Was ist ein Edge-AI-Computer ? Entdecken Sie die Definition, Auswahl und Anwendungen

Edge AI bringt die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz vom Rechenzentrum zu Edge-Computern. Dieser Wandel verspricht Echtzeitanalyse und -aktionen, indem die Analyse näher an die Quelle gebracht und langsame Datenrücksendungen eliminiert werden. Abgesehen von den versprochenen Vorteilen gibt es einige wichtige Faktoren zu berücksichtigen, insbesondere in Bezug auf die Leistung von Edge-Computern, wenn man diesen Wandel vollzieht. Dieser Artikel beleuchtet all diese Faktoren, um Ihnen ein vollständiges Bild dieses aufkommenden technologischen Wandels zu vermitteln.
 

Bei herkömmlichen KI-Einsätzen sendet der Edge-Computer alle Daten an einen leistungsstarken Server für das Modelltraining und die Vorhersagen. Der Server muss spezifische Netzwerksicherheitsprotokolle implementieren, um sichere Verbindungen für Benutzer an vielen Standorten zu ermöglichen und den Zugriff auf KI-Modelle zu erlauben.

Edge AI bringt KI-Fähigkeiten in das Edge-Computing. Es nimmt leistungsstarke KI-Modelle und -Algorithmen aus dem Rechenzentrum und platziert sie auf dem Edge-Computer. Die Verlagerung der KI-Verarbeitung auf den Edge-Computer ermöglicht eine schnelle Datenerfassung, Echtzeitverarbeitung und maschinelles Lernen nahe der Datenquelle. Dadurch entfällt die Übertragung großer Datenmengen zu entfernten Cloud-Servern. Die Verschmelzung dieser Technologien beschleunigt die Verarbeitungs- und Reaktionszeiten, reduziert den Bandbreitenbedarf und stärkt die Sicherheit insgesamt.

In dem oben beschriebenen Prozess ist ein Edge-AI-Computer für die Datenanalyse und intelligente Entscheidungsfindung an Ort und Stelle zuständig. Er muss fähig sein, sich an Umweltbedingungen anzupassen sowie Netzwerkkapazitäten eines regulären Edge-Computers zur Verfügung stellen. Zudem muss er wesentlich höherer Leistung beim Datentransfer und der Verarbeitung bereitstellen, um den komplexen Anforderungen der KI-Verarbeitung gerecht zu werden. Von Fabriken, Krankenhäusern und Parkplätzen bis hin zu Straßenlaternen und Ladestationen können Edge-AI-Computer Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung realisiert werden. So lässt sich durch intelligente Technologie die Betriebseffizienz enorm verbessern.
 

 Umweltanpassungsfähigkeit und Zuverlässigkeit

Der typische Einsatzort von Edge-AI-Computern ist in einem industriellen Umfeld. Diese stellen deutlich härtere Umweltanforderungen an den Computer als die gemäßigten Umgebungen von Rechenzentren oder Büros. Trotz dieser widrigen Einflussfaktoren, beispielsweise feuchte und kühle Frischwarenfabriken oder kontinuierlich vibrierender Zugwaggons, muss der Computer kontinuierlich und stabil in rauen Umgebungen arbeiten. Eine hohe Zuverlässigkeit ist daher für Edge-AI-Computer unverzichtbar. Edge-AI-Computer müssen die grundlegenden Herausforderungen von Temperatur, Feuchtigkeit und Vibrationen standhalten und sich mit schwerwiegenderen Herausforderungen wie instabilen Spannungen, elektromagnetischen Störungen oder potenziellen Sicherheitsrisiken auseinandersetzen. Verschiedene Schutzmaßnahmen in Industriequalität, wie Überstrom-, Überspannungs- und ESD-Schutz, sind inzwischen Standard. UL-Sicherheitszertifizierung und die Erfüllung von EMV-Standards für Industrieumgebungen (wie EN 61000-6-2 und EN 61000-6-4) sind ebenfalls Faktoren, die bei der Auswahl eines Edge-AI-Computers berücksichtigt werden sollten. Diese Zertifizierungen gewährleisten die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Geräte in den verschiedenen Umgebungen.

 Verarbeitungsleistung

Edge AI legt den Schwerpunkt auf die lokale Realisierung von Maschinenlern- und KI-Modellen statt auf die Verarbeitung auf einem Cloud-Server. Daher ist die Rechenleistung des Edge-Computers entscheidend. Die drei Kernbestandteile der KI sind Rechenleistung, Algorithmen und Daten. Benutzer können die benötigte Rechenleistung für Bildverarbeitung oder Entscheidungsfindung anhand der Rechenmenge, des Datenvolumens und der Verarbeitungsgeschwindigkeit bestimmen.

