Was ist Edge-KI?

Edge-KI ist eine Technologie, die Algorithmen künstlicher Intelligenz mit Edge-Computing kombiniert, um eine sofortige KI-Verarbeitung mit niedriger Latenz auf lokalen Geräten zu ermöglichen, ohne dass Cloud-Kommunikation erforderlich ist.

Edge-KI vs Cloud-KI vs verteilte KI

Die Unterschiede zwischen den gängigsten KI-Deployment-Strategien zu verstehen, ist entscheidend für die Optimierung der Performance und die Gewährleistung des Datenschutzes. Cloud-KI, Edge-KI, und verteilte KI haben jeweils ihre eigenen einzigartigen Stärken und Anwendungsfälle, weshalb es wichtig ist, die Methode an Ihre spezifischen Ziele anzupassen.

So sieht ein Vergleich der drei KI-Methoden aus:

Cloud-KI

Cloud-KI verwendet Online-Computing-Plattformen, um Zugang zu fortschrittlicher Rechenverarbeitung zu bieten, ohne dass teure Hardware vor Ort erforderlich ist.

Hauptmerkmale:

Die Datenübertragung ist langsamer als bei lokalem Speicher.
Alle Daten werden auf zentralen Servern gespeichert.
Die Verfügbarkeit von Cloud-KI hängt letztendlich von einer zuverlässigen und stabilen Netzwerkverbindung ab.

Verteilte KI

Verteilte KI teilt Verarbeitungsaufgaben auf miteinander verbundene Geräte auf, was eine kollaborative und belastbare Berechnung ermöglicht. Dieses dezentrale Modell erhöht die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz und eignet sich gut für komplexe Systeme mit unterschiedlichen Verarbeitungsbedürfnissen.

Hauptmerkmale:

Mehrere Rechenendpunkte bedeuten, dass viele verschiedene Geräte zusammenarbeiten, um Informationen zu verarbeiten.
Bei der kollaborativen Verarbeitung übernimmt jedes Gerät im Netzwerk einen kleinen Teil der größeren Aufgabe.
Aufgrund der flexiblen Ressourcenzuweisung verschiebt das Netzwerk Rechenleistung und Aufgaben je nach Bedarf zwischen den Geräten. Wenn ein Computer ausfällt, übernehmen Sicherungssysteme die Aufgabe, um Unterbrechungen zu vermeiden.
Fortgeschrittene Koordinierungsmethoden helfen, Computer zu organisieren, um Aufgaben zu erledigen.

Edge-KI

Edge-KI verwendet lokale Computer und Geräte, um Verarbeitungsaufgaben an der Datenquelle zu erledigen, anstatt in riesigen entfernten Serverfarmen.

Hauptmerkmale:

Die Verarbeitung erfolgt auf den Geräten, auf denen die Daten gesammelt werden.
Dabei werden nicht sämtliche Rohdaten, sondern nur die wesentlichen Daten bzw. Ergebnisse über das Netzwerk gesendet.
Es gibt eine sehr niedrige Latenz, da beim Senden von Daten an entfernte Server vor der Verarbeitung keine Zeit verloren geht. Die lokalen Geräte können je nach Situation sofort Entscheidungen treffen.
Lokalisierte Datenverarbeitung bedeutet, dass weniger private Informationen zwischen den Systemen geteilt werden.

Welche Vorteile bietet Edge AI für Ihr Unternehmen?

Künstliche Intelligenz auf der Edge verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und bietet erhebliche Möglichkeiten, die Effizienz zu steigern und sich einen Advantage zu sichern. Die Tatsache, dass so viele Unternehmen die Vorteile von edge AI erkennen, bedeutet, dass der globale edge AI-Markt, der 2022 auf etwa 14,79 Milliarden USD geschätzt wurde, von 2023 bis 2030 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21 % wachsen wird.

