Edge KI-Computing
Edge Computing ist eine Informationstechnologie-Architektur, bei der die Berechnung so nah wie möglich an die Quelle verlagert wird. Dadurch werden die Ergebnisse vom Server näher an die Endnutzer gebracht, um die Latenzzeit und die Bandbreitennutzung zu verringern.
Außerhalb der Fabrik werden ARBORs Machine-Vision-Lösungen von Eurotunnel eingesetzt, um Fahrzeuge zu überprüfen, die den Tunnel durchqueren möchten. Mit der automatischen Kennzeichenerkennung können die Maschinen automatisch relevante Informationen für einzelne Passagiere anzeigen. Dies kann dazu beitragen, die Wartezeiten zu verkürzen und verhindern, dass Personen ohne Buchung den Tunnel betreten.
Die FPC-5211-Serie verbessert die Fahrzeugsicherheit durch die Reduzierung der Netzwerklatenz visueller Daten am Randnetzwerk (Edge).
Durch das Edge-KI-Computing-System der FPC-5211 Serie, das die E-Mark-Zertifizierung bestanden hat und die 14. Generation von Intel-Prozessoren unterstützt, können zahlreiche Daten in Edge-Knoten verarbeitet werden, um die Netzwerklatenz zu reduzieren. Eine große Menge an Sensor- und Bilddaten kann direkt im Fahrzeug verarbeitet und analysiert werden, was eine schnelle Reaktion ermöglicht, z. B. bei der Erkennung von Straßenverhältnissen, Hindernissen und der Durchführung autonomer Fahrvorgänge.
Was ist Edge-KI?
Edge-KI bezieht sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) direkt in Geräte am Rand eines Netzwerks, anstatt sich auf eine zentrale Cloud-Infrastruktur zu verlassen. Dadurch können Daten lokal auf dem Gerät selbst verarbeitet werden, ohne dass große Datenmengen an einen entfernten Server gesendet werden müssen. Edge-KI nutzt lokale Rechenleistung, um Aufgaben wie Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Echtzeitverarbeitung durchzuführen. Diese Methode bietet mehrere Vorteile, darunter verringerte Latenzzeiten, verbesserter Datenschutz, höhere Zuverlässigkeit und geringerer Bandbreitenverbrauch.
Herausforderungen & Lösungen
| Herausforderungen & Probleme | Edge AI Computing Lösung |
|---|---|
|
Latenz und Echtzeitverarbeitung Industrielle Automatisierung erfordert oft Echtzeitentscheidungen, um Maschinen zu steuern und auf wechselnde Bedingungen zu reagieren. Traditionelle Cloud-basierte KI kann aufgrund von Datenübertragungszeiten unter Latenz leiden. |
Durch die lokale Verarbeitung von Daten reduziert Edge AI die Latenz erheblich und sorgt für schnellere Reaktionszeiten, die für Aufgaben wie vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Roboterführung entscheidend sind. |
|
Beschränkungen der Bandbreite Das Übertragen großer Datenmengen zu und von einer zentralen Cloud kann die Netzwerkbandbreite belasten, insbesondere in Umgebungen mit zahlreichen Sensoren und Geräten. |
Edge AI mildert dieses Problem, indem es die Daten an der Quelle verarbeitet und die Menge der Daten reduziert, die über das Netzwerk gesendet werden müssen. |
|
Zuverlässigkeit und Ausfallzeiten Die ständige Abhängigkeit von der Cloud-Verbindung kann in industriellen Umgebungen, in denen die Netzwerkzuverlässigkeit eine Herausforderung darstellt, problematisch sein. |
Edge AI Systeme können weiterhin arbeiten und Entscheidungen treffen, selbst wenn die Netzwerkverbindung vorübergehend unterbrochen wird, wodurch die Zuverlässigkeit des Systems erhöht und Ausfallzeiten reduziert werden. |
|
Sicherheit und Datenschutz In industriellen Umgebungen werden oft sensible Daten verarbeitet, und die Übertragung dieser Daten in die Cloud birgt Sicherheitsrisiken. |
Edge AI verringert das Risiko von Datenpannen, indem Daten lokal verarbeitet werden, die Exposition sensibler Informationen reduziert und die Datensicherheit erhöht wird. |
|
Skalierbarkeit und Kosten Die Implementierung von Die Implementierung von Cloud-basierten KI-Lösungen kann teuer sein, insbesondere bei der Skalierung über zahlreiche Geräte und Standorte hinweg. |
Edge AI ermöglicht schrittweise Upgrades und Erweiterungen und bietet eine skalierbare und kosteneffiziente Lösung, indem bestehende Hardware und Infrastruktur genutzt werden. |
|
Anpassungsfähigkeit und Flexibilität Industrielle Prozesse variieren stark. |
Edge AI Systeme können auf die spezifischen Anforderungen und Anwendungen von KI-Algorithmen und -Modellen zugeschnitten werden, um effizientere und effektivere Betriebsabläufe zu erzielen. |
Edge AI Anwendungen
-
Fahrzeuginspektion und -management
Die maschinellen Bildverarbeitungslösungen von ARBOR optimieren die Fahrzeuginspektionen im Eurotunnel. Mithilfe der automatischen Kennzeichenerkennung (ALPR) kann das System relevante Informationen für einzelne Passagiere automatisch anzeigen. Diese Technologie verkürzt die Wartezeiten erheblich und verhindert, dass nicht autorisierte Fahrzeuge ohne Buchungen den Tunnel betreten, wodurch die Effizienz und Sicherheit des Inspektionsprozesses verbessert wird.
-
Erhöhte Fahrzeugsicherheit
Die FPC-5211 Serie nutzt Edge AI Computing, um die Netzwerklatenz bei der Verarbeitung visueller Daten zu minimieren und die Fahrzeugsicherheit zu verbessern. Zertifiziert mit E-Mark und ausgestattet mit den Intel-Prozessoren der 14. Generation, verarbeitet diese Serie große Mengen an Sensor- und visuellen Daten direkt an der Edge. Diese Fähigkeit ermöglicht eine schnelle Analyse und Reaktion auf Straßenbedingungen, Hinderniserkennung und autonome Fahrfunktionen. Durch die lokale Datenverarbeitung anstatt der Abhängigkeit von zentralisierten Servern sorgt die FPC-5211 Serie für schnellere Entscheidungsfindung und verbesserte Sicherheitsauswirkungen in Echtzeit-Fahrszenarien.
