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Netzwerkrand Entscheidungen in Millisekunden: KI an der Edge

Von Dipl. Betriebswirt Otto Geißler 5 min Lesedauer

Die lokalisierte Datenverarbeitung per Edge-KI ermöglicht es, Entscheidungen in kürzester Zeit zu treffen – ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist. Edge-KI reduziert die Latenz und Bandbreitenanforderungen deutlich. Welche Herausforderungen sind hierfür zu beachten?

Edge-KI benötigt keine Verbindung zur Cloud und erstellt Echtzeitanalysen sicherer, schneller, kostengünstiger und mit weniger Stromverbrauch. (Bild: frei lizenziert / Pixabay)
Edge-KI benötigt keine Verbindung zur Cloud und erstellt Echtzeitanalysen sicherer, schneller, kostengünstiger und mit weniger Stromverbrauch.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Durch die rasante Verbreitung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz steigen die technischen Anforderungen an Rechenzentren, was letztlich hohe Kosten verursacht. Die Cloud ist für intelligente und selbstlernende Systeme teils keine sinnvolle Alternative. In diesen Fällen ist Edge Computing möglicherweise die beste Option, da es die erforderliche Rechenleistung bieten und die Latenz bei der Servicebereitstellung minimieren kann. Daher ist es angezeigt, KI in Edge Computing zu integrieren.

Innovationen an der Edge

Die Effektivität des Einsatzes von KI-Modellen an der Edge ergibt sich aus drei Innovationen:

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