Edge AI in 5 Minuten oder weniger erklärt

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

Da die Industrie nach mehr Automatisierung, Effizienz und Sicherheit strebt, ist Edge-KI zur stark nachgefragten Technologie geworden. Von der Landwirtschaft über das Autofahren bis hin zum Gesundheitswesen kann es positive Veränderungen bewirken und 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 Trendtechnologie zu erfahren.

What Is Edge AI?

Edge AI ist die Technologie, die Edge Computing und künstliche Intelligenz umfasst. Dieses Konzept hängt also weitgehend vom Edge-Computing ab. Dazu gehört die Bereitstellung von KI-Anwendungen in Edge-Geräten Künstliche Intelligenz kann am Rand des Netzwerks funktionieren.

Mit Hilfe des Internets kann der Edge buchstäblich überall sein. Dies können Ampeln, Einzelhandelsgeschäfte, Krankenhäuser, Telefone usw. sein. Edge-KI kann unabhängig vom Standort autonome Berechnungen durchführen und Daten mit anderen IoT-Geräten austauschen. Es funktioniert also grundsätzlich und trifft Entscheidungen lokal, ohne die Daten in die Cloud oder auf einen Remote-Server zu verschieben.

How Does Edge AI Work?

Angenommen, eine Maschine muss wie ein Mensch funktionieren und Aufgaben wie die Objektidentifikation, das Sprechen mit natürlicher Sprache, das Autofahren oder das Verstehen von Sprache ausführen. In diesem Fall muss es menschliche Intelligenz replizieren.

Hier repliziert die KI die menschliche Wahrnehmung mithilfe des Deep Neural Network (DNN) – einer Datenstruktur. Diese Netzwerke werden durch Tausende von Fragen zu einem bestimmten Thema und deren richtige Antworten trainiert. So werden sie in der Lage, diese Art von Fragen zu beantworten.

Diese Modelle können direkt am Rand eines bestimmten Netzwerks auf Edge-KI ausgeführt werden. Der Edge befindet sich normalerweise in der Nähe des Systems, in dem die Daten generiert werden.

Diese können die Gerätedaten sammeln und verarbeiten und gleichzeitig ihr Verhalten überwachen. Daher kann das Gerät Probleme korrigieren, Entscheidungen treffen und Vorhersagen treffen.

Advantages of Edge AI

Datenverarbeitung in Echtzeit

Der Netzwerkrand ist der Ort, an dem Sensoren und IoT-Geräte platziert sind. Der größte Vorteil dieser Technologie besteht darin, dass sie Edge in die Lage versetzt, Hochleistungs-Computing auszuführen. Mit dieser Technologie laufen KI-Anwendungen DL und ML-Algorithmen um Felddaten sofort zu verarbeiten. 

Datenschutz und Sicherheit

Da die meisten Edge-KI-Operationen auf einem Edge-Gerät stattfinden, werden weniger Daten an die externen Standorte gesendet. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit einer missbräuchlichen Verwendung von Daten 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 übersprungen.

Reduzierte Bandbreiten- und Cloud-Kosten

In Übereinstimmung mit dem vorherigen Punkt verbraucht die Edge-KI weniger Internetbandbreite, da weniger Daten an die Cloud gesendet werden. Auf diese Weise werden Ihre Kosten für Cloud-Dienste und Bandbreite gesenkt.

Weniger Stromverbrauch

Geräte mit Edge-KI sind in der Regel hocheffizient in Bezug auf den Stromverbrauch. Diese benötigen also weniger Strom als Geräte, die Cloud-Rechenzentren für die Datenverarbeitung und -analyse verwenden.

Skalierbarkeit und Vielseitigkeit

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

Disadvantages of Edge AI

• Obwohl im Vergleich zu gesichert Cloud Computing, Edge AI kann auch Sicherheitsprobleme aufgrund menschlicher Fehler und unsicherer Anwendungen auf lokaler Ebene haben. 
• Wenn ein Edge-KI-System versehentlich relevante Daten oder einen ineffizienten Algorithmus entfernt, führt dies zu einer fehlerhaften Analyse.
• Da sie nicht über die volle Rechenleistung der Cloud-KI verfügen, können diese Geräte nur eine begrenzte Anzahl von Aufgaben erledigen.
• Wenn die Geräte nicht mit der Edge-KI kompatibel sind, sind Fehler und Ausfälle vorprogrammiert.

Edge AI Uses Cases

# 1. Industrielle IoT

Edge AI kann verwendet werden, um die Produktqualität durch KI-Algorithmen zu prüfen. Somit entfallen manuelle Kontrollen in der Produktionskette.