Zu den Vorteilen, die Edge AI bietet, gehören:

Geringere Latenz: Verkürzt die Zeit bis zur Entscheidungsfindung durch die Verarbeitung von Daten an der Quelle.
Reduzierter Bandbreitenverbrauch: Da Daten lokal verarbeitet werden, reduziert Edge-KI die für die Datenübertragung benötigte Bandbreite.
Stärkerer Datenschutz: Durch lokale Verarbeitung und minimale Datenübertragung werden Nutzerinformationen selten potenziellen Hackern ausgesetzt.
Erhöhte Zuverlässigkeit: Edge AI ist zuverlässig und funktioniert auch bei instabiler Internetverbindung.
Geringere Infrastrukturkosten: Weniger Hardware wird benötigt, um Daten zu übertragen und zu speichern, was die Kosten senkt.
Aktuelle Analysen: Da die Verarbeitung an der Quelle erfolgt, liefert die Sofortanalyse Einblicke, die auf den allerneuesten Daten basieren.
Robuste Sicherheitsprotokolle: Die Technologie verwendet fortschrittliche Cybersicherheitsstandards wie DDoS-Schutz, um Versuche von Datenverletzungen zu blockieren.

Wie funktioniert Edge-KI?

Edge AI verwendet fortschrittliche Rechentechniken, um eine direkte, lokalisierte und intelligente Verarbeitung auf lokalen Geräten zu ermöglichen. Dieser Ansatz reduziert die Abhängigkeit von der Cloud-Infrastruktur, ermöglicht schnellere Antworten, eine geringere Bandbreitennutzung und einen verbesserten Datenschutz.

Hier ist ein Überblick darüber, wie Edge AI funktioniert:

Datenerfassung: Das System aggregiert Daten von lokalen Geräten und Sensoren.
Vorverarbeitung: Die Rohdaten werden bereinigt, organisiert und für die Analyse formatiert. Dieser Schritt beseitigt Fehler und stellt sicher, dass die Daten für die rechnergestützte Interpretation bereit sind.
Neuronale Netzwerkverarbeitung: Die vorberechneten Daten gelangen in ein neuronales Netzwerk. Das Netzwerk verwendet Techniken des Machine Learning, um die Daten zu durchsuchen und Muster sowie Zusammenhänge zu identifizieren.
Entscheidungsfindung: Basierend auf der Analyse liefert das System umsetzbare Einblicke, Prognosen oder Entscheidungen ohne externe Kommunikation.
Kontinuierliches Lernen: Edge-KI-Systeme aktualisieren und verfeinern ihre Modelle iterativ durch inkrementelles lokales Training und verbessern so ihre Intelligenz und Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit.

Anwendungsfälle für Edge-KI

Edge-KI ermöglicht es Geräten, KI-Aufgaben lokal zu verarbeiten, wodurch die zusätzlichen Ressourcen vermieden werden, die für das Senden von Daten an entfernte Server erforderlich sind. Durch die Analyse von Daten näher an ihrer Quelle liefert Edge-KI schnellere Erkenntnisse und Reaktionen, während Bandbreite reduziert und Nachhaltigkeit gefördert wird. Dieser Ansatz steigert die Produktivität in verschiedenen Branchen.

Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle für Edge-KI:

Gesundheitswesen: Die Technologie analysiert medizinische Daten am Behandlungsort und liefert schnelle Diagnosen und Behandlungsempfehlungen, ohne auf eine Cloud-Konnektivität angewiesen zu sein.
Fertigung: Sensoren an Produktionslinien erkennen Defekte oder Anomalien sofort. Vorausschauende Wartungssysteme minimieren Ausfallzeiten und verbessern den betrieblichen Ablauf.
Sicherheitsüberwachung: Aufgaben wie Videoanalyse, Nummernschilderkennung und Gesichtserkennung werden direkt auf den Geräten ausgeführt, was für schnellere Antworten und eine geringere Abhängigkeit von Cloud-Ressourcen sorgt.
Einzelhandel: Intelligente Regale tracken den Bestand, identifizieren falsch platzierte Artikel und optimieren die Ladengestaltung, um das Einkaufserlebnis zu verbessern.
Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos verlassen sich auf Edge-KI, um Sensordaten zu verarbeiten, Hindernisse zu erkennen und sofortige Navigationsentscheidungen zu treffen.
Smart Homes: Edge-Geräte in vernetzten Haushalten nutzen Edge-KI für Sprachbefehle, personalisierte Einstellungen und adaptive Sicherheitssysteme. Die lokale Verarbeitung stellt die Funktion auch ohne Internetzugang sicher und wahrt gleichzeitig den Datenschutz der Nutzer.
Intelligente Städte: Verkehrsmanagementsysteme, Maßnahmen der öffentlichen Sicherheit und Energienetze arbeiten mit verteilten Sensoren, um die städtische Infrastruktur zu optimieren.
Landwirtschaft: Auf Traktoren, Drohnen und Agrarrobotern analysiert Edge-KI den Gesundheitszustand der Pflanzen und die Bodenbeschaffenheit und liefert Landwirten direkt umsetzbare Erkenntnisse, selbst in abgelegenen Gebieten ohne zuverlässige Konnektivität.
Finanzdienstleistungen: Banken nutzen lokal verarbeitete Daten, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen, personalisierte Beratung bereitzustellen und die Genehmigung von Krediten zu beschleunigen.

