Die geschäftliche Notwendigkeit von Edge AI bei der Lösung von Bandbreitenproblemen

Die Welt der Technologie verändert sich rasant, und KI ist dabei führend. Dieser hochmoderne Ansatz der künstlichen Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, insbesondere im Internet der Dinge (IoT). Da Unternehmen mit wachsenden Datenmengen und der Notwendigkeit von Echtzeit-Entscheidungen zu kämpfen haben, wird Edge-KI zu einem Wendepunkt, der Lösungen für Bandbreitenengpässe und Datenschutzbedenken bietet, mit denen herkömmliche cloudbasierte Systeme lange zu kämpfen hatten.

Künstliche Edge-Intelligenz ist in verschiedenen Branchen auf dem Vormarsch, von der Fertigung bis zum Gesundheitswesen. Sie bringt Computer-Vision-Funktionen auf IoT-Geräte und ermöglicht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung direkt an der Quelle. Der Wechsel von der Cloud zum Edge Computing ist nicht nur ein technisches Upgrade, sondern auch eine geschäftliche Notwendigkeit. Wir gehen näher darauf ein, wie sich Edge-KI entwickelt, welche Rolle sie bei der Lösung von Bandbreitenproblemen spielt und welche Branchen von ihr profitieren. Wir werden auch einen Blick darauf werfen, wie Unternehmen wie LatticeWork und ihre VAISense-Lösung an der Spitze dieser technologischen Revolution stehen und intelligente Alternativen und praktische Lösungen für Unternehmen anbieten, die ihre Abläufe intelligenter und effizienter gestalten wollen.

Die Entwicklung der KI: Von der Cloud zum Edge

Die Entwicklung der KI ist von bedeutenden Veränderungen der Infrastruktur und der Verarbeitungsmöglichkeiten geprägt. Diese Entwicklung hat die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen und Entscheidungen treffen, neu gestaltet, indem sie von traditionellen Systemen zu cloudbasierten Lösungen und nun zur Spitzentechnologie übergegangen ist.

Traditionelle KI-Einschränkungen

Herkömmliche KI-Systeme waren zwar für genau definierte Aufgaben und stabile Umgebungen hoch skalierbar, hatten aber bei der Anpassung an neue Szenarien mit erheblichen Problemen zu kämpfen ¹. Diese regelbasierten oder Expertensysteme arbeiteten innerhalb vordefinierter Grenzen, die von menschlichen Programmierern festgelegt wurden, und waren nicht in der Lage, aus neuen Daten zu lernen ². Während sie große Datenmengen und komplexe Entscheidungsprozesse effizient bewältigen konnten, behinderte ihre Inflexibilität ihre Anwendung in dynamischen Umgebungen ^1.

Das Aufkommen des Edge Computing

Im Zuge des technologischen Fortschritts verlagerte sich der Schwerpunkt auf das Edge Computing, ein Paradigma, das die Datenverarbeitung näher an die Datenquelle bringt. Dieser Ansatz verringert die Latenzzeit, verbessert die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit und minimiert die Notwendigkeit der Datenübertragung zu zentralen Cloud-Servern ³. Edge Computing ermöglicht die Datenverarbeitung am oder in der Nähe des Entstehungsortes, sei es im Flottenmanagement, bei automatisierten Industriemaschinen, Drohnen oder autonomen Fahrzeugen ³.

Die Auswirkungen von Edge Computing sind erheblich. IDC berichtet, dass die weltweiten Ausgaben für Edge Computing im Jahr 2024 voraussichtlich 232 Milliarden US-Dollar erreichen werden, was einem Anstieg von 15,4 % gegenüber 2023 entspricht ³. Dieses Wachstum unterstreicht die zunehmende Bedeutung von Edge Computing in verschiedenen Branchen.

Konvergenz von KI und Edge

Die Verschmelzung von KI und Edge Computing hat zu Edge AI oder Edge Intelligence geführt. Diese Konvergenz verlagert das KI-Computing von der Cloud auf Edge-Geräte, wo die Daten generiert werden ⁴. Edge-KI bietet mehrere Vorteile:

1. Niedrige Latenzzeit: Durch die lokale Verarbeitung von Daten verkürzt Edge AI die Reaktionszeiten erheblich, was für Anwendungen, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit erfordern, entscheidend ist ⁴.

