Edge AI erklärt in 5 Minuten oder weniger

Edge AI bringt IoT und Edge Computing auf die nächste Stufe.

Da die Industrie nach mehr Automatisierung, Effizienz und Sicherheit strebt, ist KI eine gefragte Technologie geworden. Von der Landwirtschaft über das Autofahren bis hin zum Gesundheitswesen kann sie positive Veränderungen bewirken und die Türen für Tausende neuer Möglichkeiten öffnen.

Edge AI hilft Anwendungen, Muster zu erkennen und sich wiederholende Aufgaben sicher auszuführen. Lesen Sie weiter, um mehr über diese zukunftsweisende Technologie zu erfahren.

Was ist Edge AI?

Edge AI ist die Technologie, die Edge Computing und künstliche Intelligenz umfasst. Dieses Konzept hängt also weitgehend vom Edge Computing ab. Es beinhaltet die Bereitstellung von KI-Anwendungen in Edge-Geräten, damit Künstliche Intelligenz am Rande des Netzes funktionieren kann.

Mit Hilfe des Internets kann die Grenze buchstäblich überall sein. Das können Verkehrsampeln, Einzelhandelsgeschäfte, Krankenhäuser, Telefone usw. sein. Unabhängig vom Standort kann die Edge-KI autonome Berechnungen durchführen und Daten mit anderen IoT-Geräten austauschen. Sie funktioniert also im Grunde lokal und trifft Entscheidungen, ohne dass die Daten in die Cloud oder auf einen entfernten Server übertragen werden müssen.

Wie funktioniert Edge AI?

Nehmen wir an, eine Maschine soll wie ein Mensch funktionieren und Aufgaben wie Objekterkennung, Sprechen in natürlicher Sprache, Autofahren oder Sprachverständnis übernehmen. In diesem Fall muss sie die menschliche Intelligenz nachahmen.

Hier ahmt die KI die menschliche Kognition nach, indem sie ein tiefes neuronales Netz (DNN) verwendet, das eine Datenstruktur ist. Diese Netze werden durch Tausende von Fragen zu einem bestimmten Thema und deren richtige Antworten trainiert. So werden sie in die Lage versetzt, diese Art von Fragen zu beantworten.

Diese Modelle können direkt am Rande eines bestimmten Netzes auf Edge AI laufen. Der Rand befindet sich in der Regel in der Nähe des Systems, in dem die Daten erzeugt werden.

Diese können die Daten des Geräts erfassen und verarbeiten und gleichzeitig sein Verhalten überwachen. Daher kann das Gerät Probleme korrigieren, Entscheidungen treffen und Vorhersagen treffen.

Vorteile von Edge AI

Datenverarbeitung in Echtzeit

Der Netzwerkrand ist der Ort, an dem Sensoren und IoT-Geräte platziert werden. Der größte Vorteil dieser Technologie ist, dass sie die Ausführung von Hochleistungsrechnern ermöglicht. Mit dieser Technologie, KI-Anwendungen DL ausführen und ML-Algorithmen zur sofortigen Verarbeitung von Felddaten. 

Datenschutz und Sicherheit

Da die meisten der KI-Vorgänge auf einem Edge-Gerät stattfinden, werden weniger Daten an externe Stellen gesendet. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines Datenmissbrauchs geringer ist und die Privatsphäre gewahrt bleibt. Selbst wenn die Daten an die Cloud gesendet werden müssen, werden alle redundanten und unnötigen Daten aus dem Prozess herausgenommen.

Geringere Bandbreiten- und Cloud-Kosten

In Übereinstimmung mit dem vorherigen Punkt verbraucht Edge-KI weniger Internet-Bandbreite, da weniger Daten an die Cloud gesendet werden. Dadurch werden Ihre Ausgaben für Cloud-Dienste und Bandbreite reduziert.

Weniger Stromverbrauch

Geräte, auf denen Edge-KI läuft, sind in der Regel hocheffizient in Bezug auf den Stromverbrauch. Sie benötigen also weniger Strom als Geräte, die Cloud-Rechenzentren für die Datenverarbeitung und -analyse nutzen.

Skalierbarkeit und Vielseitigkeit

Da immer mehr Unternehmen ihre Geräte mit der Edge-Technologie kompatibel machen, können sie diese bei Bedarf problemlos erweitern.

Nachteile von Edge AI

• Trotz der Sicherheit im Vergleich zu Cloud ComputingAuch bei der Edge-KI können Sicherheitsprobleme aufgrund menschlicher Fehler und unsicherer Anwendungen auf lokaler Ebene auftreten. 
• Wenn ein KI-System versehentlich relevante Daten auslässt oder einen ineffizienten Algorithmus verwendet, wird es eine fehlerhafte Analyse erstellen.
• Da sie nicht über die gesamte Rechenleistung der Cloud-KI verfügen, können diese Geräte nur eine begrenzte Anzahl von Aufgaben ausführen.
• Wenn die Geräte nicht mit Edge AI kompatibel sind, sind Störungen und Ausfälle vorprogrammiert.

Edge AI Anwendungsfälle

#1. Industrielles IoT

Mit Hilfe von KI-Algorithmen kann die Produktqualität überprüft werden. Dadurch werden manuelle Kontrollen in der Produktionskette überflüssig.

#2. Innere Sicherheit

Edge AI wird für die Sicherheit von Haus und Büro immer beliebter. Im Vergleich zu herkömmlichen Kameras können Geräte mit Edge-KI verdächtige Personen und Aktivitäten in Echtzeit erkennen. Dadurch erhalten die Nutzer einen effizienten Service zu geringeren Kosten.

