Was kann künstliche Intelligenz (Edge AI) für uns tun?

• Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Art dezentraler Datenverarbeitung, die es Geräten ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen am engsten Punkt der Interaktion mit dem Benutzer zu treffen.
• Zu den Vorteilen dieser Technologie gehören ein verbesserter Datenschutz und Kosteneinsparungen, allerdings werden die Daten nach der Verarbeitung normalerweise verworfen.
• Kommende Fortschritte, darunter die 5G-Technologie und kostengünstigere Verarbeitungschips, werden Edge-KI für bestimmte Anwendungen immer nützlicher machen – von Smart-Home-Geräten bis hin zur Medizintechnik.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten, dass Ihr neuer intelligenter Thermostat die Temperatur schnell erhöht, damit Ihr Haus warm ist, wenn Sie an einem ungewöhnlich kalten Tag von der Arbeit nach Hause kommen. Sie verbinden sich über Ihr Smartphone und fordern es auf, Maßnahmen zu ergreifen. Sie wissen es vielleicht nicht, aber der Vorgang kann einige Sekunden dauern, da Ihre Anfrage an die Cloud gesendet und die Anweisungen zurückerhalten werden.

Stellen Sie sich nun vor, dass das selbstfahrende Auto, in dem Sie fahren, plötzlich spürt, wie ein Hund vor Ihnen auf die Straße rennt. Autos müssen innerhalb von Millisekunden reagieren, um eine Katastrophe zu vermeiden. Diese Reaktion erfordert hochmoderne künstliche Intelligenz (KI) – eine Technologie, die Entscheidungen am nächsten Punkt der Interaktion mit dem Benutzer treffen kann. In diesem Fall sind die Sensoren des Fahrzeugs von entscheidender Bedeutung. Dies ist die Definition einer Entscheidung im Bruchteil einer Sekunde.

Dynamische Daten

Mit dem heutigen Internet der Dinge (IoT) sind Daten ständig in Bewegung. Sie fließen von Legacy-Systemen in die Cloud, bis hin zu Edge-Geräten und über die Systeme eines Unternehmens hinaus zu Partnern und Kunden. Antworten müssen in Echtzeit bereitgestellt werden. Daher ist der Einsatz zentraler Rechenleistung nicht immer effizient, wenn die Daten über Edge-Geräte verarbeitet werden können. Wenn ein selbstfahrendes Auto nur Millisekunden Zeit hat, um zu reagieren, hat es keine Zeit, darauf zu warten, dass die Cloud eine Entscheidung trifft.

Egal wo sich das Gerät befindet, riesige Datenmengen können in KI-Algorithmen am Edge eingespeist werden, und die Vorteile sind vielfältig. Dynamische Daten können Ärzten wichtige Patienteninformationen liefern, Warteschlangen in Vergnügungsparks verkürzen, Energieversorger auf mögliche Stromausfälle aufmerksam machen und es selbstfahrenden Autos ermöglichen, rechtzeitig zu reagieren, um Tragödien zu verhindern.

Edge AI ermöglicht es Geräten, diese Entscheidungen auf Geräteebene selbst zu treffen. Für die Datenverarbeitung ist es nicht unbedingt notwendig, mit dem Internet verbunden zu sein. Stellen Sie sich eine Uhr vor, die Ihre Schlafmuster überwacht, aber anstatt die Daten zur Speicherung und Verarbeitung in die Cloud zu übertragen, zeichnet sie die Daten zur Verarbeitung auf der Uhr selbst auf.

Zu den Edge-fähigen KI-Geräten gehören auch Videospiele, intelligente Lautsprecher, Drohnen und Roboter. Sicherheitskameras können auch Edge-Funktionen ermöglichen – Kameras in der Fabrikhalle suchen während des Herstellungsprozesses nach Produktfehlern und können schnell erkennen, welche Produkte sofort herausgezogen werden müssen. Wenn Geschwindigkeit Leben rettet, kann Edge AI

auch zur Bildanalyse für die medizinische Notfallversorgung eingesetzt werden. Je näher die Verarbeitungsmöglichkeiten sind, desto schneller ist die Reaktionszeit.

