Agentische KI in der Edge Hard- und Software für Edge-KI

Das neue eIQ-Framework für agentische KI ermöglicht autonome agentische Intelligenz in der Edge. Passende Hardware auf NXP-Designs bietet Advantec.

NXP Semiconductors stellt das eIQ-Framework für agentische KI vor , das autonome agentische Intelligenz direkt auf Edge-Geräten ermöglicht. In Kombination mit NXPs Edge-KI-Hardware bietet das eIQ Agentic AI Framework eine vertrauenswürdige Grundlage, um optimierte, sichere und autonome KI-Systeme am Edge schnell zu prototypisieren und auszurollen. Das eIQ Agentic AI Framework zeichnet sie sich durch geringe Latenz, integrierte Sicherheitsfunktionen und hohe Robustheit aus.

Das eIQ Agentic AI Framework von NXP wurde entwickelt, um typische Entwicklungsengpässe zu überwinden. Es unterstützt deterministische Entscheidungsfindung in Echtzeit sowie die Koordination mehrerer KI-Modelle. Auf dieser Basis können KI-Agenten direkt auf Edge-Geräten autonome Entscheidungen treffen, ohne auf eine Cloud-Anbindung angewiesen zu sein. So sind Edge-basierte KI-Agenten in der Lage, bei sicherheitsrelevanten Risiken unmittelbar Fertigungsanlagen zu steuern, medizinisches Personal bei kritischen Zuständen zu alarmieren, Patientendaten in Echtzeit zu aktualisieren oder Heiz-, Lüftungs- und Klima-Systeme in Gebäuden autonom anzupassen, um Gefahren wie Brände zu mindern.

„Honeywell und NXP arbeiten zusammen, um leistungsstarke Rechenplattformen, Edge-Intelligenz und cybersichere Steuerung zu vereinen und so die Herausforderungen unserer Kunden in anspruchsvollen Betriebsumgebungen anzugehen“, sagt Suresh Venkatarayalu, Honeywell's Chief Technology Officer and President, Honeywell Connected Enterprise. „Mit der Fortsetzung unserer langjährigen Zusammenarbeit freuen wir uns darauf, die neue Generation von KI-Agenten und Tools von NXP zu nutzen. Damit wollen wir den Weg zu stärkeren autonomen und robusteren Systemen für Gebäudeanwendungen und weitere industrielle Einsatzbereiche beschleunigen.“

Eine flexible Plattform für Entwicklerteams jeder Erfahrungsstufe

Mit dem eIQ-Framework für agentische KI können erfahrene Entwickler komplexe Multi-Agenten-Workflows nahtlos in bestehende Toolchains integrieren. Gleichzeitig ermöglicht das Framework weniger erfahrenen Entwicklungsteams, funktionsfähige, Edge-native agentische Systeme schnell umzusetzen und das ohne tiefgehende technische Vorkenntnisse. Zudem lassen sich Cloud-skalierte Modelle unkompliziert auf eine deterministische Ausführung mit geringer Latenz in der Edge übertragen.

Darüber hinaus unterstützt das eIQ Agentic AI Framework die i.MX 8 und i.MX 9 Familien von Anwendungsprozessoren sowie die Ara Discrete Neural Processing Units (NPUs) und ermöglicht damit skalierbare agentische Workflows. Entwickler können mehrstufige KI-Agenten-Workflows zügig in On-Device-Edge-KI-Deployments überführen. Das Framework orientiert sich an offenen agentischen Standards wie A2A (Agent-to-Agent) und dem Model Context Protocol (MCP) und erleichtert so das Onboarding sowie den schnellen Aufbau agentischer On-Device-Pipelines.

Optimiert für Echtzeit-Anforderungen und agentische Multi-Model-Workloads

Um die hohen Leistungsanforderungen moderner Edge-Anwendungen zu erfüllen, verbindet das eIQ Agentic AI Framework hardwareoptimierte Modellaufbereitung mit automatisierten Tuning-Workflows. Entwickler können so mehrere Modelle parallel ausführen, darunter Modelle für Bildverarbeitung, Audio, Zeitreihen und Steuerungsaufgaben, und dabei auch in ressourcenbeschränkten Umgebungen eine deterministische Performance aufrechterhalten.

Eine intelligente Scheduling-Engine verteilt die Rechenlast gezielt auf CPU, NPU und integrierte Hardwarebeschleuniger. Dadurch können Wahrnehmungs-, Klassifizierungs- und Entscheidungsaufgaben gleichzeitig ablaufen. Diese Fähigkeit ist eine zentrale Voraussetzung für Anwendungen in der Robotik, der industriellen Automatisierung, in intelligenten Gebäuden, im Transportwesen sowie in weiteren Echtzeitsystemen.

Sicherheit als integraler Bestandteil des KI-Designs

KI-Lösungen eröffnen neue Möglichkeiten für Angreifer, Schaden zu verursachen. Deshalb muss Sicherheit von Anfang an und über alle Ebenen hinweg mitgedacht werden. Das NXP eIQ-Framework für agentische KI wurde von Beginn an mit einem klaren Fokus auf Sicherheit konzipiert und wird Funktionen umfassen, die unter anderem Prompt-Injection-Angriffe, manipulierte Eingaben, Model-Spoofing und weitere Bedrohungen verhindern. Diese softwareseitigen Sicherheitsfunktionen arbeiten nahtlos mit den Sicherheitsmerkmalen der Edge-Intelligence-Hardware von NXP zusammen.

