Popular Edge Computing AI tools in IoT include Liquid AI, Qualcomm AI Hub und Neuton.AI, helping you work more efficiently.
Liquid AI bietet einen Edge-nativen KI-Stack zum Erstellen effizienter, universeller KI, die direkt auf Geräten läuft. Es umfasst Liquid Foundation Models (LFMs), eine Plattform (LEAP) und eine App (Apollo), um schnelle, private und anpassbare KI-Lösungen ohne Cloud-Abhängigkeit zu liefern, die für Umgebungen mit geringem Stromverbrauch wie IoT, Automobil und Mobilgeräte optimiert sind.
Maschinelles Lernen
Neuton.AI ist eine No-Code-AutoML-Plattform, die entwickelt wurde, um ultrakompakte und effiziente Machine-Learning-Modelle (TinyML) für Edge- und IoT-Geräte zu erstellen. Sie ermöglicht Entwicklern, KI auf ressourcenbeschränkter Hardware wie MCUs und Sensoren ohne tiefes technisches Fachwissen zu erstellen und bereitzustellen.
Maschinelles Lernen
Eine Entwicklerplattform zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Modellen auf dem Gerät. Qualcomm AI Hub bietet eine Bibliothek mit über 100 voroptimierten Modellen und Tools zum Kompilieren, Profilieren und Ausführen Ihrer eigenen Modelle auf echter Snapdragon-Hardware und vereinfacht so den Weg zur Produktion für Edge-KI-Anwendungen.
ModellbereitstellungEdge-Computing-Tools sind eine Klasse von KI-Lösungen, die darauf ausgelegt sind, Daten lokal auf oder in der Nähe des Geräts zu verarbeiten, auf dem sie erzeugt werden, anstatt in einer zentralisierten Cloud. Diese Tools nutzen lokale Rechenleistung, um Echtzeitanalysen, Inferenzen und Entscheidungen durchzuführen und die Latenz erheblich zu reduzieren. Dieser Ansatz ist entscheidend für Anwendungen im Internet der Dinge (IoT), die sofortige Reaktionen erfordern, wie autonome Fahrzeuge, intelligente Fertigung und Echtzeit-Videoanalyse. Durch die Minimierung der Datenübertragung verbessert Edge Computing auch den Datenschutz, erhöht die Sicherheit und senkt die Bandbreitenkosten.
Edge Computing ist in Branchen, in denen Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von größter Bedeutung sind, unerlässlich. In der Fertigung ermöglicht es die vorausschauende Wartung von Maschinen. Im Einzelhandel treibt es Echtzeit-Analysen im Geschäft voran, ohne die Privatsphäre der Kunden zu beeinträchtigen. Es ist auch grundlegend für autonome Systeme wie Drohnen und Fahrzeuge sowie für die Fernüberwachung im Gesundheitswesen, wo sofortige Warnungen entscheidend sind.
Bei der Auswahl eines Edge-Computing-Tools überprüfen Sie zunächst die Hardwarekompatibilität mit Ihren spezifischen Geräten (z. B. IoT-Sensoren, Kameras, industrielle Gateways). Bewerten Sie die Einfachheit der Bereitstellung, Aktualisierung und Verwaltung von KI-Modellen auf verteilten Geräten. Analysieren Sie Leistungsbenchmarks und Latenzmetriken für Ihren Anwendungsfall und überlegen Sie, wie die Lösung mit einer wachsenden Anzahl von Edge-Geräten skaliert.
Ein Fertigungsingenieur muss kostspielige Ausfallzeiten der Produktionslinie verhindern. Ein Edge-Computing-Tool wird auf einem lokalen Gateway eingesetzt, das mit Maschinensensoren verbunden ist. Dieses Tool führt ein maschinelles Lernmodell aus, das Vibrations- und Temperaturdaten in Echtzeit direkt in der Fabrikhalle analysiert. Wenn das Modell Anomalien erkennt, die auf einen potenziellen Geräteausfall hindeuten, löst es sofort einen Alarm für das Wartungsteam aus. Diese sofortige Vor-Ort-Analyse vermeidet Cloud-Latenz und ermöglicht proaktive Reparaturen, wodurch Stillstände verhindert und Wartungskosten gesenkt werden.
Ein Einzelhandelsmanager möchte das Ladenlayout und die Personalbesetzung basierend auf dem Kundenverhalten optimieren. Edge-Geräte mit Kameras werden im Geschäft installiert. Diese Geräte verarbeiten Videostreams lokal, um Personen zu anonymisieren und Metadaten wie Besucherzahlen, Verweildauer und Warteschlangenlängen zu extrahieren. Nur diese anonymen, aggregierten Daten werden zur Analyse an ein zentrales Dashboard gesendet. Dieser Ansatz liefert wertvolle Einblicke in Echtzeit und gewährleistet gleichzeitig die Privatsphäre der Kunden, da keine persönlich identifizierbaren Videos in die Cloud übertragen werden. Der Manager kann dann datengesteuerte Entscheidungen treffen, um das Einkaufserlebnis im Geschäft zu verbessern.