Obwohl Edge-Technologie die Cloud nicht ersetzen wird, können Benutzerdaten, die nur Ihnen gehören (z. B. Ihre Schlafmuster oder Spieldaten), in Edge-fähigen Geräten verarbeitet werden. Diese Dezentralisierung der Daten löst Datenschutzbedenken, die ein wichtiges Thema auf dem IoT-Markt sind. Edge

AI kann Komfort bieten, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen. Und in manchen Fällen könnte es auch günstiger sein – ein Unternehmen entwickelt derzeit sprachgesteuerte Haushaltsgeräte wie Waschmaschinen und Geschirrspüler, die winzige Mikroprozessoren verwenden, die jeweils ein paar Dollar kosten.

„Wenn es um die Geräte in meinem Haus geht, wünschte ich mir eigentlich, sie wären nicht so schlau“ – Clive Thompson, Wired

Zum Beispiel muss die Spracherkennungs-KI einer Kaffeemaschine insgesamt nur etwa 200 Wörter erkennen im Zusammenhang mit der Aufgabe, Kaffee zuzubereiten. Denken Sie darüber nach, sagt Wired-Reporter Clive Thompson: „Ich brauche keinen schlechten Witz oder einen Lichtschalter, um Selbsterkenntnis zu erlangen. Sie müssen nur „an“ und „aus“ und vielleicht „dunkel“ erkennen. Wenn es darauf ankommt Im Vergleich zu den Geräten, mit denen ich mein Haus teile, wäre es mir eigentlich lieber, wenn sie weniger intelligent wären.

Abgesehen von einer schnelleren und günstigeren Verarbeitung erfordert Edge AI kein ständig wachsendes Internet. Mit der rasanten Entwicklung des Internets der Dinge werden mittlerweile riesige Datenmengen am Edge erfasst und generiert – Statista​​schätzt​​, dass diese Zahl bis 2025 fast 80 Zettabyte erreichen wird.

Das ist so groß, dass es technisch nicht möglich ist, all diese Daten von Edge-Geräten auf Cloud-Server zu übertragen, um sie mit der Bandbreite des heutigen Internets zu speichern und zu verarbeiten. Selbst wenn Bandbreite verfügbar ist, müssen genügend Rechenzentrumsressourcen vorhanden sein, um alle Daten verarbeiten zu können. Weniger Bandbreitenanforderungen führen zu Kosteneinsparungen. Ungefähr 10 % der von Unternehmen generierten Daten werden außerhalb traditioneller zentraler Rechenzentren oder der Cloud erstellt und verarbeitet. Gartner prognostiziert, dass diese Zahl bis 2025 75 % erreichen wird.

Risiko und Nutzen abwägen

Eines der ärgerlichsten Probleme in der IoT-Welt ist, dass die große Zahl der Menschen, die sich die Geräte nicht leisten können oder in ländlichen Gebieten ohne lokale Netzwerke leben, möglicherweise nicht in der Lage sind, an der Veränderung unseres täglichen Lebens teilzunehmen . Eine in der Vergangenheit begrenzte Netzwerkkapazität kann zu einem Teufelskreis werden. Edge-Netzwerke sind nicht einfach aufzubauen und können teuer sein. Entwicklungsländer könnten in ihrer Fähigkeit, Daten über Edge-Geräte zu verarbeiten, die neuere Technologien erfordern, noch weiter zurückfallen. Das Wachstum des Edge Computing ist daher ein weiterer Weg, auf dem die strukturelle Ungleichheit zunehmen kann, insbesondere im Zusammenhang mit der Zugänglichkeit lebensverändernder künstlicher Intelligenz und IoT-Geräten.

Ein weiteres Risiko bei Edge-KI besteht darin, dass Daten nach der Verarbeitung verworfen werden können – da sie sich naturgemäß „am Edge“ befinden, gelangen sie möglicherweise nicht zur Speicherung in die Cloud. Geräte können angewiesen werden, Informationen zu verwerfen, um Kosten zu sparen. Die zentrale Verarbeitung und Speicherung hat zwar sicherlich Nachteile, der Vorteil besteht jedoch darin, dass die Daten dann zur Verfügung stehen, wenn Sie sie benötigen.

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Technologie

Wie stellt das Weltwirtschaftsforum sicher, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz allen Beteiligten zugute kommt?

