KI Inference at the Edge (IatE) führt künstliche Intelligenz an den Randpunkten der Präsenz aus, also dort, wo die Daten verwendet werden. Dies beschleunigt die Datenverarbeitung und führt zu schnelleren Ergebnissen für Ihre Endnutzer. In diesem Artikel untersuchen wir, wie Inferenzen am Netzwerk-Rand die Bereiche Gaming, Medien und Unterhaltung, Technologie und Telekommunikationsunternehmen verändern. Doch zunächst wollen wir uns ansehen, warum genau Inferenz am Netzwerk-Rand für Ihr Unternehmen wichtig ist, ganz gleich in welcher Branche.
Warum Inference at the Edge für Unternehmen wichtig ist
KI-Inferenz am oder in der Nähe des Netzwerk-Randes bezieht sich auf trainierte KI-Modelle, die an Präsenzpunkten zur Verfügung stehen, die physisch näher an den Geräten des Nutzers liegen, als dies bei der Cloud-Inferenz der Fall ist. Dadurch erhalten Geräte wie Sensoren oder Kameras schneller KI-Antworten, so dass sie nahezu in Echtzeit auf neue Daten reagieren können.
Diese Einrichtung kommt Unternehmen zugute, da sie die Latenzzeit verringert, was die Benutzererfahrung verbessert und die Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglicht, die für bestimmte KI-Anwendungsfälle wie autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und IoT-Geräte unerlässlich ist. Sie kann auch den Datenschutz und die Sicherheit verbessern, da die Daten lokal verarbeitet werden und die Notwendigkeit der Übertragung sensibler Informationen an zentrale Cloud-Server entfällt.
Die vier wichtigsten geschäftlichen Vorteile von Edge Inference sind die geringere Bandbreite, die geringere Latenz, die verbesserte Sicherheit und die geringeren Ausfallzeiten.
- Geringere Bandbreite: Die Ausführung von KI-Inferenzen am Rande des Netzwerks reduziert die Datenmenge, die über das Netzwerk übertragen werden muss. Das bedeutet, dass die Unternehmen weniger Bandbreite benötigen und somit Kosten sparen können.
- Geringere Latenzzeit: KI-Inferenz am Rande des Netzwerks verringert die Latenzzeit drastisch, da die Daten nicht zur Cloud hin- und hergeschickt werden müssen.
- Verbesserte Sicherheit: Aus der Sicherheitsperspektive verbessert die KI-Inferenz die Einhaltung von Vorschriften und schützt persönlich identifizierbare Daten vor Cyberbedrohungen, was für Branchen wie Finanzen und Telemedizin von entscheidender Bedeutung ist. Mithilfe von federated learning können Unternehmen KI-Modelle gemeinsam aktualisieren, ohne die zugrundeliegenden Daten zu teilen, und so die strategische Planung und Sicherheit optimieren, ohne sensible Informationen zu riskieren.
- Weniger Ausfallzeiten: Die Fähigkeit von Edge KI, ohne kontinuierliche Cloud-Konnektivität zu arbeiten, ermöglicht den Einsatz in Gebieten mit eingeschränkter Cloud-Konnektivität, z. B. an abgelegenen landwirtschaftlichen Standorten oder in Entwicklungsgebieten. Die Geräte bleiben auch bei Netzwerkunterbrechungen funktionsfähig, was die Kosten für die Datenübertragung senkt, ausfallbedingte finanzielle Verluste verhindert und eine reibungslosere und positivere Kundenerfahrung ermöglicht.
Inference at the Edge Anwendungen nach Branchen
Künstliche Intelligenz (KI) bietet branchenübergreifend spannende und innovative Möglichkeiten. Im Folgenden untersuchen wir die Auswirkungen auf die Bereiche Gaming, Medien und Unterhaltung, Technologie und Telekommunikationsunternehmen und heben die geschäftlichen Vorteile hervor, die sich daraus ergeben.
Gaming
In der Spieleindustrie revolutioniert die KI die Interaktion mit dem Spieler und das Managen der Spielumgebung. Durch die Positionierung von KI am Rande des Netzwerks können Entwickler reichhaltigere, reaktionsschnellere Spielerlebnisse liefern und so den Wünschen der Spieler nach schnellerem und intensiverem Gameplay gerecht werden.
