„KI am Rande“ bezieht sich auf den Einsatz von Algorithmen und Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) auf lokalen Geräten wie Smartphones, IoT-Geräten oder Edge-Servern, anstatt sich auf eine zentralisierte Cloud-Infrastruktur zu verlassen. Mit anderen Worten: Für die meisten KI-Anwendungen besteht die Notwendigkeit, diese Funktionen über teure KI-Prozessoren zu verarbeiten, die sich normalerweise auf Cloud-Server-Mainframes befinden. Wenn wir von „AI at the Edge“ sprechen, bedeutet das, dass dieselben schwierigen KI-Prozesse jetzt auf Ihrem Telefon oder einem lokalen Computer verarbeitet werden. Es gibt mehrere Gründe, warum sich Menschen und Unternehmen für den Einsatz von KI am Edge entscheiden:
- Reduzierte Latenz: Durch die lokale Verarbeitung von Daten kann KI am Edge Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Reaktionen bereitstellen, ohne auf eine Netzwerkverbindung zu einem Remote-Server angewiesen zu sein.
- Verbesserte Privatsphäre: Am Edge verarbeitete Daten verbleiben auf dem lokalen Gerät, wodurch das Risiko verringert wird, dass vertrauliche Informationen über das Netzwerk übertragen werden.
- Kosteneffizienz: Edge-Geräte können KI-Berechnungen lokal durchführen, wodurch der Bedarf an teurer Cloud-Infrastruktur reduziert und die Datenübertragungskosten minimiert werden.
- Zuverlässigkeit: Am Edge bereitgestellte KI-Modelle können auch in Situationen weiter funktionieren, in denen die Netzwerkkonnektivität begrenzt oder zeitweise unterbrochen ist.
- Bandbreitenoptimierung: Durch die lokale Verarbeitung von Daten kann KI am Edge die Datenmenge reduzieren, die an einen zentralen Server übertragen werden muss, und so die Bandbreitennutzung optimieren.
Diese Vorteile machen KI am Rande zu einer attraktiven Option für Anwendungen, die geringe Latenz, hohe Privatsphäre, Kosteneffizienz, Zuverlässigkeit und optimierte Bandbreitennutzung erfordern.
Wie ist Amber an AI at the Edge beteiligt? In erster Linie Amber X und AmberPRO sind beide Edge-Geräte. Ambers wurden bereits in komplexen Situationen eingesetzt, in denen KI verarbeitet wird, um die Privatsphäre zu wahren und Bandbreite und Serververarbeitungslatenz zu sparen. Dies ist besonders wichtig bei Gegenständen wie Überwachungskameras. Durch den direkten Anschluss einer Überwachungskamera an ein AmberOS-Gerät können Sicherheitsalgorithmen wie die Gesichtserkennung in Echtzeit verarbeitet und die Ergebnisse viel schneller an den Endbenutzer gesendet werden als bei einer serverbasierten App.
LatticeWork Inc, der Erfinder von Amber, plant, ein wichtiger Bestandteil im KI-Bereich zu werden, der sich auf KI am Rande konzentriert. Amber wird ein großer Teil dieser Sphäre sein.
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