Einblicke in die Fortschritte der Edge KI

Die Konvergenz von fortschrittlichen KI-Fähigkeiten, der weit verbreiteten Einführung von IoT-Geräten und der Leistungsfähigkeit von Edge-Computing hat das Potenzial von Edge-KI freigesetzt. Diese transformative Synergie umfasst Anwendungen wie die Unterstützung der medizinischen Diagnostik, autonomes Fahren und die Automatisierung der Lagerlogistik.

Ursprünglich in den 1990er Jahren mit Content-Delivery-Netzwerken entstanden, ist Edge-Computing heute weit verbreitet, insbesondere im Bereich der Edge-KI. Unternehmen erkennen das breite Spektrum an Vorteilen, die Edge-KI bietet, und bezeichnen sie als entscheidende Kraft, die die nächste Ära des KI-Computing vorantreibt und sich auf das Privatleben, die Arbeitsumgebung, das Bildungswesen und den Transport auswirkt. Erfahren Sie mehr über die Feinheiten der Edge-KI, ihre Vorteile, Betriebsmechanismen, reale Anwendungsfälle und ihre Verflechtung mit dem Cloud-Computing.

Was ist Edge KI?

Das Konzept von Edge KI

Edge KI ist die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Edge-Computing-Umgebungen, die es ermöglicht, Berechnungen in der Nähe des tatsächlichen Datenerfassungspunkts durchzuführen, anstatt sie in Cloud-Computing-Einrichtungen oder privaten Rechenzentren zu zentralisieren.

Chancen für die Weiterentwicklung von Edge KI

Unternehmen in allen Branchen suchen nach Möglichkeiten, die Automatisierung zu verbessern, um die Effizienz und Sicherheit zu erhöhen. Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz bieten gerade Möglichkeiten für die Verbesserung von Maschinen und Geräten.

Die Entwicklung von Edge KI ist hauptsächlich auf drei technologische Innovationen zurückzuführen:

• 1. Entwicklung der neuronalen Netze: Die neuronalen Netze und die zugehörige KI-Infrastruktur haben sich so weit entwickelt, dass sie maschinelles Lernen ermöglichen. Derzeit sind die Unternehmen dabei, KI-Modelle zu trainieren und sie in der Edge-Produktion einzusetzen.

• 2. Fortschritte in der Datenverarbeitungsinfrastruktur: Die jüngste Entwicklung hochparalleler GPUs ist nun auch für die Ausführung neuronaler Netze anwendbar und bietet eine robuste verteilte Rechenleistung zur Unterstützung der Weiterentwicklung der KI.

• 3. Anwendung von IoT-Geräten: Die weit verbreitete Einführung von IoT-Geräten hat zu einem starken Anstieg von Big Data geführt und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, darunter industrielle Sensoren, intelligente Kameras und Roboter. Diese Fülle an Daten und Geräten erleichtert den Einsatz von KI-Modellen am Rande des Netzes, was durch die schnellere, stabilere und sichere Konnektivität von 5G noch verstärkt wird.

Vorteile von Edge KI

Die Integration von künstlicher Intelligenz und Edge Computing bringt erhebliche Vorteile mit sich. Edge AI verbessert die Rechenkapazitäten an der Edge, wo sich Sensoren und IoT-Geräte befinden. Dies ermöglicht es den Nutzern, Daten in Echtzeit direkt auf den Geräten zu verarbeiten, ohne dass umfangreiche Konnektivität und Systemintegration erforderlich sind. Durch die lokale Zusammenführung von Daten können die Nutzer Zeit sparen, ohne dass eine Kommunikation mit anderen physischen Standorten erforderlich ist.

Zu den Vorteilen der Edge-KI gehören:

• Geringere Kosten: Durch die lokale Datenverarbeitung können Energiekosten eingespart werden, und der Bedarf der Anwendung an Internetbandbreite wird reduziert, was die Kosten erheblich senkt.

• Verbesserte Sicherheit:Edge-KI verarbeitet Daten lokal und lädt nur Analysen und Erkenntnisse in die Cloud hoch, wodurch das Risiko von Datendiebstahl oder -missbrauch verringert wird. Außerdem können redundante oder irrelevante Daten gefiltert werden, um die Übertragung wichtiger Daten zu priorisieren.

• Hohe Verfügbarkeit:Die Robustheit von Edge-KI wird durch Dezentralisierung und Offline-Fähigkeiten verbessert, da während der Datenverarbeitung kein Internetzugang erforderlich ist. Dies führt zu einer höheren Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit, was insbesondere für unternehmenskritische und produktionsrelevante KI-Anwendungen von Vorteil ist.

• Kontinuierliche Verbesserung:Die Präzision von KI-Modellen verbessert sich durch den kontinuierlichen Zugriff auf zusätzliche Daten. Wenn eine Edge-KI-Anwendung mit Daten konfrontiert wird, die sie nicht genau oder sicher verarbeiten kann, lädt sie die Daten in der Regel hoch, um sie neu zu trainieren und zu lernen. Je länger ein Modell in der Edge-Anwendung arbeitet, desto höher ist seine Genauigkeit.

