Wie man Edge-KI für Echtzeitanalysen einsetzt

Der technologische Fortschritt, der das Geschäftsumfeld der neuen Generation erheblich verbessert hat, ist die effiziente Echtzeitverarbeitung. Herkömmliche Cloud-Umgebungen sind daher möglicherweise nicht geeignet, wenn es darum geht, die riesigen Datenmengen zu bewältigen, die von modernen Geräten und Anwendungen produziert werden. Hier kommt Edge-KI als Game Changer ins Spiel. Durch die Datenverarbeitung in der Nähe des Ursprungs kann Edge-KI eine sofortige Analyse durchführen, die zu besseren Entscheidungen innerhalb der Geschäftstransaktionen führt. Wir werden auch erklären, wie Edge-KI für Echtzeit-Datenanalysen eingesetzt werden kann, mit einigen Empfehlungen und allen Vorteilen der fortschreitenden Integration künstlicher Intelligenz für Echtzeit-Daten.

Einführung in Edge-KI und warum sie wichtig ist

Edge-KI ist die Verwendung von Modellen der künstlichen Intelligenz auf den mit dem Netzwerk verbundenen Geräten, um Daten auf dem Gerät und nicht unbedingt in der Cloud zu analysieren. Diese Art der Berechnung verkürzt auch die Reaktionszeit, erhöht den Datenschutz der Daten und verbessert die Betriebsleistung.

Für Organisationen, die mit der Verarbeitung großer Datenmengen von IoT-Geräten, Kameras und Sensoren befasst sind, bietet Edge-KI die Möglichkeit, die Daten in Echtzeit verständlich zu machen. Der Einsatz von Edge-KI für die Bereitstellung von Analysen in Echtzeit hat in verschiedenen Bereichen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Smart Cities, an Bedeutung gewonnen.

Wie können Organisationen Edge-KI für genaue Echtzeitanalysen einsetzen?

Um Edge-KI für Echtzeitanalysen einzusetzen, muss viel Zeit in die Planung dieser Lösung, die Auswahl der richtigen Infrastruktur und die Erstellung von Modellen für künstliche Intelligenz investiert werden, die an den Rändern eingesetzt werden können. Hier ist ein schrittweiser Ansatz:

Evaluieren Sie Ihren Anwendungsfall und Ihre Ziele

Es ist jedoch notwendig, eine Bewertung Ihres Nutzungskontexts und der zu erreichenden Hauptziele vorzunehmen. Bestimmen Sie die Art der Daten, die eine Echtzeitverarbeitung erfordern, die zu verwendenden Geräte und die zu treffenden Entscheidungen. In einer Fertigungsumgebung kann die Anwendung beispielsweise dazu verwendet werden, problematische Geräte zu identifizieren und diese anschließend schnell zu beheben.

Auswahl geeigneter Edge-Geräte und -Hardware

Die Wahl der richtigen Hardwareplattform ist für Edge-KI-Systeme noch wichtiger. Die Art der Edge-Geräte, bei denen es sich um Sensoren, Gateways oder IoT-Geräte handeln kann, unterscheidet sich je nach Betriebsleistung, Speicherplatz und der Möglichkeit, eine Verbindung zur Cloud herzustellen. Hochwertige Edge-Geräte garantieren, dass Algorithmen der künstlichen Intelligenz ohne Störungen oder Verzögerungen ausgeführt werden.

Entwicklung und Optimierung von Modellen der künstlichen Intelligenz für Edge-Bereitstellungen

KI-Modelle, die in der Cloud eingesetzt werden, eignen sich nicht besonders für den Einsatz in der Edge. Damit Edge-KI nachhaltig ist, müssen die eingesetzten Modelle einfach, stromsparend und auf Edge-Geräten lauffähig sein. Bei der Optimierung von KI-Algorithmen für den Einsatz in Edge-Systemen können Funktionen wie Modellkomprimierung und -quantisierung angewendet werden.

