Mit dem Internet of Things (IoT) haben Milliarden vernetzter Geräte Einzug in unsere Wohnungen, Fahrzeuge, Büros, Krankenhäuser, Fabriken und Städte gehalten. Die IoT-Pioniere stellten sich ausgedehnte Netzwerke mit Funksensorknoten vor, die Billionen von Bytes-Daten zur Aggregation, Analyse und Entscheidungsfindung in die Cloud übermitteln. In den letzten Jahren hat die Vision einer IoT-getriebenen, cloud-basierten Datenverarbeitung einem neuen Paradigma Platz gemacht: Edge-Computing.Entwickler von embedded Systemen setzen die neuesten Fortschritte bei Ma-chine-Learning-Techniken so ein, dass die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz (KI) am Netzwerkrand (Edge) genutzt werden kann. Die heutigen loT-Geräte brauchen wenig Energie und können komplexe Machine- und Deep-Learning-Algorithmen lokal ohne Cloud-Verbindung ausführen, wodurch Bedenken im Hinblick auf Latenz, Leistung, Sicherheit und Datenschutz vermindert werden. Neue ML-Anwendungen und neuronale Netzwerke auf Edge-Gerä-ten umfassen persönliche Assistenten, Roboter in Fabriken, Sprach- und Gesichtserkennung in vernetzten Fahrzeugen, Kl-ak-tivierte Überwachungskameras für zuhause sowie die vorausschauende Wartung von elektrischen Küchen- und Haushaltsgeräten und industrieller Ausrüstung.
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