Künstliche Intelligenz wird heute meist mit großen Cloud-Plattformen und leistungsstarken Rechenzentren verbunden.
Doch eine neue Entwicklung gewinnt zunehmend an Bedeutung:
Embedded AI.
Darüber sprechen wir heute im Interview mit Mark Richter-Taslaman, Key Account Manager bei Telic.
Was bedeutet Embedded AI?
Bei Embedded AI werden KI-Modelle direkt auf Geräten ausgeführt.
Anstatt große Datenmengen in die Cloud zu übertragen, werden Informationen lokal verarbeitet und Entscheidungen direkt vor Ort getroffen.
Warum dieser Ansatz interessant ist
Für viele Industrieanwendungen bietet Embedded AI erhebliche Vorteile:
- Schnellere Reaktionszeiten
Entscheidungen können unmittelbar auf dem Gerät getroffen werden.
- Weniger Datenverkehr
Nicht jede Information muss übertragen und gespeichert werden.
- Höhere Datensouveränität
Unternehmen erhalten mehr Kontrolle über ihre Daten.
- Geringere Abhängigkeiten
Cloud-Infrastrukturen werden gezielter eingesetzt.
- Forschung als Schlüssel
Bei Telic beschäftigen wir uns aktiv mit der Frage, wie KI effizient auf IoT-Geräten eingesetzt werden kann.
"Vielleicht müssen wir zukünftig gar nicht mehr riesige Datenmengen sammeln, um Entscheidungen zu treffen. Vielleicht kann das Gerät viele Entscheidungen bereits selbst treffen." So Richter-Taslaman.
Diese Entwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für intelligente Maschinen, Sensoren und industrielle Anwendungen.
Herausforderungen bleiben bestehen
Embedded AI steht noch am Anfang.
Die verfügbare Rechenleistung auf Geräten ist deutlich geringer als in Rechenzentren.
Deshalb müssen Modelle speziell optimiert werden.
Genau hier liegt aktuell ein spannendes Forschungsfeld.
Fazit
Die Zukunft von KI wird nicht ausschließlich in der Cloud stattfinden.
Ein Teil der nächsten Innovationswelle wird direkt auf den Geräten entstehen.
Für Unternehmen bedeutet das:
mehr Geschwindigkeit,
mehr Kontrolle,
mehr Effizienz.
Und genau deshalb wird Embedded AI in den kommenden Jahren eine zentrale Rolle im IoT-Markt spielen.
