MUSS JEDES KI-GERÄT MIT DER CLOUD VERBUNDEN SEIN?
Heute sieht die Situation ganz anders aus.
Die Entwicklung leistungsfähigerer Mikrocontroller, energieeffizienter Embedded-Systeme und unter Berücksichtigung von Edge-Geräten optimierter Machine-Learning-Modelle hat es ermöglicht, dass die Datenverarbeitung lokal, also direkt dort stattfindet, wo die Eingangsdaten erzeugt werden.
Genau darauf basiert das Konzept von Edge AI.
Anstatt alle Informationen an einen externen Server zu senden, analysiert das intelligente Gerät die Daten selbstständig und reagiert sofort darauf. In vielen Anwendungen bedeutet dies eine kürzere Reaktionszeit, höhere Zuverlässigkeit und die Möglichkeit, selbst dann zu funktionieren, wenn die Internetverbindung nicht verfügbar ist.
INTELLIGENZ MUSS NICHT IMMER CLOUD-BASIERT SEIN
Stellen wir uns einen Luftqualitätssensor vor, der in einer Produktionshalle arbeitet.
Seine Aufgabe ist es, die Konzentration von Staubpartikeln und flüchtigen chemischen Verbindungen zu überwachen. Wenn ein festgelegtes Niveau überschritten wird, soll er sofort das Belüftungssystem starten und den Bediener benachrichtigen.
Noch vor kurzer Zeit sah das typische Szenario folgendermaßen aus:
Sensor → Cloud → KI-Modell → Entscheidung → Gerät.
Jede Messung musste an ein externes System gesendet werden, wo die Analyse vorgenommen wurde. Erst nachdem diese abgeschlossen war, erhielt das Gerät eine Anweisung für die weitere Vorgehensweise.
Heute verläuft derselbe Prozess immer häufiger ganz anders.
Das KI-Modell läuft direkt auf dem Gerät. Die Daten verlassen nicht das lokale Netzwerk, und die Entscheidung wird unmittelbar nach der Messung getroffen.
Dieser Ansatz wird nicht nur in der Industrie eingesetzt, sondern findet zunehmend auch Anwendung in intelligenten Gebäuden, IoT-Geräten, Umweltüberwachungssystemen oder moderner Unterhaltungselektronik.
WAS GENAU IST EIN LOKALER KI-AGENT?
Obwohl der Begriff KI-Agent heute stark an Popularität gewonnen hat, bedeutet er im Kontext von eingebetteten Systemen etwas viel Einfacheres als die mehrstufigen Systeme, die man aus generativen KI-Anwendungen kennt.
Man kann ihn als Programm betrachten, das eigenständig die Umgebung beobachtet, eingehende Daten analysiert und Entscheidungen gemäß einem definierten Ziel trifft.
Das Wichtigste ist, dass der gesamte Prozess lokal abläuft.
Der Agent muss nicht jede Messung an einen Server senden oder auf eine Cloud-Antwort warten. Er interpretiert selbst die von den Sensoren kommenden Informationen, bewertet die Situation und führt entsprechend dem Algorithmus die geeignete Aktion aus.
Abhängig vom Einsatzgebiet kann dies sein:
- das Einschalten der Belüftung,
- das Erkennen ungewöhnlichen Maschinenverhaltens,
- die Anpassung von Geräteeinstellungen,
- das Senden einer Benachrichtigung an den Operator,
- das Speichern eines Ereignisses im übergeordneten System.
Gerade diese Fähigkeit zur selbstständigen Entscheidungsfindung führt dazu, dass zunehmend von intelligenten Agenten gesprochen wird, die direkt auf Endgeräten arbeiten.
**Wie funktioniert ein lokaler KI-Agent?
Auch wenn lokale KI-Agenten sehr unterschiedliche Aufgaben erfüllen können, bleibt das Grundprinzip ihres Handelns ähnlich. Das Gerät nimmt Daten aus der Umgebung auf, analysiert sie mittels eines Machine-Learning-Modells, trifft eine Entscheidung und führt – falls erforderlich – eine entsprechende Aktion aus.
In der Praxis kann man diesen Prozess in mehreren Schritten darstellen:
- Erfassen von Daten von Sensoren oder anderen Quellen.
