Ausweitung der KI-Fähigkeiten über die Cloud hinaus mit Edge AI

In der sich entwickelnden Technologielandschaft ist ein bemerkenswerter Wandel im Gange, der die Konvergenz von Künstlicher Intelligenz (KI) und IoT neu gestaltet. Im Mittelpunkt dieses Wandels steht das Konzept der Edge-KI, das den Horizont der KI über die Grenzen des Cloud-Computing hinaus erweitert. Edge-KI umfasst die Bereitstellung von KI-Anwendungen auf konkreten, realen Geräten, bei denen Berechnungen und KI-Schlüsse an den äußeren Rändern des Netzwerks, in der Nähe der Datenquellen, stattfinden. Entscheidend für diesen Wandel sind Edge-Geräte, die eine neue Generation von intelligenten Tools darstellen, die auf den Betrieb von Edge-Netzwerken zugeschnitten sind. Diese Geräte sind mit robusten Verarbeitungskapazitäten ausgestattet und enthalten KI-Funktionen für die lokalisierte Datenanalyse, die Minimierung von Latenzzeiten, die Erleichterung einer sofortigen Entscheidungsfindung und die Optimierung der Netzwerkressourcennutzung. Im Gegensatz zu herkömmlichen IoT-Geräten und der Übertragung von Daten an entfernte Cloud-Server ermöglicht Edge Computing den Einsatz von KI-Modellen direkt auf diesen Geräten und verbessert so die betriebliche Effizienz und die Fähigkeit zur Datenverarbeitung in Echtzeit. Dies macht Edge AI zu einem Katalysator für das Wachstum in verschiedenen Branchen und bietet Unternehmen neue Möglichkeiten in einer zunehmend datengesteuerten Umgebung.

Die wichtigsten Vorteile von Edge AI

Im industriellen Kontext hat sich das Paradigma des Internet of Things (IoT) weitgehend durchgesetzt und zur Entstehung eines Ökosystems geführt, das als Industrial IoT (IIoT) bezeichnet wird und Daten von Maschinen und Systemen nutzt, um Fertigungs- und Industrieprozesse zu verbessern. Dieser fortlaufende Wandel beinhaltet die Verschmelzung von Hochleistungsmaschinen mit fortschrittlichen Sensoren und Steuerungselektronik, wodurch die Geschäftsintelligenz gestärkt wird. Da IIoT-Netzwerke jedoch immer ausgeklügelter werden, bringen sie eine Reihe von Herausforderungen mit sich, wie z. B. Latenzzeiten, Netzwerkverfügbarkeit und Datensicherheit. 
Durch den Einsatz von KI-Algorithmen auf Edge-Geräten dient Edge AI als effektive Antwort auf diese Herausforderungen, die mit Cloud-basierter KI verbunden sind. Die Konvergenz von KI und Edge Computing ist auf KI-Aufgaben in Echtzeit und mit geringer Latenzzeit zugeschnitten und bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter:

• Reduzierung der Kosten für die Datenübertragung: Edge-KI verringert effektiv den Bedarf an umfangreichen Datenübertragungen zu entfernten Rechenzentren, was zu einer erheblichen Senkung der Netzwerkkosten führt. 
• Sicherstellung der Konnektivitätsausfallsicherheit: Bei unregelmäßiger Netzwerkverfügbarkeit behalten die mit Edge AI ausgestatteten Geräte ihre Betriebsfähigkeit bei und garantieren eine unterbrechungsfreie Funktionalität auch bei wechselnden Netzwerkbedingungen. 
• Erhöhter Datenschutz und Sicherheit: Durch die lokalisierte Datenverarbeitung bleiben sensible Informationen innerhalb der Grenzen der Edge-Geräte, wodurch potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Abfangen von Daten während der Übertragung erfolgreich gemindert werden. 
• Gewährung von Geräteautonomie: Edge AI verleiht Geräten die Fähigkeit, intelligente Entscheidungen auf lokaler Ebene zu treffen, was letztlich die Abhängigkeit von zentralisierten Cloud-Ressourcen verringert und die Zuverlässigkeit der Geräte erhöht. 
• Minimierung der Latenzzeit: Die Verarbeitung von Daten am Edge ist die ideale Wahl für Anwendungen, die eine schnelle Entscheidungsfindung erfordern und liefert schnelle Erkenntnisse aus den eingehenden Datenströmen.

Edge AI-Anwendungen Transformieren die industrielle Effizienz

Wenn diese Kernvorteile genutzt werden, bietet Edge AI ein transformatives Potenzial für eine Reihe von industriellen Szenarien, indem es eine effiziente Datenverarbeitung, Entscheidungsfindung in Echtzeit, Kosteneffizienz und Anpassungsfähigkeit ermöglicht.

