Mit dem raschen Wachstum des Internets der Dinge (IoT) und der künstlichen Intelligenz (KI) sind der Bedarf an Datenverarbeitung und die damit verbundene Komplexität erheblich gestiegen. Herkömmliches Cloud Computing stößt auf Einschränkungen wie Latenzzeiten, Bandbreitenbeschränkungen und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, was es schwierig macht, die Anforderungen an die Datenverarbeitung in Echtzeit zu erfüllen. Edge AI-eine Technologie, die KI-Algorithmen und -Modelle direkt auf Edge-Geräte bringt- hilft bei der Lösung dieser Herausforderungen. In diesem Blog erfahren Sie, was Edge-KI ist, welche Kerntechnologien sie ermöglichen, welche Anwendungen es gibt und welche einzigartigen Vorteile sie bietet.
Verstehen von Edge AI
Bei der Edge-KI werden KI-Algorithmen direkt auf Edge-Geräten ausgeführt, so dass die Daten nahe an der Quelle verarbeitet werden können, anstatt sich ausschließlich auf die Cloud zu verlassen. Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile, darunter geringere Latenzzeiten, verbesserter Datenschutz und größere Effizienz. Diese Eigenschaften machen Edge AI ideal für Anwendungen in Bereichen wie intelligente Fertigung, autonomes Fahren und IoT.
Schlüsseltechnologien für Edge AI
Edge AI stützt sich auf mehrere wichtige Technologien, um die lokale Datenverarbeitung effizient und zuverlässig zu gestalten. Hier ein Blick auf einige der wesentlichen Komponenten:
1. die Hardware-Beschleunigung
Edge AI erfordert eine hohe Rechenleistung, die oft durch spezielle Hardwarekomponenten für AI-Aufgaben erreicht wird:
- Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs): Speziell für KI-Funktionen entwickelte ASICs bieten hohe Leistung bei geringerem Stromverbrauch.
- Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs): GPUs sind für ihre Fähigkeit zur parallelen Datenverarbeitung bekannt und eignen sich daher besonders für komplexe KI-Aufgaben wie neuronale Netze.
- Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs): FPGAs sind äußerst anpassungsfähig und können für spezifische KI-Modelle angepasst werden, was sie für Edge-KI-Systeme wertvoll macht.
- Neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs): Speziell für neuronale Netze entwickelt, sind NPUs äußerst effizient für parallele KI-Berechnungen.
2 Modelloptimierung und Komprimierung
Edge-Geräte haben oft nur eine begrenzte Speicher- und Verarbeitungsleistung, so dass KI-Modelle für einen reibungslosen Betrieb optimiert werden müssen:
- Modell-Quantisierung: Konvertiert große Modellparameter in kleinere Formate, um die Rechenlast zu verringern.
- Modell Beschneiden: Eliminiert unwichtige Verbindungen in einem neuronalen Netz und verringert so dessen Größe, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
- Wissensdestillation: Ein kleineres Modell wird trainiert, um den Output eines größeren Modells zu replizieren, wodurch Ressourcen gespart werden, ohne die Effektivität zu beeinträchtigen.
- Modell Sparsamkeit: Verringert die Anzahl der Parameter in einem Modell und steigert die Effizienz der Berechnungen.
3 Edge-Computing-Architektur
Die Verarbeitung und Analyse von Daten auf dem Gerät selbst erfordert eine spezielle Architektur, die auf Echtzeitleistung ausgelegt ist:
- Verteilte Edge-Gerätearchitektur: Edge-Knoten können unabhängig voneinander arbeiten und je nach Bedarf Daten sammeln und verarbeiten, insbesondere in IoT-Netzen.
- Edge-Cloud-Zusammenarbeit: Während einige Aufgaben lokal erledigt werden, werden andere - wie das Training umfangreicher Modelle - in der Cloud durchgeführt, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Latenz zu erreichen.
- Vernetzte Edge-Geräte: Edge-Geräte können direkt kommunizieren und unterstützen Echtzeitanwendungen wie autonomes Fahren und intelligente Fabriken.
4. echtzeitfähige Betriebssysteme (RTOS)
Edge-KI-Anwendungen erfordern häufig sofortige Reaktionen, weshalb Echtzeitbetriebssysteme für die Verwaltung zeitkritischer Aufgaben unerlässlich sind:
- Leichtgewichtige Betriebssysteme: Systeme wie FreeRTOS und VxWorks sind für eingebettete Systeme konzipiert und gewährleisten schnelle Reaktionszeiten auch auf stromsparender Hardware.
- Containerisierung und Virtualisierung: Tools wie Docker-Container und virtuelle Maschinen machen KI-Modelle portabler und vereinfachen den Einsatz und die Aktualisierungsprozesse.
5 Sicherheit in Edge-Geräten
Da Edge-Geräte oft direkt mit den Nutzern und der physischen Umgebung interagieren, sind Sicherheit und Datenschutz von entscheidender Bedeutung:
- Datenverschlüsselung: Schützt sensible Informationen während der Speicherung und Übertragung.
- Sicherer Start: Stellt sicher, dass nur verifizierte Software und Firmware auf dem Gerät ausgeführt werden darf.
- Geräteauthentifizierung und -autorisierung: Validiert Geräte und verhindert unbefugten Zugriff.
6 Netzwerkkommunikation und Optimierung von Protokollen
Edge-Geräte werden häufig über drahtlose Netzwerke betrieben, so dass effiziente Protokolle den Datenaustausch erleichtern:
- Low-Power Wide-Area Networks (LPWAN): Protokolle wie LoRa und NB-IoT unterstützen die stromsparende Übertragung über große Entfernungen.
