Eine Einführung darüber, was Edge AI ist

In den letzten Jahren hat die Akzeptanz von KI enorm zugenommen. Mit der Zunahme von Geschäftsdaten, IoT-Anwendungen und Kunden, die mehr Geräte als zuvor verwenden, ist es für Unternehmen sinnvoll geworden, die Intelligenz der KI den Kunden näher zu bringen. Hier kommt Edge AI ins Spiel.

Im weiteren Verlauf des Artikels werden wir uns mit den verschiedenen Aspekten von Edge AI und den Vorteilen befassen, die die Technologie Unternehmen zu bieten hat. Aber zuerst ist hier ein Blick in den Edge-KI-Markt.

Was ist Edge-KI?

Künstliche Intelligenz hängt stark von der Berechnung komplexer maschineller Lernalgorithmen und Datenübertragungen ab. Was Edge Computing nun bewirkt, ist, dass es einen neuen Rechenansatz einführt, der die KI näher an den Ort bringt, an dem die Datengenerierung und ihre Berechnung stattfinden. Diese Verschmelzung von KI und Edge-Computing hat eine neue Domäne hervorgebracht, die als Edge-Computing-KI bekannt ist.

Die Technologie ermöglicht schnellere Einblicke und Berechnungen, größere Sicherheit und bessere Kontrolle über den Betrieb. Das Ergebnis davon ist, dass es dabei hilft, leistungsintensive KI-Apps zu erstellen und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig zu halten.

Das Beste an dieser Technologie ist, dass sie die autonome Übernahme von Deep-Learning-Prozessen und maschinelles Lernen ermöglicht und fortschrittliche Algorithmen auf den Geräten des Internet der Dinge (IoT) selbst bringt, alles weg von den Cloud-Diensten . Gibt es jedoch, wenn man sich auf die Cloud verlässt, einen Unterschied zwischen Cloud Computing und der Edge-KI-Architektur?

Cloud Computing und Edge AI sind in der Regel nicht austauschbar, da beide über individuelle Anwendungen und Stärken verfügen. Die Edge-KI-Architektur kommt zum Einsatz, wenn Sie mit zeitkritischen Daten umgehen, Prozesse in abgelegenen Gebieten ausführen, die lokalen Speicher benötigen, und intelligente Geräte betreiben. Die Einschränkungen bestehen in hoher Rechenleistung, Einschränkungen der Deep-Learning-Frameworks und dem Vorhandensein mehrerer Inferenzhardware.

Cloud Computing hingegen ermöglicht die Remote-Verarbeitung auf dem Gerät mit enormer Rechenleistung über die Cloud. Während die Cloud mehr Design- und Architekturoptionen bietet, senkt sie den Stromverbrauch, der für die Verarbeitung auf hoher Ebene erforderlich ist.

Wie funktioniert Edge AI?

Damit eine Maschine Objekte sehen, erkennen, Sprache verstehen, Autos fahren oder andere menschliche Fähigkeiten kopieren kann, muss sie die menschliche Intelligenz imitieren. Hier kommt KI ins Spiel. Künstliche Intelligenz verwendet eine Datenstruktur, die als Deep Neural Network bekannt ist und die Kognition kopiert. Diese werden auf die Beantwortung bestimmter Fragen trainiert, indem sie mit verschiedenen Versionen der Fragen und deren Antworten gefüttert werden.

Der Trainingsprozess, der auch als „Deep Learning“ bezeichnet wird, findet aufgrund der enormen Datenmenge, die zum Trainieren des Modells benötigt wird, innerhalb eines Rechenzentrums statt. Nach Abschluss des Trainings wird der Algorithmus zu einer „Inferenzmaschine“, die Fragen beantworten kann.

Im Fall von Edge-KI-Bereitstellungen arbeitet diese Inferenz-Engine auf Geräten an verschiedenen Orten wie Krankenhäusern, Autos, Fabriken, Haushalten und Satelliten. Sobald die KI ein Problem betrachtet, werden die Daten zum Training in die Cloud hochgeladen, wodurch die Inferenz-Engine ersetzt wird. Diese Schleife trägt erheblich zur Verbesserung der Modellleistung bei; Sobald die Edge-KI-Modelle bereitgestellt werden, werden sie intelligenter.

