PARIS, 16. Juni 2026 /PRNewswire/ -- Sopra Steria gab heute eine Ausweitung seiner strategischen Zusammenarbeit mit Red Hat, dem weltweit führenden Anbieter von Open-Source-Lösungen, bekannt, um „sovereign-ready" eingebettete KI zu industrialisieren – vom Rechenzentrum bis hin zu Feldgeräten mit äußerst begrenzten Ressourcen.

Die am Eröffnungstag der Eurosatory angekündigte Initiative zielt auf Bereiche ab, in denen der Einsatz von KI am schwierigsten und am wichtigsten ist. Verteidigungssysteme, öffentliche Dienste und kritische Infrastrukturen müssen auch bei einem Ausfall der Netzverbindung weiter funktionieren, wobei Daten und Modelle unter ihrer eigenen Kontrolle bleiben müssen.

Für Sopra Steria, ein europäisches Unternehmen mit Schwerpunkt auf kritischen Systemen und regulierten Branchen, ist dies das erste standardisierte Edge-Angebot, das vollständig auf offenen Standards basiert.

Zwar haben viele Organisationen bereits erfolgreich mit KI experimentiert, doch der Übergang vom Proof-of-Concept zum zuverlässigen Einsatz in der Praxis stellt nach wie vor eine große Herausforderung dar. Red Hat stellt die offenen Bausteine bereit. Sopra Steria integriert, sichert und betreibt diese als einsatzbereites, zertifiziertes System für den Einsatz vor Ort. Gemeinsam wollen die beiden Unternehmen Unternehmen dabei unterstützen, den Übergang von experimentellen Pilotprojekten zu einer im Produktionsmaßstab einsetzbaren KI zu vollziehen.

Die Initiative vereint den gesamten KI-Lebenszyklus in einer einzigen Hybrid-Cloud-Umgebung. Red Hat OpenShift AI zentralisiert das Modelltraining und das Lebenszyklusmanagement, Red Hat Device Edge ermöglicht die Ausführung schlanker Modelle auf Feldgeräten mit sehr begrenzten Ressourcen, und Red Hat Edge Manager automatisiert die Wartung und Aktualisierung großer Geräteflotten, einschließlich solcher, die unter eingeschränkten oder unregelmäßigen Verbindungsbedingungen betrieben werden.

Echtzeit-Informationen über kritische Sektoren hinweg

Diese gemeinsame Initiative bietet einen standardisierten Lebenszyklus für Edge-Anwendungen, ermöglicht eine schnellere Verarbeitung und gewährleistet die Betriebskontinuität dort, wo Entscheidungen vor Ort getroffen werden müssen.

Beispiele hierfür sind:

• Transport- und Flottenlogistik: Beschleunigung von Algorithmen zur Echtzeit-Anomalieerkennung und vorausschauenden Leitwegführung direkt auf eingebetteten Elektronikplatinen in mobilen Verkehrsnetzen, um die Systemverfügbarkeit zu optimieren.
• Öffentliche Terminal-Infrastruktur Ermöglicht eine sichere Datenfilterung und sofortige Diagnose an Gesundheits- und Sicherheitsterminals vor Ort und gewährleistet so die Aufrechterhaltung des lokalen Betriebs auch dann, wenn die Verbindung zu den zentralen Systemen unterbrochen ist.
• Regulierte Kommunikation und Signalverarbeitung: Verteilte KI-Inferenz wird direkt auf Feldgeräte mit geringem Stromverbrauch und in ressourcenbeschränkte Hardwareumgebungen gebracht, wodurch eine Echtzeitverarbeitung ermöglicht und gleichzeitig die Latenzzeit reduziert wird.

Die autonome, automatisierte KI-Fabrik-Pipeline

Im Mittelpunkt der Zusammenarbeit steht eine durchgängig automatisierte KI-Fabrik-Pipeline, die auf einer einheitlichen Hybrid-Cloud-Umgebung auf Basis von Red Hat-Technologien aufbaut.

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Medienkontakt: Aurélien Flaugnatti, aurelien.flaugnatti@soprasteria.com 

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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.