- 5G-Technologie: Bietet Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit geringer Latenz, die sich für anspruchsvolle Anwendungen wie autonomes Fahren und Fernversorgung eignen.
- Rand-spezifische Protokolle: MQTT und CoAP sind für die schnelle und effiziente Datenübertragung in Edge-Umgebungen konzipiert.
7 Heterogenes Rechnen
Viele Edge-Geräte enthalten verschiedene Arten von Prozessoren, wie CPUs, GPUs, NPUs und FPGAs, die jeweils für bestimmte Aufgaben geeignet sind. Dieser Ansatz wird als heterogenes Computing bezeichnet und maximiert die Fähigkeiten der einzelnen Prozessortypen:
- Aufgabenzuweisung: Verteilt Aufgaben auf den am besten geeigneten Prozessor, je nach Anforderung. So können beispielsweise einfache Aufgaben auf einer CPU ausgeführt werden, während komplexe KI-Modelle auf einer GPU verarbeitet werden.
- Kollaboratives Rechnen: Mehrere Edge-Geräte können über ein Netzwerk zusammenarbeiten und verschiedene Aufgaben gleichzeitig ausführen, um die KI-Verarbeitung zu beschleunigen.
8. lokalisiertes KI-Modell-Training
Während Edge-Geräte in der Regel für Inferenzen verwendet werden, ermöglichen einige Weiterentwicklungen lokales Modelltraining, so dass KI-Modelle in Echtzeit an spezifische Umgebungen angepasst werden können, ohne dass Daten an die Cloud gesendet werden müssen:
- Föderiertes Lernen: Mehrere Edge-Geräte trainieren gemeinsam KI-Modelle, ohne Daten auszutauschen, und schützen so die Privatsphäre.
- Inkrementelles Lernen: Modelle werden schrittweise auf Edge-Geräten aktualisiert, um sich an veränderte Umgebungen anzupassen, was für Anwendungen wie Echtzeit-Überwachung nützlich ist.
Anwendungen von Edge AI
Edge AI findet in verschiedenen Bereichen praktische Anwendung und bringt intelligente Entscheidungen näher an die Datenquelle:
- Intelligente Fertigung: In automatisierten Fabriken optimiert KI die Produktionslinien und steigert die Effizienz und Produktqualität. Sie kann zum Beispiel Roboter am Fließband überwachen und in Echtzeit Anpassungen vornehmen, um eine gleichmäßige Produktion zu gewährleisten.
- Intelligenter Transport: In Verkehrssystemen analysiert die Edge-KI den Verkehr in Echtzeit, um Signale zu steuern, Staus zu reduzieren und die Verkehrssicherheit zu erhöhen. In Fahrzeugen ermöglichen Edge-Geräte die direkte Kommunikation zwischen Fahrzeugen und verbessern so die Zuverlässigkeit des autonomen Fahrens.
- Gesundheitswesen: Die Edge-KI im Gesundheitswesen ermöglicht die Überwachung und Analyse von Patientendaten in Echtzeit. So können tragbare Geräte, auf denen KI-Algorithmen laufen, Vitalparameter wie Herzfrequenz und Blutdruck überwachen und bei abnormalen Messwerten Warnungen ausgeben.
- Überwachung und Wartung von Industrieanlagen: Edge AI hilft bei der Überwachung von Industrieanlagen und identifiziert potenzielle Probleme, bevor sie zu Problemen werden. Durch die Analyse historischer Daten optimiert es auch die Wartungspläne und verlängert so die Lebensdauer der Maschinen.
Vorteile von Edge AI
Edge AI bietet eine Reihe von Vorteilen, die sie für moderne Anwendungen besonders geeignet machen:
- Niedrige Latenzzeit: Die Verarbeitung von Daten auf dem Gerät selbst bedeutet schnellere Reaktionszeiten, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist.
- Effiziente Bandbreitennutzung: Durch die lokale Verarbeitung und Filterung von Daten reduziert Edge AI die über das Netz gesendete Datenmenge, spart Bandbreite und senkt die Übertragungskosten.
- Verbesserter Datenschutz: Die lokale Datenverarbeitung minimiert die Notwendigkeit, Daten an einen anderen Ort zu senden, und trägt so zum Schutz der Privatsphäre der Nutzer bei.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Edge-KI-Systeme sind anpassungsfähig und können je nach Bedarf nach oben oder unten skaliert werden, was in unterschiedlichen Umgebungen von entscheidender Bedeutung ist.
- Verlässlichkeit und Autonomie: Edge-Geräte können auch ohne Internetverbindung weiterarbeiten und gewährleisten so eine kontinuierliche Funktion für kritische Aufgaben.
Schlussfolgerung: Die Zukunft der Edge-KI
Edge-KI verändert die Art und Weise, wie die Industrie KI einsetzt, indem sie die Verarbeitung näher an die Datenquelle bringt, Latenzzeiten reduziert und Entscheidungen in Echtzeit ermöglicht. Von Fabrikhallen bis hin zu autonomen Fahrzeugen - Edge AI hilft der Industrie, intelligenter und vernetzter zu werden. Wenn Unternehmen wie InHand Networks ihre Innovationen fortsetzen, wird Edge AI eine noch größere Rolle dabei spielen, wie Unternehmen in Zukunft arbeiten werden.