Für die Verarbeitung grundlegender Edge-AI-Anwendungen kann die Rechenleistung der CPU ausreichen. Hier setzt Cincoze auf die Prozessoren und Chipsätze von Inte. Diese unterliegen der kontinuierliche Verbesserung der CPU-Leistung und zunehmender Implementierung von immer mehr GPU-Rechenfähigkeiten. In Verbindung mit der Zunahme von Neural Processing Units (NPUs) können so viele Inferenzanwendungen ohne zusätzliche Beschleuniger abgeschlossen werden. Für anspruchsvollere und komplexere Industrieanwendungen müssen jedoch Edge-AI-Computer der Mittel- bis Oberklasse ausgewählt werden, die mit unabhängigen GPU-Grafikkarten oder speziellen Beschleunigern ausgestattet sind.

Derzeit gibt es drei Haupttypen von GPU-Karten auf dem Markt: SoM, MXM und PEG. Die SoM (System on Module) GPU ist eine kleinformatige GPU mit niedrigem Stromverbrauch, die speziell für Embedded Systeme entwickelt wurde. Typischerweise findet diese Technologie Anwendung, wenn hohe Leistung bei geringem Stromverbrauch erforderlich ist. Die MXM (Mobile PCI Express Module) GPU ist ein flexibles und leicht aufrüstbares Plug-in-GPU-Modul, welches weit verbreitet in Industriecomputern eingesetzt wird. Die PEG (PCI Express Graphics) GPU ist eine traditionelle Grafikkarte, die normalerweise in den PCIe-Slot des Motherboards eingesteckt wird und die leistungsfähigsten Grafikverarbeitungsfähigkeiten bietet. Sie ist geeignet für Anwendungen, die extrem hohe Rechenleistung erfordern, wie hochfrequente Bildverarbeitung und Deep Leaning. Benutzer können je nach spezifischen Aufgabenanforderungen die am besten geeignete Lösung auswählen.

 Wärmeableitung

Die Temperaturen von CPU und GPU in Edge-AI-Computern steigen aufgrund der verlängerten kontinuierlichen Betriebszeiten schnell an. Ohne hervorragende Wärmeableitungstechnologie, um das System kühl zu halten, wird es überhitzen und die Leistung automatisch drosseln. Das geschieht indem die Taktfrequenz reduziert wird, was die Rechenleistung beeinträchtigt. Aufgrund dieser Faktoren ist die Kühltechnologie für Edge-AI-Computer ebenfalls ein entscheidender Faktor geworden.

Cincoze's Flaggschiff-Edge-AI-Computer, der GP-3000, verfügt über eine passive Kühltechnologie, um die Systemtemperatur so gering wie möglich zu halten. Zusätzlich kann ein externer, temperaturgesteuerter Lüfter genutzt werden, welcher während längerer Betriebszeiten zusätzliche Belüftung bietet. Das Gehäuse kombiniert wärmeleitendes Kupfer und wärmeableitendes Aluminium, das mit einem exklusiven Wärmeableitungsmuster geformt ist. Von Anfang an hat Cincoze die in Industrieumgebungen häufig vorkommenden Staub- und Verunreinigungen berücksichtigt und deshalb einen patentierten staubdichten Kühlmechanismus (Patent Nr. I778522) entwickelt. Dieser konzentriert den Luftstrom, um die Wärme effektiver abzuleiten und das Eindringen von Staub und Schmutz in das System zu verhindern. Dadurch wird die Lebensdauer des Edge-AI Computers verlängert was letztendlich zu Investionssicherheit und hoher Betriebseffizienz führt.

 Fertigung - Qualitätskontrolle und Fehlererkennung

Qualitätskontrolle und Fehlererkennung sind typische Anwendungen von Edge AI in der Fertigung. Die Edge-AI-Computer, welche mit leistungsstarken CPUs und GPUs ausgestattet sind, können hochauflösende Bilder von Kameras in Echtzeit verarbeiten und intelligente Analysen durchführen, indem sie vorab trainierte KI-Modelle ausführen. So lassen sich Oberflächenfehler, Maßabweichungen oder Formanomalien erkennen, welche mit bloßem Auge nur schwer zu erkennen sind. Produktionsanomalien oder -fehler werden sofort erfasst und den Bedienern oder automatisierten Systemen zur anschließenden Reparatur oder Anpassung der Produktionsparameter bereitgestellt. Dies verkürzt die Inspektionszeit und reduziert die Fehlerrate, wodurch die Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit durch eine effektive Qualitätskontrolle gestärkt wird.



