Die Anwendungen von Edge AI in der realen Welt verstehen

Edge-KI-Technologie, die Daten direkt auf Geräten wie PCs, IoT-Geräten oder spezialisierten Edge-Servern verarbeitet und analysiert, macht die Datenspeicherung und -verarbeitung schneller und zugänglicher, indem sie die Vorgänge lokal abwickelt. Sie hilft, gängige Probleme von Cloud-Systemen wie Latenzzeiten und Bandbreitenbeschränkungen zu vermeiden, was zu einer schnelleren und zuverlässigeren Leistung führt. In autonomen Fahrzeugen zum Beispiel ist die lokale Verarbeitung für die Entscheidungsfindung in Echtzeit unerlässlich, etwa um Hindernisse zu erkennen oder sofort auf Verkehrssignale zu reagieren. Durch die Verarbeitung der Daten direkt im Fahrzeug ermöglicht Edge AI sekundenschnelle Reaktionen, die bei einem entfernten Cloud-Server zu langsam wären.

Edge-KI wird immer beliebter, und es wird erwartet, dass der globale Markt bis 2034 143,06 Milliarden Dollar erreichen wird. Verschiedene Branchen nutzen Edge-KI, um Arbeitsabläufe zu verbessern, Aufgaben zu automatisieren und Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig Herausforderungen wie Latenz, Sicherheit und Kosten zu bewältigen.

In diesem Artikel schauen wir uns an, wie KI in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Produktion einen Unterschied macht und was du bei der Umsetzung beachten solltest. Los geht's!

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Wie Edge AI funktioniert

Edge AI kombiniert Edge Computing und künstliche Intelligenz (AI). Edge Computing ist ein technologischer Rahmen, der Daten näher an dem Ort verarbeitet, an dem sie erzeugt werden, und so Echtzeitanalysen, verbesserte Zuverlässigkeit und Kosteneinsparungen ermöglicht. Die KI-Komponente bringt Algorithmen für maschinelles Lernen direkt an den Rand, so dass die Geräte vor Ort intelligente Entscheidungen treffen können. Dieser Ansatz macht eine zentralisierte Cloud oder ein Rechenzentrum überflüssig, die zu Verzögerungen bei der Verarbeitung führen können. Die Cloud kann weiterhin für komplexere Datenspeicherung, größere Analysen und Aktualisierungen von KI-Modellen genutzt werden und ergänzt so die schnellere, lokalisierte Verarbeitung durch Edge AI.

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Hier ist ein Blick darauf, wie Edge-KI-Systeme funktionieren:

• Sammeln von Daten: Die Sensoren des Geräts sammeln Rohdaten aus der Umgebung, z. B. Temperaturwerte oder den Status der Geräte in der Industrie.
• Reinigungsdaten: Die gesammelten Daten werden schnell auf dem Gerät verarbeitet, um Rauschen herauszufiltern und sich auf relevante Details zu konzentrieren.
• Vorhersagen treffen: Die bereinigten Daten werden von einem KI-Modell analysiert, das direkt in das Edge-Gerät integriert ist.
• Entscheidungsfindung: Auf der Grundlage der Analyse trifft das KI-System Entscheidungen und leitet notwendige Aktionen oder Reaktionen ein.

Edge AI vs. Cloud AI

Edge AI und Cloud AI sind zwei unterschiedliche Ansätze zur KI-Implementierung, die jeweils ihre eigenen Vorteile und Nachteile haben. Wie wir bereits bei der Edge-KI besprochen haben, werden die Daten direkt auf den lokalen Geräten verarbeitet, was eine geringe Latenzzeit, mehr Datenschutz und eine minimale Abhängigkeit von der Internetverbindung gewährleistet. 

Im Gegensatz zur Edge-KI nutzt die Cloud-KI entfernte Server für die Datenverarbeitung und bietet so eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität. Dies geht jedoch oft auf Kosten höherer Latenzzeiten und einer höheren Bandbreitennutzung, da die Daten über das Internet übertragen werden müssen. Cloud-KI kann auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen, da sensible Daten auf externen Servern übertragen und gespeichert werden müssen.

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Ein weiterer wichtiger Unterschied liegt in den Kosten und der Netzwerkbelastung, die mit Cloud-KI verbunden sind. Die Verarbeitung auf leistungsstarken Remote-Servern kann kostspielig sein, vor allem wenn es um große Datenmengen wie Video- oder Audiodaten geht, und das Streaming dieser Daten über das Netzwerk erhöht die Belastung zusätzlich.

