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Sehen Sie sich an, wie Edge AI eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung an der Quelle ermöglicht und damit Branchen wie das Gesundheitswesen, die Fertigung und intelligente Häuser verändert.
Die Edge-KI-Technologie, die Daten direkt auf Geräten wie PCs, IoT-Geräten oder spezialisierten Edge-Servern verarbeitet und analysiert, macht die Datenspeicherung und -verarbeitung schneller und zugänglicher, indem sie Vorgänge lokal abwickelt. Dadurch werden häufige Probleme mit Cloud-Systemen, wie Latenzzeiten und Bandbreitenbeschränkungen, vermieden, was zu einer schnelleren und zuverlässigeren Leistung führt. In autonomen Fahrzeugen beispielsweise ist die lokale Verarbeitung für die Entscheidungsfindung in Echtzeit unerlässlich, etwa um Hindernisse zu erkennen oder sofort auf Verkehrssignale zu reagieren. Durch die Verarbeitung von Daten direkt im Fahrzeug ermöglicht Edge AI Reaktionen in Sekundenbruchteilen, die bei der Nutzung eines weit entfernten Cloud-Servers zu langsam wären.
Edge-KI erfreut sich zunehmender Beliebtheit, und es wird erwartet, dass der globale Markt bis 2034 143,06 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Verschiedene Branchen nutzen Edge-KI, um Arbeitsabläufe zu verbessern, Aufgaben zu automatisieren und Innovationen zu fördern und gleichzeitig Herausforderungen wie Latenz, Sicherheit und Kosten zu bewältigen.
In diesem Artikel befassen wir uns damit, wie KI in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Fertigung einen Unterschied macht und was bei der Umsetzung zu beachten ist. Legen wir los!
Edge AI kombiniert Edge Computing und künstliche Intelligenz (AI). Edge Computing ist ein technologischer Rahmen, der Daten näher an dem Ort verarbeitet, an dem sie erzeugt werden, und so Echtzeitanalysen, verbesserte Zuverlässigkeit und Kosteneinsparungen ermöglicht. Die KI-Komponente bringt Algorithmen des maschinellen Lernens direkt an den Rand und ermöglicht es den Geräten, lokal intelligente Entscheidungen zu treffen. Dieser Ansatz macht eine zentralisierte Cloud oder ein Rechenzentrum überflüssig, die zu Verzögerungen bei der Verarbeitung führen können. Die Cloud kann nach wie vor für komplexere Datenspeicherung, größere Analysen und Aktualisierungen von KI-Modellen genutzt werden und ergänzt die schnellere, lokalisierte Verarbeitung durch Edge AI.
Hier ein Überblick über die Funktionsweise von Edge-KI-Systemen:
Sammeln von Daten: Die Sensoren des Geräts sammeln Rohdaten aus der Umgebung, z. B. Temperaturwerte oder den Status von Geräten in industriellen Umgebungen.
Daten zur Reinigung: Die gesammelten Daten werden schnell auf dem Gerät verarbeitet, um Rauschen herauszufiltern und sich auf relevante Details zu konzentrieren.
Vorhersagen machen: Die bereinigten Daten werden von einem KI-Modell analysiert, das direkt in das Edge-Gerät integriert ist.
Entscheidungsfindung: Auf der Grundlage der Analyse trifft das KI-System Entscheidungen und leitet die erforderlichen Maßnahmen oder Reaktionen ein.
Edge-KI vs. Cloud-KI
Edge-KI und Cloud-KI sind zwei unterschiedliche Ansätze für die KI-Implementierung, die jeweils einzigartige Vorteile und Kompromisse mit sich bringen. Wie wir bereits bei der Edge-KI erörtert haben, werden die Daten direkt auf lokalen Geräten verarbeitet, was eine geringe Latenzzeit, einen verbesserten Datenschutz und eine minimale Abhängigkeit von der Internetverbindung gewährleistet.
