Edge AI kombiniert Edge-Computing und KI und verarbeitet Daten lokal auf physischen Geräten (wie Telefonen oder IoT), um Latenzen und Bandbreitennutzung zu reduzieren und gleichzeitig den Datenschutz zu verbessern. Edge AI wird so genannt, weil sie am „Edge“, also am Rand des Netzwerks auftritt. So kann KI direkt dort arbeiten, wo Daten generiert werden.
Die Zeiten einzelner, zentralisierter Server und externer Rechenzentren sind vorbei. Moderne Computertechnik ist ungebunden, mobil und fließend. Diese neue Umgebung wird durch das Konzept des Edge-Computings verkörpert. Edge-Computing ist ein dezentralisierter Ansatz, der Berechnungen und Datenspeicher näher an den Ort bringt, an dem sie benötigt werden – anstatt sich auf eine ständige Kommunikation mit entfernten Netzwerken zu verlassen. Der Aufstieg des mobilen Computings und die Verbreitung intelligenter Geräte waren Katalysatoren für Edge-Computing, das schnellere Antwortzeiten und geringere Latenzen ermöglicht, indem Daten auf lokalen Geräten verarbeitet werden.
Dezentralisierung verringert nicht nur die Auslastung der Netzwerkbandbreite, sondern verbessert auch die Effizienz und Reaktionsfähigkeit digitaler Services und ebnet den Weg für die Echtzeit-Datenverarbeitung in einer Reihe von Anwendungen. Zu den erweiterten Fähigkeiten, die Edge-Computing ermöglicht, gehören auch potenzielle KI-Verbesserungen.
Edge AI ist das natürliche Ergebnis: eine Veränderung, die wahre Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse in KI-Modellen ermöglicht, die auf Edge-Geräten betrieben werden.
Edge AI stellt eine große Evolution in der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dar. Diese Technologie verbindet die lokalisierten Verarbeitungsfähigkeiten von Edge-Computing mit der fortschrittlichen analytischen Leistungsfähigkeit von KI und erleichtert so die Echtzeit-Datenverarbeitung und -Entscheidungsfindung direkt auf Geräten. Im Folgenden finden Sie eine Aufgliederung der Schritte, die für Edge AI erforderlich sind:
1. Datengenerierung und -erfassung
Der erste Schritt umfasst die Datenerfassung von IoT-Geräten oder mobilen Computern. Diese Geräte umfassen oft Edge-Computing-Funktionen, die es ihnen ermöglichen, Daten lokal zu verarbeiten.
2. Lokale Datenverarbeitung
Sobald Daten erfasst wurden, werden sie mithilfe der Edge-Computing-Infrastruktur direkt auf dem Gerät verarbeitet. Das kann eine vorläufige Datenbereinigung, -filterung oder -komprimierung umfassen, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.
3. ML-Modellinferenz
Bei Edge AI findet auch die Inferenzphase von ML-Modellen (Maschinelles Lernen) direkt auf dem Gerät statt. Diese Modelle wurden bereits mit großen Datensätzen in einer cloudbasierten oder zentralisierten Umgebung trainiert. Das trainierte Modell wird auf dem Edge-Gerät bereitgestellt, wo es auf Grundlage von Echtzeitdaten Vorhersagen oder Entscheidungen treffen kann, ohne externe Server konsultieren zu müssen.
4. Aktion und Feedback
Basierend auf den Schlussfolgerungen des KI-Modells kann das Gerät sofort Maßnahmen ergreifen, z. B. die Anpassung von Betriebsparametern, das Senden von Warnungen, die autonome Behebung von Problemen usw. Dieser Schritt umfasst oft Feedbackmechanismen, bei denen die Ergebnisse der ergriffenen Maßnahmen überwacht und dazu verwendet werden, die zukünftige Entscheidungsfindung zu optimieren.
5. Föderiertes Lernen zur Modellverbesserung
Dieser Ansatz umfasst das Trainieren von ML-Modellen auf mehreren dezentralen Geräten, auf denen lokale Datenproben gespeichert sind, und zwar ohne diese Proben auszutauschen. Nur Modellaktualisierungen werden an einen zentralen Server gesendet, der diese Updates zusammenfasst, um das Modell zu verbessern. Der Einsatz föderierten Lernens ist ein optionaler Schritt, doch viele Edge AI-Systeme profitieren von diesem Prozess, da er den Datenschutz verbessert und es Modellen ermöglicht, aus einer Vielzahl von Datenquellen zu lernen.