Denken Sie zum Beispiel an industrielle Umgebungen, in denen die finanziellen Auswirkungen von Maschinenstillständen erheblich sind. In solchen Kontexten erweist sich Edge AI als eine äußerst praktikable Lösung. Durch die direkte Implementierung von KI-Algorithmen in Edge-Geräte wie Sensoren und Steuerungen wird die kontinuierliche Überwachung des Anlagenzustands zur Realität. Die Echtzeit-Erkennung von Anomalien und potenziellen Fehlfunktionen ermöglicht die Umsetzung von Strategien zur vorausschauenden Wartung. Dieser proaktive Ansatz dient dazu, Betriebsunterbrechungen zu minimieren, die Wartungskosten zu senken und die Lebensdauer wichtiger Anlagen zu verlängern.

Ein weiteres Beispiel ist die moderne Fertigung, in der strenge Qualitätskontrollstandards unabdingbar sind. Edge AI unterstützt Hersteller, indem es die Überwachung und Analyse von Produktionsprozessen in Echtzeit ermöglicht. In die Fertigungslinie integrierte Kameras und Sensoren erfassen Daten, die sofort vor Ort durch KI-Algorithmen verarbeitet werden. Durch die rasche Identifizierung von Abweichungen oder Fehlern können Hersteller umgehend Korrekturmaßnahmen ergreifen. Dies wiederum führt zu einer Verringerung der Verschwendung, einer Steigerung der Produktionseffizienz und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Darüber hinaus läutet die Verschmelzung von Edge AI und autonomer Robotik eine neue Ära der Automatisierung in verschiedenen Sektoren ein. Indem Roboter in die Lage versetzt werden, sensorische Daten lokal zu verarbeiten und Entscheidungen am Rande des Systems zu treffen, werden diese Maschinen äußerst geschickt darin, sich in komplexen Umgebungen zurechtzufinden. Diese Fähigkeit ist besonders in Bereichen wie Logistik und Lagerhaltung von Bedeutung, wo effiziente Entscheidungen in Echtzeit von größter Bedeutung sind. Durch die geringere Abhängigkeit von der Cloud-Konnektivität können die Roboter selbstständig Aufgaben ausführen, was eine höhere Produktivität und betriebliche Flexibilität gewährleistet.

Künftige Herausforderungen und Trends der Edge-KI

Die Integration von KI-Modellen in Edge-Geräte bringt jedoch Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, das volle Potenzial von Edge-KI zu erschließen. Auf Edge-Geräten, wo die Rechenressourcen begrenzt sind und der Stromverbrauch eine Rolle spielt, ist die effiziente Ausführung von KI mit Komplikationen verbunden. An potenziell effektiven Lösungen besteht jedoch kein Mangel:

• Mit der Methode des Federated Learning können KI-Modelle auf Edge-Geräten gemeinsam trainiert werden, ohne dass Rohdaten an einen zentralen Server übertragen werden müssen. Dieser Ansatz schützt nicht nur den Datenschutz, sondern nutzt auch das kollektive Wissen der verteilten Geräte, um die Leistung des Modells zu verbessern.  
• Die Edge-Caching-Technik entschärft vor allem die Bedenken hinsichtlich der Latenzzeit, verkürzt die Antwortzeiten und minimiert die Netzüberlastung: Durch die Speicherung häufig abgerufener Daten und Modelle direkt auf den Edge-Geräten können wiederholte Anfragen lokal erfüllt werden, so dass kein Zugriff auf entfernte Server erforderlich ist.  
• Der vielversprechende Ansatz der Modellquantisierung optimiert die Effizienz durch die Umwandlung hochpräziser Fließkomma-Modellparameter in Festkommaformate mit geringerer Genauigkeit. Quantisierte KI-Modelle arbeiten effizient auf verschiedenen Hardware-Architekturen und gewährleisten schnellere, energiesparende Schlussfolgerungen mit einem hohen Maß an Genauigkeit.

Ein Blick in die Zukunft zeigt außerdem, dass die Innovation bei Edge-KI-Chips ein fortlaufender Prozess ist, der durch die nahtlose Integration von Edge-KI-Funktionen in die Abläufe verschiedener Branchen vorangetrieben wird. Diese Entwicklung deutet auf eine bevorstehende Ära hin, die von einem dynamischen Wandel geprägt ist und in der Fortschritte bei Hardware, Software und KI-Algorithmen harmonisch zusammenfließen und Innovationen in einem breiten Spektrum von Anwendungen vorantreiben.

Herkömmliche Industrie-CPUs und -GPUs, die den steigenden Anforderungen an die Datenanalyse in sich entwickelnden Netzwerken nicht gewachsen sind, werden von der nächsten Generation von KI-Chips in den Schatten gestellt, die sorgfältig für Edge-Computing entwickelt wurden. Diese Chips sind in der Lage, diese Herausforderungen durch lokale Datenverarbeitung zu bewältigen.