Die Verwendung von Edge-orientierten Frameworks sowie Plattformen

Zur einfacheren Optimierung kann die Integration von Edge-KI-Frameworks wie TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson oder Microsoft Azure IoT Edge übernommen werden. Sie bieten Frameworks und APIs, die für die Bereitstellung von KI-Modellen auf solchen Edge-Geräten erforderlich sind. Sie bieten auch Funktionen für die Modellverwaltung sowie für die Modellbereitstellung, Modellüberwachung und Modellaktualisierung.

Datenschutz und -sicherheit

Ein weiterer Vorteil von Edge-KI besteht darin, dass die Daten näher am Ursprungselement gespeichert werden und nicht so viele Informationen in die Cloud übertragen werden müssen. Es gibt jedoch Bereiche, die Anlass zur Sorge geben, beispielsweise ist die Datensicherheit nach wie vor wichtig. Setzen Sie starke Sicherheits- und Verschlüsselungsmaßnahmen ein, sorgen Sie für einen klaren Zugang zu solchen Geräten und aktualisieren Sie die Geräte häufig, um Bedrohungen entgegenzuwirken.

Überwachung der akademischen Beziehungen fortsetzen und Modell aktualisiert

Nach der Bereitstellung Ihrer Edge-KI-Lösung ist die Wartung sehr wichtig, damit Sie überprüfen können, ob das System wie erwartet funktioniert oder die erwartete Leistung erbringt. Eine Möglichkeit besteht darin, kontinuierlich neue Daten in ein Modell der künstlichen Intelligenz einzuspeisen, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass sich die Analyse unter den Umständen der Echtzeitanalyse der künstlichen Intelligenz verschlechtert.

Eine systematische Überprüfung der bewährten Verfahren für den Einsatz von Edge-KI in der Echtzeitanalyse

Niedrige Latenz und hohe Verfügbarkeit priorisieren

Der erste Vorteil von Edge-KI ist die geringere Latenz. Stellen Sie sicher, dass Ihre Architektur und Ihre Algorithmen so verzögerungsunempfindlich wie möglich sind, damit der Entscheidungsprozess schneller ablaufen kann.

Geeignete Geräte und Ausrüstung auswählen

Die Wahl der richtigen Hardware ist für gute Edge-KI-Designs von entscheidender Bedeutung. Die Entscheidung, ob es sich bei den Edge-Geräten um Sensoren, Gateways oder IoT-Geräte handelt, hängt von der Rechenleistung, dem Datenspeicher oder dem Netzwerk ab. Hochleistungsfähige Edge-Geräte sorgen dafür, dass Ihre KI-Algorithmen ohne Störungen funktionieren, indem sie eine hohe Leistung am Edge liefern.

Trainieren und implementieren Sie lernbasierte KI-Modelle für den Edge

Modelle, die für Cloud-Prozesse entwickelt wurden, eignen sich nicht gut für den Einsatz am Edge. Um Edge-KI effektiv zu machen, sollten die Modelle klein, aus energetischer Sicht sparsam und so trainierbar sein, dass sie auf den geringen Rechenressourcen der Edge-Hardware ausgeführt werden können. Einer der Ansätze, die auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz für den Einsatz am Edge angewendet werden können, ist die Modellkomprimierung und -quantisierung.

Erkunden Sie Edge-orientierte Frameworks und Plattformen

Hier sind einige der Edge-KI-Frameworks, die für eine einfache Entwicklung übernommen werden können – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson und Microsoft Azure IoT Edge. Diese Plattformen bieten Komponenten und Frameworks, die es Benutzern ermöglichen sollen, Modelle der künstlichen Intelligenz am Edge einzusetzen. Sie bieten auch eine gewisse Unterstützung für eingesetzte Modelle, wie z. B. deren Überwachung und Aktualisierung.