Dazu zählen unter anderem Secure Boot, Laufzeitisolierung sowie eine hardwarebasierte Root of Trust. Auf dieser Basis ermöglicht NXP die sichere Bereitstellung von KI-Anwendungen überall dort, wo Datenintegrität, Sicherheit und Robustheit eine zentrale Rolle spielen.

Das vollständige Tool-Portfolio, darunter eIQ Time Series Studio, eIQ GenAI Flow und das eIQ-Framework für agentische KI, sowie das erweiterte, modular aufgebaute eIQ AI Toolkit stehen über den eIQ AI Hub in der Cloud zur Verfügung oder können für die lokale Nutzung heruntergeladen werden.

Edge-KI-Lösung von Advantech mit NXP i.MX 95

Die Computer-on-Module AOM-5521 (SMARC) und AOM-2521 (OSM)von Advantec basieren auf der NXP i.MX 95-Prozessorfamilie.. Die Module wurden für industrielle Echtzeit-Edge-Anwendungen mit geringem Stromverbrauch entwickelt und verfügen über eine Multi-Domain-Architektur mit bis zu 6 Arm Cortex-A55-Kernen, die mit bis zu 2,0 GHz laufen, sowie eine NXP eIQ Neutron NPU, die bis zu 2 TOPS bietet und die für Linux-basierte KI-Workloads optimiert ist. Dies ermöglicht gleichzeitige KI-Inferenz, Bildverarbeitung und deterministische Echtzeitsteuerung, was sie ideal für die industrielle Bildverarbeitung, intelligente Fertigung und fortschrittliche HMI-Systeme macht.

Im Vergleich zum Cortex-A53 bietet der Cortex-A55 eine bis zu viermal höhere 8-Bit-Matrix-Multiplikationsleistung, einen doppelt so hohen Datendurchsatz und eine um 15 Prozent höhere Energieeffizienz. Er übertrifft außerdem die funktionalen Sicherheitsstandards ASIL-B/SIL-2 und umfasst einen Arm Cortex-M7-Mikrocontroller für Echtzeitanwendungen sowie einen Cortex-M33-Mikrocontroller für kritische Systemsicherheitsaufgaben.

Intelligenz im Blick für fortschrittliche Edge-KI-Anwendungen

Der i.MX 95 integriert einen NXP-Bildsignalprozessor (ISP), der bis zu 500 Megapixel/s von 8 Bildsensoren verarbeiten kann und fortschrittliche Funktionen wie RGB-IR und HDR unterstützt. Eine integrierte 4K-Videoverarbeitungseinheit (VPU) ermöglicht die Codierung und Decodierung von 4K30P H.265/H.264 und verwaltet bis zu 32 simultane Videostreams.

Die Grafikleistung wird durch den Arm Mali G310 3D-Grafikprozessor verbessert, der OpenGL ES 3.2, Vulkan 1.2 und OpenCL 3.0 unterstützt – wichtige Voraussetzungen für anspruchsvolle Bildverarbeitungsanwendungen. Ein dedizierter 2D-Grafikprozessor steuert unabhängig 4K-Displays mit Multi-Stream-Layering-Funktionen.

Die integrierte NXP eIQ NeutronNPU arbeitet mit ISP, VPU und GPU zusammen, um Bildverarbeitungsaufgaben zu beschleunigen und zu optimieren. Dank Unterstützung des NXP eIQ Toolkits können Entwickler sowohl Open-Source- als auch proprietäre Tools innerhalb der SDK- und Yocto-Entwicklungsumgebungen nutzen und so die Erstellung kompletter Anwendungen auf Systemebene optimieren.

Fortschrittliches Ethernet und TSN für die Echtzeit-Automatisierung in der Industrie

Die Computer-on-Module AOM-5521 und AOM-2521 bieten erweiterte Konnektivität mit 1 x 10GbE- und 2 x 1GbE-Ports, die Time-Sensitive Networking (TSN) unterstützen, um deterministische, latenzarme Kommunikation für die Echtzeit-Automatisierung in der Industrie zu ermöglichen. Dadurch eignen sie sich ideal für Anwendungen wie autonome mobile Roboter (AMR), Industrie-Gateways und zeitkritische industrielle Netzwerklösungen.

Für die Hochgeschwindigkeitserweiterung und Systemintegration verfügen die Module über 2 x PCIe Gen 3.0, 1 x USB 3.0 Typ-C mit 5Gigabit pro Sekunde mit PHY und 1 x USB 2.0 mit PHY. Sie enthalten außerdem eine Vielzahl von industriellen Schnittstellen wie zwei CAN-FD-Ports, die für die deterministische Echtzeitkommunikation in industriellen Automatisierungs- und Steuerungssystemen unerlässlich sind.

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