Künstliche Intelligenz (KI) wirkt sich auf jeden Aspekt der Gesellschaft aus – Haushalte, Unternehmen, Schulen und sogar öffentliche Räume. Da sich die Technologie jedoch rasant weiterentwickelt, ist die Zusammenarbeit mehrerer Interessengruppen erforderlich, um Verantwortlichkeit, Transparenz, Datenschutz und Fairness zu optimieren.

Die Plattform des Weltwirtschaftsforums zur Gestaltung der Zukunft der Technologie-Governance: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vereinen unterschiedliche Perspektiven, um Innovationen voranzutreiben und Vertrauen aufzubauen.

• Einer der Arbeitsbereiche, in denen künstliche Intelligenz optimal genutzt werden kann, ist das Personalwesen – einschließlich Rekrutierung, Bindung, Schulung, Sozialleistungen und Mitarbeiterzufriedenheit. Das Forum hat ein auf den Menschen ausgerichtetes HR-KI-Toolkit erstellt, um eine positive und ethische, auf den Menschen ausgerichtete Nutzung von KI durch Organisationen, Arbeitnehmer und die Gesellschaft zu fördern.
• Heutzutage wachsen Kinder und Jugendliche in einem zunehmend digitalen Zeitalter auf, in dem Technologie jeden Aspekt ihres Lebens durchdringt. Von Roboterspielzeugen und sozialen Medien bis hin zu Klassenzimmern und Wohnungen ist künstliche Intelligenz ein Teil des Lebens. Durch die Entwicklung von KI-Standards für Kinder arbeitet das Forum mit einer Reihe von Interessengruppen zusammen, um umsetzbare Richtlinien zu entwickeln, um Kinder und Jugendliche im Zeitalter der KI zu erziehen, zu stärken und zu schützen.
• Die potenziellen Gefahren künstlicher Intelligenz können sich auch auf die Gesellschaft insgesamt auswirken. Um Risiken zu reduzieren, bringt das Forum mehr als 100 Unternehmen, Regierungen, Organisationen der Zivilgesellschaft und akademische Institutionen in der Global AI Action Alliance zusammen, um die Einführung verantwortungsvoller KI im globalen öffentlichen Interesse zu beschleunigen.
• Künstliche Intelligenz ist eine der wichtigsten Technologien in der Wirtschaft. Um sicherzustellen, dass C-Suite-Führungskräfte die Möglichkeiten und Risiken verstehen, hat das Forum das Empowering AI Leadership: AI C-Suite Toolkit entwickelt, um praktische Tools bereitzustellen, die ihnen helfen, die Auswirkungen von KI auf ihre Rollen zu verstehen und fundierte Entscheidungen über KI-Strategie, -Projekte und -Implementierung zu treffen
• Die Gestaltung der Art und Weise, wie KI in Beschaffungsprozesse im öffentlichen Sektor integriert wird, wird dazu beitragen, bewährte Verfahren zu ermitteln, die im gesamten privaten Sektor angewendet werden können. Das Forum hat eine Reihe von Empfehlungen entwickelt, die eine breite Akzeptanz fördern sollen und die auf der Grundlage von Erkenntnissen aus einer Reihe von Versuchen weiterentwickelt werden.

Wenn nur Sie und Ihr selbstfahrendes Auto auf einer leeren Straße fahren, scheint diese große Datenmenge vielleicht nicht wichtig zu sein, aber denken Sie noch einmal darüber nach. Aus den Daten dieser leeren Straße lässt sich viel lernen, einschließlich Informationen über den Straßenzustand und darüber, wie sich das Fahrzeug und ähnliche Fahrzeuge unter diesen Bedingungen verhalten. Wenn es um Edge Computing geht, muss schließlich ein klarer Geschäftsfall geprüft werden, um sicherzustellen, dass die Kosten des Netzwerks im Verhältnis zum geschaffenen Wert stehen.

Doch trotz der Ungleichheit oder des Datenverlusts und mit Fortschritten in der 5G-Technologie und günstigeren Verarbeitungschips ist es leicht zu erkennen, dass „am Rande“ bestehen bleiben wird – egal, ob es sich dabei um Ihr selbstfahrendes Auto oder Ihre Kaffeemaschine handelt Sie sind bereit für Ihren Weg zur Arbeit.

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