Was sind die Vorteile von Edge AI?

Es gibt eine Reihe von Vorteilen, die mit Edge-Computing-KI verbunden sind. Unabhängig davon, welche das sind, tendieren sie alle zu besseren Prozessen und Kundenerlebnissen.

1. Echtzeitverarbeitung von Daten

Der größte Vorteil von Edge AI besteht darin, dass die Technologie hochleistungsfähige Rechenleistung an den Edge bringt, wo die IoT-Geräte und -Sensoren ihren Sitz haben.

Die KI-Edge-Computing-Technologie ermöglicht das Hinzufügen von KI-Anwendungsfällen direkt auf den Feldgeräten. Die häufigsten Beispiele für Edge-KI sind darin zu sehen, wie die Software Daten und maschinelles Lernen mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen in autonomen Edge-KI-Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen verarbeiten kann.

In ein autonomes Fahrzeug integriert, kann die Technologie Daten in wenigen Millisekunden verarbeiten und so Unfälle in Echtzeit verhindern.

2. Bessere Privatsphäre

Im Fall von Edge AI werden die Datenverarbeitungsaktivitäten an einem lokalen Ort auf dem Edge-Computer durchgeführt. Aus diesem Grund werden weniger Daten an die Cloud gesendet, was das Risiko einer falschen Handhabung von Daten oder einer missbräuchlichen Verwendung verringert.

Da die Daten jetzt in der Nähe der Geräte gesammelt und verarbeitet werden, findet weniger Übertragung statt, was zu einer besseren Datensicherheit führt.

3. Verringern Sie die Internetbandbreite

Da die Edge-Computing-KI mit lokaler Datenverarbeitung arbeitet, können Unternehmen eine Menge Geld bei der Internetbandbreite sparen, da weniger Daten über das Internet übertragen werden.

Wenn Sie Amazon AWS AI Services für Ihre geschäftlichen Anforderungen verwenden, wissen Sie, wie kostspielig es werden kann, KI-Prozesse in der Cloud durchzuführen. Mit Edge AI kann die Cloud nur als Repository für die nachbearbeiteten Daten reserviert werden, die für die Analyse benötigt werden.

4. Weniger Stromverbrauch

Da die Daten mit Edge-KI-Lösungen lokal verarbeitet werden, können Unternehmen viel Energiekosten sparen, da sie nicht unbedingt mit der Cloud verbunden bleiben müssen, um Daten zwischen Edge-Plattform und Cloud hin und her zu übertragen. Darüber hinaus verfügen die meisten Edge-Computing-Geräte über Stromverbrauchs- und Effizienzfunktionen.

Hier ist es wichtig zu berücksichtigen, dass die Edge-Computer die Leistung und Leistung ausgleichen müssen, da die meisten Edge-Apps in Remote-Umgebungen bereitgestellt werden.

5. Mehr Reaktionsfähigkeit

Die Edge-KI-Technologie neigt dazu, die Daten lokal zu verarbeiten, wodurch sie im Vergleich zum Cloud-Computing, bei dem das Gerät Daten sammelt, zur Verarbeitung an die Cloud sendet und darauf wartet, dass sie zurückgesendet werden, viel reaktionsschneller wird.

All dies geschieht in Millisekunden-Verarbeitungszeit. Dies führt dazu, dass Edge-KI-Lösungen beschleunigte Maßnahmen ergreifen und schnellere Entscheidungen treffen. Das Ergebnis sind Apps, die sofortiges Feedback benötigen, wie intelligente Automatisierung, autonome Fahrzeuge und Robotik .

Was sind die Anwendungsfälle von Edge AI?

Edge-KI-Lösungen sind aus der Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Edge-Computing entstanden. Diese Kombination wurde entwickelt, um die Möglichkeiten von Deep-Learning-Algorithmen für künstliche Intelligenz näher an die Oberfläche zu bringen. Die Einführung von Edge-KI-Anwendungen ist in einer Reihe von Branchen und Anwendungsfällen zu beobachten. Sehen wir uns einige der besten Edge-KI-Beispiele an.