Die Rolle des Cloud Computing in der Edge-KI

Die Kombination von Cloud-Infrastruktur und Edge-KI schafft ein ausgewogenes System, in dem sofortige Antworten auf skalierbare, zentrale Überwachung treffen. Während lokale Geräte unmittelbare Aufgaben erledigen, unterstützt die Cloud eine umfassendere Datenverarbeitung und langfristige Verbesserungen.

So ergänzen Cloud-Services die Edge-KI:

Erstmodelltraining: Die Cloud-Infrastruktur verarbeitet große Datensätze, um KI- und Machine-Learning-Modelle zu erstellen und zu verfeinern, bevor sie am Edge bereitgestellt werden.
Regelmäßige Modellaktualisierungen: Cloud-Plattformen gewährleisten durch regelmäßige Aktualisierungen, dass die bereitgestellten Modelle präzise und wirksam bleiben.
Umfassende Analysen: Aggregierte Daten aus mehreren Edge-Deployments werden in der Cloud zentralisiert, was eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht.
Backup und Redundanz: Cloud-Systeme speichern Kopien von KI-Modellen und Daten, um eine schnelle Wiederherstellung zu gewährleisten, falls Edge-Server Probleme haben.
Komplexe Rechenaufgaben: Für ressourcenintensive Aufgaben, die die Kapazität von Edge-Servern übersteigen, übernehmen Cloud-Systeme die Datenverarbeitung und leiten die Ergebnisse effizient an Edge-Geräte zurück.

Nutzen Sie Fastly Compute, um das Beste aus Edge-KI herauszuholen

Künstliche Intelligenz auf der Edge verbessert technologische Ökosysteme, indem sie effizientere, intelligentere und anpassungsfähigere Systeme gewährleistet. Sie beseitigt Verzögerungen, indem sie Daten näher an der Quelle verarbeitet, den Ressourcenverbrauch reduziert und die Abläufe in verschiedenen Branchen verbessert.

Fastly Edge Compute ermöglicht es Ihrem Unternehmen, KI auf der Edge einzusetzen, näher bei Ihren Kunden. Diese Funktion ermöglicht schnellere, personalisierte Erlebnisse und verbessert dabei die Effizienz. Zu den wichtigsten Funktionen und Vorteilen gehören:

Sofortiger Datenzugriff: Abruf von Daten aus dem Fastly KV Store in Millisekunden für schnelle Entscheidungsfindung.
Globale Erweiterbarkeit: Fastlys Netzwerk mit Kapazität von mehreren Terabit pro Sekunde lässt sich skalieren, um Ihren Anforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig die Spitzenleistung aufrechtzuerhalten.
Einfache Bereitstellung: Das Einrichten und Bereitstellen von Fastly Edge Compute ist für das IT-Personal unkompliziert und erfordert keine komplexe Konfiguration.
Verbesserte Personalisierung: Das System bietet individuelle Anpassungsoptionen, um die Erlebnisse für jeden Endnutzer zu gestalten.
Von Haus aus sicher: Sicherheitsfunktionen wie WebAssembly sind standardmäßig in die Kernsystemarchitektur und -plattform integriert.
Vereinfachte Entwicklertools: Die Tools, die Entwicklern zur Verfügung gestellt werden, sind einfach, um die Erstellung von Apps zu beschleunigen.
Hochgeschwindigkeits-Messaging: Kommunikationsprotokolle wie Fastly Fanout ermöglichen das sofortige Senden von Nachrichten zwischen Systemkomponenten.
Verbesserte Fastly Edge Compute Performance: Die Verarbeitung von Fastly Edge Compute ist fein abgestimmt, um maximale Leistungs-Standards auch bei hoher Auslastung aufrechtzuerhalten.
Umfassende Observability: Die Observability-Tools der Plattform bieten Einblick in alle Prozesse, Transaktionen, Metriken und Logs im gesamten Systemstapel.

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