Edge AI meistert diese Herausforderungen, indem sie die Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet, wodurch die Kosten für die Cloud gesenkt, die Netzwerkbelastung verringert und sensible Informationen vor Ort geschützt werden. Anstatt Rohdaten zu senden, werden in der Regel nur die Endergebnisse (oder Schlussfolgerungen) übertragen, was eine effizientere und datenschutzfreundlichere Lösung darstellt.

Edge AI für die Bilderkennung

Bei Bildverarbeitungsanwendungen müssen oft enorme Mengen unstrukturierter Daten (Daten ohne vordefiniertes Format), vor allem Bilder und Videos, analysiert werden. All diese Daten zur Verarbeitung an einen entfernten Cloud-Server zu schicken, kann in Situationen, die eine Echtzeitüberwachung erfordern, ineffizient sein. Eine großartige Lösung für dieses Problem ist die Ausführung von Bildverarbeitungsmodellen auf Endgeräten. 

Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 werden oft in der Cloud trainiert, können aber auch direkt vor Ort eingesetzt werden, um Echtzeitanwendungen zu unterstützen. YOLO11 wurde speziell für Aufgaben entwickelt, die sofortige Reaktionen erfordern, was sie besonders nützlich für Anwendungen wie Sicherheitssysteme, Qualitätskontrollsysteme und Smart Home-Geräte macht. Diese Anwendungen arbeiten effizienter, wenn sie Daten lokal verarbeiten, also genau dort, wo die visuellen Informationen (von Kameras, Sensoren usw.) gesammelt werden.

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Edge AI-Anwendungen

Nachdem wir nun herausgefunden haben, was KI ist, wollen wir uns einige reale Anwendungen genauer ansehen. 

Edge AI in Anwendungen im Gesundheitswesen

Schnelle Diagnosen und eine exzellente Patientenversorgung haben für jede Gesundheitseinrichtung oberste Priorität, und KI spielt eine Schlüsselrolle beim Erreichen dieser Ziele. Gesundheitsdienstleister erleben durch den Einsatz von Edge AI und intelligenten Geräten transformative Veränderungen. Zusammen schaffen diese Technologien schnellere, sicherere und reaktionsfähigere Gesundheitssysteme.

So können tragbare Geräte, die von KI unterstützt werden, kontinuierlich Lebenszeichen wie Herzfrequenz, Blutdruck, Blutzucker und Atmung überwachen. Sie können sogar plötzliche Stürze erkennen und das Pflegepersonal sofort benachrichtigen. In Krankenwagen kann Edge AI die Daten von Patientenmonitoren vor Ort analysieren. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse können mit Ärzten geteilt werden und helfen ihnen, Behandlungen vorzubereiten, bevor der Patient im Krankenhaus eintrifft.

Edge AI kann auch beim Einsatz von Computer Vision Modellen helfen, wie z.B. YOLO11für Anwendungen wie die Objekterkennung von medizinischem Personal. Bei dieser Anwendung geht es darum, den Standort und die Bewegungen von medizinischem Personal in einem Raum in Echtzeit zu bestimmen, um die Einhaltung von Sicherheitsprotokollen zu überwachen und das Situationsbewusstsein zu verbessern.

Die Objekterkennung kann dabei helfen, zu überprüfen, ob das Personal während des Eingriffs richtig positioniert ist und die Hygiene- und Sicherheitsrichtlinien einhält, z. B. die sichere Positionierung um die Geräte herum. Edge AI ermöglicht es, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass eine ständige Cloud-Verbindung im Operationssaal erforderlich ist, um die Privatsphäre zu schützen und den Gesundheitsteams sofortiges Feedback zu geben.

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Edge AI für die industrielle Automatisierung

Hersteller auf der ganzen Welt nutzen Edge-KI-Technologie, um ihre Abläufe schneller, effizienter und produktiver zu machen. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten von Sensoren und IoT-Geräten ermöglicht Edge AI eine vorausschauende Wartung, die es Fabriken ermöglicht, frühe Anzeichen von Geräteausfällen zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen, bevor größere Probleme auftreten. Dieser proaktive Ansatz hilft, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Lebensdauer der Anlagen zu verlängern und einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten. 

