Edge Intelligence bezeichnet die Kombination aus Edge-Computing künstlicher Intelligenz (KI). Anstatt Daten zunächst an zentralisierte Rechenzentren oder die Cloud zu senden, werden sie direkt auf Edge-Geräten wie Embedded-Computer oder Industrie-PCs verarbeitet. Zu den typischen Funktionen von Edge Intelligence gehören Echtzeit-Datenanalyse, KI-basierte Mustererkennung und lokale Entscheidungsfindung. Mit Edge Intelligence werden Daten nicht nur am Rand gesammelt, sondern auch direkt dort, wo sie entstehen, intelligent verarbeitet.
Die Bedeutung von Edge Intelligence wächst mit der zunehmenden Digitalisierung industrieller und sicherheitskritischer Systeme. Dafür gibt es mehrere Gründe. Einer davon ist die Echtzeitfähigkeit von KI at the Edge. In Anwendungen wie Maschinensteuerung, autonomem Fahren oder der Bildverarbeitung sind Millisekunden entscheidend. Edge Intelligence vermeidet Cloud-Latenzen und ermöglicht sofortige autonome Entscheide. Daneben verbessert Edge Intelligence auch Datensicherheit und Datenschutz. Sensible Daten bleiben lokal auf dem Gerät. Das reduziert die Angriffsfläche und erleichtert die Einhaltung regulatorischer Anforderungen
Ein weiterer wichtiger Punkt für den Erfolg von Edge Devices und Edge Intelligence ist die hohe Zuverlässigkeit. Edge-Systeme funktionieren auch bei instabiler oder fehlender Netzwerkverbindung – ein zentraler Vorteil in industrielle Umgebung oder in abgelegenen Gegenden
Entsprechend verwundert es nicht, dass Edge Intelligence bereits heute branchenübergreifend genutzt wird. Edge Intelligence wird zum Beispiel für Predictive Maintenance eingesetzt. KI-Modelle erkennen Anomalien in Sensordaten direkt an der Maschine oder im Fahrzeug. Weiter profitiert die Qualitätsprüfung stark von Edge Intelligence. Objekte lassen sich in Echtzeit auf einer Produktionsstrasse überprüfen, Fehler oder Abweichungen werden sofort erkannt.
Ähnliche Ansätze wie in der industriellen Bildverarbeitung werden auch in der Agrartechnologie eingesetzt . So können beispielsweise Unkräuter in Echtzeit identifiziert werden, während eine Maschine über ein Feld fährt, und im selben Arbeitsgang mechanisch entfernt werden, wodurch der Bedarf an Pestiziden erheblich reduziert wird. Edge Intelligence bietet auch in der Logistik einen erheblichen Mehrwert, beispielsweise bei der Steuerung von fahrerlosen Transportfahrzeugen (AGVs) oder autonomen mobilen Robotern (AMRs). Darüber hinaus trägt Edge Intelligence zur Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz bei, indem schwer einsehbare Bereiche um große Baumaschinen herum überwacht und in Echtzeit analysiert werden.
Damit sich Edge Intelligence dauerhaft zuverlässig nutzen lässt, ist Hard- und Software eng aufeinander abzustimmen. Erforderlich ist eine hohe Rechenleistung bei gleichzeitig begrenztem Energieverbrauch, da Edge-Systeme häufig dezentral und unter eingeschränkten Ressourcen betrieben werden. Ebenso wichtig ist die Langzeitverfügbarkeit der Hardware, insbesondere für industrielle Anwendungen mit langen Produktlebenszyklen.
Hinzu kommen hohe Anforderungen an das Design der Systeme. Sie müssen temperatur- und vibrationsresistent sein sowie elektromagnetische Verträglichkeit gewährleisten. Auf der Softwareseite spielen stabile und sichere Plattformen wie Embedded Linux oder RTOS eine zentrale Rolle, ergänzt durch die Unterstützung gängiger KI-Frameworks wie TensorFlow Lite oder ONNX. Gerade im industriellen Umfeld bilden robuste Embedded-Systeme und Box-PCs somit die Grundlage für einen erfolgreichen Einsatz von Edge Intelligence.
Vor diesem Hintergrund entwickelt Syslogic seit vielen Jahren Embedded-Computer KI-fähige Edge-Systeme für industrielle Anwendungen. Syslogic Embedded-Computer bieten eine stabile Hardware-Grundlage für Edge-Intelligence-Systeme in industriellen Umgebungen. Sie basieren auf NVIDIA Jetson SoMs (System on Modules) und ermöglichen den zuverlässigen Einsatz der führenden NVIDIA-Technologie auch unter rauen Bedingungen. Die Edge-Intelligence-Devices sind alle passiv gekühlt und eignen sich für den Einsatz im erweiterten Temperaturbereich.
Edge Intelligence ist mehr als ein Trend – es ist eine Schlüsseltechnologie für die nächste Generation intelligenter, vernetzter Systeme. Durch die lokale Verarbeitung von Daten mit KI lassen sich Echtzeitfähigkeit, Sicherheit und Effizienz deutlich steigern. Unternehmen, die heute auf Edge Intelligence setzen, schaffen die Grundlage für zukunftssichere Industrie- und IoT-Lösungen – direkt dort, wo Daten entstehen.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI genau dort, wo Ihre Daten generiert werden – ohne Cloud-Latenz oder Abhängigkeit. Mit den industrietauglichen Embedded- und Edge-Systemen von Syslogic können Sie sichere, zuverlässige und für raue Umgebungen konzipierte Echtzeit-Intelligenz einsetzen. Sprechen Sie mit unseren Experten und verwandeln Sie Ihre Idee in eine zukunftsfähige Edge-Intelligence-Lösung.
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Edge Intelligence ist die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Edge-Computing, bei der Daten direkt auf Edge-Geräten verarbeitet und analysiert werden. Durch die lokale Ausführung von KI-Modellen ermöglicht Edge Intelligence schnelle Erkenntnisse, geringe Latenzzeiten und eine geringe Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen.
Edge Intelligence ist entscheidend, da Industrie- und IoT-Anwendungen oft Echtzeitreaktionen und eine hohe Systemverfügbarkeit erfordern. Durch die Datenverarbeitung am Edge ermöglicht Edge Intelligence den Systemen einen autonomen Betrieb, verbessert die Datensicherheit und gewährleistet eine zuverlässige Leistung selbst bei eingeschränkter Netzwerkkonnektivität.
Edge Intelligence ist besonders wertvoll in Anwendungen, die auf sofortige Entscheidungen angewiesen sind. Typische Beispiele sind vorausschauende Wartung, automatisierte Qualitätsprüfung, autonome Fahrzeuge und Roboter, intelligente Landwirtschaft und sicherheitskritische Überwachungssysteme.
Edge-Intelligence-Systeme müssen eine hohe KI-Rechenleistung mit geringem Stromverbrauch und industrietauglicher Robustheit verbinden. Langfristige Hardware-Verfügbarkeit, Widerstandsfähigkeit gegenüber rauen Umgebungsbedingungen, sichere Betriebssysteme und Kompatibilität mit gängigen KI-Frameworks sind für einen nachhaltigen Einsatz unerlässlich.
Syslogic bietet industrielle Embedded-Computer, die gezielt für Edge-Intelligence-Anwendungen konzipiert sind. Auf Basis der NVIDIA Jetson Technologie liefern Syslogic Systeme zuverlässige KI-Leistung, passive Kühlung, einen erweiterten Temperaturbereich und Langzeitverfügbarkeit – Eigenschaften, die sie ideal für anspruchsvolle industrielle Anwendungsfälle machen.
