Sehen Sie sich an, wie Edge AI eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung an der Quelle ermöglicht und Branchen wie das Gesundheitswesen, die Fertigung und Smart Homes transformiert.
Die Edge-AI-Technologie, die Daten direkt auf Geräten wie Personalcomputern, IoT-Geräten oder spezialisierten Edge-Servern verarbeitet und analysiert, macht die Datenspeicherung und -verarbeitung schneller und zugänglicher, indem sie Operationen lokal abwickelt. Sie hilft, häufige Probleme mit Cloud-Systemen wie Latenz und Bandbreitenbeschränkungen zu vermeiden, was zu einer schnelleren und zuverlässigeren Leistung führt. In autonomen Fahrzeugen ist beispielsweise die lokale Verarbeitung für Echtzeit-Entscheidungen unerlässlich, z. B. für die Erkennung von Hindernissen oder die sofortige Reaktion auf Verkehrssignale. Durch die Verarbeitung von Daten direkt im Fahrzeug ermöglicht Edge AI blitzschnelle Reaktionen, die zu langsam wären, wenn man sich auf einen entfernten Cloud-Server verlassen würde.
Edge AI erfreut sich zunehmender Beliebtheit, wobei der globale Markt bis 2034 voraussichtlich 143,06 Milliarden Dollar erreichen wird. Verschiedene Branchen nutzen Edge AI, um Arbeitsabläufe zu verbessern, Aufgaben zu automatisieren und Innovationen anzustoßen und gleichzeitig Herausforderungen wie Latenz, Sicherheit und Kosten zu bewältigen.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Edge AI in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Fertigung einen Unterschied macht, und einige Dinge, die man bei der Umsetzung beachten sollte. Los geht's!
Edge AI kombiniert Edge Computing und künstliche Intelligenz (KI). Edge Computing ist ein Technologie-Framework, das Daten näher an dem Ort verarbeitet, an dem sie erzeugt werden, und so Echtzeitanalysen, verbesserte Zuverlässigkeit und Kosteneinsparungen ermöglicht. Die KI-Komponente bringt Algorithmen für maschinelles Lernen direkt an den Edge und ermöglicht es Geräten, intelligente Entscheidungen lokal zu treffen. Dieser Ansatz reduziert die Notwendigkeit einer zentralisierten Cloud oder eines Rechenzentrums, was zu Verarbeitungsverzögerungen führen kann. Die Cloud kann weiterhin für komplexere Datenspeicherung, groß angelegte Analysen und Aktualisierungen von KI-Modellen verwendet werden und ergänzt so die schnellere, lokalisierte Verarbeitung durch Edge AI.
Hier ist ein Überblick über die Funktionsweise von Edge-KI-Systemen:
Edge AI und Cloud AI sind zwei unterschiedliche Ansätze für die KI-Implementierung, von denen jeder einzigartige Vorteile und Kompromisse mit sich bringt. Wie wir bereits bei Edge AI erörtert haben, werden Daten direkt auf lokalen Geräten verarbeitet, wodurch eine geringe Latenz, ein verbesserter Datenschutz und eine minimale Abhängigkeit von der Internetverbindung gewährleistet werden.
Im Gegensatz zu Edge AI verwendet Cloud AI Remote-Server für die Datenverarbeitung und bietet so eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität. Dies geht jedoch oft auf Kosten höherer Latenzzeiten und einer erhöhten Bandbreitennutzung, da eine Datenübertragung über das Internet erforderlich ist. Cloud AI kann auch Datenschutzbedenken aufwerfen, da sensible Daten auf externe Server übertragen und dort gespeichert werden müssen.
Ein weiterer wichtiger Unterschied liegt in den Kosten und der Netzwerkbelastung, die mit Cloud AI verbunden sind. Die Verarbeitung auf leistungsstarken Remote-Servern kann kostspielig sein, insbesondere bei der Verarbeitung hoher Datenmengen wie Video oder Audio, und das Streamen dieser Daten über das Netzwerk führt zu einer zusätzlichen Belastung.
Edge AI bewältigt diese Herausforderungen, indem es Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet, wodurch Cloud-bezogene Kosten gesenkt, die Netzwerklast verringert und sensible Informationen vor Ort sicher aufbewahrt werden. Anstatt Rohdaten zu senden, werden in der Regel nur die Endergebnisse (oder Inferenzschlüsse) übertragen, was eine effizientere und datenschutzorientiertere Lösung darstellt.
Computer-Vision-Anwendungen beinhalten oft die Analyse enormer Mengen unstrukturierter Daten (Daten, denen ein vordefiniertes Format fehlt), hauptsächlich Bilder und Videos. Das Senden all dieser Daten zur Verarbeitung an einen Remote-Cloud-Server kann in Situationen, die eine Echtzeitüberwachung erfordern, ineffizient sein. Eine gute Lösung für dieses Problem ist die Ausführung von Computer-Vision-Modellen auf Edge-Geräten.
Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 werden oft in der Cloud trainiert, können aber am Edge eingesetzt werden, um Echtzeitanwendungen direkt vor Ort zu unterstützen. YOLO11 wurde speziell für Aufgaben entwickelt, die sofortige Reaktionen erfordern, was es besonders nützlich für Anwendungen wie Sicherheitssysteme, Qualitätskontrollsysteme und Smart-Home-Geräte macht. Diese Anwendungen arbeiten effizienter, wenn sie Daten lokal verarbeiten, direkt dort, wo die visuellen Informationen (von Kameras, Sensoren usw.) erfasst werden.
Nachdem wir nun untersucht haben, was Edge AI ist, wollen wir uns einige reale Anwendungen genauer ansehen.