Im Gegensatz zur Edge-KI werden bei der Cloud-KI entfernte Server für die Datenverarbeitung verwendet, was eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität bietet. Dies geht jedoch häufig auf Kosten höherer Latenzzeiten und einer höheren Bandbreitennutzung, da die Daten über das Internet übertragen werden müssen. Cloud-KI kann auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen, da sensible Daten auf externen Servern übertragen und gespeichert werden müssen.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied liegt in den Kosten und der Netzwerkbelastung, die mit Cloud-KI verbunden sind. Die Verarbeitung auf leistungsstarken Remote-Servern kann kostspielig sein, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen wie Video oder Audio, und das Streaming dieser Daten über das Netzwerk stellt eine zusätzliche Belastung dar.
Edge-KI bewältigt diese Herausforderungen, indem sie Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet, wodurch die Kosten für die Cloud gesenkt, die Netzwerkbelastung verringert und sensible Informationen vor Ort geschützt werden. Anstatt Rohdaten zu senden, werden in der Regel nur die Endergebnisse (oder Schlussfolgerungen) übertragen, was eine effizientere und datenschutzfreundlichere Lösung darstellt.
Edge AI für die Bilderkennung
Bei Bildverarbeitungsanwendungen werden oft enorme Mengen unstrukturierter Daten (Daten ohne vordefiniertes Format), hauptsächlich Bilder und Videos, analysiert. All diese Daten zur Verarbeitung an einen entfernten Cloud-Server zu senden, kann in Situationen, die eine Echtzeitüberwachung erfordern, ineffizient sein. Eine großartige Lösung für dieses Problem ist die Ausführung von Computer-Vision-Modellen auf Edge-Geräten.
Abbildung 4. Einsatz von Computer Vision Modellen am Rande.
Edge AI-Anwendungen
Nachdem wir nun herausgefunden haben, was Edge AI ist, wollen wir uns einige reale Anwendungen genauer ansehen.
Edge AI in Anwendungen des Gesundheitswesens
Eine schnelle Diagnose und eine hervorragende Patientenversorgung haben für jede Gesundheitseinrichtung oberste Priorität, und KI spielt eine Schlüsselrolle beim Erreichen dieser Ziele. Gesundheitsdienstleister erleben transformative Veränderungen durch den Einsatz von Edge-KI und intelligenten Geräten. Zusammen schaffen diese Technologien schnellere, sicherere und reaktionsfähigere Gesundheitssysteme.
So können tragbare Geräte, die von KI unterstützt werden, kontinuierlich Vitalparameter wie Herzfrequenz, Blutdruck, Blutzuckerspiegel und Atmung überwachen. Sie können sogar plötzliche Stürze erkennen und das Pflegepersonal sofort benachrichtigen. In Krankenwagen kann Edge AI die Daten von Patientenmonitoren vor Ort analysieren. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse können mit den Ärzten geteilt werden und ihnen helfen, Behandlungen vorzubereiten, bevor der Patient im Krankenhaus eintrifft.
Edge AI kann auch beim Einsatz von Computer-Vision-Modellen wie YOLO11 für Anwendungen wie die Objekterkennung von medizinischem Personal helfen. Bei dieser speziellen Anwendung geht es darum, den Standort und die Bewegungen von medizinischem Personal in einem Raum in Echtzeit zu bestimmen, um die Einhaltung von Sicherheitsprotokollen zu überwachen und das Situationsbewusstsein zu verbessern.
Mithilfe der Objekterkennung kann überprüft werden, ob das Personal während der Verfahren richtig positioniert ist und die Hygiene- und Sicherheitsrichtlinien einhält, z. B. die sichere Positionierung um Geräte herum. Edge AI ermöglicht die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse, ohne dass eine ständige Cloud-Konnektivität im Operationssaal erforderlich ist, wodurch die Privatsphäre gewahrt bleibt und den Gesundheitsteams sofortiges Feedback geliefert wird.
Abb. 5. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 zur Überwachung des Krankenhauspersonals.
Edge AI für die industrielle Automatisierung
Hersteller auf der ganzen Welt nutzen Edge-KI-Technologie, um ihre Abläufe schneller, effizienter und produktiver zu machen. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten von Sensoren und IoT-Geräten ermöglicht Edge-KI eine vorausschauende Wartung, sodass Fabriken frühe Anzeichen von Geräteausfällen erkennen und Ausfälle vorhersagen können, bevor größere Probleme auftreten. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.