KI-gesteuerte Inhalte und Karten können während des Spiels generiert werden und sich in Echtzeit an die Aktionen der Spieler anpassen. Dadurch werden die Spielwelten fesselnder und interaktiver, da sich die Umgebungen auf der Grundlage des Spielerverhaltens weiterentwickeln. Non-Player-Charaktere (NPCs) können intelligent reagieren, was das strategische Gameplay und die Erzählweise verbessert. Ermöglicht wird dies durch hochentwickelte KI-Algorithmen, die Daten direkt auf Spielkonsolen und PCs verarbeiten und so für sofortige und flüssige Aktionen sorgen, die für kompetitives Spielen entscheidend sind.
Spieleranalysen in Echtzeit bieten einen erheblichen Vorteil in Multiplayer-Szenarien. Die KI kann die Daten näher an der Quelle analysieren, so dass Spiele personalisierte Erlebnisse bieten und Herausforderungen in Echtzeit anpassen können. Auf diese Weise wird das Gleichgewicht und die Fairness aufrechterhalten, die für ein wettbewerbsorientiertes Spiel unerlässlich sind, und das Engagement der Spieler und die allgemeine Zufriedenheit werden gesteigert.
Vision Processing Units (VPUs) verarbeiten komplexe visuelle Daten an der Schnittstelle und ermöglichen fortschrittliche Computer-Vision-Anwendungen für Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR). Diese Koprozessoren ermöglichen detaillierte Umgebungen und realistische Interaktionen, die die Grenzen des Spielbaren erweitern.
Medien und Entertainment
AI Inference at the Edge (AI IatE) ermöglicht einen stark personalisierten Medienkonsum. So können Streaming-Plattformen beispielsweise KI nutzen, um auf der Grundlage von Echtzeitanalysen des Nutzerverhaltens maßgeschneiderte Vorschläge zu machen. Durch die Analyse der Sehgewohnheiten auf Edge Nodes in der Nähe des Geräts kann das System die Empfehlungen jedes Mal anpassen, wenn der Nutzer mit dem Dienst interagiert. Dies beschleunigt den Prozess, erhöht die Zuschauerbindung und verbessert den Datenschutz, da sensible Daten in der Nähe des Geräts des Nutzers bleiben. Diese Unmittelbarkeit ist der Schlüssel zur Aufrechterhaltung des Zuschauerinteresses und zur Verringerung von Abonnementkündigungen.
Bei Live-Sportübertragungen kann AI IatE Echtzeit-Statistiken und -Einblicke in die Übertragung einblenden, die auf die Präferenzen des Zuschauers zugeschnitten sind. Dazu gehören mehrere Kameraperspektiven und interaktive Funktionen, die es den Fans ermöglichen, sich aktiver mit den Inhalten zu beschäftigen. Darüber hinaus ermöglicht AI IatE die nahtlose Integration von VR-Grafiken in Live-Videoübertragungen und bereichert so das Nutzererlebnis bei minimalen Hardwareanforderungen.
Auch die Werbung profitiert erheblich von der KI-Inferenz am Netzwerk-Rand. Werbetreibende können Zuschauerdaten in der Nähe des Geräts analysieren und gezielte Informationen und Produktempfehlungen liefern, die den Vorlieben des Zuschauers entsprechen, ohne dass es zu Verzögerungen kommt, was das Interesse und das Engagement der Zuschauer erhöht.
Eine Anwendung von AI IatE in Medien und Unterhaltung ist die Verbesserung von VR-Systemen wie Microsofts HoloLens. Neben Spielen wird HoloLens auch in der Medien- und Unterhaltungsbranche eingesetzt. Dabei werden fortschrittliche Sensoren und Kameras verwendet, um physische Umgebungen abzubilden und digitale Inhalte nahtlos zu überlagern. AI IatE ermöglicht es der HoloLens, komplexe Umgebungen in Echtzeit zu analysieren und darzustellen, so dass die Betrachter in Nachrichten und andere Inhalte eintauchen können.
