Edge AI ist ein wichtiges Werkzeug für Präzisionsfertigungsbetriebe. Sie verbessert die Sicherheit, indem sie maschinelles Sehen zur Vorhersage mechanischer Ausfälle und zur Überwachung der Produktqualität einsetzt. Diese Technologie wird im Fertigungsprozess von Unternehmen wie Procter & Gamble eingesetzt. Inspektionskameras in der Fabrikhalle nehmen Videos auf, die von der maschinellen Bildverarbeitung analysiert werden, um Probleme zu erkennen und zu verhindern.
Anwendungen im Gesundheitswesen
Edge Computing ermöglicht eine präzisere Diagnose und die automatische Verabreichung von Medikamenten. Tragbare Geräte können direkt am Patientenbett Scans erstellen, Tests durchführen und die Lebenszeichen überwachen. Außerdem können sie das Krankenhauspersonal auf mögliche Sicherheitsrisiken hinweisen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Cloud Computing und 5G kann diese Art von Technologie in Bereichen implementiert werden, in denen die herkömmliche Infrastruktur fehlt oder nicht zugänglich ist.
Künstliche Intelligenz am Puls der Zeit verändert bereits die Art und Weise, wie die Gesundheitsversorgung erbracht wird. Durch die Analyse von Daten am Ort der Erfassung kann sie die Zeit zwischen einer Erkenntnis und einer lebensrettenden Behandlung verkürzen. Außerdem trägt sie dazu bei, die Zusammenarbeit zwischen Fachleuten im Gesundheitswesen zu verbessern. Durch die Rationalisierung des Datenflusses an der Schnittstelle kann die KI dazu beitragen, die Qualität der Versorgung zu verbessern und die Patientenzufriedenheit zu erhöhen.
KI-gestützte Edge-Technologien sind in Krankenhäusern bereits erfolgreich im Einsatz, z. B. zur Verringerung der Strahlenbelastung bei Röntgengeräten. Außerdem können sie sturzgefährdete Patienten überwachen. Heute generieren Unternehmen im Gesundheitswesen 30 Prozent aller weltweit gespeicherten Daten. Daher ist es unerlässlich, dass diese Daten lokal verarbeitet und gespeichert werden können. Durch die Reduzierung der Notwendigkeit, große Datenmengen über die Cloud zu verschieben, können Gesundheitsdienstleister Edge Computing nutzen, um die Patientenversorgung zu verbessern und Kosten zu senken.
Medizinische Geräte können zum Beispiel KI nutzen, um plötzliche Stürze zu erkennen und das Pflegepersonal sofort zu alarmieren. Ein Beispiel hierfür ist die Apple Watch, die über eine Sturzerkennungsfunktion verfügt, mit der ein Sturz erkannt und das Pflegepersonal sofort alarmiert werden kann.
Automobilindustrie
Die Automobilindustrie nutzt KI, um das Autofahren sicherer und effizienter zu machen. Selbstfahrende Autos erzeugen enorme Datenmengen und benötigen eine On-Board-Verarbeitung. Dies bedeutet, dass die Verringerung der Latenzzeit bei der Informationsübertragung für die Sicherheit entscheidend ist. Außerdem erfordert die zunehmende Interdependenz zwischen Mensch und Maschine schnelle, lokalisierte Rechen- und Speicherkapazitäten.
Edge AI wird eingesetzt, damit Hersteller aus den riesigen Datenmengen, die sie sammeln, Kapital schlagen können. Diese Daten werden von der Automobilindustrie derzeit nicht effektiv genutzt, so dass die KI die Automobilhersteller in die Lage versetzt, bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Technologie wird eingesetzt, um vernetzte Autos, Elektrofahrzeuge, Fahrerüberwachungssysteme und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln.
Selbstfahrende Autos nutzen maschinelles Lernen, um auf der Grundlage von Sensordaten Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Sie überwachen die Straßenbedingungen und die Umgebung und steuern Lenkung und Beschleunigung. Fahrerlose Autos nutzen Edge AI, um Kreuzungen abzuschätzen und Kollisionen zu vermeiden. Sie verwenden eine große Menge an Sensorhardware, um diese Daten zu sammeln.
