EdgeAI

Künstliche Intelligenz am Rand und datengetriebene Entscheidungen Künstliche Intelligenz am Rand bedeutet, Rechenleistung dort zu nutzen, wo Daten entstehen. Statt alles in der Cloud zu verarbeiten, laufen Modelle direkt auf Sensoren, Kameras oder kleinen Geräten vor Ort. Die Vorteile sind deutlich: Geringe Latenz ermöglicht schnelle Entscheidungen, zum Beispiel bei sicherheitsrelevanten Alarmen. Mehr Privatsphäre, weil Rohdaten nicht mehr zentral gesendet werden müssen. Geringerer Bandbreitenbedarf, weil nur relevante Ergebnisse oder Alarmmeldungen verschickt werden. Gleichzeitig fordert datengetriebene Entscheidungsfindung sorgfältige Planung. Die Qualität der Daten bestimmt oft die Trefferquote der KI. Fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Daten führen zu falschen Einschätzungen. Transparenz hilft: Wenn Mitarbeitende verstehen, warum eine Empfehlung kommt, steigt das Vertrauen. In sensiblen Bereichen gehört eine menschliche Aufsicht dazu, besonders bei Entscheidungen über Sicherheit oder Finanzen. ...

Edge-AI: Intelligenz am Netzwerkrand Edge-AI bedeutet, dass KI-Modelle dort arbeiten, wo die Daten entstehen. Auf Geräten wie Sensoren, Routern oder kleinen Edge-Servern werden Berechnungen durchgeführt, statt alles in die Cloud zu schicken. Das verändert, wie wir KI nutzen: schneller, privater, effizienter. Was bedeutet das konkret? Modelle sind oft klein und speziell für begrenzte Rechenleistung und Energie. Techniken wie Quantisierung, Pruning oder Wissensdistillation helfen, sie kompakt zu halten. Moderne Edge-Hardware bietet oft spezialisierte Chips wie NPUs oder leichte GPUs, die KI-Berechnungen vor Ort beschleunigen. Das Ergebnis sind Vorhersagen in Millisekunden, auch ohne ständige Internetverbindung. ...