Milliarden von IoT-Sensoren in Einzelhandelsgeschäften, auf Straßen, in Lagerhäusern und Krankenhäusern produzieren riesige Datenmengen. Die schnellere und effizientere Nutzung dieser Daten kann die Dienstleistungen verbessern, die Abläufe optimieren und Leben retten. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen Entscheidungen in Echtzeit treffen, indem sie KI-Computing am Netzwerkrand einsetzen, wo die Daten generiert werden.
In IoT- und Mobilgeräten werden eingebettete Prozessoren zur Datenerfassung eingesetzt. Edge Computing holt die KI direkt auf diese Geräte und verarbeitet die Daten dort, wo sie erfasst werden – und nicht in der Cloud oder im Rechenzentrum. Dies beschleunigt die KI-Pipeline für Echtzeit-Entscheidungen und autonome Maschinen.
Die Verarbeitung von Daten am Einsatzort bedeutet, dass der Datenverkehr reduziert oder eliminiert wird, wodurch die KI beschleunigt wird.
Wenn sensible Daten lokal verarbeitet werden, müssen sie nicht in die Cloud übertragen werden und sind somit besser geschützt.
Die Übertragung von Daten in die Cloud erfortdert Bandbreite und Speicherplatz. Die lokale Verarbeitung senkt diese Kosten.
Edge Computing findet lokal statt, ohne dass ein Internetzugang erforderlich ist. Das erweitert die Einsatzmöglichkeiten von KI.
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