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In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es einen interessanten Trend hin zur „AI am Rand“ oder „Edge AI“. Aber was genau bedeutet das? Und welche Vorteile bringt diese Technologie mit sich? In diesem Artikel betrachten wir die Anwendung von AI am Rand, das heißt die Implementierung von KI-Anwendungen in Geräten in der physischen Welt, näher und diskutieren, warum diese Entwicklung immer wichtiger wird.

Edge AI ist die Implementierung von KI-Anwendungen in Geräten in der physischen Welt. Es wird so genannt, weil die KI-Berechnung am „Rand“ des Netzwerks stattfindet.

Was ist Edge AI?

Edge AI bezieht sich auf die Implementierung von KI-Technologien in Endgeräten, die Daten erfassen und verarbeiten. Statt die Daten zur Verarbeitung in die Cloud zu verschieben, erfolgen die KI-Berechnungen direkt auf dem Gerät. Diese Echtzeitverarbeitung erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung erheblich. Beispiele für Edge-AI-Geräte sind Überwachungskameras, Drohnen, Roboter und das Internet der Dinge (IoT).

Vorteile von Edge AI

Die Vorteile von Edge AI sind vielfältig. Einer der Hauptvorteile ist die Verringerung der Latenzzeit, da die Daten am Ursprungsort verarbeitet werden und nicht erst in die Cloud gesendet werden müssen. Dies ist besonders bei Anwendungen wichtig, die Echtzeitentscheidungen erfordern, wie zum Beispiel selbstfahrende Autos oder industrielle Automatisierung. Darüber hinaus reduziert Edge AI auch die Bandbreitennutzung und kann dazu beitragen, Datenschutzprobleme zu reduzieren, da die Daten lokal bleiben.

Siehe auch  Sentry

Beispiel: AI-on-the-edge-device von jomjol

Ein praktisches Beispiel für die Implementierung von Edge AI ist das AI-on-the-edge-device-Projekt von jomjol auf GitHub. Hier wird ein KI-Netzwerk auf einem ESP32-Gerät implementiert, ein gutes Beispiel für AI on the Edge.

Die Herausforderungen von Edge AI

Edge AI ist nicht ohne Herausforderungen. Eine der größten ist die begrenzte Rechenleistung der Geräte am Rand des Netzwerks. Die Optimierung von KI-Algorithmen für diese begrenzte Kapazität erfordert hochqualifizierte Entwickler. Zudem kann die Bereitstellung von KI am Rand in rauen und unvorhersehbaren Umgebungen deutliche Herausforderungen darstellen, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordern.

Fazit

Edge AI wird zunehmend wichtiger, da sie es ermöglicht, schnelle und genaue Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Trotz der Herausforderungen bietet die Technologie erhebliche Vorteile in Bezug auf Latenzzeit, Bandbreitennutzung und Datenschutz. Mit Entwicklern, die beständig an der Verbesserung und Optimierung der Technologie arbeiten, können wir erwarten, dass die Anwendung von Edge AI in vielen Bereichen zunehmen wird.
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Coprozessor.de Redaktion