Ein Entwickler autonomer Systeme hat die Aufgabe sicherzustellen, dass ein Fahrzeug sofort auf Gefahren im Straßenverkehr reagieren kann. Das Fahrzeug ist mit leistungsstarker Onboard-Edge-Computing-Hardware ausgestattet, die Daten von LiDAR, Radar und Kameras verarbeitet. Komplexe Wahrnehmungsmodelle laufen direkt auf dieser Hardware und identifizieren Fußgänger, andere Fahrzeuge und Hindernisse in Millisekunden. Diese lokale Verarbeitung ist entscheidend, da die Abhängigkeit von einer Cloud-Verbindung gefährliche Verzögerungen mit sich bringen würde. Das Edge-System trifft in Sekundenbruchteilen Fahr-entscheidungen wie Bremsen oder Lenken und erreicht so die für eine sichere autonome Navigation erforderliche Reaktionszeit im Subsekundenbereich.
Ein Gesundheitsdienstleister muss Hochrisikopatienten zu Hause überwachen. Die Patienten verwenden tragbare Geräte, die mit einem Edge-KI-Chip ausgestattet sind. Das Gerät analysiert kontinuierlich Vitalzeichen wie Herzfrequenz und Blutsauerstoffwerte lokal. Wenn das KI-Modell auf dem Chip eine kritische Anomalie erkennt, löst es sofort einen Alarm auf dem Gerät selbst aus und sendet eine Benachrichtigung an eine Pflegekraft, selbst wenn die Internetverbindung zu Hause instabil ist. Dies gewährleistet ein rechtzeitiges Eingreifen, indem sensible Gesundheitsdaten sicher auf dem Gerät verarbeitet werden, was die Abhängigkeit von ständiger Konnektivität verringert und die Privatsphäre der Patienten schützt.
Ein Agronom verwendet eine Drohne, um einen großen landwirtschaftlichen Betrieb auf frühe Anzeichen von Krankheiten zu überwachen. Die Drohne ist mit einem Edge-Computing-Modul und einer Multispektralkamera ausgestattet. Während des Fluges verarbeitet das Modul Bilder in Echtzeit und führt ein KI-Modell aus, um subtile Veränderungen in der Pflanzenfärbung zu erkennen, die auf Stress oder Infektionen hinweisen. Anstatt Terabytes an Rohvideomaterial zur späteren Analyse zu übertragen, erstellt das System eine Echtzeit-Gesundheitskarte, die Problembereiche genau lokalisiert. Dies ermöglicht es dem Landwirt, sofortige, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, wie z. B. den Einsatz von Pestiziden nur dort, wo es erforderlich ist, was Ressourcen spart und den Ernteertrag verbessert.
Ein Sicherheitsmanager einer großen Einrichtung muss Hunderte von Kameras überwachen, ohne sein Netzwerk oder Personal zu überlasten. Edge-Computing-Geräte werden an die Überwachungskameras angeschlossen. Diese Geräte analysieren Videostreams lokal und in Echtzeit, um bestimmte Ereignisse zu erkennen, wie z. B. das unbefugte Betreten einer Sperrzone oder ein zurückgelassenes Paket. Wenn eine Anomalie erkannt wird, sendet das Edge-Gerät einen kurzen Videoclip und einen Alarm an die zentrale Überwachungsstation. Dies reduziert die Netzwerkauslastung im Vergleich zum Streamen aller Feeds in die Cloud drastisch und ermöglicht es dem Sicherheitspersonal, sich nur auf kritische Ereignisse zu konzentrieren.
Edge Computing ist ein Computerparadigma, das Daten in der Nähe ihrer Quelle verarbeitet. Im Bereich der KI bedeutet dies, maschinelle Lernmodelle direkt auf lokalen Geräten wie IoT-Sensoren, Kameras oder Gateways auszuführen, anstatt Daten zur Verarbeitung an eine zentralisierte Cloud zu senden. Dieser Ansatz ist darauf ausgelegt, schnellere Reaktionszeiten zu liefern, die Betriebssicherheit in Umgebungen mit geringer Konnektivität zu verbessern und den Datenschutz durch die Aufbewahrung sensibler Informationen vor Ort zu erhöhen.
Der Hauptunterschied ist der Ort der Datenverarbeitung. Cloud Computing zentralisiert die Verarbeitung in großen Rechenzentren, was die Übertragung von Daten von Geräten über das Internet erfordert. Edge Computing dezentralisiert die Verarbeitung und führt sie auf oder in der Nähe des Geräts selbst durch. Dadurch ist Edge Computing für Anwendungen überlegen, die Echtzeitreaktionen (geringe Latenz) und Offline-Fähigkeiten benötigen. Cloud Computing bleibt für das Training großer KI-Modelle und die Analyse massiver, nicht zeitkritischer Datensätze unerlässlich.
Die Hauptvorteile des Einsatzes von KI am Edge sind:
Edge-Computing-Tools sind ideal für Entwickler, Ingenieure und Unternehmen, die an Anwendungen arbeiten, bei denen Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Datenschutz entscheidend sind. Zu den Hauptnutzern gehören:
Bei der Auswahl einer Edge-Computing-Lösung sollten Sie diese Faktoren berücksichtigen:
