Industrial-Iot

Edge AI für smarte Anwendungen Edge AI bedeutet, dass KI-Modelle dort arbeiten, wo Daten entstehen: direkt auf dem Endgerät, in einem nahen Edge-Server oder am Rand des Netzwerks. Dadurch bleiben sensible Informationen oft lokal, während der Rechenaufwand reduziert und die Latenz minimiert wird. Das macht smarte Anwendungen robuster, auch bei instabiler Internetverbindung. Was bedeutet Edge AI? Edge AI setzt Modelle so ein, dass sie Inferenzaufgaben ohne ständige Anbindung an die Cloud erledigen. Für einfache Aufgaben kommen häufig kompakte Modelle (TinyML) zum Einsatz; komplexe Muster werden teils on-device gehostet oder in einem nahegelegenen Gateway verarbeitet. Die Architektur bleibt flexibel: Berechnungen dort, wo Daten entstehen, statt alles in der Cloud zu zentralisieren. ...

Edge Computing erklärt: Warum Nähe zählt Edge Computing bedeutet, Daten dort zu verarbeiten, wo sie entstehen – nah am Gerät, in der Maschine oder im lokalen Netzwerk. Im Gegensatz zur reinen Cloud-Verarbeitung landen Daten oft erst in einem entfernten Rechenzentrum. Das macht Edge besonders für zeitkritische Anwendungen attraktiv. Die Nähe zur Datenquelle verringert die Latenz deutlich. Wenn eine Reaktion in Millisekunden erfolgen muss, reicht der Weg zur Cloud häufig nicht aus. Edge ermöglicht schnelle Entscheidungen direkt am Ort. ...