Schützen Sie die Daten vor potenziellen Datenschutzverletzungen

Ein weiteres Merkmal von Edge-KI ist, dass sie die Verarbeitung von Daten in der Nähe des Ortes ermöglicht, an dem sie generiert werden, wodurch der Informationsfluss in die Cloud minimiert wird. Aber auch die Datensicherheit wurde nicht vernachlässigt. Entwickeln Sie entsprechende Verschlüsselungen, leistungsstarke Zugriffe und regelmäßige Updates, um die Edge-Geräte vor Cyberrisiken zu schützen.

Organisieren Sie die kontinuierliche Überwachung und Modellaktualisierung

Auch hier ist nach der Bereitstellung einer Edge-KI-Lösung die Überwachung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass das System wie erwartet und in Übereinstimmung mit den Leistungsstandards funktioniert. In Echtzeit-Analyseszenarien werden die statischen Daten regelmäßig in Modelle der künstlichen Intelligenz geladen, um die Wiederverwendbarkeit und Genauigkeit des Modells zu simulieren.

Die derzeit empfohlenen Ansätze für die Anwendung von Edge-KI in der Echtzeitanalyse

Priorisieren Sie geringe Latenz und hohe Verfügbarkeit

Der direkteste Vorteil von Edge-KI ist die Beseitigung von Latenz. Stellen Sie sicher, dass Ihre Architektur und Ihre Algorithmen eine möglichst lange Verzögerung aufweisen, damit Ihre Entscheidungsfindung schneller ist.

Balance zwischen Cloud und Edge

Edge-KI übernimmt die Datenverarbeitung, Cloud-Lösungen bleiben ein wichtiger Teil des Systems für die Datenspeicherung, das Modelltraining und die Skalierung. Die Optimierung Ihres Systems erfolgt am Ort der Edge und der Cloud.

Wählen Sie die richtigen Rahmenbedingungen und Toolkits für künstliche Intelligenz

Mobile Rahmenbedingungen wie TensorFlow Lite, OpenVINO sowie EdgeX Foundry sind in hohem Maße mit der Edge-Bereitstellung kompatibel.

Konzentrieren Sie sich auf Skalierbarkeit und Flexibilität

Da KI-Bereitstellungen am Edge auf verschiedenen Granularitätsebenen möglich sein sollten, sollten die Implementierungen leicht skalierbar und modular für verschiedene Anwendungsfälle sein. Evaluieren Sie modulare Architekturen und vermeiden Sie es, viele dezentralisierte Lösungen so „fest zu programmieren“, dass sie nicht viel Flexibilität bieten.

Optimieren Sie den Stromverbrauch

Edge-Geräte müssen kontinuierlich arbeiten – aufgrund ihres Kontexts müssen sie dies oft unter Bedingungen mit geringem Stromverbrauch tun. Implementieren Sie Deep-Learning-Modelle, die effizient sind, aber nur geringe Ressourcenanforderungen haben.

Einige der größten Herausforderungen bei der Einführung von Edge-KI für Echtzeitdaten sind

Trotz ihrer Vorteile ist die Implementierung von Edge-KI für Echtzeitanalysen mit gewissen Herausforderungen verbunden:

Ressourcenbeschränkungen: Physische Beschränkungen von Edge-Geräten wie Rechenkapazität und Speicher bedeuten, dass Modelle der künstlichen Intelligenz oft durch solche Geräte eingeschränkt sind.

Komplexität des Datenmanagements: Die Arbeit mit Echtzeitdaten auf mehreren Edge-Geräten ist eine gewisse Herausforderung, wenn mehrere Edge-Geräte angeschlossen sind.

Integration in Altsysteme: Der Hauptnachteil der Verwendung von Edge-KI besteht darin, dass sie das Potenzial für Integrationsprobleme hat, da sie in die aktuellen Strukturen und Systeme passen muss.

Wartung und Updates: Die Edge-KI-Systeme auf verschiedenen Geräten müssen aktualisiert werden und eine einheitliche Leistung gewährleisten, was nur durch ständige Überwachung und den Einsatz bestimmter spezifischer Methoden möglich ist.