2. Wahrung der Privatsphäre: Die Rohdaten bleiben lokal auf den Edge-Geräten gespeichert, was den Datenschutz verbessert und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleistet ⁴.

3. Erhöhte Zuverlässigkeit: Die dezentrale und hierarchische Computing-Architektur von Edge AI sorgt für zuverlässigere Berechnungen ⁴.

4. Skalierbarkeit: Edge AI fördert die weit verbreitete Anwendung von Deep Learning in allen Branchen und treibt die Einführung von KI voran ⁴.

Die Kombination von Edge Computing und KI hat neue Möglichkeiten für Innovation und wirtschaftliches Wachstum geschaffen. Gartner Hype Cycles bezeichnet Edge Intelligence als eine aufstrebende Technologie, die voraussichtlich in den nächsten 5 bis 10 Jahren ein Produktivitätsplateau erreichen wird ⁴.

Unternehmen wie LatticeWork sind bei der Anpassung an diese sich entwickelnde Landschaft ganz vorne mit dabei und bieten Lösungen an, die Edge AI nutzen, um die betriebliche Effizienz und Entscheidungsprozesse zu verbessern. VAISense (eine Lösung von LatticeWork ) bringt die KI-Funktionen näher an die Datenquelle heran und ermöglicht es Unternehmen so, Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich Latenz, Bandbreite und Datenschutz auszuräumen.

Edge AI: Eine Lösung für Bandbreitenengpässe

Edge AI, auch bekannt als "AI on edge", bringt AI-Berechnungen näher an die Datenquelle und bietet eine leistungsstarke Lösung für Bandbreitenprobleme. Bei diesem Ansatz werden KI-Anwendungen in Geräten in der gesamten physischen Welt eingesetzt, die Daten lokal und nicht in zentralisierten Cloud-Einrichtungen verarbeiten ⁵. Auf diese Weise geht Edge AI mehrere kritische Probleme an, mit denen Unternehmen in der heutigen datengesteuerten Landschaft konfrontiert sind.

Minimierung der Latenzzeit

Einer der Hauptvorteile von Edge AI ist die Möglichkeit, die Latenzzeit erheblich zu reduzieren. Durch die lokale Verarbeitung von Daten auf Geräten entfällt bei Edge AI die Notwendigkeit, Informationen zur Analyse an entfernte Cloud-Server zu senden ^. Diese lokale Verarbeitung ermöglicht Entscheidungsfindung und Reaktionsfähigkeit in Echtzeit und ist damit ideal für Anwendungen, die sofortiges Handeln erfordern, wie autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung ⁶.

Mit dem Fortschritt der Hardware-Technologien wird es zunehmend möglich, leistungsstarke KI-Anwendungen zu entwickeln, die wertvolle Erkenntnisse in Echtzeit liefern. Der Schlüssel dazu ist die Implementierung von Inferencing am Edge, um Latenzzeiten zu reduzieren und die Zeit bis zur Erkenntnis zu verkürzen ⁷. Edge-Inferencing nutzt immer leistungsfähigere Hardware wie NVIDIA Jetson, Google Coral und Hailo, die hocheffiziente, eingebettete Computerplatinen und Beschleunigungsmodule mit kleinem Formfaktor für den Einsatz am Edge bereitstellen ⁷.

Verbesserung des Datenschutzes und der Datensicherheit

Edge-KI hat einen erheblichen Einfluss auf den Datenschutz und die Sicherheit. Da die meisten Daten lokal verarbeitet werden, wird die Datenmenge, die an externe Standorte oder entfernte Cloud-Server gesendet wird, minimiert ⁶. Dieser Ansatz verringert das Risiko eines Datenmissbrauchs und verbessert den Datenschutz, was für sensible Daten wie Sicherheit, geistiges Eigentum und andere private Informationen von entscheidender Bedeutung ist ⁶.

Es ist jedoch zu beachten, dass die lokale Verarbeitung von Daten auf Geräten zwar einige Bedrohungen verringern kann, die verteilte Natur des Edge-Computing jedoch eine Reihe eigener Sicherheitsrisiken mit sich bringt ⁸. Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, einschließlich Sicherheitsfunktionen auf Hardware-Ebene, regelmäßige Firmware-Updates und umfassende Überwachung, um unbefugte Zugriffe oder Manipulationsversuche auf Edge AI-Hardware zu erkennen und zu verhindern ⁵.