Technologie
Im Technologiesektor sorgt AI Inference at the Edge (AI IatE) dafür, dass die Erstellung von Inhalten näher an den Geräten der Nutzer erfolgt. Apps, die Edge Inference verwenden, können sofort personalisierte Musik oder virtuelle Umgebungen auf der Grundlage der aktuellen Stimmung oder Einstellungen des Benutzers erzeugen, ohne Daten an entfernte Server zu senden.
Auch die technische Unterstützung wird durch Schlussfolgerungen am Rande verbessert. Die lokale Inferenzfunktion ermöglicht schnellere und präzisere Chatbot- und virtuelle Assistenten-Interaktionen und verbessert die Kundenzufriedenheit durch einen flüssigeren und reaktionsschnelleren Support.
Softwareingenieure profitieren von Edge Inference durch Tools wie automatisches Debugging und Code-Vorschläge in Echtzeit. Lokale Inferenz liefert sofortiges Feedback, beschleunigt die Entwicklung und verbessert die Codequalität.
Bei der Datenerweiterung am Netzwerkrand werden Echtzeitdatenströme mit zusätzlichen, synthetisch erzeugten Daten angereichert, um Modelle für maschinelles Lernen näher am Gerät zu trainieren. Dies führt zu genaueren Vorhersagen und Analysen, die besonders in Szenarien nützlich sind, in denen der Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist, z. B. bei der personalisierten Gesundheitsüberwachung oder der vorausschauenden Wartung in der Fertigung.
Gcore verwendet Inference at the Edge in zwei kostenlos erhältlichen Tools:
- Gcore AI Image Generator nutzt Edge Computing für die sofortige Erstellung visueller Inhalte und ermöglicht es Benutzern, Bilder direkt aus Textbeschreibungen zu generieren. Es erstellt hochwertige Bilder in verschiedenen Stilen, ideal für Marketingmaterialien, Designprozesse und Präsentationen.
- Gcore Speech-to-Text Translation verarbeitet Spracheingaben und wandelt sie sofort in Text um, was reibungslose mehrsprachige Interaktionen ermöglicht, die für globale Geschäftsabläufe und Kundensupport unerlässlich sind.
Telekommunikation
AI IatE in der Telekommunikation sorgt für eine höhere Servicezuverlässigkeit, ein besseres Kundenerlebnis und ein effizientes Disaster Management und ist damit eine wichtige Technologie für die Branche.
Mit GPUs und 5G-Netzwerken können Telekommunikationsunternehmen Echtzeitinformationen über Verkehrsbedingungen, Fußgängersicherheit und Parkplatzsituation generieren und so die Bereitstellung von Dienstleistungen und das Stadtmanagement verbessern. Diese Möglichkeit gewährleistet die Zuverlässigkeit während der Spitzenlastzeiten und ermöglicht eine vorbeugende Wartung, wodurch Ausfallzeiten und Kosten reduziert werden.
China Mobile setzt beispielsweise KI-Edge-Inferenz mit Drohnen ein, die über sein 5G-Netz verbunden sind, um Waldbrände in entlegenen Gebieten zu erkennen. Diese Drohnen liefern Echtzeitdaten an Notrufzentralen. Dadurch können Ressourcen effizienter eingesetzt und Leben gerettet werden.
Fazit
Die KI-Inferenz am Rande des Netzwerks verändert viele Branchen, indem sie die Datenverarbeitung näher an die Endgeräte bringt, was zu schnelleren und effizienteren Abläufen führt. Diese Technologie bietet erhebliche Vorteile wie geringere Latenzzeiten, verbesserte Sicherheit und kontinuierlichen Betrieb auch in Gebieten mit begrenzter Konnektivität. Die Anwendungen erstrecken sich über die Bereiche Spiele, Medien und Unterhaltung, Technologie und Telekommunikation und haben das Potenzial, das Nutzererlebnis und die Betriebseffizienz in verschiedenen Sektoren zu revolutionieren.
Wenn Sie überlegen, Ihre Geschäftsabläufe mit Edge Inference zu verbessern, sollten Sie Gcore Inference at the Edge in Betracht ziehen. Ausgestattet mit einer leistungsstarken NVIDIA L40S GPU-Infrastruktur und einem globalen Netzwerk von 180 PoPs, die schnelle Reaktionszeiten gewährleisten, macht Gcore Edge Inference einfach nutzbar.