Wichtig ist jedoch, dass Edge AI – auch wenn sie sich auf lokale Verarbeitung konzentriert – nicht vollständig den Bedarf an Cloud-Computing beseitigt. Für Aufgaben, die intensivere Berechnungen erfordern oder Einblicke aus mehreren Edge-Geräten zusammenfassen müssen, können Cloud-Ressourcen mit Edge AI verwendet werden. Dieser hybride Ansatz stellt sicher, dass Edge AI-Systeme bei Bedarf von der Skalierbarkeit und Rechenleistung der Cloud profitieren können.
Das Leben läuft in Echtzeit, und dank Edge AI kann intelligentes Computing mit diesem Tempo Schritt halten. Ihr Vorteil besteht darin, dass KI dort eingesetzt werden kann, wo Menschen einkaufen, kommunizieren, arbeiten und leben. Diese Dezentralisierung von KI-Funktionen ermöglicht es Geräten, lokale Daten zu verarbeiten und zu analysieren, was sofortige Reaktionen auf Umgebungsveränderungen, Anwenderinteraktionen und neue Situationen ermöglicht. Dieser Ansatz verbessert die Reaktionsfähigkeit von Systemen und ermöglicht Anwendungsfälle, die sofortige Entscheidungen erfordern: von autonomen Fahrzeugen, die durch geschäftige Straßen navigieren, bis hin zu medizinischen Geräten, die die Vitalparameter von Patienten mit lebensrettender Präzision überwachen.
Edge AI ebnet außerdem den Weg für eine nachhaltigere und effizientere Nutzung von Technologieressourcen. Indem sie die Abhängigkeit von energieintensiven zentralisierten Rechenzentren reduziert, trägt Edge AI dazu bei, den CO2-Fußabdruck im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung zu senken. Darüber hinaus demokratisiert sie den Zugang zu fortschrittlicher Technologie, indem sie intelligentere Betriebsabläufe in Remote- oder unterversorgten Gebieten ermöglicht.
Einfach ausgedrückt: Edge AI fördert eine inklusivere, resilientere und umweltbewusstere technologische Landschaft und schafft die Grundlage für Innovationen, die unsere Interaktion mit der digitalen und physischen Welt neu definieren könnten.
Doch neben globalen und gesellschaftlichen Vorteilen des Edge-Computings bietet dieser dezentralisierte Ansatz auch klare Geschäftsvorteile. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören folgende:
Die Fähigkeit von Edge AI, Daten auf lokalen Geräten zu verarbeiten und zu analysieren, transformiert Entscheidungsprozesse in verschiedensten Branchen. In Szenarien, in denen Zeit entscheidend ist – z. B. bei der Überwachung kritischer Infrastrukturen oder der Bereitstellung sofortiger medizinischer Diagnosen – ermöglichen die Echtzeitanalysen von Edge AI schnelle Aktionen basierend auf aktuellen Daten. Diese Unmittelbarkeit ist entscheidend, um Ausfälle zu verhindern, den Betrieb zu optimieren und Menschenleben zu retten, indem fundierte Entscheidungen getroffen werden – ohne die Verzögerungen, die manchmal in der Cloud-Kommunikation auftreten.
Die dezentralisierte Natur von Edge AI ermöglicht eine Infrastruktur, die mit den Geschäftsbedürfnissen wächst, ohne zentrale Computing-Ressourcen zu überfordern. Ganz gleich, ob es darum geht, weitere IoT-Geräte in einem Smart-City-Projekt hinzuzufügen oder das Sensornetzwerk in einem Fertigungswerk zu erweitern – Edge AI kann dieses Wachstum nahtlos unterstützen. Uneingeschränkte Skalierbarkeit stellt sicher, dass sich Systeme mit zunehmendem Datenvolumen und neuen Rechenanforderungen weiterentwickeln können. Das unterstützt Innovation und Expansion ganz ohne die Beschränkungen einer zentralisierten Verarbeitung.
Datenschutzverletzungen treten immer häufiger auf, und viele konzentrieren sich auf die Schwachstellen der Datenübertragung. Edge AI bietet eine Lösung, indem Daten lokal verarbeitet werden. Dadurch wird die Offenlegung sensibler Informationen minimiert, die während der Übertragung über das Internet abgehört werden könnten. Durch die Aufbewahrung wichtiger Daten auf dem Gerät stellt Edge AI sicher, dass persönliche und unternehmenseigene Informationen geschützt sind. So kann die Technologie direkt auf Datenschutz- und Sicherheitsaspekte von Anwendern und Unternehmen eingehen.
