Die Anwendung und der Wert der künstlichen Edge-Intelligenz sind nicht „Edge'

Edge AI hat heute viele Anwendungen, darunter Gesichtserkennung, selbstfahrende Autos, tragbare medizinische Geräte und Echtzeit-Verkehrsinformationen, auf die über Smartphones zugegriffen werden kann. Fakten haben gezeigt, dass Edge Computing es Geräten mit künstlicher Intelligenz ermöglicht, die Zukunft besser vorherzusagen und fundiertere Entscheidungen zu treffen, ohne dass große Datenmengen zur Verarbeitung an Cloud-Plattformen übertragen werden müssen, was endlose Möglichkeiten für die nächste Generation künstlicher Intelligenz bietet.

Viele Unternehmen erwägen die Kombination von Edge Computing, Cloud Computing und künstlicher Intelligenz, um verschiedene Probleme wie Arbeitskräftemangel, Inflation und Unsicherheit in der Lieferkette zu bewältigen, die durch die COVID-19-Epidemie verursacht werden.

Künstliche Intelligenz wird normalerweise auf Cloud-Plattformen eingesetzt, wo sie große Datenmengen verarbeiten und große Mengen an Rechenressourcen verbrauchen kann. Allerdings müssen nicht alle Daten in einer Cloud-Plattform gespeichert und verarbeitet werden. Im Gegenteil: Künstliche Edge-Intelligenz kann Daten auf intelligenten Geräten wie Smartphones, Laptops, tragbaren Geräten, IoT-Geräten, Fahrzeugen usw. zuverlässiger, schneller und sicherer verarbeiten und die Entscheidungsfindung schnell fördern. Diese Technologie ist zweifellos die beste Option für Unternehmen, die in Gebieten mit geringer oder gar keiner Netzwerkanbindung tätig sind.

Der Wert von Edge Computing liegt nicht nur in der Reduzierung der Latenz

Heute sammeln und verarbeiten Milliarden von IoT-Geräten (wie Mobiltelefone, Smart-TVs, Autos, Computer, Kameras) auf der ganzen Welt große Datenmengen. Während diese ermutigenden Zahlen enorme Stärken mit sich bringen, offenbaren sie auch neue Schwachstellen. Edge AI kann Daten von diesen Geräten schnell verarbeiten und so die Datenmenge reduzieren, die zur Verarbeitung an die Cloud-Plattform übertragen wird. Da die Daten außerdem lokal erstellt und verarbeitet werden, bieten sie mehr Sicherheit und Datenschutz und können Eindringversuche wirksam verhindern.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil von Edge Computing ist die Echtzeitanalyse, die in vielen Anwendungsfällen offensichtlich ist und ein wesentlicher Treiber für die zunehmende Akzeptanz vieler Unternehmen ist. Der Vorteil besteht darin, dass die Daten auf lokaler Hardware oder nahegelegenen Servern verarbeitet, analysiert und gespeichert werden, anstatt sie in die Cloud zu senden. Edge-Computing-Gateways reduzieren zudem die Bandbreite, da Edge-Geräte nur die für die Berechnung relevante Datenmenge übertragen und so sicherstellen, dass die an die Cloud-Plattform übertragene Bandbreite nicht überlastet wird.

Die Anwendung von Edge-Artificial-Intelligence-Computing wird immer weiter verbreitet

Obwohl Edge-Artificial-Intelligence eine relativ neue Technologie ist, wächst ihr Einfluss in verschiedenen vertikalen Geschäftsfeldern. „Industrie 4.0“, die in letzter Zeit große Aufmerksamkeit erregt hat, verändert die Art und Weise, wie Abläufe durchgeführt werden, indem sie in verschiedenen Phasen der Produktionslinie künstliche Intelligenz und Analysen einsetzt. Der Einsatz von KI-Technologie an der Edge ermöglicht es Maschinen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Komponenten auf Fehler zu überwachen und Anomalien im Produktionsprozess zu erkennen.