Anwendungen von Edge KI

Wie funktioniert die Edge KI-Technologie?

Edge-KI nutzt neuronale Netzwerke und Deep Learning, um Modelle für die präzise Identifizierung, Klassifizierung und Beschreibung von Objekten in den bereitgestellten Daten zu trainieren. In der Regel ist für diesen Trainingsprozess ein zentrales Datenzentrum oder eine Cloud erforderlich, um die für das Modelltraining erforderlichen großen Datenmengen zu verarbeiten.

Nach der Bereitstellung verbessern die Edge-KI-Modelle kontinuierlich ihre Leistung. Wenn ein Problem auftritt, werden die problematischen Daten häufig an die Cloud gesendet, um das ursprüngliche KI-Modell weiter zu trainieren. Schließlich ersetzt das verfeinerte Modell die Inferenz-Engine vor Ort. Dieser iterative Prozess trägt wesentlich zur kontinuierlichen Verbesserung der Modellleistung bei.

Praktische Anwendungen von Edge KI

In Bereichen wie der Fertigung, dem Gesundheitswesen, den Finanzdienstleistungen, dem Transportwesen, dem Energiesektor und vielen mehr führt künstliche Intelligenz in jedem Sektor zu neuen Geschäftsergebnissen, wie im Folgenden erläutert wird:

• Fertigungsindustrie: Künstliche Intelligenz kann Anomalien proaktiv erkennen und Maschinenausfälle anhand von Sensordaten vorhersagen. Anlagensensoren können auch Defekte lokalisieren und das Management benachrichtigen, was eine rechtzeitige Problemlösung ermöglicht und Ausfallzeiten verhindert.

• Gesundheitswesen: Künstliche Edge-Intelligenz wird in medizinische Geräte integriert, wie z. B. die Ausstattung von Krankenwagen mit schnellen Datenverarbeitungsfunktionen. So kann das Gesundheitspersonal den Zustand der Patienten sofort beurteilen und entsprechende Vorbereitungen treffen.

• Einzelhandel: Mit der Popularität des elektronischen Handels und des Online-Shoppings entwickeln sich auch die traditionellen Einzelhandelsgeschäfte allmählich weiter. Einzelhändler setzen intelligente Einkaufswagen mit Sensoren und intelligente Kassentechnologie ein, um das Einkaufserlebnis der Kunden zu verbessern.

• Energiewirtschaft: Künstliche Intelligenz kann Geringere Kosten:, Wetterbedingungen, Netzstatus und andere Informationen integrieren, um komplexe Simulationen zu erstellen, die effizientere Energieinformationen liefern und eine sichere Energieversorgung gewährleisten.

Die Kombination von Cloud Computing und Edge-KI

KI-Anwendungen können in einem Rechenzentrum betrieben werden, wie sie in öffentlichen Clouds zu finden sind, oder vor Ort am Rande des Netzes, näher am Nutzer. Sowohl Cloud Computing als auch Edge Computing bringen einzigartige Vorteile mit sich, die beim Einsatz von Edge-KI synergetisch genutzt werden können.

Die Cloud bietet Vorteile bei den Infrastrukturkosten, der Skalierbarkeit, der hohen Auslastung, der Widerstandsfähigkeit gegen Serverausfälle und den Möglichkeiten der Zusammenarbeit. Cloud Computing kann den Einsatz von Edge-KI auf verschiedene Weise unterstützen, z. B. durch die Ausführung von Modellen während des Trainings und die Bereitstellung der neuesten Versionen von KI-Modellen und -Anwendungen. Auf der anderen Seite bietet Edge Computing Vorteile wie schnellere Reaktionszeiten, geringere Bandbreitenkosten und Ausfallsicherheit im Netzwerk.

Die Aussichten für Edge-KI

Mit der Ausgereiftheit neuronaler Netze, der weiten Verbreitung von IoT-Geräten, Fortschritten bei der parallelen Datenverarbeitung und dem Aufkommen der 5G-Technologie ist eine robuste Infrastruktur für allgemeines maschinelles Lernen entstanden. Diese Entwicklung ermöglicht es Unternehmen, KI in ihre Abläufe einzubinden, Erkenntnisse in Echtzeit zu nutzen und gleichzeitig Kosten zu senken und den Datenschutz zu verbessern.

Mit dem technologischen Fortschritt wird die künstliche Intelligenz die digitale Transformation weiter vorantreiben und zu einem Schlüsselfaktor im Wettbewerb der Unternehmen werden. In diesem Prozess müssen Unternehmen die Chancen und Herausforderungen, die künstliche Intelligenz mit sich bringt, genau verstehen und sich flexibel darauf einstellen, um eine führende Position auf dem hart umkämpften Markt zu halten.