Die Integration von künstlicher Intelligenz am Edge schafft einen Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung. Moderne IT-Plattformen mit ihren kompakten KI-Servern ermöglichen es, wichtige Informationen direkt an der Quelle zu analysieren. [...]
Die Datenmengen, die von KI-Systemen verarbeitet werden, sind oft so groß, dass sie zur Analyse nicht in ein zentrales Rechenzentrum oder eine Public Cloud geschickt werden können. Zum einen verzeihen zeitkritische Arbeitsabläufe keine Verzögerungen, die eine solche Übertragung automatisch mit sich bringen würde. Zum anderen wären die Kosten dafür viel zu hoch. Deshalb ist die Berechnung und Auswertung von KI-Daten am Ort ihrer Entstehung in vielen Fällen die bessere Lösung.
Im Folgenden sind einige der Vorteile aufgeführt, die Unternehmen durch die nahtlose Integration von KI in ihre Edge-Infrastruktur erzielen:
Minimierung von Latenzzeiten
Durch die lokale Datenverarbeitung können zeitkritische Anwendungen und Use Cases wie der Roboterarm in der Fertigung oder das POS-System (Point of Sale) im Lebensmittelgeschäft nahezu in Echtzeit ausgeführt werden. KI-Algorithmen am Edge priorisieren Aufgaben und sorgen so für die nötige Reaktionsgeschwindigkeit und Stabilität, um reibungslose Abläufe zu gewährleisten.
Steigerung von Wirtschaftlichkeit und Datenschutz
Die Verarbeitung großer Datenmengen vor Ort vermeidet teure Übertragungen an zentrale Rechenzentren oder die Public Cloud. Gleichzeitig reduziert die dezentrale Analyse sensibler personenbezogener Informationen das Risiko von Datenschutzverletzungen, da die Daten nie über weite Strecken transportiert werden müssen. Moderne, KI-basierte Edge-Lösungen bieten zudem integrierte Sicherheitsmechanismen, die Anomalien frühzeitig erkennen und Bedrohungen sofort neutralisieren.
Verbesserung der Energieeffizienz
KI- und ML-Lösungen direkt vor Ort ermöglichen eine genaue Erfassung der Nutzungsmuster von Geräten. Automatisierte Energiemanagementsysteme passen den Stromverbrauch selbstständig an, indem sie beispielsweise in Zeiten geringer Auslastung in den Energiesparmodus wechseln, und optimieren so den Betrieb der Infrastruktur – auch an entlegenen Standorten ohne permanente Betreuung.
Reduzierung der Ausfallzeiten
Durch den Einsatz intelligenter Fehlerdiagnosen und prädiktiver Analysen können Unregelmäßigkeiten in der IT beziehungsweise im Netz schnell erkannt und behoben sowie Ausfälle bereits im Vorfeld vermieden werden. Dadurch verkürzen sich die Reparaturzeiten drastisch – von Tagen auf wenige Minuten oder Stunden. Gleichzeitig werden teure Ausfallzeiten auf ein Minimum reduziert.
Bereitstellung innovativer Services
Die Fähigkeit, das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer in Echtzeit zu analysieren, eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, personalisierte und kontextbezogene Services anzubieten. Diese reichen von maßgeschneiderten IoT-Anwendungen über Smart-City-Lösungen bis hin zu individualisierten medizinischen Versorgungsangeboten. Dies führt nicht nur zu einer höheren Anwenderzufriedenheit, sondern ermöglicht auch die Erschließung zusätzlicher Umsatzquellen.
„KI am Edge läutet eine neue Ära in der Wirtschaft ein. Die Technologie dringt tief in den gesamten IT-Stack ein – von intelligenter Automatisierung über prädiktive Analysen bis hin zu personalisierten Nutzererlebnissen“, sagt Chris Kramar, Director und General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies. „Diese Entwicklung wird nicht nur die betriebliche Effizienz von Unternehmen steigern, sondern auch ihre Wachstumsmöglichkeiten nachhaltig verbessern.“
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