Da Edge AI nicht auf eine ständige Internetverbindung angewiesen ist, können wichtige Services unabhängig von der Netzwerkstabilität unterbrechungsfrei fortgeführt werden. Das ist besonders in Bereichen mit schlechter Konnektivität oder in Szenarien, in denen Netzwerkausfälle zu kritischen Systemausfällen führen können, von entscheidender Bedeutung. Edge AI ermöglicht den effektiven Offlinebetrieb von Geräten und stellt sicher, dass Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Notfallreaktionssysteme und Fernüberwachungsservices jederzeit funktionsfähig und zuverlässig bleiben.
Die Tatsache, dass die Datenverarbeitung nahe an der Quelle erfolgt, beschleunigt Systemreaktionen erheblich. Hierdurch ist Edge AI für Anwendungen unverzichtbar, die sofortiges Feedback erfordern. Da die Daten nicht mehr auf einen zentralen Server übertragen werden müssen, ermöglicht Edge AI eine reibungslosere, schnellere Interaktion zwischen Anwendern und Technologie.
Edge AI trägt zu erheblichen Kostensenkungen bei, indem die Abhängigkeit von Cloud-Services für Datenverarbeitung und -speicherung minimiert wird. Die lokale Verarbeitung reduziert den Bedarf an umfangreicher Bandbreite zum Verschieben von Daten und senkt die Betriebskosten im Zusammenhang mit Datenübertragung und Cloud-Computing. Unternehmen profitieren außerdem von geringeren Wartungskosten, da die zentralen Server weniger belastet werden.
Nur wenige neue technologische Fortschritte können mit der Leistungsfähigkeit der KI mithalten, wenn es darum geht, moderne Unternehmen zu revolutionieren. Doch Edge AI verteilt diese Leistungsfähigkeit einfach weiter und stellt effiziente KI-Lösungen für Bereiche, Personen und Situationen bereit, die ansonsten nicht von KI profitieren könnten. Edge AI ermöglicht Echtzeit-Datenverarbeitung und -Entscheidungsfindung an der Quelle und transformiert die Arbeitsweise von Unternehmen. Hierdurch können sie die Kunden-Experience verbessern und die betriebliche Effizienz steigern.
Im Folgenden erfahren Sie, wie verschiedene Branchen Edge AI nutzen (oder nutzen könnten):
Intelligente Regale, die mit Gewichtssensoren und Kameras ausgestattet sind, können den Bestand in Echtzeit überwachen, automatisch Wiederauffüllprozesse auslösen und Szenarien mit Fehlmengen reduzieren. Darüber hinaus ermöglicht Edge AI im Einzelhandel personalisierte Shopping-Experiences durch intelligente virtuelle Assistenten und Echtzeitanalysen.
Edge AI spielt eine entscheidende Rolle bei der vorausschauenden Wartung in der Fertigungsindustrie. Hier werden Daten von Maschinensensoren analysiert, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. So können Unternehmen mechanische und andere verwandte Probleme angehen, Ausfallzeiten reduzieren und gleichzeitig die Lebensdauer der Geräte verlängern. Darüber hinaus kann Edge AI auf Grundlage sofortiger Datenanalysen Produktionslinien in Echtzeit optimieren, indem sie Parameter anpasst, um die Effizienz zu steigern. Und das führt zu höherer Produktivität und weniger Verschwendung.
Im Transportwesen ist Edge AI der Schlüssel zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge, die riesige Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeiten, um in Sekundenbruchteilen Entscheidungen zu treffen, was für eine sichere Navigation entscheidend ist. Edge AI ermöglicht intelligente Verkehrsmanagementsysteme, die Verkehrsflussdaten direkt vor Ort analysieren, Ampeln optimieren und Staus reduzieren, ohne dass eine zentrale Serververarbeitung erforderlich ist.
Geräte zur Remote-Überwachung mit Edge AI ermöglichen sofortige Warnungen bei ungewöhnlichen Messwerten. Diese Echtzeitanalyse kann in kritischen Pflegesituationen lebensrettend sein. Edge AI unterstützt außerdem Patientenmanagementsysteme im Krankenhaus. Hier optimiert sie den Betrieb durch Überwachung des Patientenflusses und der Gerätenutzung.
Edge AI ermöglicht präzise Anbautechniken, bei denen Sensoren die Bodenfeuchte und den Nährstoffgehalt überwachen können, um eine gezielte Bewässerung und Düngung zu ermöglichen. Das steigert nicht nur die Ernteerträge, sondern spart auch Wasser und reduziert Umweltauswirkungen.
