Künstliche Intelligenz : Was mit Embedded-KI alles möglich ist
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Thema mit dem viele Firmen sich gerade beschäftigen, was aber teilweise sehr unübersichtlich werden kann. Gerade mittelständische Unternehmen stehen vor der Herausforderung, rechtzeitig entsprechende Anwendungen zu finden oder Ressourcen zu schaffen und Knowhow zu entwickeln. Vom Produktmanagement bis zur Forschung und Entwicklung müssen alle wissen, wie ein nutzenorientierter Innovationsprozess mit KI abläuft und was dies beim kurz- bis zu langfristigen Produktzyklus bedeutet.
Verwendung von Embedded-KI
Als Embedded-KI werden Elektroniksysteme bezeichnet, in denen KI autark und lokal wirkt. Das Marktpotenzial ist enorm - mitverursacht durch Mitläufertrends wie (I)IoT, entsprechende Connectivity, Security und Cloud Services. In der Praxis lässt sich Embedded-KI in drei wesentliche Einsatzgruppen aufteilen: funktionale Innovationen, User Interaction und Predictive/Preventive Maintenance. Ersteres ermöglicht neuartige Funktionen, die den Zielnutzen eines Produkts oder Prozesses optimieren oder gar verändern. Als zusätzliches, sich daraus ergebendes Feld wird User Interaction ausgelagert. Diese erstreckt sich von einfacher Sprach-Befehlseingabe (d.h. KWS, Keyword Spotting) über Gestenerkennung bis hin zu komplexeren Mensch-Maschine-Kollaborationen wie Bedienertracking, Augentracking oder Werkstückerfassung. Als wohl größte „hidden needs“ vieler Produkthersteller sind aktuell die typischen Wartungsthemen wie die vorausschauende Wartung oder vorbeugende Wartung anzusehen, die über einfaches Condition Monitoring hinausgehen und wirklich frühzeitige und intelligente Vorhersagen über konkrete Fehlerbilder liefern.
Unterschiedlichste Einsatzgebiete
Embedded-KI ist erst am Anfang seines Entwicklungspotenzials, sodass dies im aktuellen Stadium jedem Produkt einen Unique Selling Point (USP) verpasst. Wichtig ist jedoch stets, dass Einsatz und Nutzen für die HerstellerInnen und AnwenderInnen miteinander in Einklang sind. Dabei schafft Embedded-KI vor allem in den Bereichen Maschinenbau, Medizin, Consumer, Automotive sowie in der Produktion und Herstellung Verbesserungen, erschafft neuartige Funktionen und kann sogar umweltfreundlich sein.
Cloud-KI allein ist nur ein Übergang, die Zukunft liegt bei dezentraler Verarbeitung.Viacheslav Gromov, Geschäftsführer AITAD
Vorteile von Embedded-KI
Mit Embedded-KI wird die lokale Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht, sodass das Risiko des Abfangens oder Manipulierens von sensiblen Daten verringert wird. Das führt zu einer höheren Daten- und Systemsicherheit. Ein Gerät muss keine performante Netzwerkinfrastruktur vorhalten, um Daten verarbeiten zu können. Somit ist eine geringere Konnektivität erforderlich, was die Produktionskosten reduziert. Embedded-KI lebt auf beschränkten Ressourcen, was Stromversorgung, Rechen- und Speicherleistung angeht. Solche Komponenten erfassen und verarbeiten die Daten sofort, und können darauf in Millisekunden reagieren, was bei vielen Anwendungen notwendig ist. Ebenso kann das Gerät Daten in Echtzeit analysieren und überträgt nur das, was für die weitere Analyse in der Cloud relevant ist.
Was man beachten sollte
„Wir empfehlen Unternehmen ganz klar einen Ansatz weg von fertigen Insellösungen. Diese können nur begrenzt auf die Bedürfnisse angepasst werden, mit kleineren oder größeren Abstrichen. Individuelle Systemanfertigungen haben einen viel größeren Spielraum. Das heißt herauszufinden, welches KI-Modell ins Produkt passt, wie sie sich effektiv auf Hardware umsetzen lässt, dafür die entsprechenden Systemkomponenten anhand gesammelter und ausgewerteter Daten zu entwickeln, das Ganze anhand eines Prototyps umzusetzen und in Praxis zu testen. Das klingt am Anfang nach viel Aufwand. Wenn man sich aber anschaut, wie lange das Produkt auf dem Markt ist und welche Vorteile Unternehmen und Nutzer zum Beispiel auch gerade im Bereich Preventive/Predictive Maintenance davon haben, dann lohnt sich die Investition auf jeden Fall,“ so Gromov von AITAD.
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