Edge AI bietet eine interessante Zukunft!

Künstliche Intelligenz oder KI wird in fast jedem Aspekt unseres Lebens zu einem gemeinsamen Faktor.

In der Vergangenheit erforderte der Einsatz von KI riesige Serverräume, enorme Mengen an Rechenleistung und zwangsläufig erhebliche Investitionen in Energie und IT-Ressourcen. Heutzutage werden mehr Aufgaben von Geräten ausgeführt, die am „Rand“ unserer physischen Welt platziert sind.

Uri Guterman, Leiter Produkt und Marketing bei Hanwha Techwin Europe, glaubt, dass Edge AI die KI in unserer Welt weiter verbreiten wird, da keine Notwendigkeit besteht, Rohdaten zur Analyse an Server zurückzustreamen. Dies bringt auch enorme Vorteile für die Videoüberwachungsbranche.

Hier erklärt Guterman die Gründe für dieses Phänomen und wirft einen Blick darauf, wie künstliche Intelligenz heute eingesetzt wird und wie sich die Technologie in Zukunft entwickeln wird.

Nachhaltigkeitsvorteile

Edge AI bietet mehrere Vorteile gegenüber serverbasierter KI. Erstens werden weniger Daten zurück zum Server übertragen, was den Bandbreitenbedarf und die Kosten reduziert. Die Betriebskosten werden gesenkt und es gibt wichtige Vorteile für die Nachhaltigkeit, da keine großen Serverräume mehr gewartet werden müssen. Auch am Gerät selbst werden Energieeinsparungen erzielt, da deutlich weniger Energie benötigt wird, um KI-Aufgaben lokal auszuführen, als Daten an einen Server zurückzusenden.

Kosteneffizienz

Im Vergleich zu Cloud-basierten Computing-Modellen fallen für Edge-KI-Geräte in der Regel keine wiederkehrenden Abonnementgebühren an, wodurch die daraus resultierenden Preiserhöhungen vermieden werden. Durch die Fokussierung auf Edge-Geräte können Endbenutzer auch in ihre eigene Infrastruktur investieren.

Größere Skalierbarkeit

Kameras, die Edge-KI nutzen, können Videoinstallationen flexibler und skalierbarer machen, was besonders hilfreich für Organisationen ist, die Projekte in Phasen implementieren möchten. Wenn sich die Anforderungen ändern, können dem System weitere KI-Kameras und -Geräte hinzugefügt werden, ohne dass sich Endbenutzer von Anfang an auf große Server mit teuren GPUs und enormer Bandbreite festlegen müssen.

Verbesserung der Betriebsleistung und Sicherheit

Da die Videoanalyse am Rande des Geräts erfolgt, müssen nur Metadaten über das Netzwerk gesendet werden, was auch die Netzwerksicherheit verbessert, da keine sensiblen Daten übertragen werden, die Hacker abfangen könnten. Die Verarbeitung erfolgt am Edge, sodass keine Rohdaten oder Videostreams über das Netzwerk gesendet werden müssen.

Da die Analyse auf dem lokalen Gerät erfolgt, eliminiert Edge AI die Latenz bei der Kommunikation mit der Cloud oder dem Server. Schnellere Reaktionszeiten bedeuten, dass Aufgaben wie die automatische Fokussierung auf ein Ereignis, das Gewähren von Zutritt oder das Auslösen eines Einbruchalarms nahezu in Echtzeit erfolgen können.

Darüber hinaus verbessert die Ausführung von KI auf dem Gerät die Auslösegenauigkeit und reduziert Fehlalarme. Mithilfe modernster künstlicher Intelligenz mithilfe von Deep Learning können Personenzählung, Belegungsmessung, Warteschlangenmanagement usw. mit hoher Genauigkeit berechnet werden. Dies erhöht die Reaktionseffizienz des Bedieners und verringert die Frustration, da er nicht auf Fehlalarme reagieren muss. KI-Kameras können auch mehrere Videoanalysen auf demselben Gerät ausführen. Dies ist ein weiterer Effizienzgewinn, der es Betreibern ermöglicht, KI problemlos einzusetzen, um vor potenziellen Notfällen oder Einbrüchen zu warnen, Sicherheitsvorfälle zu erkennen oder Verdächtige aufzuspüren.