# 2. Heimsicherheit

Edge AI wird für die Sicherheit zu Hause und im Büro immer beliebter. Im Vergleich zu herkömmlichen Kameras können Geräte mit Edge-KI verdächtige Personen und Aktivitäten in Echtzeit erkennen. Als Ergebnis erhalten Benutzer einen effizienten Service zu geringeren Kosten.

# 3. Fertigungsanilagen

In dieser Branche sammeln Edge-KI-Geräte und -Sensoren schnell Daten und analysieren sie sofort. Somit können Hersteller ihre Anlagen überwachen und kontrollieren und notwendige Wartungsprotokolle implementieren.

# 4. Einzelhandel

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

# 5. Energie

Öl- und Gasanlagen, die sich normalerweise in abgelegenen Gebieten befinden, nutzen Edge-KI für Echtzeitanalysen und Informationsverarbeitung. Seine Fähigkeit, offline zu arbeiten, macht es zur besten Option für solche Websites, da diese keine starke Internetverbindung haben.

# 6. Gesundheitswesen 

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

Business Benefits of Edge AI

• Edge AI bringt mehr Leistung und Effizienz in den Geschäftsprozess.
• Es kann notwendige Daten in Echtzeit ohne Verzögerungen bereitstellen.
• Die Netzwerk- und Bandbreitenkosten von Edge-KI sind im Vergleich zu Cloud-KI ebenfalls geringer.
• KI-Modelle, die in dieser Technologie verwendet werden, verbessern sich konsequent mit den Anforderungen der Branche.
• Als dezentrale und Offline-Technologie bietet sie eine höhere Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Es unterstützt den Datenschutz, indem es lokal gespeichert und nur die Analyse in die Cloud hochgeladen wird.

Edge AI vs. Cloud AI: Differences 

Leistung

Edge-KI-Geräte haben im Vergleich zu Cloud-KI weniger Rechenleistung. Wenn Sie viel Datenverarbeitung benötigen, ist Cloud AI die beste Wahl.

Internetbandbreite

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

Latency

Edge AI wird für Anwendungen bevorzugt, die schnelle Echtzeit-Inferenz erfordern. Bei Cloud-KI kann eine verzögerte Datenübertragung zu Problemen führen.

Sicherheit

Edge-KI kann den Datenschutz und die Sicherheit wahren, während Cloud-KI anfällig für Datenintegritätsverlust und Cyberangriffe ist.

Edge AI Learning Resources

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

In diesem Buch erfahren Sie, wie Edge-Computing und KI bei gemeinsamer Implementierung von Vorteil sein können. Neben Edge Intelligence und Intelligent Edge werden hier deren Umsetzungsmethoden und Technologien vorgestellt.

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

# 2. KI am Rande: Lösen realer Probleme mit eingebettetem maschinellem Lernen

Wenn Sie ein KI- und ML-Experte für Edge-Geräte werden möchten, ist dies das richtige Buch für Sie. Nachdem Sie es gelesen haben, erhalten Sie ein Verständnis für Projekte, die am besten für die Lösung mit Edge-KI geeignet sind.

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Neben der Erforschung von Entwurfsmustern für Edge-KI-Apps vermittelt Ihnen dieses Buch auch den Arbeitsablauf der KI-Systementwicklung.

# 3. Angewandte Edge-KI: Konzepte, Plattformen und Branchenanwendungsfälle

Dieses Buch spricht über die Konzepte, Plattformen und Anwendungsfälle von Edge-KI. Daraus können Sie die Technologien, Systeme, Prozesse, Muster, Anwendungen und Praktiken im Zusammenhang mit diesem Konzept kennenlernen.

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Darüber hinaus wird diese Ressource Aufschluss über die KI-Toolkits, Algorithmen, Chips und Plattformen geben, die Sie für Edge-Intelligenz verwenden können. 

# 4. Edge Intelligence in the Making: 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 Forschungsergebnissen, die zu Edge-KI durchgeführt wurden. 

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In dieser Ressource können Sie sich einen Überblick über Architekturen, Frameworks und kommende Technologien verschaffen, die für den Netzwerk-Edge verwendet werden. Darüber hinaus werden Anwendungen, Märkte und zukünftige Forschungsmöglichkeiten zu diesem Thema diskutiert.

Fazit

Immer mehr Unternehmen werden Edge-KI für Echtzeit-Einblicke, reduzierte Kosten und besseren Datenschutz einsetzen. Ein solides Verständnis dieses Konzepts wird Ihnen helfen, die Herausforderungen anzunehmen.

Sie können sich auf diesen Artikel als Leitfaden für Edge-KI beziehen, in den wir auch Edge-KI-Lernressourcen aufgenommen haben. Vielleicht möchten Sie auch darüber lesen Edge-Computing und Kantenanalyse.