Fortschritte im Hardware-Design, die durch erweiterte Rechenkapazitäten unterstrichen werden, vereinfachen Operationen wie Edge Machine Learning Operations (MLOps) Techniken. MLOps, das DevOps-Prinzipien mit ML-Tools kombiniert, rationalisiert den Prozess der Erstellung, Prüfung, Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen.

Um der Herausforderung begrenzter Ressourcen auf Edge-Geräten zu begegnen, bietet die neueste Generation von Geräten die Möglichkeit, umfangreiche Modelle unterzubringen, und ist mit speziellen Prozessoren ausgestattet, die für Inferenzaufgaben optimiert sind. Diese Prozessoren werden durch SDKs und Toolsets ergänzt, die auf künstliche Intelligenz zugeschnitten sind und die Integration von MLOps-Pipelines für eine effiziente Modellbereitstellung weiter vereinfachen.

SECOs Angebot zur Förderung von Edge-KI-Fähigkeiten

KI-Chipsätze verfügen über bemerkenswerte Verarbeitungsfunktionen, benötigen jedoch Trägerplatinen und zugehörige Hardware für die nahtlose Integration in reale Anwendungen.

SECOs umfangreiches Angebot an Edge-Computing-Produkten, das von Modulen bis hin zu Komplettlösungen reicht, macht es für Systementwickler überflüssig, diese grundlegende Schnittstellenhardware zu entwickeln. Stattdessen können sie sich darauf konzentrieren, die KI-Software und -Hardware auf die spezifischen Anforderungen ihrer Anwendung zuzuschneiden, ohne das Rad neu erfinden zu müssen.

Das Angebot von SECO umfasst auch Edge-KI-fähige Lösungen wie den Titan 240 APL, einen lüfterlosen Embedded Computer mit Intel® Atom™ X Series, Intel® Celeron® J / N Series und Intel® Pentium® N Series Prozessoren. Darüber hinaus umfasst SECOs Standardkatalog eine neue Reihe von speziell entwickelten KI-Produkten wie den Titan 300 TGL-UP3 AI: ein lüfterloser Embedded Computer, der mit Intel® Core™ und Intel® Celeron® SoCs der 11. Generation ausgestattet ist und durch den Axelera AI Chip ergänzt wird. Angetrieben von einer einzigen Metis AIPU, die bis zu 120 TOPS liefern kann, ist dieses Produkt das Ergebnis der Zusammenarbeit von SECO mit Axelera AI und verfügt über eine leistungsstarke dedizierte AIPU (AI Processing Unit).

Führend in der Edge-KI-Entwicklung

Edge-Datenverarbeitung ermöglicht Einsparungen bei Energie, Bandbreite und Speicherplatz und optimiert die physische Infrastruktur. SECO unterstützt seine Kunden dabei, KI nahtlos in ihre Produkte zu integrieren, neue technologische Möglichkeiten zu erschließen und innovative Geschäftsmodelle zu ermöglichen.

SECO bietet auch Expertise bei der Implementierung von KI-Software. SECOs umfassendes Clea-Paket dient als robuste IoT-Plattform, die Edge-MLOps, Edge- und Cloud-Orchestrierung, die Bereitstellung von KI-Modellen sowie die Überwachung und Validierung von Updates ermöglicht. Clea bietet eine robuste Lösung für das Gerätemanagement, vom Edge bis zur Cloud, mit einem starken Schwerpunkt auf Sicherheit. 

Mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in geschäftskritischen Infrastrukturen bietet Clea ein bemerkenswertes Maß an Flexibilität, das sowohl für Cloud- als auch für Geräteüberlegungen unabhängig ist und sich daher für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eignet. Es reduziert effektiv die Abhängigkeit von der Cloud-Infrastruktur, indem es eine lokalisierte Datenverarbeitung ermöglicht und dadurch Kosteneinsparungen, Energieeinsparungen und ein höheres Maß an Sicherheit bietet. Clea übernimmt die Verantwortung für die Orchestrierung von Data-Science-Workloads, die Optimierung der physischen Infrastruktur und die Erleichterung der datengesteuerten Entscheidungsfindung durch erweiterte Analysen.

Wohin könnte Edge AI Ihr IoT-Projekt führen?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Edge AI die Art und Weise, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, revolutioniert und eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung intelligenter und reaktionsfähiger IoT-Ökosysteme spielt. Die Bedeutung von Edge AI liegt in ihrer Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, kosteneffizient zu arbeiten, den Datenschutz und die Sicherheit zu erhöhen, und das alles bei reduzierter Latenzzeit, während sie gleichzeitig die Autonomie der Geräte fördert. Mit Blick auf die Zukunft bietet Edge AI vielversprechende Perspektiven, da Hardware, Software und KI-Algorithmen konvergieren, um Fortschritte in verschiedenen Bereichen zu beschleunigen.

Wenden Sie sich noch heute an unser Expertenteam, um Edge AI zu nutzen und das Potenzial der datengesteuerten Innovation für Ihre IoT-Projekte zu erschließen.