Im Energiesektor optimiert Edge AI die Verteilung und den Verbrauch von Energie. Sie kann Bedarfsspitzen vorhersagen und die Versorgung entsprechend anpassen, um die Netzeffizienz zu verbessern. Auch erneuerbare Energiequellen wie Wind und Sonne können von Edge AI profitieren, indem die Energieerzeugung auf Grundlage von Wetterdatenanalysen optimiert wird.
Edge AI verbessert Sicherheitssysteme, indem sie Bedrohungserkennung und -reaktion in Echtzeit ermöglicht. Sie kann Videofeeds analysieren, um verdächtige Aktivitäten oder unbefugten Zugriff zu identifizieren, Alarme auszulösen und Behörden unverzüglich zu benachrichtigen. Diese Echtzeitverarbeitung reduziert Fehlalarme und stellt eine schnellere Reaktion auf tatsächliche Bedrohungen sicher.
In der Unterhaltungsbranche wird Edge AI eingesetzt, um immersivere und interaktivere Experiences zu schaffen. Edge AI im Gaming kann beispielsweise in Echtzeit Inhalte basierend auf dem Spielerverhalten anpassen. Bei Streamingservices kann sie die Inhaltsbereitstellung optimieren, um Pufferungen zu reduzieren und die Qualität zu verbessern – selbst bei schwankenden Netzwerkbedingungen.
Die Entwicklung von Edge AI deutet auf eine zunehmend vernetzte Welt hin, in der Intelligenz in jeden Aspekt des täglichen Lebens eingebettet ist. Mit zunehmender Intelligenz und Leistungsfähigkeit der Technologie wird erwartet, dass die Präsenz von KI am Edge deutlich zunimmt. Immer mehr Geräte werden nicht nur mit KI-Funktionen ausgestattet sein, sondern auch eigene „Stimmen“ haben. Diese Zukunft, in der Technologie schneller, intelligenter und nahtloser in unsere Umgebungen integriert wird, wird durch eine Verschiebung hin zu Ambient Computing entstehen: Hier ist Intelligenz unabhängig von der Internetverbindung allgegenwärtig.
Gleichzeitig wird erwartet, dass sich die Synergie zwischen Edge-AI und Cloud-Computing weiter vertieft, während KI zunehmend an Raffinesse gewinnt. Auch wenn Edge-AI die Vorteile einer lokalen Verarbeitung und einer geringeren Abhängigkeit von Cloud-Konnektivität bietet, bedeutet dies nicht das Ende des Cloud-Computings. Stattdessen wird erwartet, dass sie sich ergänzen werden. Cloud-Services werden also weiterhin die Infrastruktur- und Datenverwaltungsanforderungen von Unternehmen unterstützen.
Die Fortschritte bei neuronalen Netzwerken, IoT-Geräten, paralleler Berechnung und 5G-Technologie bieten eine solide Grundlage für die Erweiterung von Edge AI. So können Unternehmen zu geringeren Kosten Echtzeiteinblicke nutzen und den Datenschutz verbessern. Während wir uns an der Schwelle dieser technologischen Entwicklung befinden, erscheinen die potenziellen Anwendungen von Edge AI grenzenlos. Sie versprechen, die Geschäftstätigkeit von Unternehmen, aber auch die Interaktion zwischen Verbrauchern und Technologie neu zu definieren.
Edge AI hat das Potenzial, die Computing-Landschaft neu zu definieren, unsere Geräte intelligenter zu machen, unsere Entscheidungen zu beschleunigen und unser Leben besser zu vernetzen. Um jedoch die volle Leistungsfähigkeit von Edge AI zu nutzen, brauchen Sie ausgereifte Managementlösungen, die diese erweiterten Funktionen nahtlos in die vorhandene IT-Infrastruktur eines Unternehmens integrieren können. Hier kommt ServiceNow IT Operations Management (ITOM) ins Spiel: Es schlägt eine Brücke zwischen dem Innovationspotenzial von Edge AI und den betrieblichen Anforderungen moderner Unternehmen.
ITOM bietet eine umfassende Suite von Tools, die den IT-Betrieb optimieren und sicherstellen, dass die Bereitstellung und Verwaltung von Edge AI-Technologien effizient und effektiv verläuft. Verschaffen Sie sich Echtzeiteinblicke in Edge-Geräte. Verwalten Sie die riesigen Datenmengen, die diese Geräte generieren. Stellen Sie sicher, dass die KI-Modelle, die am Edge ausgeführt werden, immer aktuell sind und optimal funktionieren. Und nutzen Sie die ITOM-Funktionen für Incident-Management und prädiktive Analytics, um potenzielle Probleme präventiv anzugehen, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken. So stellen Sie sicher, dass Ihre Edge AI-Lösungen den maximalen Wert liefern.
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