Echtzeitanalysen sind ein weiterer Bereich, in dem Edge-KI verschiedene Anwendungen findet

Intelligente Fertigung: Echtzeitdiagnosen des Gerätezustands, vorausschauende Wartung und Produktionssteigerung sind weitere Einsatzmöglichkeiten von Edge-KI.

Einzelhandelsanalysen: Sie wird im Einzelhandel eingesetzt, um das Verhalten der Kunden, den Warenbestand und sogar das Einkaufserlebnis in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren.

Gesundheitsüberwachung: Edge-KI betreibt tragbare Geräte und medizinische Sensoren zur Patientenverfolgung, um die Vitalparameter von Patienten in Echtzeit zu verfolgen und Ärzte zu benachrichtigen.

Intelligente Städte: Die Verarbeitung von Echtzeitdaten durch künstliche Intelligenz in Verkehrsmanagement-, Energieverteilungs- und Überwachungssystemen trägt zu einem effizienten Betrieb von Städten bei.

Autonome Fahrzeuge: Edge-KI ermöglicht es dem Auto, Daten von Sensoren zu verarbeiten und korrekte Entscheidungen und Bewegungen in Echtzeit zu treffen.

Zusammenfassend

hat die Verarbeitung und Analyse von Daten am Edge neue Nutzungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen und Sektoren ermöglicht. Das Verständnis, wie Edge-KI für Echtzeitanalysen eingesetzt werden kann, verschafft Unternehmen einen Vorteil, da sie zeitnahe Entscheidungen treffen können, die Kosten sparen und die Leistung verbessern. Bei der intelligenten Fertigung und im Gesundheitswesen sind die positiven Auswirkungen der künstlichen Intelligenz bei der Stream-Verarbeitung des Echtzeit-Datenindex unbestreitbar. Wie man sieht, können Organisationen das große Potenzial von Edge-Computing ausschöpfen, wenn sie die Tipps für die Echtzeit-Implementierung von Edge-KI befolgen und die aufgetretenen Probleme berücksichtigen.

Ebenso wird die Fähigkeit, die Technologie der Edge-KI auf Ihr Geschäftsmodell anzuwenden, die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens im Kontext von Big Data bestimmen, während die Technologie der Edge-KI weiterentwickelt wird.

Die am häufigsten gestellten Fragen und ihre Antworten

Was ist Edge-KI und warum ist sie für Echtzeitanalysen wichtig?

Edge-KI bezieht sich auf die Bereitstellung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz direkt auf Edge-Geräten und nicht in zentralisierten Cloud-Umgebungen. Dieser Ansatz ermöglicht die Verarbeitung von Daten in der Nähe ihrer Quelle, wodurch die Latenz erheblich reduziert und die Reaktionszeiten verbessert werden. Für Echtzeitanalysen ist Edge-KI von entscheidender Bedeutung, da sie eine sofortige Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung ermöglicht, was für Anwendungen, die schnelle Reaktionen erfordern, wie z. B. in der intelligenten Fertigung, der Gesundheitsüberwachung und bei autonomen Fahrzeugen, unerlässlich ist. Durch die Minimierung der Notwendigkeit, Daten an und von der Cloud zu senden, verbessert Edge-KI auch den Datenschutz und reduziert die Bandbreitennutzung.

Was sind die wichtigsten Überlegungen bei der Implementierung von Edge-KI für Echtzeitanalysen?

Bei der Implementierung von Edge-KI für Echtzeitanalysen sollten Sie die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen:

Anwendungsfallbewertung: Identifizieren und bewerten Sie die spezifischen Anwendungen und Daten, die eine Echtzeitverarbeitung erfordern. Legen Sie die Ziele und Anforderungen für Ihr KI-Modell fest.

Hardwareauswahl: Wählen Sie geeignete Edge-Geräte mit ausreichender Rechenleistung, Speicherkapazität und Konnektivität zur Unterstützung Ihrer KI-Modelle aus.

