Edge AI hat viele Vorteile und kann dazu beitragen, die für die Datenverarbeitung aus Cloud-Speicherzentren benötigte Bandbreite zu reduzieren. Darüber hinaus hilft sie Herstellern, Veränderungen in Produktionslinien zu erkennen und zu analysieren und den Stromverbrauch zu senken. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf Edge AI und wie Unternehmen davon profitieren können.
Edge AI reduziert den Bandbreitenbedarf für die Verarbeitung von Daten aus Cloud-Speicherzentren
Edge AI-Geräte reduzieren den Bandbreitenbedarf für die Verarbeitung von Daten aus Rechenzentren. Darüber hinaus sind sie autonom, so dass Datenwissenschaftler die Datenübertragungen nicht ständig überwachen müssen. Sie verringern auch den Bedarf an komplexer Infrastruktur, deren Aufbau kostspielig und zeitaufwendig ist.
Edge-KI wird in Zukunft wahrscheinlich in mehr Unterhaltungselektronik und Unternehmensanwendungen Einzug halten. Edge-KI hat zwar viele Vorteile gegenüber zentralem Cloud Computing, aber durch die Kombination der Vorteile beider Ansätze können Unternehmen den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen. Beispielsweise können KI-Anwendungen, die am Rande des Netzwerks ausgeführt werden, Daten aus der Produktionsumgebung erfassen und diese dann zur weiteren Verarbeitung an die Cloud zurücksenden. Das bedeutet, dass die Basisalgorithmen mit neuen Inputs aus der Produktion erweitert werden. Diese neuen Erkenntnisse werden dann als Update in das System eingespeist.
Das exponentielle Wachstum der Daten hat zu einem steigenden Bedarf an Bandbreite geführt. Indem die Verarbeitung näher an die Quelle der Datenerzeugung verlegt wird, reduziert Edge AI die für die KI-Verarbeitung erforderliche Bandbreite. Unternehmen wie Verizon sind Vorreiter in Sachen Edge Computing. Ihr 5G-Netzwerk und CDN bieten eine enorme Netzwerkkapazität und eine Latenzzeit von 10 ms. Zu den Vorteilen von Edge Computing gehören niedrigere Kosten, mehr Flexibilität und eine sicherere Umgebung für sensible Daten. Darüber hinaus ermöglicht es Durchbrüche bei KI-Anwendungen.
Edge AI reduziert die Bandbreite, die für die Datenverarbeitung aus Cloud-Speicherzentren erforderlich ist. Sie ermöglicht auch den Echtzeitbetrieb kritischer Anwendungen. Außerdem ist sie energieeffizienter als das Senden von Daten in die Cloud. Edge-Hardware ermöglicht auch die schnellere Verarbeitung einiger Deep-Learning-Aufgaben und -Modelle. Dies kann auch die Batterielebensdauer verlängern und den Energieverbrauch senken.
Edge AI reduziert auch die Netzwerkkosten. Durch die Verringerung der über das Internet übertragenen Datenmenge reduziert Edge AI die für die Verarbeitung von Daten aus Cloud-Speicherzentren benötigte Bandbreite. Darüber hinaus kann Edge AI als Repository für nachbearbeitete Daten genutzt werden.
Edge AI kann auch bei der Entwicklung selbstfahrender Autos eingesetzt werden, die nahezu sofortige Reaktionszeiten erfordern. Edge-KI kann auch der Landwirtschaft helfen, indem sie Daten von IoT-Sensoren sammelt und verarbeitet und auf diese Daten reagiert, um die Kosten der Lebensmittelproduktion zu senken. Weitere mögliche Edge-KI-Anwendungen sind Ertragskartierung, intelligente Traktoren und die Analyse von Drohnendaten.
Ermöglicht Operationen in Echtzeit
Edge-KI ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Systeme in Echtzeit zu betreiben. Diese Technologie kann zur Automatisierung von Fließbändern, zur Überprüfung von Produkten auf Fehler und vieles mehr eingesetzt werden. Ihre Algorithmen können jeden Prozess überwachen, der von einem Standardprozess abweicht, und in Echtzeit Anpassungen vornehmen. Die Verwendung von Echtzeitdaten und die Möglichkeit, die Modelle zu aktualisieren, kann Unternehmen helfen, Kosten zu senken und den Service zu verbessern.
