Edge KI: Kritisch für die Zukunft von Branchen – und der Welt, hin zu einer besseren Zukunft – Embedded Computing Design

Edge KI: Kritisch für die Zukunft von Branchen – und der Welt, hin zu einer besseren Zukunft – Embedded Computing Design

Der Umgang der Menschen mit Technologie ändert sich sowohl in der Arbeitswelt als auch im täglichen Leben. Edge AI ist ein revolutionärer Aspekt der Technologie, der die künstliche Intelligenz (AI) näher an die Datenquellen bringt. Durch die Kombination von Edge Computing und künstlicher Intelligenz können AI-Algorithmen lokal auf Hardwaregeräten ausgeführt werden, die Daten, die direkt an der Quelle generiert werden, verwenden. Dies führt zu einer deutlich höheren Energieeffizienz und kürzeren Verarbeitungszeiten (geringere Latenz).

Industrien wie Fertigung, Sicherheit, Luft- und Raumfahrt, Telekommunikation, Medizin und mehr finden diese Lösung besonders attraktiv aufgrund der Reduzierung des Energieverbrauchs, der Kosten für Datensammlung und -verarbeitung sowie der Steigerung von Genauigkeit und Datenschutz. AI-Verarbeitung am Edge bietet zahlreiche Vorteile in verschiedenen Anwendungsfällen, darunter die Überwachung von Bedingungen in einer Stadt, die Fertigung, das Gesundheitswesen und die Energieprognose.

Im Gesundheitswesen können AI-gestützte Geräte dazu beitragen, genaue Diagnosen zu stellen und Behandlungspläne zu entwickeln. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen kann AI Gesundheitsfachkräften wertvolle Informationen bieten und minimale invasive Eingriffe ermöglichen. In der Energieprognose helfen AI-Modelle dabei, die Energieversorgung effizienter zu gestalten und die Betriebskosten zu reduzieren, während gleichzeitig die kontinuierliche Versorgung sichergestellt wird.

Für eine effiziente Verarbeitung von AI-Aufgaben am Edge sind speziell entwickelte AI-Beschleuniger erforderlich, die Flexibilität und Energieeffizienz bieten. Diese Beschleuniger müssen unterschiedliche Workloads unterstützen und die erforderliche Leistung bei der Inferenz von Modellen liefern. EdgeCortix ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das die Software als Schwerpunkt in der Entwicklung von AI-spezifischen Prozessoren verwendet, um die spezifischen Anforderungen jeder Anwendung zu erfüllen.

Für Anwendungen am Edge sind spezielle AI-Beschleuniger die beste Lösung, da sie Leistung und Energieeffizienz in idealer Weise kombinieren. Diese Beschleuniger können Herausforderungen wie begrenzte Speicherressourcen, begrenzte Energieverfügbarkeit und Anforderungen an Reaktionsfähigkeit und Effizienz von Edge-Anwendungen lösen. Es ist wichtig, die richtige Lösung zu finden, die den individuellen Anforderungen an Leistung, Latenz und Verarbeitung am besten entspricht.