Anwendungsfall: Ein bekanntes Unternehmen mit dem Fokus auf Automatisierungsausrüstung in der Asien-Pazifik-Region verwendete den Cincoze GP-3000 als PCBA-Fehlererkennungssystem. Dieser war ausgestattet mit einem Intel Core i CPU und einer NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU-Karte. Das Unternehmen setzte AOI- und Deep-Learning-Software ein, um PCBA-Fehler wie Materialoberflächenfehler, Lötfehler und fehlplatzierte oder fehlende Komponenten präzise zu erkennen und zu kennzeichnen. Normale und fehlerhafte Produkte werden vollständig automatisch kategorisiert, was die Erkennungseffizienz und den Ertrag erheblich verbessert.

 Transport – Intelligentes Verkehrslichtsteuerungssystem

Der Aufbau smarter Städte ist das Ziel vieler Regierungen weltweit. Intelligente Verkehrslichtsteuerungssysteme sind ein wichtiger Bestandteil dieses Ziels und bieten den Bürgern ein reibungsloseres und umweltfreundlicheres Reiseerlebnis. Verkehrsleitstellen können Echtzeit-Verkehrsdaten analysieren, das Verhalten von Fahrzeugen mit maschinellen Lernalgorithmen vorhersagen und die Timing von Verkehrsampeln anpassen. Diese Maßnahmen entlasten den Verkehr, indem sie die Wartezeiten an roten Ampeln verkürzen, den Kraftstoffverbrauch bei Standzeiten reduzieren und die Kohlenstoffemissionen der Stadt verringern.



Anwendungsfall: Das Umwelttechnik-Forschungsinstitut einer renommierten europäischen Universität entwickelte ein intelligentes Verkehrslichtsteuerungssystem, um die Verkehrsstaus in ihrer Stadt zu verbessern. Dieses System verbindet periphere Überwachungseinrichtungen und Detektionsradare über Edge-AI-Computer. Diese Systeme verarbeiten relevante Verkehrsdaten in Echtzeit und führen intelligente Analysen mittels vorab trainierter KI-Modelle durch, um die Steuerung der Verkehrsampeln zu optimieren.

 Energie – Intelligentes Bohren in Offshore-Ölfeldern

Offshore-Bohrungen sind komplex und potenziell gefährlich. Intelligente Bohrsysteme verbessern die Effizienz und Sicherheit der Bohrvorgänge, indem sie Edge AI nutzen, um sofortige Analysen und Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen durchzuführen. Der Edge-AI-Computer verarbeitet sofort Daten von geologischen, Druck-, Temperatur- und anderen Sensoren und verwendet dann KI-Algorithmen, um die Bohrvorgänge zu analysieren und zu optimieren oder eine vorausschauende Wartung der Ausrüstung durchzuführen. Diese Systeme verkürzen die Bohrzeit, verhindern potenzielle Sicherheitsrisiken und gewährleisten die Stabilität und Sicherheit der Bohrvorgänge.



Anwendungsfall: Ein hoch angesehenes Unternehmen der Öl- und Gasindustrie in Nordeuropa, bekannt für seine führenden Technologien in Produktion, Bohrung und Verarbeitung, setzte den Cincoze DS-1402 als Edge-AI-Computer ein, um die Effizienz und Sicherheit ihres intelligenten Bohrsystems zu optimieren und bessere sowie schnellere Bohrprozesse zu ermöglichen.

 Im Fahrzeug – Überwachungssystem für Polizeifahrzeuge

KI-Technologie hat den Kampf gegen Verbrechen verstärkt, und smarte Polizeifahrzeuge mit In-Fahrzeug-Überwachung sind unverzichtbar für die Aufrechterhaltung der städtischen Sicherheit geworden. Mobile Überwachungssysteme, die in smarten Polizeifahrzeugen installiert sind, helfen, kriminelles Verhalten einzudämmen. Sie nutzen Nummernschilderkennung, um Kennzeichen zu erfassen, und überprüfen diese dann im Verkehrsmanagementsystem, um gestohlene oder problematische Fahrzeuge schnell zu identifizieren, sodass die Beamten sofortige Maßnahmen ergreifen können.



Anwendungsfall: Ein europäischer Hersteller von Militärausrüstung baute ein intelligentes Überwachungssystem für Polizeifahrzeuge mit dem Cincoze DX-1100. Das System kann Fotos, Videos und die aktuelle Position eines Fahrzeugs aufzeichnen, das Nummernschild erkennen und in der Fahrzeugdatenbank überprüfen, um verdächtige Fahrzeuge schnell zu identifizieren. Diese Maßnahmen verbessern die Einsatzeffizienz der Polizei vor Ort.