Übernahme: Intel kauft Movidius
Als Unterstützung für die Realsense-Technik: Intel plant, Movidius zu übernehmen. Bekannt ist das Unternehmen mit irischen Wurzeln durch seine Chips in DJI-Multicoptern und Googles Project Tango.
Intel hat bekanntgegeben, Movidius zu übernehmen - Details zum Kauf und dem Preis sind wie üblich nicht öffentlich. Durch die Übernahme möchte sich Intel im Bereich Computer Vision und Deep Learning besser aufstellen, das Portfolio von Movidius soll etwa mit Realsense kombiniert werden.
Das derzeit in Kalifornien angesiedelte Unternehmen stammt ursprünglich aus Dublin, zu den aktuellen Produkten zählen der Myriad-2-Chip für Neural Computing und Algorithmen für Volumetric Accelerators (VOLA), mit denen Umgebungen effizient erfasst und platzsparend gespeichert werden sollen.
Technik von Movidius steckt unter anderem in diversen Multicoptern von DJI wie dem Phantom 4, in Flir-Kameras und in Prototypen von Googles Project Tango, nicht aber im aktuellen Lenovo Phab 2. In Intels VR-Headset Project Alloy steckt keine Movidius-VPU (Vision Processing Unit), für kommende Umsetzungen sei das aber passend zu den Realsense-Tiefenkameras denkbar.
Technologie soll vielfältig eingesetzt werden
Heutige Smart-Devices wären erst der Anfang, sagte Movidius-Chef Remi El-Ouazzane. Im Gespräch vor einigen Wochen erläuterte uns CTO David Moloney etwa vermeintlich banale Ideen wie autonome Staubsauger, die ihre Umgebung für bessere Putzresultate selbstständig umherschieben.
Movidius wurde 2005 von David Moloney und Sean Mitchell in Dublin in Irland gegründet, seit 2013 ist Remi El-Ouazzane der CEO. Er arbeitete zuvor bei Texas Instruments in der OMAP-Gruppe. Zuletzt arbeiteten knapp 200 Angestellte an mehreren Standorten, darunter Dublin, San Mateo (Kalifornien, USA), Schanghai (China), Timisoara (Rumänien) und West Lafayette (Indiana, USA).
Intel hatte im August 2016 die Nervana Systems gekauft, ein Startup für künstliche Intelligenz. Passend dazu soll 2017 Knights Mill erscheinen, eine Xeon-Phi-Beschleunigerkarte für Deep Learning.
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