• Partnership delivers high-performance, low-power AI acceleration directly to the global Raspberry Pi ecosystem
• Eliminates cloud dependency for real-time inference in robotics and smart automation
• Rolls out production-ready Starter Kit and SDKs to lower entry barriers for global developers

SEOUL, South Korea, June 26, 2026 /PRNewswire/ -- DEEPX, an on-device AI semiconductor pioneer, today announced that its ultra-low-power NPU technology is powering the Sixfab AI HAT+ for Raspberry Pi 5, a new edge AI acceleration board developed by Sixfab, an edge AI hardware solutions company and Official Raspberry Pi Design Partner.

Marked as "Intelligentized by DEEPX," the product brings high-performance, low-power AI inference capabilities to the Raspberry Pi 5 ecosystem, enabling developers and enterprises to build real-time Physical AI applications at the edge.

'The DEEPX AI HAT' integrates DEEPX's proprietary NPU technology to run complex embedded AI models locally and in real time. It delivers an optimized balance of computational power and energy efficiency, enabling robust Physical AI inference in power-constrained environments such as robotics, smart agriculture, and factory automation.

"The DEEPX AI HAT offers our global community of enterprise developers and makers a highly efficient path to scale edge AI applications," said Roger Thornton, Director of Applications at Raspberry Pi.

To accelerate commercial adoption, DEEPX is rolling out a comprehensive developer package globally:

- Developer-Friendly SDKs: Software tools optimized for seamless model compilation and instant edge deployment.

"The future of Physical AI does not reside within a handful of data centers; it belongs to the billions of devices, robots, and industrial endpoints in the real world," said Lokwon Kim, CEO of DEEPX.

"By pairing Raspberry Pi's versatility with our low-power NPU, we aim to drive the democratization of Physical AI so that anyone can build and deploy advanced AI solutions." Kim added, "This launch is a cornerstone of our long-term strategy to cultivate future talent and developer ecosystems. DEEPX will expand collaborations with governments, academia, and industries worldwide to ultimately emerge as the definitive global standard platform for Physical AI."

The DEEPX AI HAT will soon be available worldwide through authorized distribution channels. Moving forward, DEEPX and Raspberry Pi anticipate further technical cooperation to elevate the platform as an enterprise-grade AI edge node.

Official Channel

Homepage: https://deepx.ai/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/deepx-corp/

Youtube: https://www.youtube.com/@deepx2692/

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Forschende der Universität Zürich (UZH) haben einen Ansatz entwickelt, mit dem sich akuter Schlafmangel im Speichel nachweisen lässt. In einer aktuellen Studie identifizierte das Team um Thomas Krämer vom Institut für Rechtsmedizin eine Art metabolischen Fingerabdruck, der starke Übermüdung zuverlässig anzeigt. Die Resultate wurden im Fachmagazin „Journal of Proteome Research“ veröffentlicht und von Krämer als „Meilenstein für die forensische Forschung“ bezeichnet.

Für die Untersuchung rekrutierten die Wissenschaftler 20 gesunde junge Männer, die normalerweise sieben bis neun Stunden pro Nacht schlafen. Die Probanden durchliefen drei Szenarien: eine Nacht komplett ohne Schlaf, vier Nächte mit jeweils zwei Stunden weniger Schlaf als üblich sowie eine Kontrollbedingung mit rund acht Stunden Schlaf. Nach jeder Phase wurden Speichelproben entnommen und mittels hochauflösender Massenspektrometrie analysiert. Mithilfe von maschinellem Lernen suchte das Team nach molekularen Mustern, die spezifisch auf akuten Schlafentzug hinweisen.

Die Auswertung ergab, dass starke Übermüdung rund zehn Prozent aller Biomoleküle im Speichel beeinflusst. Aus zehntausenden gemessenen Molekülen filterten die Forschenden schließlich zehn spezifische Biomarker heraus, die als Signatur für akuten Schlafmangel dienen könnten. Diese erstmals im Speichel identifizierten direkten Marker für Übermüdung unter alltagsnahen Bedingungen gelten aus Sicht der UZH als Grundlage für neue diagnostische Verfahren.

Langfristig zielt das Projekt auf die Entwicklung eines Schnelltests, der vor Ort eingesetzt werden könnte – etwa im Strassenverkehr, in sicherheitskritischen Berufen oder bei der forensischen Abklärung von Unfällen. Die Forschenden betonen jedoch, dass es sich derzeit um eine Grundlagenstudie mit einer kleinen und homogenen Probandengruppe handelt. Bevor ein solcher Speicheltest in der Praxis Anwendung findet, seien umfangreichere Untersuchungen mit grösseren und vielfältigeren Bevölkerungsgruppen erforderlich.