Kommentar von Robert Jänisch, IOX

Edge-KI – der nächste Evolutionsschritt?

| Autor / Redakteur: Robert Jänisch / Nico Litzel

Der Autor: Robert Jänisch ist CEO und Co-Founder von IOX
Der Autor: Robert Jänisch ist CEO und Co-Founder von IOX (Bild: Jakob Wagner)

Glaubt man den Experten – oder zumindest den Marketingabteilungen der einschlägigen Unternehmen – so wird Künstliche Intelligenz (KI) in Zukunft unser Leben verändern. Das Problem: Viele der futuristischen und gern als Beispiel gewählten Anwendungsfälle sind nach heutigem Stand der Forschung und Praxis eben nur Zukunftsvisionen. Einer der vielen Gründe dafür ist, dass das Cloud Computing schlicht nicht schnell genug ist, um fortgeschrittene Use Cases dieser Art zu ermöglichen.

Ein Beispiel, um diesen Punkt zu verdeutlichen: Ein Motorradfahrer mit einem intelligenten Helm fährt auf ein Schlagloch zu. Damit der Helm erkennen kann, dass der Fahrer in Gefahr ist, bedarf es einer blitzschnellen Datenverarbeitung. Die vom Helm erfassten Daten müssen also vom Ort des Geschehens in die Cloud wandern, in der Cloud verarbeitet werden und die davon abgeleitete Handlungsempfehlung aus der Cloud zurück in den Helm des Motorradfahrers gelangen.

Ein Prozess, der angesichts der erforderlichen Reaktionszeit schlicht zu langsam ist, einen enormen Energieverbrauch im Motorradhelm mit sich bringen würde und unzuverlässig wäre, denn der Helm müsste stets mit der Cloud verbunden sein. Ein Ansatz, der im Kontext von Künstlicher Intelligenz in jüngster Zeit immer mehr Beachtung erfährt, ist deshalb Edge Computing. Bei „Edge AI“ werden Daten dezentral am „Rande des Netzwerks“ – das heißt, auf smarten Devices und Sensoren unterschiedlicher Art – erfasst, analysiert und verarbeitet. Auf das Beispiel mit dem Motorradhelm übertragen, ermöglicht die Technologie auf der einen Seite eine schnellere Datenverarbeitung und höhere Zuverlässigkeit, da Daten nicht erst den Weg in die Cloud finden müssen, sondern direkt im Helm ausgewertet werden.

Darüber hinaus verspricht Edge AI eine weitaus längere Batteriedauer, da der Helm nicht durchgehend mit der Cloud verbunden sein muss. Das ist vor allem für Regionen abseits von Ballungsräumen mit guter Breitbandabdeckung entscheidend, da Anwendungsfälle auch hier funktionieren können. Auch für extreme Wettersituationen, beispielsweise in den Bergen, bietet die Datenverarbeitung über Edge AI spannende Möglichkeiten. Aber auch in Städten wird das Thema aufgrund der hohen Energieeffizienz eine wichtige Rolle spielen. Doch wie können Unternehmen Edge AI-Projekte für ihre ganz spezifischen Zwecke umsetzen?

So lassen sich Edge-AI-Projekte umsetzen

Am Anfang eines Edge-AI-Projekts sollten Unternehmen das Problem, das sie beheben wollen, definieren und den Lösungsweg dahin so gut wie möglich skizzieren. Wichtig ist hier anzumerken, dass es sich bei Edge AI um eine vergleichsweise junge Technologie handelt und es deswegen schwierig ist, vorherzusagen, wie sich Teilaspekte entwickeln werden. Relevant ist in diesem Kontext vor allem die Frage, wie weit Künstliche Intelligenz von der Cloud an die Edge migrieren wird. Entscheidender Faktor ist hier nicht zuletzt die Leistungsfähigkeit der Edge Devices, die sich im Zuge des technologischen Fortschritts laufend verändert.

Unternehmen sollten bei dem Unterfangen, ein Edge-AI-Projekt umzusetzen, darüber hinaus einen System-Footprint erzeugen und festlegen, in welchen Geschäftsbereichen Machine Learning konkret unterstützen soll. Hier gilt es beispielsweise sich zu fragen, welche Zielgruppe bedient werden und welche Value Proposition der Endnutzerschaft gegeben werden soll. Fragen, die außerdem von Bedeutung sind:

  • Welche Funktionen soll das Produkt erfüllen?
  • Welche Use Cases sollen von dem Produkt unterstützt werden?
  • Welche Key Deliverables muss das Projekt erbringen und wann müssen sie erbracht werden?
  • Aus welchem spezifischen technischen Komponenten (Building Blocks) soll das Projekt bestehen?
  • Welche technischen Interfaces benötigt das Projekt zu jedem involvierten System oder Nutzer?
  • Wie sehen mögliche technische Einschränkungen aus?
  • Wie sehen mögliche Einschränkungen durch involvierte Stakeholder aus?

Sind auch diese Fragen geklärt, sollten Unternehmen anfangen, Daten zu sammeln, diese zu labeln und in digitalen Testszenarien einzubinden, die die Tauglichkeit des Use Cases in der Praxis nachweisen sollen. Hier gilt es also Modelle aufzubauen und diese mit den gesammelten Daten zu füttern und so zu trainieren. Enorm wichtig für dieses Vorhaben ist die Datenqualität. Ist auch dieser Schritt getan, gilt es schlussendlich das Machine-Learning-Modell auf dem intelligenten Device zu integrieren.

Die Zukunft mit Edge AI

Edge AI ist eine junge Technologie, die von der Industrie gerade erst die Aufmerksamkeit bekommt, die sie verdient. Trotzdem zeichnen sich jetzt schon viele interessante Use Cases über verschiedene Branchen hinweg ab, die mit ihr umsetzbar werden könnten. Ein Problem, das bereits heute erkennbar ist, ist, dass kein einheitlicher Standard für Frameworks besteht. Unternehmen sollten hier mehr zusammenarbeiten – denn am Ende profitieren alle davon.

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