Edge-KI-Lösungen für die Automobilindustrie können skaliert werden, um diese Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig höchste Sicherheitsstandards und Energieeffizienz zu gewährleisten. Edge-KI-Technologie kann autonome Fahrfunktionen in Fahrzeugen mit Hochleistungsrechnern ermöglichen.
Transportindustrie
Edge AI ist eine revolutionäre Technologie, die in der Transportindustrie schnell an Bedeutung gewinnt. Diese Technologie nutzt GPU-Computing zur Beschleunigung von Lern- und Berechnungsprozessen auf eingebetteten Systemen. Dies ermöglicht tiefes Lernen in neuronalen Netzen und andere fortschrittliche Technologien. Die Vorteile von Edge AI im Transportwesen sind zahlreich. Sie wird nicht nur Verspätungen verringern und die Sicherheit erhöhen, sondern auch einen intelligenten Verkehr ermöglichen, der in Echtzeit auf veränderte Bedingungen reagiert.
Transportunternehmen können KI nutzen, um das Flottenmanagement und die Flottensteuerung zu verbessern und so Kosten zu senken und Bestände auszugleichen. So können sie beispielsweise Pannen und Unfälle verfolgen und identifizieren, indem sie ihre Edge-KI-Geräte mit den fahrzeuginternen Lanner-Geräten verbinden. Diese Geräte bieten robuste Rechen- und Kommunikationsfunktionen und können eine große Menge an Daten an ein entferntes Kontrollzentrum senden.
Die Transportindustrie steht vor vielen Herausforderungen, wie der Notwendigkeit, die Sicherheit und Zuverlässigkeit zu erhöhen und effizient zu arbeiten. Die Sicherheit ist wohl der wichtigste Faktor für jeden Reisenden. Mit Hilfe von KI-Technologien lassen sich diese Herausforderungen sehr viel einfacher lösen. Viele der modernen Fahrzeuge sind heute in der Lage, ihre Umgebung zu erkennen und darauf zu reagieren.
Darüber hinaus hilft die KI bei der Verbesserung der vorausschauenden Wartung. Sie kann beispielsweise vorhersagen, wann eine Maschine ausfallen wird, und das Management warnen, bevor der Ausfall eintritt. Außerdem werden die Kosten durch die Senkung der Energiekosten und die Steigerung der Effizienz der Prozesse gesenkt.
Verarbeitende Industrie
Die verarbeitende Industrie ist auf dem Weg zu intelligenter Automatisierung, und KI ist ein wichtiger Bestandteil dieses Puzzles. Durch den Einsatz von KI-gesteuerter Technologie können Hersteller ihre Produktivität steigern und gleichzeitig die Wartungskosten senken. Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, Entscheidungen auf höherer Ebene zu treffen, autonom zu handeln und Feedback zu geben. Diese neue Art von Technologie wird als “Intelligence on the Edge” bezeichnet und hat ein enormes Potenzial.
Edge AI ist eine neue Form der künstlichen Intelligenz (AI), die Daten lokal auf Geräten und nicht in der Cloud verarbeitet. Dadurch wird das Risiko von Datenmissbrauch in der Cloud verringert, aber die Notwendigkeit von Sicherheitsmaßnahmen wird dadurch nicht aufgehoben. Infolgedessen muss jedes Gerät oder System mit einer Sicherheitskomponente am Rande des Systems eingesetzt werden. So könnte beispielsweise ein Handheld-Gerät mit einem Mikroprozessor ausgestattet sein und Edge AI-Software verwenden. Das Gerät hätte auch eine längere Akkulaufzeit und wäre in der Lage, Daten in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren und sie dann zur weiteren Analyse an eine Cloud zu senden. Darüber hinaus könnte es sich im Notfall sogar selbst abschalten. In der Zwischenzeit würde der Hersteller des Produkts wertvolle Informationen über die Leistung des Produkts erhalten.
Edge Computing ermöglicht auch Analysen nahezu in Echtzeit. Daten können in Bruchteilen einer Sekunde analysiert werden, was in zeitkritischen Situationen von entscheidender Bedeutung ist. So könnte Edge AI Herstellern helfen, die Betriebssicherheit zu erhöhen. Sie kann auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern am Fließband verringern. Ohne angemessene Überwachung könnten Fehler dazu führen, dass fehlerhafte Produkte auf den Markt kommen. Schlimmer noch, die Fehler könnten zu Schäden in späteren Produktionsphasen führen.
