AI Embedded-Systeme treiben die industrielle Digitalisierung und den technologischen Wandel voran. Klassische Embedded-Systeme und Industrie-PCs werden um KI-Funktionen ergänzt.
Dadurch lassen sich Daten direkt in Maschinen, Anlagen und Fahrzeugen verarbeiten. Diese lokale Intelligenz – oft Edge-KI genannt– schafft die Grundlage für autonome, robuste und echtzeitfähige Systeme in industriellen und infrastrukturellen Anwendungen.
Embedded Systems sind spezialisierte Rechnersysteme, die fest in Maschinen, Roboter oder Fahrzeuge integriert sind und dort klar definierte Aufgaben übernehmen. Werden Embedded-Systeme mit KI-Algorithmen wie Machine Learning oder Deep Learning kombiniert, entstehen AI Embedded Systems. Möglich wird dies durch leistungsfähige GPU-basierte Plattformen wie etwa NVIDIA Jetson, die selbst rechenintensive Inferenz-Workloads direkt auf der Embedded-Plattform ausführen können.
Diese Architektur bringt entscheidende Vorteile mit sich. Die Latenz wird minimiert und Systeme sind auch ohne permanente Netzwerkverbindung funktionsfähig. Weiter werden Daten nicht in die Cloud geschickt, was Vorteile bezüglich Cybersecurity bietet. Gerade in industrieller Umgebung ist dies ein wesentlicher Faktor für Zuverlässigkeit, Sicherheit und Verfügbarkeit.
Der Einsatz von AI Embedded Systems ermöglicht es, große Mengen an Sensordaten lokal zu analysieren und daraus unmittelbar verwertbare Informationen abzuleiten. Anstatt Rohdaten ungefiltert weiterzuleiten, treffen intelligente Embedded-Systeme selbstständig Entscheidungen oder unterstützen den Bediener durch präzise Vorhersagen.
In der Industrie reicht das Anwendungsspektrum von der automatisierten Sichtprüfung über zustandsbasierte Wartung, autonomes Fahren bis hin zur Anomalieerkennung in komplexen Prozessen. Besonders dort, wo eine schnelle Reaktionszeit erforderlich oder die Kommunikationsinfrastruktur begrenzt ist, spielt die lokale KI ihre Stärken aus.
So vielversprechend AI Embedded Systems auch sind, in der Praxis sind die Anforderungen an Hardware und Software hoch. Embedded-Plattformen verfügen naturgemäß über begrenzte Ressourcen hinsichtlich Rechenleistung, Speicher und Energieverbrauch. KI-Modelle müssen daher effizient gestaltet, optimiert und an die jeweilige Zielplattform angepasst werden.
Hinzu kommt, dass viele industrielle Anwendungen deterministisches Verhalten verlangen. KI-Algorithmen müssen nicht nur leistungsfähig, sondern auch vorhersagbar und stabil arbeiten. Gleichzeitig kommen AI Embedded Systems häufig in rauen Umgebungen zum Einsatz, etwa bei extremen Temperaturen, Vibrationen oder Staubbelastung. Robustheit ist daher kein optionales Merkmal, sondern eine Grundvoraussetzung.
Ein weiterer Aspekt ist die Langzeitverfügbarkeit. Industrielle Embedded-Systeme sind oft über viele Jahre oder Jahrzehnte im Einsatz. Hardware, Treiber und Software-Stacks müssen langfristig verfügbar, wartbar und updatefähig sein.
Der Begriff Edge AI beschreibt die Ausführung von KI-Algorithmen direkt am Rand des Netzwerks, also auf dem Embedded-System selbst. Moderne Prozessorarchitekturen, integrierte GPUs und dedizierte KI-Beschleuniger machen es heute möglich, selbst anspruchsvolle Inferenzaufgaben effizient am Edge auszuführen.
Für AI Embedded Systems bedeutet dies eine neue Qualität an Autonomie. Systeme werden unabhängig von zentraler IT-Infrastruktur betrieben und bleiben auch bei Netzwerkunterbrechungen voll funktionsfähig. Gleichzeitig lassen sich Daten vorverarbeiten, filtern und bewerten, bevor sie – falls erforderlich – weitergeleitet werden.
Der erfolgreiche Einsatz von AI Embedded Systems erfordert ein ganzheitliches Konzept. Neben der reinen Rechenleistung spielen Aspekte wie Thermodesign, Energieversorgung, mechanische Auslegung und Softwareintegration eine entscheidende Rolle.
Ebenso wichtig ist der Support über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Industrieanwender benötigen Plattformen, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch langfristig verfügbar und stabil sind.
Syslogic bringt jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung industrieller Embedded-Systeme. Weiter hat das Unternehmen sehr früh angefangen, AI Embedded Systems auf Basis von NVIDIA Jetson zu entwickeln. Die AI Edge Computer von Syslogic sind speziell für den zuverlässigen Betrieb unter widrigen Umweltbedingungen konzipiert. Lüfterloses Design, die Eignung für den erweiterten Temperaturbereich und eine hohe mechanische Robustheit machen sie zur idealen Plattform für anspruchsvolle Edge-AI-Anwendungen.
Die Systeme von Syslogic unterstützen moderne KI-Frameworks, sodass rechenintensive AI-Workloads direkt at the Edge ausgeführt werden. Dadurch lassen sich intelligente Funktionen genau dort realisieren, wo sie gebraucht werden – unabhängig, zuverlässig und industriegerecht.
Bringen Sie Intelligenz direkt auf Ihre Industrieplattformen – ohne Cloud-Latenz oder Abhängigkeit. Unsere industrietauglichen Embedded-Systeme bieten sichere, zuverlässige Echtzeit-KI für raue Umgebung. Sprechen Sie mit unseren Experten und machen Sie Ihr System KI-fähig.
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AI Embedded Systems sind Embedded-Computersysteme, die mit KI-Technologien wie maschinellem Lernen oder Deep Learning ausgestattet sind. Dank GPUs und KI-Beschleunigern analysieren sie Daten direkt auf dem Embedded-Computer und treffen Entscheidungen in Echtzeit, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein.
KI-Embedded-Systeme reduzieren die Latenz, erhöhen die Systemverfügbarkeit und verbessern die Datensicherheit, da sensible Informationen das System nicht verlassen. Insbesondere in industriellen Umgebungen ermöglichen sie einen autonomen Betrieb, selbst bei eingeschränkter oder nicht vorhandener Netzwerkverbindung.
GPUs sind ein entscheidender Wegbereiter für KI-Embedded-Systeme, da sie die hochparallele Verarbeitung großer Datensätze ermöglichen. GPU-basierte Plattformen wie NVIDIA Jetson ermöglichen es, selbst rechenintensive KI-Modelle effizient direkt am Edge auszuführen.
KI-Embedded-Systeme werden überall dort eingesetzt, wo Echtzeitfähigkeit, Robustheit und Autonomie erforderlich sind. Typische industrielle Anwendungen umfassen die automatisierte Sichtprüfung, zustandsbasierte Wartung, autonome Fahrzeuge und die Anomalieerkennung in komplexen Prozessen.