Edge AI verbessert auch die Qualitätskontrolle, indem Vision AI eingesetzt wird, um Produktfehler zu erkennen, bevor sie für den Versand verpackt werden. Durch die Analyse von Bildern und Videos direkt vor Ort kann Edge AI Fehler schnell erkennen und sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Produkte den Kunden erreichen. Dank des sofortigen Feedbacks können die Hersteller Probleme sofort angehen, wodurch der Ausschuss reduziert, die Produktstandards verbessert und die Kundenzufriedenheit erhöht wird.

Edge AI für IoT-Geräte zu Hause

Von intelligenten Türklingeln, die automatisch klingeln, wenn sich jemand nähert, bis hin zu Lichtern, die sich ausschalten, wenn ein Raum leer ist, gibt es in intelligenten Häusern viele Geräte, die KI nutzen, um die Lebensqualität der Bewohner zu verbessern. Ganz gleich, ob ein Bewohner sehen möchte, wer vor der Tür steht, oder ob er die Temperatur im Haus über sein Smartphone einstellen möchte - die Edge-Technologie macht es möglich, indem sie die Daten direkt vor Ort verarbeitet, anstatt sich auf einen entfernten Server zu verlassen. Der Einsatz von Edge AI trägt dazu bei, die Privatsphäre der Bewohner/innen zu schützen und das Risiko eines unbefugten Zugriffs auf persönliche Daten zu verringern.

In der Hausautomatisierung ist die lokale Verarbeitung durch Edge AI entscheidend für Anwendungen, die sofortiges Feedback benötigen. Zu diesen Anwendungen gehören Sicherheitssysteme, Beleuchtungssysteme und Umweltkontrollen. Durch die Verarbeitung von Daten vor Ort können Smart Homes unabhängig von einer Internetverbindung funktionieren. Außerdem kann Edge AI in Verbindung mit Computer Vision die Barrierefreiheit in Häusern verbessern. Mithilfe von Techniken wie der Schätzung der menschlichen Haltung können Systeme zur Erkennung von Handgesten entwickelt werden, um andere Systeme im Haus zu steuern, z. B. Licht oder Fernseher.

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Herausforderungen und Beschränkungen

Trotz der Vorteile, die sie bieten, befinden sich Edge-KI-Systeme noch in der Entwicklung und sind mit bestimmten Herausforderungen und Einschränkungen konfrontiert. Hier sind ein paar Einschränkungen, die du berücksichtigen solltest, bevor du dich entscheidest, Edge-KI-Lösungen in dein Unternehmen oder dein Zuhause zu integrieren.

• Sicherheitsrisiken: Während Edge-KI die Sicherheit verbessert, indem sie die Daten lokal hält, birgt sie auch einige Risiken auf lokaler Ebene, vor allem durch menschliches Versagen und unsichere Passwörter. 

• Begrenzte Rechenleistung: Edge-KI-Systeme haben in der Regel eine geringere Rechenleistung als Cloud-basierte KI, was sie auf bestimmte Aufgaben beschränkt. Während die Cloud große Modelle verarbeiten kann, ist Edge AI am besten für einfachere, kleinere Aufgaben geeignet.

• Probleme mit der Maschinenkompatibilität: Vor allem in Unternehmen ist Edge-KI mit verschiedenen Maschinentypen konfrontiert, und Kompatibilitätsprobleme können zu Fehlern und Ausfällen führen, wenn inkompatible Maschinen zusammen verwendet werden.

Die Macht der Kante nutzen

Edge AI ermöglicht es der Industrie, schneller zu arbeiten und intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem Daten direkt dort verarbeitet werden, wo sie entstehen. Dieser Ansatz beschleunigt die Abläufe, verbessert die Datensicherheit und reduziert die Internetkosten. 

In Sektoren wie dem Gesundheitswesen, der Fertigung und dem intelligenten Zuhause steigert Edge AI die Effizienz und ermöglicht schnelle Entscheidungen, ohne auf einen ständigen Cloud-Zugang angewiesen zu sein. Es gibt zwar einige Einschränkungen, wie potenzielle Sicherheitsrisiken und begrenzte Kapazitäten für komplexe Aufgaben, aber die Fähigkeit von Edge AI, Aufgaben in Echtzeit zu bewältigen, macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Zukunft.

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