Verringerung der Cloud-Abhängigkeit

Edge AI trägt dazu bei, die Abhängigkeit von externen Ressourcen zu verringern, und sorgt so für unterbrechungsfreie Funktionalität und Reaktionsfähigkeit, was für geschäftskritische Anwendungen unerlässlich ist ⁶. Dieser Ansatz optimiert die Nutzung der Netzwerkbandbreite, senkt die Kosten für die Datenübertragung und reduziert Netzwerküberlastungen, insbesondere in Umgebungen mit begrenzter Bandbreitenverfügbarkeit ⁶.

Indem VAISense die KI-Funktionen näher an die Datenquelle heranbringt, können Unternehmen die Möglichkeiten von Echtzeit-Einsichten nutzen und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich Latenz, Bandbreite und Datenschutz ausräumen. Da die Gesamtbetriebskosten für Edge-basiertes Inferencing weiter sinken und die Nachfrage nach Echtzeitanalysen und Hyperautomatisierung steigt, müssen Technologieentwickler ihre Lösungen anpassen, um diese neuen Erwartungen zu erfüllen ⁷.

Branchen, die von Edge AI profitieren

Fertigung und industrielles IoT

Edge AI revolutioniert den Fertigungssektor und bringt KI-Funktionen näher an den Netzwerkrand. Dies ermöglicht die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit auf Edge-Geräten und verbessert die Leistung, Aktualität und Sicherheit in verschiedenen Anwendungen ⁹. Die vorausschauende Wartung, ein wichtiger Aspekt zur Gewährleistung der kontinuierlichen Maschinenfunktionalität, profitiert in hohem Maße von Edge AI. Durch die Nutzung von Echtzeitberechnungen der Restnutzungsdauer (RUL) und des End of Life (EOL) können Hersteller sofortige Einblicke in den Zustand und die Leistung von Maschinen gewinnen ⁹.

Qualitätskontrolle in Echtzeit ist ein weiterer Bereich, in dem Edge AI glänzt. Durch den Einsatz von KI-Modellen direkt auf Edge-Geräten können Hersteller Sensordaten in Echtzeit analysieren und qualitätsbezogene Probleme sofort erkennen und beheben ⁹. Dieser Ansatz reduziert den Ausschuss erheblich und stellt sicher, dass qualitativ hochwertige Produkte auf den Markt kommen.

Gesundheitswesen und Telemedizin

Im Gesundheitswesen macht die Edge-KI große Fortschritte. Sie ermöglicht die Datenanalyse medizinischer Geräte wie Patientenmonitore und Wearables in Echtzeit und bietet aufgrund der geringen Latenzzeit schnellen Zugriff auf wichtige Informationen ¹⁰. Diese unmittelbare Verarbeitung ist entscheidend für zeitkritische Anwendungen wie die Fernüberwachung von Patienten und die Notfallreaktion auf medizinische Krisen.

Edge Computing im Gesundheitswesen verbessert auch den Datenschutz und die Sicherheit. Durch die lokale Verarbeitung von Daten wird die Menge an sensiblen Patienteninformationen, die über Netzwerke übertragen werden, minimiert, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA ¹⁰ gewährleistet wird.

Einzelhandel und Kundenerlebnis

Einzelhändler setzen Edge AI ein, um personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten können sie die Interessen und Vorlieben der Kunden erkennen und ihnen gezielt relevante Angebote und Werbeaktionen unterbreiten ¹¹. Dies steigert nicht nur den Umsatz, sondern auch die Kundenzufriedenheit.

Edge AI ermöglicht es Einzelhändlern, Marketingstrategien auf der Grundlage von Echtzeiterkenntnissen anzupassen, die Kundenbindung zu stärken und das Geschäftswachstum zu fördern. Sie hilft auch bei der Optimierung von Ladenlayouts, Produktplatzierung und Personaleinsatz durch die Analyse von Kundenbewegungen und -interaktion ¹¹. VAISense bietet Lösungen, die Edge AI nutzen, um die betriebliche Effizienz und die Entscheidungsprozesse im Einzelhandel zu verbessern.

Fazit

Edge AI führt zu einer Revolution in der Art und Weise, wie Unternehmen Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen. Indem KI-Funktionen näher an die Datenquelle gebracht werden, werden Bandbreitenengpässe beseitigt, Latenzzeiten verringert und der Datenschutz verbessert. Diese Verlagerung hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Branchen, von der Fertigung über das Gesundheitswesen bis hin zum Einzelhandel, und ermöglicht Einblicke in Echtzeit und effizientere Abläufe.