Optimierung von KI-Modellen: Stellen Sie sicher, dass KI-Modelle für Edge-Geräte optimiert sind, und konzentrieren Sie sich dabei auf die Komprimierung und Quantisierung von Modellen, damit sie den Einschränkungen des Geräts entsprechen.

Frameworks und Plattformen: Nutzen Sie Edge-orientierte Frameworks und Plattformen wie TensorFlow Lite oder NVIDIA Jetson, die Tools für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen auf Edge-Geräten bieten.

Datensicherheit: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von Daten und Geräten, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßiger Updates.

Welche bewährten Verfahren gibt es für den Einsatz von Edge-KI in Echtzeitanalysen?

Zu den bewährten Verfahren für den Einsatz von Edge-KI in Echtzeitanalysen gehören:

Niedrige Latenz priorisieren: Entwerfen Sie Ihre Architektur und Algorithmen so, dass Verzögerungen minimiert werden und Entscheidungsprozesse so schnell wie möglich ablaufen.

Geeignete Hardware auswählen: Wählen Sie leistungsstarke Edge-Geräte, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen, unabhängig davon, ob es sich um Sensoren, Gateways oder IoT-Geräte handelt.

Optimieren Sie Modelle der künstlichen Intelligenz: Verwenden Sie Modellkomprimierung und -quantisierung, um Modelle der künstlichen Intelligenz für den Einsatz am Edge anzupassen, wobei der Schwerpunkt auf Energieeffizienz und geringen Rechenanforderungen liegt.

Nutzen Sie Edge-Frameworks: Verwenden Sie Edge-orientierte Frameworks wie TensorFlow Lite oder NVIDIA Jetson, um die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen der künstlichen Intelligenz auf Edge-Geräten zu erleichtern.

Sorgen Sie für Datensicherheit: Sorgen Sie für eine starke Verschlüsselung, sichere Zugriffskontrollen und regelmäßige Updates, um sich vor Datenlecks und Cyber-Bedrohungen zu schützen.

Welche allgemeinen Herausforderungen sind mit Edge-KI für Echtzeitanalysen verbunden?

Zu den allgemeinen Herausforderungen gehören:

Ressourcenbeschränkungen: Edge-Geräte verfügen oft nur über begrenzte Rechenleistung und Speicherkapazität, was die Komplexität der einsetzbaren KI-Modelle einschränken kann.

Komplexität des Datenmanagements: Die Verwaltung von Echtzeitdaten über mehrere Edge-Geräte hinweg kann komplex sein, insbesondere bei der Integration in bestehende Systeme.

Integration in Altsysteme: KI-Lösungen für Edge-Geräte können Kompatibilitätsprobleme mit Altsystemen aufweisen, was sorgfältige Planung und Integrationsstrategien erfordert.

Wartung und Updates: Regelmäßige Wartung und Updates sind erforderlich, um sicherzustellen, dass Edge-Geräte und KI-Modelle optimal funktionieren und sicher bleiben.

Wie kann KI für Edge-Geräte in der Echtzeitanalyse praktisch eingesetzt werden?

Zu den praktischen Einsatzmöglichkeiten von KI für Edge-Geräte in der Echtzeitanalyse gehören:

Intelligente Fertigung: Echtzeitdiagnosen und vorausschauende Wartung für Geräte, wodurch die Produktionseffizienz verbessert und Ausfallzeiten reduziert werden.

Einzelhandelsanalysen: Analyse des Käuferverhaltens, Bestandsverwaltung und Verbesserung des Einkaufserlebnisses durch Echtzeit-Einblicke.

Überwachung des Gesundheitswesens: Verfolgung der Vitalparameter von Patienten mithilfe tragbarer Geräte und Sensoren, um sofortige Warnmeldungen und Interventionen zu ermöglichen.

Intelligente Städte: Verbesserung des Verkehrsmanagements, der Energieverteilung und der Überwachungssysteme für effizientere städtische Abläufe.

Autonome Fahrzeuge: Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit, um Fahrentscheidungen in Echtzeit zu treffen und die Fahrzeugsicherheit zu gewährleisten.