„Edge AI“, Vorteile der lokalen künstlichen Intelligenz

Edge AI ist ein neuer Zweig der künstlichen Intelligenz, der die Industrie grundlegend verändert, indem Geräte intelligenter und autonomer agieren und Daten in Millisekunden verarbeiten können.

Was ist Edge AI?

Edge AI oder künstliche Intelligenz am Rande ist die Implementierung von AI in einer Edge-Computing-Umgebung. So können die Berechnungen in der Nähe des Ortes durchgeführt werden, an dem die Daten erhoben werden, statt auf Servern in der Cloud oder an externen Standorten. Da Edge AI keine Verbindungen benötigt, um Informationen zu senden, können die Geräte schneller intelligentere Entscheidungen treffen. Durch die Verarbeitung von Hinweisen in Millisekunden liefert diese Technologie Antworten und Rückmeldungen in Echtzeit – nahezu augenblicklich.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von Edge AI?

Die Nutzung dieser lokal durchgeführten Untersuchungen mit fortschrittlichen Methoden wie dem maschinellen Lernen hat folgende Vorteile:

• Analyse in Echtzeit: Mit Edge AI lassen sich hochleistungsfähige Rechenkapazitäten ortsnah nutzen, z. B. IoT-Sensoren, aus denen Informationen extrahiert werden, um so die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
• Geringere Latenzzeit: Die für die Verarbeitung der Daten benötigte Zeit wird verkürzt, da die Geräte keine Daten hin- und herübertragen müssen.
• Geringerer Bandbreitenbedarf: Durch die Verarbeitung in der Nähe der Quelle werden Cloud-Speicher und Bandbreite eingespart.
• Verbesserte Sicherheit: Durch die lokale Verarbeitung wird verhindert, dass sensible Daten potenziellen Cyber-Kriminellen zugänglich gemacht werden, da sie nicht an externe Stellen gesendet werden. Sie sind jedoch auch anfällig und können Bedrohungen oder Angriffen ausgesetzt sein.
• Höhere Geschwindigkeiten: Die Rechenleistung ist flexibler als beim Cloud Computing.

Einer der Hauptunterschiede zwischen Edge AI und herkömmlicher künstlicher Intelligenz ist, dass Edge AI keine Informationen an ein Cloud-System sendet. Sie werden stattdessen in den angeschlossenen Geräten analysiert, die am Rande des Netzes arbeiten. Somit wird eine zusätzliche Ebene der Intelligenz geschaffen, da die Geräte nicht nur Daten sammeln, sondern durch maschinelles Lernen auch handeln können.

Anwendungen von Edge AI in der Industrie

Das große Potenzial von Edge AI zeigt sich in zahlreichen Industriebereichen:

• Automobilindustrie: Fahrzeuge mit Edge AI können Entscheidungen treffen, z. B. die Fahrspur wechseln, um Kollisionen zu vermeiden, und so die Verkehrssicherheit erhöhen. Mit dieser Technologie werden autonome Autos erst möglich.
• Sprachassistenten: Sie lernen, Stimmen vor Ort zu erkennen, damit sie wissen, wann sie sich einschalten und reagieren müssen.
• Prozesskontrolle: Die Analyse von Daten in Echtzeit bringt den Unternehmen mehr Effizienz.
• Energie: Anlagen wie Öl- und Gaswerke befinden sich oft an abgelegenen Orten. Dank Edge AI können sie Informationen selbstständig verarbeiten.
• Industrie und Intralogistik: Roboter können sich ohne menschliche Intervention an Veränderungen in der Umgebung anpassen und Aufgaben selbstständig ausführen. Ein Beispiel hierfür sind Kommissionierroboter. Weitere Anwendungen von Edge AI sind die Automatisierung von Montagelinien mithilfe des IIoT, die Computer Vision zur Prüfung von Produkten auf Fehler und die prädiktive Instandhaltung von Anlagen.
• Gesundheit und Überwachung der Patienten: Behandlungen und Diagnosen sind genauer, wenn die Ergebnisse in Echtzeit analysiert werden können. Darüber hinaus weisen Hilfsmittel wie Herzfrequenz- oder Blutzuckermessgeräte die Patienten auf etwaige Anomalien hin.
• Sicherheitssysteme: Überwachungsgeräte mit Edge AI können Eindringlinge und Vorfälle erkennen und selbstständig Alarme senden.

Mit Edge AI Computing lässt sich auch der Energieverbrauch in Industriebetrieben kontrollieren und die Umweltbelastung reduzieren.

Vor- und Nachteile von Edge AI

Für die Implementierung von Edge AI benötigen lokale Server oder Geräte eine gewisse Rechenkapazität, um die Analysemodelle und Algorithmen der künstlichen Intelligenz ausführen zu können. Außerdem unterliegen sie manchmal Beschränkungen in Bezug auf den Speicher und den Datenspeicherplatz. Bei Batteriebetrieb kann die Autonomie die Nachteile noch verstärken.

Zur Vermeidung solcher Schwierigkeiten empfiehlt es sich, spezielle Architekturen für stromsparende Geräte und Prozessoren für KI-Anwendungen wie Computer Vision und neuronale Netze zu verwenden.

Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz am Rande und künstlicher Intelligenz in der Cloud ist der Ort, an dem die Algorithmen ausgeführt werden:

• Edge AI: Die Daten werden in der Hardware-Peripherie des Netzes gespeichert und verwendet, sei es in Sensoren, Fahrzeugen oder IoT-Geräten. Sie erfordert weniger Bandbreite und ihre Latenzzeit ist fast nicht wahrnehmbar. Kann in abgelegenen Gebieten ohne Anschlussmöglichkeit betrieben werden. Zu den Nachteilen gehören der begrenzte Speicherplatz, die Notwendigkeit, Algorithmen zu optimieren und spezielle Hardware zu verwenden.
• KI in der Cloud: Die Informationen werden auf herkömmlichen, zentralisierten Cloud-Servern verarbeitet, die normalerweise von einem Anbieter verwaltet werden. Zu seinen Vorteilen gehören eine größere Kapazität und Rechenleistung für die Verarbeitung großer Datenmengen. Die Verpflichtung zur Übermittlung dieser Daten kann jedoch die Kommunikation verlangsamen.

Die Zukunft der Logistik und der künstlichen Intelligenz

Der Einsatz von Edge AI ist besonders dann sinnvoll, wenn Informationen sofort analysiert und verarbeitet werden müssen. Diese Technologie steckt noch in den Kinderschuhen, da es immer wieder neue Entwicklungen bei KI-spezifischer Hardware und verbesserte Speicher- und Verarbeitungskapazitäten in IoT-Geräten gibt.

In einer zunehmend vernetzten Welt ist KI keine Randerscheinung des Logistikmanagements. Lagerverwaltungssysteme haben sich zu den besten Hilfsmitteln für eine umfassende Kontrolle der Abläufe und die Perfektionierung des Betriebs der Anlagen entwickelt. Wenn Sie Ihr Unternehmen in diese Richtung führen wollen, wenden Sie sich an uns. Wir sind bei Mecalux Experten für Lagerautomatisierung und Digitalisierung und stehen an der Spitze der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz, um die technischen Möglichkeiten unserer Kunden zu erweitern.