Die Zukunft der KI liegt am Rande

Das Internet der Dinge (IoT) ist wie ein Netzwerk sich ständig replizierender Einheiten, die eine beispiellose und wachsende Datenmenge erzeugen. Schätzungen zufolge wird es bis 2025 weltweit 75,44 Milliarden vernetzte Geräte geben.

Obwohl es schwierig ist, diese Zahlen zu rationalisieren, ist eines sicher: Unsere Welt wird immer vernetzter, kontextbezogener und reaktionsfähiger. Die Daten, die wir von diesen Geräten erhalten, werden für eine neue Generation intelligenter Anwendungen verwendet, stellen aber auch eine Herausforderung dar: Wie können wir diese am besten verarbeiten, um einen Mehrwert für die Verwalter dieser Daten zu schaffen?

Hier kommt Edge Computing ins Spiel. Edge Computing ist ein verteiltes Computerparadigma, das Computerressourcen näher an die Datenquelle bringt, d. h. an die Assets, Prozesse und Akteure, die die Ereignisse generieren, die zu Daten führen.

Während viel Aufregung um die grafische Verarbeitung geweckt wurde (der Aktienkurs von NVIDIA ist nur ein einzelner Indikator), ist der Vorsprung eine entscheidende Grenze für die Differenzierung und die Erlangung von Wettbewerbsvorteilen in Situationen, in denen die Zeit und Komplexität erforderlich ist, um eine Entscheidung zu treffen oder ein Ereignis auszulösen Tischeinsätze.

Edge Computing ermöglicht Echtzeit-Datenverarbeitung und Feedback mit geringer Latenz, die für AIoT-Anwendungen unerlässlich sind. AIoT, oder Künstliche Intelligenz der Dinge, ist die Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens, die von Edge-Computing-Geräten unterstützt werden, um aussagekräftige Erkenntnisse nahezu in Echtzeit zu generieren.

Bei diesen Geräten handelt es sich um Sensoren, die Daten verarbeiten und verarbeiten, beispielsweise Energiezähler, Temperatursensoren und Asset-Tracker, bis hin zu – was noch wichtiger ist – Gateway-Geräten, die diese Daten gemeinsam nutzen und verarbeiten.

Statista prognostiziert, dass der globale Edge-Computing-Markt bis 2025 voraussichtlich 257,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird, und einem Artikel der National Science Foundation zufolge beträgt die durchschnittliche Latenz für Edge-Computing zehn Millisekunden, verglichen mit einhundert Millisekunden für Cloud-Computing.

Laut GlobalData kann Edge Computing die Kosten der Datenverarbeitung um bis zu 70 Prozent senken, indem es über niedrige Latenzzeiten und überlastete Mainframe-, Cloud-Datenbanken und Verarbeitungsumgebungen verfügt, was weitere Vorteile für die KI bietet.

Traditionell wurden BI und erweiterte Analysen zur Analyse historischer Daten eingesetzt, um Trends und Muster zu identifizieren. Mit Edge Computing ist es nun jedoch möglich, aus Daten in Echtzeit sinnvolle und bahnbrechende Ergebnisse zu berechnen und zu generieren. Dadurch können Unternehmen Entscheidungen in Echtzeit treffen, was zu erheblichen Verbesserungen der Effizienz und Produktivität führen kann.

In einem Smart-Cell-Standort werden beispielsweise Sensoren verwendet, um Daten über alles zu sammeln, von der Temperatur der Umgebung und der Ausrüstung bis hin zum Stromverbrauch und der Kapazität am Standort. Diese Daten können genutzt werden, um die Effizienz zu verbessern, Ausfallzeiten zu verhindern und die Produktion zu optimieren – in diesem Sinne eine qualitativ hochwertige, konsistente Signalweiterleitung.

Wenn Daten jedoch zentral transportiert und verarbeitet werden, kann es zu kostspieligen Verzögerungen kommen, da sich bereits der Bruchteil einer Sekunde schlechter Servicebereitstellung auf die Kundenzufriedenheit und die Verfügbarkeit des Personals für Service und Betrieb auswirkt.

Dies könnte zu Problemen führen, wie zum Beispiel, dass Maschinen heiß laufen, außerhalb kontrollierbarer Umstände beschädigt werden oder quantitativ oder qualitativ minderwertige Abläufe liefern. Der gleiche Rahmen kann auf Bergbaumaschinen, intelligente Gebäude, Fabriken, medizinische Einrichtungen und mehr angewendet werden.