Gesundheitswesen
Edge AI ist eine wachsende Technologie im Gesundheitswesen und kann dazu verwendet werden, Ärzten, Pflegepersonal und Patienten fortschrittliche Dienste anzubieten. Sie ist der Cloud-KI überlegen, da sie keine ständige Verbindung erfordert, was Kosten, Risiken und Stromverbrauch reduziert. Sie kann zur Entwicklung vielseitiger tragbarer Geräte, zur Ferndiagnose und zur Reaktion auf komplizierte Systemdatenaktualisierungen verwendet werden.
Die Technologie ermöglicht die Bereitstellung hochwertiger Daten auch ohne eine Cloud-Verbindung. So kann beispielsweise eine Insulinpumpe mit anderen Geräten ohne Internetverbindung kommunizieren und so Diabetikern eine rechtzeitige Behandlung ermöglichen. Wearable-Technologie kann auch Fachleuten wie Physiotherapeuten helfen, genaue Daten über den Bewegungsumfang und die Erholungszeit von Patienten zu sammeln. Letztlich können KI- und IoT-Lösungen die Erfahrungen von Patienten in Krankenhäusern verbessern.
Die Technologie macht auch die Gesundheitsversorgung effizienter. Sie verbessert die Überwachung von Patienten, hilft bei der frühzeitigen Vorhersage von Krankheiten und ermöglicht Behandlungen in Echtzeit. Außerdem ist sie HIPAA-konform. Sie ist schnell, zuverlässig und sicher, ohne auf Cloud-Ressourcen angewiesen zu sein. Daher hat sie das Potenzial, die Gesundheitsbranche zu revolutionieren.
Forscher haben die Vor- und Nachteile der Edge-KI und ihrer Anwendung im Gesundheitswesen analysiert. So kann Edge AI beispielsweise die Effizienz der Pflege verbessern und den menschlichen Arbeitsaufwand verringern. Darüber hinaus hat die KI das Potenzial, Fachkräfte im Gesundheitswesen dabei zu unterstützen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen.
Autonome Fahrsysteme
Edge AI ist ein leistungsfähiges Mittel zur Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit von autonomen Fahrsystemen. Autonome Fahrsysteme erzeugen große Mengen an Daten, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Darüber hinaus ist eine Onboard-Verarbeitung aus Sicherheitsgründen erforderlich, ebenso wie eine Echtzeitkommunikation zwischen menschlichen Fahrern und selbstfahrenden Autos. Darüber hinaus kann Edge AI die Latenzzeit verringern und die Genauigkeit der Datenübertragung gewährleisten.
Um möglichst genaue Entscheidungen treffen zu können, benötigt ein Bordcomputer aktuelle Informationen über seine Umgebung. Alte Daten helfen zwar nicht bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit, sind aber nützlich, um Algorithmen weiter zu verbessern. Daher ist Edge AI eine wesentliche Komponente in autonomen Fahrsystemen. Beispielsweise kann Edge AI Objekte in der Umgebung mithilfe von Lidar-Daten und Kameras identifizieren. Sie wird diese Daten mit Informationen über die Umgebung und die Infrastruktur kombinieren, um optimale Entscheidungen zu treffen.
Um autonomes Fahren zu ermöglichen, benötigen autonome Fahrzeuge zwei Rechensysteme im Inneren des Fahrzeugs: eines für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen und ein weiteres, um intelligente Entscheidungen für das Fahrzeug zu treffen. In der Regel verfügen autonome Fahrzeuge über mehrere Sensoren und mehrere Rechenserver. Diese Computer verfügen in der Regel über High-End-CPUs und GPUs und benötigen Tausende von Watt Strom für ihren Betrieb.
Die größte Herausforderung für die Entwickler autonomer Fahrsysteme besteht derzeit darin, die richtige Hardware zur Unterstützung ihrer KI-Software zu finden. KI-Computer mit Edge-Inferenz sind darauf ausgelegt, den härtesten Bedingungen standzuhalten und enorme Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus müssen bei der Entwicklung von Spezialsoftware auch spezielle Hardwarestrategien berücksichtigt werden, um diese Systeme so genau wie möglich zu machen.
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