Edge AI verbessert auch die Qualitätskontrolle, indem Vision AI eingesetzt wird, um Produktfehler zu erkennen, bevor sie für den Versand verpackt werden. Durch die Analyse von Bildern und Videos direkt vor Ort kann Edge AI Fehler schnell erkennen und sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Produkte den Kunden erreichen. Dank des sofortigen Feedbacks können Hersteller Probleme sofort angehen, wodurch der Ausschuss reduziert, die Produktstandards verbessert und die Kundenzufriedenheit erhöht wird.
Edge AI für IoT-Geräte zu Hause
Von intelligenten Türklingeln, die automatisch klingeln, wenn sich jemand nähert, bis hin zu Lichtern, die sich ausschalten, wenn ein Raum leer ist - intelligente Häuser sind voll von Geräten, die Edge AI nutzen, um die Lebensqualität der Bewohner zu verbessern. Ganz gleich, ob ein Bewohner sehen möchte, wer vor der Tür steht, oder ob er die Temperatur im Haus über sein Smartphone regeln möchte - die Edge-Technologie macht es möglich, indem sie die Daten direkt vor Ort verarbeitet, anstatt sich auf einen entfernten Server zu verlassen. Der Einsatz von Edge AI trägt zum Schutz der Privatsphäre der Bewohner bei und senkt das Risiko eines unbefugten Zugriffs auf persönliche Daten.
Bei der Hausautomatisierung ist die lokale Verarbeitung durch Edge-KI entscheidend für Anwendungen, die sofortiges Feedback benötigen. Zu diesen Anwendungen gehören Sicherheitssysteme, Beleuchtungssysteme und Umweltkontrollen. Durch die Verarbeitung von Daten vor Ort können intelligente Häuser unabhängig arbeiten, ohne eine Internetverbindung zu benötigen. Außerdem kann KI in Verbindung mit Computer Vision die Zugänglichkeit von Häusern verbessern. Mithilfe von Techniken wie der Schätzung der menschlichen Körperhaltung können Systeme zur Erkennung von Handgesten entwickelt werden, um andere Systeme im Haus zu steuern, z. B. Licht oder Fernseher.
Abb. 6. Ein Edge AI-fähiges intelligentes Haussteuerungssystem.
Herausforderungen und Grenzen
Trotz der Vorteile, die sie bieten, befinden sich Edge-KI-Systeme noch in der Entwicklung und unterliegen bestimmten Herausforderungen und Einschränkungen. Im Folgenden finden Sie einige Einschränkungen, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich für die Integration von Edge-KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen oder Zuhause entscheiden.
Sicherheitsrisiken: Zwar verbessert die Edge-KI die Sicherheit, indem sie die Daten lokal hält, aber sie birgt auch einige Risiken auf lokaler Ebene, vor allem aufgrund menschlicher Fehler und unsicherer Passwörter.
Begrenzte Rechenleistung: Edge-KI-Systeme haben in der Regel eine geringere Rechenleistung als Cloud-basierte KI und sind daher auf bestimmte Aufgaben beschränkt. Während die Cloud große Modelle verarbeiten kann, eignet sich Edge-KI am besten für einfachere, kleinere Aufgaben.
Probleme mit der Maschinenkompatibilität: Vor allem in Unternehmen ist Edge-KI mit verschiedenen Maschinentypen konfrontiert, und Kompatibilitätsprobleme können zu Fehlern und Ausfällen führen, wenn inkompatible Maschinen zusammen verwendet werden.
Die Macht des Vorteils nutzen
Edge AI ermöglicht es der Industrie, schneller zu arbeiten und intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem Daten direkt dort verarbeitet werden, wo sie entstehen. Dieser Ansatz beschleunigt die Abläufe, verbessert die Datensicherheit und reduziert die Internetkosten.
In Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Fertigung und intelligenten Häusern steigert Edge AI die Effizienz und ermöglicht eine schnelle Entscheidungsfindung, ohne auf einen ständigen Cloud-Zugang angewiesen zu sein. Es gibt zwar einige Einschränkungen, wie potenzielle Sicherheitsrisiken und begrenzte Kapazitäten für komplexe Aufgaben, aber die Fähigkeit der Edge-KI, Aufgaben in Echtzeit zu verwalten, macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Zukunft.
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