Was ist Edge-KI?
Künstliche Intelligenz (KI) am Edge (Edge AI oder Edge KI) ist die Implementierung von künstlicher Intelligenz in einer Edge Computing-Umgebung. So können Rechenvorgänge am Netzwerkrand durchgeführt werden, also in der Nähe der Orte, an denen die eigentliche Datenerfassung erfolgt, und nicht in einer zentralen Cloud Computing-Einrichtung oder einem ausgelagerten Rechenzentrum. Mit Edge-KI können Geräte schneller, intelligentere Entscheidungen treffen, ohne sich mit der Cloud oder externen Rechenzentren zu verbinden.
Da Edge Computing den Daten-Storage näher an den Standort des Geräts bringt, verarbeiten KI-Algorithmen die Daten, die auf dem Gerät erzeugt werden, mit oder ohne Internetverbindung. Dadurch können die Daten innerhalb von Millisekunden verarbeitet werden, was eine Rückmeldung in Echtzeit ermöglicht. Mit Edge-KI können Antworten fast augenblicklich geliefert werden. Dies kann mehr Sicherheit bieten, wenn dadurch einige sensible Daten den Netzwerkrand gar nicht erst verlassen.
Aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten aus überlasteten Cloud-Rechenzentren zu verschieben, entwickeln sich Edge-Geräte wie Sensoren und IoT-Geräte zurzeit zu wichtigen Technologien.
Was ist der Unterschied zu traditioneller KI?
Edge-KI unterscheidet sich vom traditionellen KI-Anwendungs-Framework, bei dem die von vernetzten Technologien erzeugten Daten an ein Backend-Cloud-System übertragen werden. Anstatt KI-Modelle im Backend auszuführen, werden sie auf Prozessoren in den angeschlossenen Geräten am Netzwerkrand (Edge) konfiguriert. Dadurch entsteht eine zusätzliche Informationsschicht am Edge. Das Edge-Gerät erfasst nicht nur Metriken und Analysen, sondern kann sie auch verarbeiten, da es über ein integriertes Modell für Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) verfügt. So erhalten Sie eine echte KI am Edge.
Das Ziel der künstlichen Intelligenz bleibt dasselbe: intelligente Maschinen zu entwickeln, die ohne menschliche Aufsicht arbeiten und Aufgaben ausführen, die normalerweise Menschen erledigen. Die Edge-KI übernimmt jedoch die Arbeit und die Entscheidungsfindung vor Ort, und zwar im oder in der Nähe des verwendeten Geräts.
Welche Vorteile bietet Edge-KI?
Die Kombination von Edge Computing und künstlicher Intelligenz bietet große Vorteile. Mit Edge-KI werden hochleistungsfähige Computing-Funktionen an den Netzwerkrand gebracht, wo sich Sensoren und IoT-Geräte befinden. Nutzende können Daten auf Geräten in Echtzeit verarbeiten, da keine Konnektivität und Integration zwischen Systemen erforderlich ist. Außerdem können sie Zeit sparen, indem sie Daten aggregieren und Nutzende bedienen, ohne mit anderen physischen Standorten zu kommunizieren.
Vorteile von Edge-KI umfassen:
- Weniger Energieverbrauch: Sparen Sie Energiekosten mit Datenprozessen auf lokaler Ebene, da der Energiebedarf für den Betrieb von KI am Edge viel geringer ist als in Cloud-Rechenzentren.
- Weniger Bandbreite: Reduzieren Sie die Bandbreite im Datenfluss und minimieren Sie die Kosten, indem Sie mehr Daten lokal verarbeiten, analysieren und speichern, anstatt sie in die Cloud zu übertragen.
- Datenschutz: Verringern Sie das Risiko von missbräuchlich angeeigneten oder unsachgemäß gehandhabten Daten durch eine lokale Verarbeitung mithilfe von Edge-KI-Operationen auf Edge-Geräten.
- Sicherheit: Priorisieren Sie wichtige Datenübertragungen, indem Sie Daten in einem Edge-Netzwerk verarbeiten und speichern oder redundante, überflüssige und nicht benötigte Daten herausfiltern.
- Skalierbarkeit: Skalieren Sie Ihre Systeme mit cloudbasierten Plattformen und nativen Edge-Funktionen auf OEM-Geräten (Original Equipment Manufacturer).
- Geringere Latenzzeit: Nehmen Sie einen Teil der Last von der Cloud-Plattform und analysieren Sie lokal, um die cloudbasierte Plattform für andere Aufgaben wie etwa Analysen freizuhalten.
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