Herstellung

Fabriken, die mit Präzisionsfertigung arbeiten, sind erforderlich, um sicherzustellen, dass das Produkt vollständige Sicherheit und Genauigkeit bietet. Wenn Sie jetzt Edge AI hinzufügen, können Sie sicherstellen, dass die Fabrikhalle effizient und sicher ist. Durch die Einbeziehung von Bildverarbeitung können Sie die Produktqualität mit erstaunlicher Präzision überwachen. Es hilft auch bei der Produktautomatisierung und der Vorhersage mechanischer Ausfälle.

Procter & Gamble nutzt die Technologie in Form von Inspektionskameras. Es verhindert, dass Unvollkommenheiten die Fabrik verlassen, indem es die von den Bodenkameras gesammelten Videos analysiert.

Einzelhandel

Kaum ein Einzelhandelsunternehmen verzichtet auf Kundenanalysen. Im Kern hängt die Kundenanalyse jedoch stark von allem ab, was digital ist – ihre Ansichten, wo sie die Website verlassen haben, wann sie was gekauft haben usw. Für die stationären Unternehmen beschränkt sich diese Analyse normalerweise auf Belege.

Edge AI ändert dies durch Videoanalysen. Indem die Rechenleistung in die Nähe der Geschäfte gebracht wird, ist es in der Lage, Schlüsseldaten aus Geschäftsvideos darüber zu extrahieren, wie zufrieden die Besucher sind, wonach sie suchen, worauf sie Wert legen – Farbe, Preis, Größe, Berührung usw.

Intelligente Krankenhäuser

Die Einführung von Edge-Computing und künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich würde dazu beitragen, die Patientenversorgung zu unterstützen und zu fördern und gleichzeitig die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Edge-KI-Apps helfen bei einer besseren Datensicherheit, die notwendig ist, damit die Krankenhäuser besser funktionieren. Die medizinische Industrie kann Edge AI für die Ausführung von Aufgaben einsetzen wie:

• hochpräzise thermische Siebung
• Bestandsverwaltung
• Fernüberwachung von Patienten
• Vorhersage von Beschwerden

Drohnen

Die Anwendungsfälle von Edge AI in Drohnen werden bei einer Reihe von Ereignissen wie Bauwesen, Verkehrsüberwachung und Kartografie gesehen. Drohnen arbeiten an visueller Suche, Bilderkennung und Objektidentifikation, Verfolgung. Wenn der Technologie KI hinzugefügt wird, kann sie den gesammelten Daten einen Sinn geben, indem sie das menschliche Suchverhalten nachahmt.

Die Anwendung von Edge AI in Drohnen würde eine effektive Analyse der Daten ermöglichen. Es wird auch die Verfolgung in Echtzeit, die vorausschauende Wartung, die Objekterkennung und die Gesichtserkennung unterstützen.

Verkehr

Edge AI hat einen massiven Anwendungsfall im Transport- und Verkehrsbereich. Beispielsweise erzeugen Flugzeuge und autonome Schiffe viele Daten, die bei richtiger und schneller Analyse die Sicherheit verbessern können. Ein weiteres Beispiel für die Technologie ist die Technologie, die bei der Berechnung der Fahrgastzahlen und der Ortung des nächstgelegenen Fahrzeugs mit höchster Genauigkeit hilft.

Energie

Der Energieraum hat gezeigt, wie ein Smart Grid riesige Datenmengen produzieren kann. Und nicht nur das. Ein Smart Grid kann die Nachfrageelastizität erhöhen, den Verbrauch überwachen, erneuerbare Energien richtig nutzen und sogar die Energieerzeugung dezentralisieren. Um all dies zu erreichen, müssten die Grids jedoch zwischen den Geräten kommunizieren, was sich verzögern würde, wenn die Daten zwischen dem Gerät und einem herkömmlichen Cloud-Dienst übertragen werden. Hier erweist sich Edge AI als praktisch.

Hier waren also die wichtigsten Anwendungsfälle oder Edge-Anwendungen für künstliche Intelligenz. Dies sind jedoch nur die oberflächlichen Anwendungen der Technologie, die Realität ist, dass sie in jedem Anwendungsfall einen Platz hat, wo KI übernommen werden kann.

Nachdem wir uns nun mit den Grundlagen von Edge AI und den Anwendungsfällen befasst haben, mit denen ein KI-Softwareentwicklungsunternehmen arbeitet, würde die Einführung unvollständig bleiben, ohne auf die Herausforderungen einzugehen, die mit der Technologie einhergehen. Wir werden darauf eingehen, sobald wir darüber sprechen, was von Edge AI zu erwarten ist.

