Im Wettlauf um Automatisierung suchen Branchen nach Möglichkeiten, Prozesse, Effizienz und Sicherheit zu verbessern. Daher werden Computerprogramme dazu gedrängt, die Muster zu erkennen und Aufgaben wiederholt und sicher auszuführen. Die jüngsten Fortschritte bei der Effizienz von KI, der Einführung von IoT-Geräten und Edge Computing haben neue Möglichkeiten für Edge AI eröffnet. Heutzutage verfügt fast jedes Unternehmen über Aufgabenbereiche, die von der Einführung von Edge-KI profitieren können.
Verstehen, was Edge AI ist?
Heutzutage sind intelligente Geräte überall, von unseren Handgelenken über unser Zuhause bis hin zu unseren Autos. Sie können autonome Berechnungen durchführen und Daten miteinander austauschen – oder ein Konzept, das allgemein als Internet der Dinge, IoT, bekannt ist. Die Forschungsorganisation IDC prognostizierte, dass es im Jahr 2025 41,6 Milliarden vernetzte IoT-Geräte geben wird, die 79,4 Zettabytes an Daten erzeugen werden. All dieser Datenaustausch stellt eine starke Belastung für die Rechenzentren dar. Daher werden Edge-Computer verwendet, um einen Teil der Rechenleistung näher an ihren Ursprungsort (Geräte) zu verlagern.
Im weiteren Sinne ist Edge AI eine Kombination aus Edge Computing und künstlicher Intelligenz. Der Computer sammelt, verarbeitet und versteht Daten basierend auf KI-Berechnungen an den Rändern des Netzwerks und nicht auf der Grundlage einer zentralen Cloud-Computing-Einrichtung. Dies ermöglicht eine sichere Entscheidungsfindung in Echtzeit am Netzwerkrand und unabhängig von einer Verbindung.
Wie kommt Edge AI der Industrie 4.0 zugute?
Insgesamt wächst die Edge-KI mit der zunehmenden Allgegenwärtigkeit künstlicher Intelligenz. Und trotz ihrer technologischen Komplexität besteht das ultimative Ziel der Edge-KI darin, näher an die Geräte selbst heranzukommen und so die Datenmenge zu reduzieren, die verschoben werden muss. Das bringt mehrere Vorteile für Unternehmen:
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Reduzierte Latenz für Echtzeitanalysen:
Die weit verbreitete Einführung des IoT hat die Explosion von Big Data vorangetrieben. Angesichts der plötzlichen Möglichkeit, Daten in jedem Aspekt eines Unternehmens zu sammeln, nimmt der Datentransfer hin und her aus der Cloud Zeit in Anspruch. Edge AI reduziert die Latenz, indem es Daten lokal auf Geräteebene verarbeitet.
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Hohe Verfügbarkeit:
Dezentralisierung und Offline-Funktionen machen Edge-KI robuster, da nicht immer für alle Verarbeitungsdaten ein Internetzugang erforderlich ist.
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Reduzierter Bandbreitenbedarf und geringere Kosten:
Die lokale Verarbeitung der Daten auf dem Gerät reduziert die Kosten für Internetbandbreite, Energie, Netzwerkkosten und Cloud-Speicher.
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Verbesserte Datensicherheit:
Edge-KI-Systeme verarbeiten die meisten Daten lokal und laden nur die Analysen und Erkenntnisse in die Cloud hoch. Dadurch wird die Datenlast, die an die Cloud und andere externe Standorte gesendet wird, erheblich reduziert und die Sicherheit erhöht. Und mit der verbesserten Sicherheit geht auch der Datenschutz einher, der auf breiter Front immer wichtiger wird, insbesondere bei IoT-Geräten.
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Intelligenz und Verbesserung:
Je nach Modell sind KI-Anwendungen leistungsfähiger und flexibler als herkömmliche Anwendungen, die nur auf die erwarteten Eingaben des Programmierers reagieren. KI-Modelle werden mit zunehmender Datenmenge immer genauer. Wenn eine Edge-KI-Anwendung mit Daten konfrontiert wird, die sie nicht genau oder zuverlässig verarbeiten kann, lädt sie diese normalerweise hoch, damit die KI neu trainieren und daraus lernen kann. Je länger ein Modell am Rande produziert wird, desto genauer wird das Modell sein.
Wie funktioniert die Edge-KI-Technologie?
Damit Maschinen Objekterkennung, Datenverarbeitung, Verständnis, Kommunikation mit Menschen usw. erfolgreich durchführen können, müssen sie die menschliche Wahrnehmung funktionell nachahmen. Das heißt, künstliche Intelligenz implementieren. Viele KI-Modelle basieren auf maschinellem Lernen und haben dadurch die Möglichkeit, Prozesse zu lernen und zu optimieren, ohne dafür speziell programmiert werden zu müssen. Andere Modelle verwenden neuronale Netze, die darauf trainiert sind, bestimmte Fragen zu beantworten, indem ihnen viele Beispiele dieser Frage zusammen mit den richtigen Antworten zugeführt werden. Dieser Trainingsprozess wird als Deep Learning bezeichnet.
Edge-KI-Geräte verwenden eingebettete Algorithmen, um das Verhalten des Geräts zu überwachen, die Gerätedaten am Rand eines bestimmten Netzwerks zu sammeln und zu verarbeiten. Das heißt, in der Nähe des Ortes, an dem die für den Betrieb des Systems erforderlichen Daten und Informationen generiert werden, beispielsweise an einer Maschine, die mit einem Edge-Computing-Gerät oder einem IoT-Gerät ausgestattet ist. Dadurch kann das Gerät Entscheidungen treffen, Probleme automatisch beheben und zukünftige Leistungsvorhersagen treffen.
Edge AI kann auf einer Vielzahl von Hardware ausgeführt werden. Dennoch sind die derzeit auf dem Markt erhältlichen Zielgeräte für Edge-KI häufig weder leistungsstark noch langlebig genug, um die Speicher-, Leistungs-, Größen- und Stromverbrauchsanforderungen des Edge vollständig zu erfüllen.
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