Edge Computing wird zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt. Es ermöglicht die autonome Überwachung von Stationen und Patientenzuständen mithilfe von Computer Vision und Informationen von anderen Sensoren. Medizinische Fachkräfte können künstliche Intelligenz nutzen, um Herz-Kreislauf-Anomalien bei bildgebenden Untersuchungen zu erkennen und Knochenfehlstellungen, Gewebeschäden und Brüche zu erkennen, um Behandlungsentscheidungen zu treffen oder Operationen durchzuführen.

Es stellt sich heraus, dass diese Technologie auch für die Automobilindustrie ein Segen ist. Heutzutage nutzen Automobilhersteller die riesigen Datenmengen, die von Fahrzeugen aller Art gesammelt werden, um Objekte auf der Straße zu identifizieren und zu erkennen und so die Sicherheit und den Komfort der Fahrgäste zu verbessern. Die durch Edge-KI-Computing ermöglichte Echtzeitverarbeitung von Daten trägt dazu bei, Kollisionen mit Fußgängern oder anderen Fahrzeugen zu vermeiden.

Technologische Innovation treibt die Geschäftsentwicklung in verschiedenen Bereichen voran, darunter intelligente Energieprognosen, Zukunftsprognosen in der Fertigung und virtuelle Assistenten im Einzelhandel. Autonome Einkaufssysteme wie Smart Carts und Smart Checkout-Systeme ermöglichen es Einzelhändlern, Embedded Vision zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Darüber hinaus nimmt der Einsatz von Videoanalyselösungen in der Bau- und Konstruktionsbranche zu und Mainstream-Marktteilnehmer stehen vor immer mehr Möglichkeiten zur Umsatzgenerierung.

Die Investitionen in Edge-KI-Computing nehmen weiter zu

Der einzige Weg, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, besteht darin, proaktiv zu sein und in Technologie zu investieren. Edge AI ist so wichtig, dass Technologiegiganten wie Google, IBM und Amazon stark in die Entwicklung ihrer Edge-Computing-Geräte investieren.

Chinesische Unternehmen sind ebenfalls sehr aktiv. Die jüngste Zahl von Patentanmeldungen für Edge Computing beweist Chinas schnelle Innovation in diesem Bereich. Die rasante Popularisierung von 5G und die Verfolgung von Anwendungsszenarien wie Smart Grids und intelligent vernetzten Autos treiben Innovationen in diesem Bereich voran. Viele Mittelklasse-KI-Prozessor-Startups sammeln Geld, um in den Markt für hochmoderne KI-Hardware einzusteigen.

Unternehmertum und Innovation in diesem Bereich sind auch international in vollem Gange. Der niederländische Chiphersteller Axelera AI B.V. beispielsweise hat in einer frühen Finanzierungsrunde 27 Millionen US-Dollar eingesammelt, um einen Chip zu entwickeln, der Anwendungen der künstlichen Intelligenz außerhalb des Rechenzentrums oder am Rande des Netzwerks unterstützt. Ein anderes Unternehmen namens Spot AI hat kürzlich ebenfalls 40 Millionen US-Dollar gesammelt, um eine intelligentere Überwachungskameratechnologie zu entwickeln.

All dies ist nur der Anfang. Die Verbreitung von IoT-Geräten, die Popularisierung der 5G-Technologie, die Verbesserung des Parallelrechnens und die kommerzielle Reife neuronaler Netze werden den Aufbau einer Infrastruktur für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen fördern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Edge AI zwar noch in den Kinderschuhen steckt, seine zukünftige Entwicklung und seine Einsatzmöglichkeiten jedoch grenzenlos sind. Unternehmen können hochmoderne künstliche Intelligenz in verschiedene Betriebs- und Wartungsprozesse integrieren und aus Echtzeit-Datenanalyseanwendungen einen geschäftlichen Nutzen ziehen, um Kosten zu senken, Qualität und Effizienz zu verbessern und gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz zu verbessern, Netzwerkverzögerungen zu reduzieren und Bandbreitenkosten zu senken.

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