Edge AI: „Enormes Anwendungspotenzial nur durch holistisches Vorgehen zu heben“

Die jüngsten Erfolge in der generativen KI basieren auf einem Anstieg zentral verarbeiteter Daten, größeren neuronalen Netzen und mehr Rechenkapazität. Dies wirft Fragen zu Datenschutz, Kosten und Ressourcenverbrauch auf. Daher wird parallel ein anderer Ansatz verfolgt: die Dezentralisierung von KI-Architekturen nach dem Vorbild des Edge Computing – genannt Edge AI. Das Ziel: Daten nahe am Nutzenden und nicht in der Cloud verarbeiten. Wolfgang Ecker, Distinguished Engineer bei Infineon Technologies und Honorarprofessor der TU München, erklärt Vorteile, Einsatzmöglichkeiten und aktuellen Hürden von Edge AI. Er ist Co-Autor eines aktuellen Whitepapers der Plattform Lernende Systeme zum Thema.
Quelle: IDW-Informaitionsdienst d. Wissenschaft