Bild 1: Unterschiedliche Verlagerung von Inferenz und Training für Edge AIunterstützt von Edge-AI-TechnologienPrognosen über Stromerzeugungund -verbrauch erstellt werden,die ein effizientes Lastmanagementim Stromnetz ermöglichen. ImBereich Umwelt und Nachhaltigkeitkann Edge AI auf Basis von Kamerasystemenund Sensoren in Recycling-oder Abfallbehandlungsanlageneingesetzt werden, um verschiedeneWertstoffe im Abfall in Echtzeitzu erkennen, diese zu analysierenund gegebenenfalls mit Aktorenautomatisch zu sortieren sowie imAnschluss daran verschiedenenWeiterverarbeitungsprozessen zuzuführen.So werden nicht nur Recyclingprozesseverbessert, sondernes kann damit auch ein Beitrag zurKreislaufwirtschaft geleistet werden(Bild 2). Ein weiteres Beispiel ist derEinsatz von Edge AI in der Landwirtschaftwodurch Unkraut automatischerkannt und mechanischentfernt werden kann.Ökonomische PotenzialeDes Weiteren lassen sich mit dieserTechnologie auch ökonomischePotenziale erschließen, beispielsweisein der Produktion und Logistikdurch Automatisierung und vorausschauendeWartung, was die Anlagenkostenreduziert und die Wettbewerbsfähigkeiterhöht. Darüberhinaus kann Edge AI für Unternehmen,die ihre sensiblen Rohdatennicht teilen und extern verarbeitenlassen wollen oder selbst nicht übergenügend Daten verfügen, überhaupterst die Voraussetzungen schaffen,um von den derzeit rasanten Fortschrittenim Bereich der KünstlichenIntelligenz zu profitieren.Organisationen und Unternehmenermöglicht Edge AI, unabhängigervon meist außereuropäischenCloud-Anbietern zu agieren,da Datenströme an der Quelleverarbeitet werden und so die Kontrolleüber sensible Daten gewährleistetwerden kann. Auf diese Weisekann Edge AI zur Digitalen Souveränitätbeitragen.Transfer in die AnwendungstärkenDie Kombination aus dem vorhandenentechnologischen Wissen,der Domänenexpertise und derErfahrung in der Entwicklung vonProdukten, positioniert Deutschlandbestens, um das Potenzialvon Edge AI auszuschöpfen. DerGrundstein für den Erfolg vonEdge AI ist bereits gelegt, da zumeinen in Deutschland und Europaviel Expertise, Know-how und exzellenteForschung auf diesem Gebietvorhanden sind. Zum anderen sindin den Bereichen wie Maschinenbau,maschinelles Edge AI basiertesSehen sowie generell Edge AISensorik mit Blick auf eine produktiveAnwendung schon weit fortgeschrittenund etabliert. Zudembesteht durch die räumliche Nähe zuführenden Industrien wie der Automobilindustrie,Medizintechnik undElektrotechnik/Elektronik die Chance,Edge-AI-Technologie schneller indie breite Anwendung zu bringen.Unter diesen Voraussetzungen könnensich Unternehmen in Deutschlandals Problemlöser für komplexetechnische Unternehmungen aufBasis von Edge AI positionieren.HerausforderungenAllerdings stehen diesen Potenzialenverschiedene Herausforderungenfür die Umsetzung gegenüber.Forschung und Entwicklungsind mit zusätzlichen Anforderungenkonfrontiert, da die Rechenkapazitätund die Energieressourcenkleiner Geräte begrenzt sindund auch die Kosten tragbar bleibenmüssen. Wenn eine sinnvolle,technische Lösung für Edge AI definiertist, wird die reduzierte Komplexitätder Lösung durch eine reduzierteFlexibilität in der Anwendungerkauft. Deshalb besteht die Herausforderungdarin, ein System so aufzubauen,das es allen Anforderungengerecht wird.Ganzheitlicher AnsatzDies erfordert einen ganzheitlichenAnsatz: KI, Software und Hardwaremüssen gemeinsam und mit Blickauf eine kleine Gruppe von Anwendungenentwickelt werden. Dafürgilt es, Synergien zwischen SoftundHardware zu nutzen oder zuerzeugen, um spezifische Ziele imGesamtkontext zu erreichen. Somüssen beispielsweise LösungenPC & Industrie 1-2/2025 131