Mit der weiteren Entwicklung von Edge AI wird ihre Bedeutung bei der Lösung von Bandbreitenproblemen und der Verbesserung von Geschäftsabläufen noch zunehmen. VAISense steht an der Spitze dieses technologischen Wandels und bietet Lösungen, die Edge-KI nutzen, um die betriebliche Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Verwalten Sie Ihr Edge-Netzwerk mit VAISense, einem Cloud-Portal, das alle Ihre Edge-Geräte an einem Ort organisieren kann. Diese bahnbrechende Technologie ebnet den Weg für intelligentere, reaktionsschnellere Geschäftsprozesse und markiert eine neue Ära der KI-gesteuerten Innovation.

FAQs

Wie hilft Edge Computing bei der Reduzierung der Bandbreitennutzung?
Edge Computing steigert die Effizienz von Internetgeräten und -anwendungen, indem es Daten näher an ihrem Ursprung verarbeitet. Dieser Ansatz verkürzt die Strecke, die die Daten zwischen Client und Server zurücklegen müssen, und verringert damit sowohl die Latenzzeit als auch die benötigte Bandbreite.

Wie kann KI bei der Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen helfen?
KI kann den durch manuelle Prozesse, redundante Aufgaben und betriebliche Engpässe verursachten Ressourcenverbrauch erheblich verringern. Technologien wie robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) und maschinelles Lernen helfen bei der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und der Feinabstimmung von Geschäftsabläufen, wodurch die Gesamtproduktivität gesteigert wird.

Auf welche Weise verbessert Edge Computing die Reaktionszeiten und spart Bandbreite?
Beim Edge Computing werden Server und Speichersysteme in der Nähe des Ortes platziert, an dem die Daten erstellt werden. Dieses Setup ermöglicht den Betrieb zahlreicher Geräte über ein lokalisiertes und effizientes LAN und stellt sicher, dass ausreichend Bandbreite für die lokale Nutzung reserviert ist. Dadurch werden Latenzzeiten erheblich reduziert und Netzwerküberlastungen vermieden.

Welche Vorteile bietet die Integration von KI am Rande von Netzwerken?
Edge-KI bietet mehrere Vorteile, darunter

• Geringere Latenzzeit: Durch die Verarbeitung auf dem Gerät selbst werden Verzögerungen vermieden, die entstehen, wenn Daten zu und von einem entfernten Server übertragen werden müssen.
• Geringere Bandbreitennutzung: Die lokale Datenverarbeitung reduziert die Datenmenge, die über das Netzwerk gesendet werden muss.
• Echtzeitanalyse: Ermöglicht die sofortige Verarbeitung und Analyse von Daten.
• Verbesserter Datenschutz: Die Daten können lokal verarbeitet werden, wodurch das Risiko einer Aufdeckung bei der Übertragung verringert wird.
• Skalierbarkeit: Ermöglicht die Erweiterung von IoT-Geräten und -Anwendungen ohne proportionalen Anstieg der zentralen Verarbeitungsressourcen.
• Kosteneffizienz: Reduziert die mit der Datenübertragung und der Serverwartung verbundenen Kosten.

Referenzen

[1] - https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-vs-ai/
[2] - https://cyntexa.com/blog/generative-ai-vs-traditional-ai/
[3] - https://www.cio.com/article/2096863/the-impact-of-ai-on-edge-computing.html
[4] - https://viso.ai/edge-ai/edge-intelligence-deep-learning-with-edge-computing/
[5] - https://digital.ai/catalyst-blog/edge-ai-exploring-the-advantages-and-risks/
[6] - https://www.advantech.com/en-us/resources/industry-focus/edge-ai
[7] - https://www.ahead.com/resources/the-importance-of-ultra-low-latency-edge-inferencing-for-real-time-ai-insights/
[8] - https://www.linkedin.com/pulse/edge-ai-ais-leap-from-cloud-curb-neil-sahota-kyw9e
[9] - https://www.wevolver.com/article/2024-state-of-edge-ai-report/industrial-iot-and-manufacturing
[10] - https://binariks.com/blog/edge-computing-for-healthcare-data/
[11] - https://www.edgesignal.ai/blog/how-edge-ai-is-changing-retail