Eine schnelle Diagnose und eine ausgezeichnete Patientenversorgung haben für jede Gesundheitseinrichtung höchste Priorität, und Edge AI spielt eine Schlüsselrolle bei der Erreichung dieser Ziele. Gesundheitsdienstleister erleben transformative Veränderungen durch den Einsatz von Edge AI und intelligenten Geräten. Zusammen schaffen diese Technologien schnellere, sicherere und reaktionsfähigere Gesundheitssysteme.
Zum Beispiel können tragbare Geräte, die von Edge AI angetrieben werden, kontinuierlich Vitalfunktionen wie Herzfrequenz, Blutdruck, Glukosewerte und Atmung überwachen. Sie können sogar plötzliche Stürze erkennen und Betreuer sofort benachrichtigen. In Krankenwagen kann Edge AI Daten von Patientenmonitoren vor Ort analysieren. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse können mit Ärzten geteilt werden, um Behandlungen vorzubereiten, bevor der Patient im Krankenhaus ankommt.
Edge AI kann auch bei der Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen, wie z. B. YOLO11, für Anwendungen wie die Objekterkennung von medizinischem Personal helfen. Diese spezielle Anwendung konzentriert sich auf die Bestimmung der Standorte und Bewegungen von medizinischem Fachpersonal innerhalb eines Raumes in Echtzeit, um die Einhaltung von Sicherheitsprotokollen zu überwachen und das Situationsbewusstsein zu verbessern.
Objekterkennung kann helfen zu überprüfen, ob das Personal während der Eingriffe korrekt positioniert ist und die Hygiene- und Sicherheitsrichtlinien einhält, z. B. die Einhaltung einer sicheren Positionierung um Geräte herum. Edge-KI ermöglicht es, wertvolle Erkenntnisse zu liefern, ohne dass eine ständige Cloud-Konnektivität in einem Operationssaal erforderlich ist, wodurch die Privatsphäre gewährleistet und dem medizinischen Personal sofortiges Feedback gegeben wird.
Hersteller auf der ganzen Welt setzen Edge-KI-Technologie ein, um ihre Abläufe schneller, effizienter und produktiver zu gestalten. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten von Sensoren und IoT-Geräten ermöglicht Edge-KI die vorausschauende Wartung, wodurch Fabriken frühe Anzeichen von Geräteausfällen erkennen und Ausfälle vor größeren Problemen vorhersagen können. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Lebensdauer der Geräte zu verlängern und einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.
Edge AI verbessert auch die Qualitätskontrolle, indem es Vision AI einsetzt, um Produktfehler zu erkennen, bevor sie für den Versand verpackt werden. Durch die Analyse von Bildern und Videos direkt vor Ort kann Edge AI schnell Fehler identifizieren und sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Produkte die Kunden erreichen. Unmittelbares Feedback ermöglicht es den Herstellern, Probleme sofort zu beheben, wodurch Abfall reduziert, Produktstandards verbessert und die Kundenzufriedenheit gesteigert wird.
Von intelligenten Türklingeln, die automatisch klingeln, wenn sich jemand nähert, bis hin zu Lichtern, die sich ausschalten, wenn ein Raum leer ist, sind Smart Homes mit Geräten ausgestattet, die Edge AI nutzen, um die Lebensqualität der Bewohner zu verbessern. Ob ein Bewohner sehen möchte, wer vor der Tür steht, oder die Haustemperatur über sein Smartphone anpassen möchte, die Edge-Technologie macht es möglich, indem sie Daten direkt vor Ort verarbeitet, anstatt sich auf einen Remote-Server zu verlassen. Der Einsatz von Edge AI trägt dazu bei, die Privatsphäre des Bewohners zu schützen und das Risiko eines unbefugten Zugriffs auf persönliche Daten zu verringern.
In Bezug auf die Heimautomatisierung ist die lokale Verarbeitung durch Edge-KI entscheidend für Anwendungen, die eine sofortige Rückmeldung benötigen. Zu diesen Anwendungen gehören Sicherheitssysteme, Beleuchtungssysteme und Umweltsteuerungen. Durch die Verarbeitung von Daten am Edge können Smart Homes unabhängig und ohne Internetverbindung betrieben werden. Darüber hinaus kann Edge-KI in Verbindung mit Computer Vision die Barrierefreiheit innerhalb von Wohnungen verbessern. Mithilfe von Techniken wie der menschlichen Pose-Schätzung können Handgestenerkennungssysteme erstellt werden, um andere Systeme innerhalb des Hauses zu steuern, z. B. Lichter oder Fernseher.
Trotz der Vorteile, die sie bieten, entwickeln sich Edge-KI-Systeme noch weiter und sind mit bestimmten Herausforderungen und Einschränkungen verbunden. Hier sind einige Einschränkungen, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich für die Integration von Edge-KI-Lösungen in Ihr Unternehmen oder Ihr Zuhause entscheiden.
Edge AI ermöglicht es Branchen, schneller zu arbeiten und intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem Daten direkt dort verarbeitet werden, wo sie entstehen. Dieser Ansatz beschleunigt Abläufe, erhöht die Datensicherheit und reduziert Internetkosten.
In Sektoren wie dem Gesundheitswesen, der Fertigung und Smart Homes steigert Edge AI die Effizienz und ermöglicht schnelle Entscheidungen, ohne auf ständigen Cloud-Zugriff angewiesen zu sein. Obwohl es einige Einschränkungen gibt, wie z. B. potenzielle Sicherheitsrisiken und begrenzte Kapazität für komplexe Aufgaben, macht die Fähigkeit von Edge AI, Aufgaben in Echtzeit zu verwalten, sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Zukunft.
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