Künstliche Intelligenz Edge AI: Konvergenz von Edge Computing und KI

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Edge AI: Edge Computing ermöglicht Echtzeit-Computing und reduziert gleichzeitig Bandbreiten- und Latenzprobleme. Dies ermöglicht eine bessere Leistung und geringere Kosten für die Ausführung von Anwendungen, die eine hohe Rechenleistung erfordern.

Ein Großteil der Rechenleistung ist bereits realisiert und erfordert große Rechenkapazitäten. Edge AI ist Teil des Flusses technologischer Informationen, der direkt an Rechenzentren geleitet wird, um den Einsatz neuer Computer deutlich zu reduzieren. Da es sich um Rechenzentren handelt, müssen alle beteiligten Parteien vor der Anforderung vorbereitet und orchestriert sein, damit Rechenvorgänge effizient und effektiv durchgeführt werden können.

Was sind die Vorteile von Edge AI?

Edge AI bietet viele Vorteile, wir können jedoch die folgenden als Hauptvorteile dieser Technologie hervorheben:

• Kostensenkungen: Datenkommunikationskosten und Bandbreite werden reduziert, da die übertragene Datenmenge auf ein absolutes Minimum beschränkt wird.

• Sicherheit und Vertraulichkeit: Beim Einsatz von auf KI basierender Rechenverarbeitung für Überwachungskameras, selbstfahrende Autos oder Drohnen ist es notwendig, einen kontinuierlichen Strom von Videodaten an eine zentrale Stelle zu senden, um sie permanent zu analysieren.

• Schnelle Reaktionszeit: Geräte mit Edge AI sind in der Lage, Daten viel schneller zu verarbeiten als sogenannte „zentralisierte“ IoTs.

Welche Anwendungen gibt es von Edge AI?

Doch worauf lässt sich Edge AI eigentlich anwenden? Hier sind einige konkrete Anwendungen von Edge AI, die sehr bald ausprobiert werden könnten:

• Videoüberwachung: Vor der Existenz von Edge AI, als es keine künstliche Intelligenz gab, übermittelten Sicherheitskameras kontinuierlich ein einfaches Videosignal an einen Server in der Cloud. Dies führte zu einem großen Datentransfer und einer starken Belastung der Server.

• Autonome Autos: Die phänomenale Rechenleistung an Bord der neuen autonomen Fahrzeuge ermöglicht es, auf komplexeste Situationen sofort zu reagieren, da alles in Echtzeit direkt im Fahrzeug verarbeitet wird.

• Internet der Dinge in der Industrie: Edge AI ist in der Branche bereits sehr präsent, um Robotern eine größere Handlungsautonomie zu ermöglichen, digitale Zwillinge zu entwerfen und Geräte vor Ort aus der Ferne zu verwalten, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, bei Vorfällen sofort zu reagieren und schließlich Informationen bereitzustellen an alle aktiven Geräte auf der Website.

Vorhersagen für die Zukunft

Der Aufstieg des Internets der Dinge hat zu einem entsprechenden Anstieg des Bedarfs an Edge Computing geführt. Wie bereits erwähnt, handelt es sich beim Edge Computing um eine Form des verteilten Computings, die es ermöglicht, Daten näher am Ursprungsort zu verarbeiten und zu analysieren als in einer zentralen Cloud. Dies wird im Zeitalter des Internets der Dinge immer wichtiger, da es schnellere Reaktionen und eine bessere Datensicherheit ermöglicht.

Es wird erwartet, dass Edge Computing in Zukunft eine noch wichtigere Rolle in der IoT-Welt spielen wird. Mit der zunehmenden Verbreitung vernetzter Geräte steigt der Bedarf an einer schnellen Verarbeitung und Analyse von Daten. Darüber hinaus wird erwartet, dass die zunehmende Verbreitung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen den Bedarf an Edge Computing weiter erhöhen wird. Diese Technologien erfordern die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit, und Edge Computing kann die Infrastruktur dafür bereitstellen.