#3. Herstellung

In dieser Branche sammeln Edge-KI-Geräte und Sensoren schnell Daten und analysieren sie sofort. Auf diese Weise können die Hersteller ihre Anlagen überwachen und kontrollieren und die erforderlichen Wartungsprotokolle einführen.

#4. Einzelhandel

Edge AI kann das Kundenerlebnis mit Sprachbefehlen und Sprachbestellungen verbessern. Alles, was sie brauchen, ist ein Smart-Lautsprecher oder Smartphone, um nach Produkten zu suchen oder mit Sprachbefehlen online zu bestellen.

#5. Energie

Öl- und Gasanlagen, die sich in der Regel in abgelegenen Gebieten befinden, nutzen Edge-KI für Echtzeit-Analysen und Informationsverarbeitung. Ihre Fähigkeit, offline zu arbeiten, macht sie zur besten Option für solche Standorte, da diese über keine starke Internetverbindung verfügen.

#6. Gesundheitswesen 

Der Einsatz von Edge-KI-Technologie im Gesundheitswesen erfolgt zur Patientenüberwachung. Edge-KI-Anwendungen verarbeiten lokal die Daten der Überwachungsgeräte. So erhalten Krankenhäuser einen Echtzeit-Einblick in den Zustand der Patienten.

Geschäftliche Vorteile von Edge AI

• Edge AI bringt mehr Leistung und Effizienz in den Geschäftsprozess.
• Es kann die erforderlichen Daten in Echtzeit und ohne Verzögerungen bereitstellen.
• Auch die Netzwerk- und Bandbreitenkosten der Edge-KI sind im Vergleich zur Cloud-KI geringer.
• Die in dieser Technologie verwendeten KI-Modelle verbessern sich ständig mit den Anforderungen der Branche.
• Da es sich um eine dezentralisierte und Offline-Technologie handelt, bietet sie eine höhere Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Es unterstützt den Datenschutz, indem es die Daten lokal speichert und nur die Analysen in die Cloud hochlädt.

Edge AI vs. Cloud AI: Die Unterschiede 

Strom

Edge-KI-Geräte haben im Vergleich zu Cloud-KI weniger Rechenleistung. Wenn Sie viele Daten verarbeiten müssen, ist Cloud-KI die beste Wahl.

Internet-Bandbreite

Edge-KI verarbeitet die meisten Daten auf dem Edge-Gerät. Daher benötigt sie weniger Bandbreite als Cloud-KI, die alle Daten an den Cloud-Server sendet.

Latenzzeit

Edge-KI wird für Anwendungen bevorzugt, die schnelle Echtzeit-Inferenzen benötigen. Bei der Cloud-KI kann die verzögerte Datenübertragung Probleme verursachen.

Sicherheit

Die Edge-KI kann den Datenschutz und die Sicherheit wahren, während die Cloud-KI anfällig für den Verlust der Datenintegrität und Cyberangriffe ist.

Edge AI Lernressourcen

#1. Edge AI: Konvergenz von Edge Computing und künstlicher Intelligenz

In diesem Buch erfahren Sie, wie Edge Computing und KI zusammen vorteilhaft eingesetzt werden können. Neben den Begriffen Edge-Intelligenz und Intelligent Edge werden hier auch deren Implementierungsmethoden und Technologien vorgestellt.

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Es wird Ihnen auch helfen, KI-Inferenz, KI-Training, Edge-Anwendungen und die zukünftigen Trends dieses Themas zu verstehen, die die Zukunft prägen werden.

#2. KI am Rande: Lösung von Problemen der realen Welt mit eingebettetem maschinellem Lernen

Wenn Sie ein KI- und ML-Experte für Edge-Geräte werden wollen, ist dies das richtige Buch für Sie. Nach der Lektüre erhalten Sie ein Verständnis für Projekte, die sich am besten mit Edge-KI lösen lassen.

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Neben der Erforschung von Entwurfsmustern für Edge-KI-Anwendungen vermittelt dieses Buch auch den Workflow der KI-Systementwicklung.

#3. Angewandte Edge-KI: Konzepte, Plattformen und Anwendungsfälle in der Industrie

Dieses Buch befasst sich mit den Konzepten, Plattformen und Anwendungsfällen der Edge-KI. Sie erfahren mehr über die Technologien, Systeme, Prozesse, Muster, Anwendungen und Praktiken im Zusammenhang mit diesem Konzept.

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Darüber hinaus wird diese Ressource die KI-Toolkits, Algorithmen, Chips und Plattformen beleuchten, die Sie für Edge Intelligence verwenden können. 

#4. Edge Intelligence im Entstehen: Optimierung, Deep Learning und Anwendungen 

Dieses Buch schult Sie darin, KI in Edge-Netzwerke zu integrieren, damit Sie das Potenzial von IoT und Big Data durch Edge-KI oder Edge-Intelligenz voll ausschöpfen können. Es ist eine Zusammenstellung von Forschungsarbeiten über Edge-KI. 

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In dieser Ressource erhalten Sie einen Überblick über Architekturen, Frameworks und zukünftige Technologien, die für den Netzwerkrand verwendet werden. Außerdem werden Anwendungen, Märkte und zukünftige Forschungsmöglichkeiten zu diesem Thema diskutiert.

Schlussfolgerung

Immer mehr Unternehmen werden Edge-KI einsetzen, um Einblicke in Echtzeit zu erhalten, Kosten zu senken und den Datenschutz zu verbessern. Ein solides Verständnis dieses Konzepts wird Ihnen helfen, die Herausforderungen zu meistern.

Sie können diesen Artikel als Leitfaden für Edge-KI verwenden, in dem wir auch Ressourcen zum Lernen von Edge-KI aufgeführt haben. Vielleicht möchten Sie auch lesen über Edge-Computing und Kantenanalytik.