Wie sieht die Zukunft von Edge AI aus?

Das Wachstum der Edge-KI nimmt deutlich zu. Dies ist jedoch nur der Anfang. Es gibt eine Reihe von Trends, die sich in der Domäne herausgebildet haben. Lassen Sie uns sie untersuchen.

Die Verwaltung von Edge AI wird eine IT-Aufgabe sein. Auch wenn Edge AI auf dem Vormarsch ist, bleibt ihr Einsatz eine Herausforderung. Um in die Produktionsphase überzugehen, wird die Technologie von der IT-Abteilung verwaltet. Sie sind der richtige Ansprechpartner, wenn es um Verwaltung, Sicherheit und Skalierbarkeit des Modells geht.

Konvergenz von Edge AI und IIoT. Wenn es um die Einführung von KI geht, sind Fertigungsindustrien, insbesondere solche, die IoT integriert haben , die größten Namen in diesem Bereich. In den kommenden Jahren sind wir bereit, die Verschmelzung von IIoT und Edge AI in Anwendungsfällen rund um Sensoren und Kameras für Inspektion, vorbeugende und vorausschauende Wartung zu sehen.

Anstieg der Edge-Rechenzentren. Bis 2024 werden mehr als fünf Millionen Server am Edge bereitgestellt . Diese Rechenzentren würden aufgrund einer Reihe von Faktoren nur an Zahl zunehmen, darunter:

• 5G-Netz
• IoT-Verbreitung
• SDN- und NFV-Technologie
• Video-Streaming mit AR und VR

Die Nachfrage wird nur aufgrund von Einrichtungen wie geringerer Latenz, zeitweiligen Verbindungsproblemen und einer Datenspeicherung näher an den Endbenutzern steigen.

Was sind die Herausforderungen bei der Einführung von Edge AI?

Obwohl die Implementierung von Edge AI sehr vorteilhaft ist, bringt sie Herausforderungen mit sich. Es gibt eine Reihe von Elementen, die die Implementierung der Technologie erschweren.

1. Fehlende Standards in der Hardware

Edge Computing ist mit einer massiven Abhängigkeit von der Hardware verbunden. Erschwerend kommt hinzu, dass die heute auf dem Markt erhältliche Edge AI-Hardware keine standardisierten Einheiten hat. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Elementen wie Anwendungsfälle, Stromverbrauch, Speicherbedarf, Prozessoren usw., die berücksichtigt werden müssen.

2. Integration mit mehreren Elementen

Hardware ist ein Element des KI-Modells. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Entwickler mehrere Modelle und Frameworks verwenden, um Anwendungen zu erstellen. Diese Integration kann jedoch eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus könnten Unternehmen auch Plattformen von Drittanbietern nutzen, die eine neue Integration mit der Software und Hardware benötigen, die für die künstliche Intelligenz von Edge verwendet wird.

3. Begrenztes Fachwissen

Edge-KI-Anwendungen entwickeln sich ständig weiter, ebenso wie jede Branche, in der sie eingesetzt werden. Um mit dieser Nachfrage Schritt zu halten, müssen Sie über Fachwissen in Bezug auf die neueste Hardwareauswahl, die Integration von Tools, die Optimierung des Bereitstellungs- und Testmodells bis hin zum Bereitstellen und Testen usw. verfügen. Ein Team von Personen finden, die nicht nur über das Fachwissen von Edge AI verfügen, sondern auch über das Der Wechsel des Tech-Stacks kann eine Herausforderung sein.

Die Lösung dieser Herausforderungen erfordert ein qualifiziertes Team, das über Erfahrung in der Arbeit mit Edge-Geräten und einer Vielzahl von branchenübergreifenden Edge-Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz verfügt. Nun, Sie müssen nicht sehr weit suchen. Appinventiv hat mehr als 25 Unternehmen aus verschiedenen Branchen dabei geholfen, die Leistungsfähigkeit von Edge AI zu erkunden und sie in verschiedenen Anwendungsfällen einzusetzen. Möchten Sie Ihre Idee besprechen? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit unserem Team von KI-Experten auf!