555 (NIS2). Dziennik Urzędowy UE, 2022.
12. Parlament Europejski i Rada. Rozporządzenie (UE) 2024/2847 (akt o cyberodporności). Dziennik Urzędowy UE, 2024.
13. ISO. EN ISO 3059 — Badania nieniszczące: warunki obserwacji przy badaniu penetracyjnym i magnetyczno-proszkowym.

Zdjęcie ilustracyjne: Jakub Pabis / Pexels.

Parametry techniczne produktów Hailo pochodzą z publicznie dostępnej dokumentacji producenta (stan na sierpień 2026) i służą wykładowi merytorycznemu; dane wiążące podaje producent. Doświadczenia z kompilacją, kwantyzacją i podziałem modelu między akcelerator a host pochodzą z własnych projektów IOAS.

© 2026 Branislav Anwarzai · Instytut Studiów Zaawansowanych. Tekst można cytować z podaniem źródła.