Verbesserungen der Videoqualität

Darüber hinaus kann durch den Einsatz künstlicher Intelligenz am Rande die Qualität der aufgenommenen Videos verbessert werden. Die Rauschunterdrückung kann lokal am Gerät durchgeführt werden, wobei künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um den Lärm um interessierende Objekte herum, beispielsweise um Personen, die sich innerhalb des erfassten Bereichs bewegen, gezielt zu reduzieren. Funktionen wie Bestshot stellen sicher, dass Bediener nicht Unmengen von Filmmaterial durchsuchen müssen, um den besten Blickwinkel auf einen Verdächtigen zu finden. Stattdessen kann KI sofort das beste Filmmaterial liefern, was dazu beiträgt, Reaktionszeiten zu verkürzen und Nachuntersuchungen zu beschleunigen. Der zusätzliche Vorteil besteht darin, dass Speicherplatz und Bandbreite gespart werden, da nur die besten Fotos übertragen und gespeichert werden.

Die KI-basierte Komprimierungstechnologie wendet außerdem niedrige Komprimierungsraten auf Objekte und Personen an, die von der KI erkannt und verfolgt werden, während sie hohe Komprimierungsraten auf das verbleibende Sichtfeld anwendet – dies minimiert die Anforderungen an Netzwerkbandbreite und Datenspeicherung.

Verwendung von Metadaten

Edge-KI-Kameras können über die API (Application Programming Interface) Metadaten für Software von Drittanbietern bereitstellen. Dies bedeutet, dass Systemintegratoren und Technologiepartner es als erstes Mittel zur KI-Klassifizierung nutzen und dann mit ihrer eigenen Software eine weitere Verarbeitung der klassifizierten Objekte durchführen und so eine weitere Analyseebene hinzufügen können.

Resilienz

Der Einsatz von KI am Edge hat keinen Single Point of Failure. KI kann auch dann weiterarbeiten, wenn das Netzwerk oder der Cloud-Dienst ausfällt. Trigger können weiterhin lokal ausgeführt oder an ein anderes Gerät gesendet werden, wobei Datensätze und Ereignisse an das Backend gesendet werden, wenn die Verbindung wiederhergestellt wird.

KI wird nahezu in Echtzeit auf Edge-Geräten verarbeitet, anstatt an Server oder Remote-Cloud-Dienste zurückzufließen. Dadurch wird eine Latenzanalyse bei potenziell instabilen Netzwerkverbindungen vermieden.

Vorteile für Installateure

Insbesondere für Installateure kann die Bereitstellung von Edge-KI während des Installationsprozesses ihnen helfen, sich vom Markt abzuheben und Lösungen für viele verschiedene Anwendungsfälle bereitzustellen. Eine sofort einsatzbereite Lösung, die Endbenutzer anspricht, die weder Zeit noch Ressourcen haben, um Videoanalysen manuell einzurichten.

KI-Kameras wie die WisenetX-Serie und die P-Serie funktionieren sofort nach dem Auspacken, sodass keine Experten für Videoanalyse zur Feinabstimmung der Analyse erforderlich sind. Der Installateur muss keine wertvolle Zeit mit der Konfiguration komplexer serverseitiger Software verbringen. Dies wirkt sich natürlich auch positiv auf die Schulungszeit und -kosten aus.

Mit Blick auf die Zukunft

Mit Blick auf die Zukunft sagte Uri Guterman, dass Edge Artificial Intelligence vielversprechend sei. Immer mehr Hersteller suchen nach Möglichkeiten, die Klassifizierung von KI-Kameras zu erweitern und betrachten KI-Kameras sogar als Plattform, die es Systemintegratoren und Softwareunternehmen ermöglicht, ihre eigenen KI-Anwendungen zu erstellen, die auf den Kameras laufen.

Es kam zu dem Schluss: „Dies ist definitiv ein Bereich, den es wert ist, sowohl für Endbenutzer als auch für Installateure erkundet zu werden, da Edge AI enorme Effizienz-, Genauigkeits- und Nachhaltigkeitsgewinne verspricht

.“

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