Beim Edge Computing werden die Daten lokal verarbeitet, wodurch diese Verzögerungen entfallen. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und eine verbesserte Leistung. Darüber hinaus kann Edge Computing dazu beitragen, die Sicherheit zu verbessern, indem Daten lokal gespeichert werden, wo sie weniger anfällig für Cyberangriffe sind.

Zehn Elemente müssen berücksichtigt und berücksichtigt werden, um AIoT am Edge bereitzustellen. Dies zeigt, wie vielfältig AIoT ist und welche Ebenen erforderlich sind, um die verschiedenen Funktionen und Fähigkeiten zu unterstützen.

Der Aufbau einer starken Edge-Computing-Infrastruktur ist von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört der Einsatz von Edge-Geräten und Gateways, die Daten lokal verarbeiten und analysieren können.

Diese Geräte sollten über ausreichende Rechenleistung, Speicherkapazität und Konnektivität verfügen, um die von IoT-Geräten generierten Daten mit klarer Übersetzung vom Edge in die Cloud oder bei Bedarf in Hybridarchitekturen zu verwalten.

Edge-Geräte müssen mit KI-Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen und neuronalen Netzen ausgestattet sein. Diese KI-Modelle können Daten in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen so eine intelligente Entscheidungsfindung am Rande, ohne dass Daten an zentrale Server gesendet werden müssen.

Da Daten von IoT-Geräten generiert werden, können sie zu umfangreich oder zu verrauscht sein, um sie vollständig am Edge zu verarbeiten. Effektive Datenvorverarbeitungs- und Filtertechniken sind unerlässlich, um relevante Informationen zu extrahieren und die Datenübertragung zu reduzieren, um die Verarbeitung zu optimieren.

AIoT-Anwendungen erfordern häufig eine geringe Latenz und eine hohe Bandbreite, um Echtzeitreaktionen bereitzustellen. Die Gewährleistung einer robusten Netzwerkinfrastruktur, die den Datenfluss zwischen Edge-Geräten und zentralen Systemen verarbeiten kann, ist von entscheidender Bedeutung.

Sicherheit ist bei AIoT-Implementierungen von größter Bedeutung. Edge-Geräte sollten über starke Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Cyber-Bedrohungen und unbefugtem Zugriff auf KI verfügen. Ebenso wichtig ist der Datenschutz, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen, die möglicherweise lokal verarbeitet werden.

AIoT basiert auf verteilter Intelligenz, bei der die Entscheidungsfindung nicht ausschließlich zentralisiert, sondern zwischen Edge-Geräten und Cloud-Plattformen geteilt wird. Die Entwicklung intelligenter Algorithmen, die zusammenarbeiten und sich an veränderte Bedingungen anpassen können, ist von entscheidender Bedeutung.

Während die KI-Verarbeitung am Netzwerkrand erfolgt, bleiben Cloud-Plattformen für Aufgaben wie Modellschulung, Aktualisierung und globale Erkenntnisse weiterhin von entscheidender Bedeutung. Für eine optimale AIoT-Leistung ist ein konstruktives Zusammenspiel zwischen Edge und Cloud von entscheidender Bedeutung.

Edge-Geräte sind batteriebetrieben, sodass die Energieeffizienz ein entscheidender Faktor ist. Durch die Optimierung von Algorithmen und Ressourcennutzung kann die Lebensdauer von Edge-Geräten verlängert und der Energieverbrauch gesenkt werden.

Da die Anzahl der angeschlossenen Geräte und das Datenvolumen wachsen, muss das AIoT-System skalierbar sein, um steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Es sollte außerdem flexibel genug sein, um sich an sich ändernde Anforderungen und technologische Fortschritte anzupassen, wobei ein starkes Objektmodell, das die physische Instanz darstellt und an die virtuelle Darstellung angepasst werden soll, von entscheidender Bedeutung ist.

AIoT-Implementierungen müssen den Data-Governance-Vorschriften und Industriestandards entsprechen, um eine ethische und rechtmäßige Nutzung von Daten sicherzustellen.

Die Zukunft der KI steht vor der Tür. Da die Menge der generierten Daten immer weiter wächst, wird Edge Computing noch wichtiger. Dies wird es uns ermöglichen, intelligente Anwendungen zu entwickeln, die Entscheidungen in Echtzeit treffen und unser Leben auf unzählige Arten verbessern können.