Edge Computing ist ideal für entlegene Standorte, da es schnelle Analysen nahezu in Echtzeit ermöglicht. Diese Technologien bieten Einblicke in Daten innerhalb von Sekundenbruchteilen, was sie für zeitkritische Situationen entscheidend macht. Ein Beispiel ist das Fließband in der Fabrik, wo Fehler von Robotern dazu führen können, dass beschädigte oder unvollständige Produkte auf den Markt kommen. Darüber hinaus können diese Fehler Schäden in späteren Produktionsphasen verursachen.
Edge-KI-Systeme verringern die Latenzzeit und erhöhen die Verarbeitungsgeschwindigkeit. Sie verringern auch die Bandbreite und den Stromverbrauch. Sie machen auch die Speicherung in der Cloud überflüssig und verringern das Risiko von Cyberangriffen. Außerdem ermöglichen sie Echtzeitoperationen und sind ideal für tragbare Geräte. Da die Daten lokal verarbeitet werden, gibt es auch weniger Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes.
Durch die Integration von KI-Technologie mit Edge Computing können intelligente Geräte in Fertigungsumgebungen eingebettet werden. Ein Fabrikarbeiter könnte zum Beispiel ein tragbares Gerät mit einem Mikroprozessor und Edge-KI-Software verwenden. Das Gerät hätte eine lange Akkulaufzeit und würde Daten in Echtzeit sammeln. Es könnte die Daten auch analysieren und zur weiteren Analyse an die Cloud senden. Im Notfall könnte es sich sogar selbständig abschalten. Außerdem würde es dem Hersteller wertvolle Informationen über die Leistung des Produkts liefern.
Edge KI hilft Herstellern bei der Analyse und Erkennung von Veränderungen in Produktionslinien
Im Fertigungssektor hilft Edge KI den Herstellern bei der Analyse und Erkennung von Veränderungen in ihren Produktionslinien. Beispielsweise kann ein Sensor an einer Produktionsmaschine einen niedrigen Füllstand des Tanks erkennen und die Produktionsmaschine darüber informieren, dass sie langsamer werden muss. Das System kann auch vorgelagerten Prozessen signalisieren, die Geschwindigkeit zu erhöhen oder zu verlangsamen. Diese Daten können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen zur Optimierung der Produktionslinie zu treffen.
Die Qualitätskontrolle ist ein wesentlicher Bestandteil des Fertigungsprozesses. In Montagelinien müssen Fehler in Echtzeit erkannt werden, um den Ausschuss zu minimieren und die Produktionseffizienz zu steigern. Edge-Computing-Geräte können Veränderungen in Produktionslinien innerhalb von Millisekunden analysieren und erkennen, so dass sie die Mitarbeiter vor potenziellen Problemen warnen können, bevor diese die Produkte beeinträchtigen.
Edge-Al-Lösungen können in Echtzeit Einblicke in die Produktionsabläufe geben, um die Produktionsausbeute zu erhöhen, die Qualität zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Darüber hinaus können Edge-fähige Geräte Herstellern helfen, die Sicherheit in ihren Produktionsumgebungen zu verbessern. Mit diesen Lösungen können Hersteller ihre Produktivität erhöhen, Ausfallzeiten reduzieren, die Produktqualität verbessern und die Produktionsleistung steigern.
Edge Al kann Herstellern auch dabei helfen, die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften zu automatisieren. Die Automatisierung kann zu einer genaueren Berichterstattung beitragen und die mit der manuellen Datenerfassung verbundenen Fehler beseitigen. So hat beispielsweise IMS Evolve, ein Partner von Dell Technologies, Edge Computing eingesetzt, um Kühlschränke automatisch auf die richtige Temperatur einzustellen, so dass das Unternehmen die Vorschriften zur Lebensmittelsicherheit einhalten und gleichzeitig die Überkühlung der Kühlschränke reduzieren kann.
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