- Vorverarbeitung der Informationen.
- Analyse mit Hilfe des KI-Modells.
- Treffen der Entscheidung.
- Ausführen der entsprechenden Aktion oder Weitergabe der Informationen an das übergeordnete System.
Im Gegensatz zu klassischen, cloudbasierten Lösungen läuft der gesamte Vorgang lokal ab. Das bedeutet, dass das Gerät nicht auf eine Antwort vom Server warten muss und somit nahezu sofort reagieren kann.
WARUM GEWINNT EDGE AI AN BEDEUTUNG?
Die Möglichkeit, Entscheidungen lokal zu treffen, bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die sowohl in der Industrie als auch in IoT-Projekten relevant sind.
Die wichtigsten davon sind:
beste Wahl, besonders wenn sehr große Datenmengen analysiert oder Machine-Learning-Modelle trainiert werden müssen. Doch immer öfter verlagert sich der Entscheidungsprozess direkt auf die Endgeräte.
WO KÖNNEN LOKALE KI-AGENTEN EINGESETZT WERDEN?
Auch wenn der Begriff „KI-Agent“ am häufigsten mit generativen KI-Anwendungen assoziiert wird, findet ein ähnliches Konzept auch in der Elektronik und Automatisierung Anwendung.
Lokale KI-Agenten können unter anderem unterstützen bei:
- der Maschinenzustandsüberwachung und Anomalieerkennung,
- der Bildanalyse in AI Vision Inspection Systemen,
- der Steuerung von IoT-Geräten,
- intelligenten Energiemanagementsystemen,
- Umweltmonitoring,
- Gebäudeautomation,
- Robotik und autonomen Geräten.
In all diesen Anwendungen ersetzt der Agent nicht das gesamte Steuersystem. Er ist für die Datenanalyse und die Entscheidungsfindung für eine spezifische Aufgabe zuständig und übermittelt das Ergebnis anschließend an den Bediener oder die zusammenarbeitenden Geräte.
VOM EINZELNEN GERÄT ZUM INTELLIGENTEN ÖKOSYSTEM
Einer der größten Vorteile von Edge AI ist die Möglichkeit, Projekte schrittweise auszubauen.
Der erste Schritt kann ein einzelner Sensor sein, der Daten lokal analysiert. Im Laufe der Zeit können weitere Geräte ergänzt werden, die eigenständig ihre Aufgaben erfüllen und gleichzeitig mit dem übergeordneten System zusammenarbeiten.
Dieser Ansatz ermöglicht den Aufbau verteilter Systeme, bei denen jede Einheit für die Analyse ihrer eigenen Daten verantwortlich ist. Dadurch bleibt die Lösung skalierbar und der Ausbau der Infrastruktur erfordert keine Zentralisierung des gesamten Rechenprozesses.
ARDUINO UNO Q ALS PLATTFORM FÜR EDGE AI ANWENDUNGEN
Die Entwicklung lokaler KI-Agenten wäre ohne passende Hardware-Plattformen nicht möglich. Ein Gerät am Netzwerkedge muss nicht nur mit Sensoren und weiteren Systembausteinen kommunizieren können, sondern auch über ausreichende Rechenleistung verfügen, um Machine-Learning-Modelle bei geringem Stromverbrauch auszuführen.
Genau für solche Anwendungen hat Arduino die Plattform UNO Q entwickelt. In der Kampagne „Entdecke praktische Anwendungen von Edge AI mit Arduino UNO Q“ zeigt der Hersteller, dass viele KI-Anwendungen lokal realisiert werden können – ohne alle Daten in die Cloud senden zu müssen.
Dadurch kann UNO Q als intelligenter Knoten fungieren, der Informationen von Sensoren, Kameras oder anderen Geräten analysiert und anschließend Entscheidungen trifft, wobei nur die Ergebnisse an das übergeordnete System weitergegeben werden.
Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für den Aufbau von Demonstratoren, Proof-of-Concept-Projekten und ersten Implementierungen mit Edge AI.
WIE SIEHT EINE BEISPIELHAFTE LÖSUNGSARCHITEKTUR AUS?
Obwohl die konkrete Konfiguration von der Art der Anwendung abhängt, bleibt das Funktionsschema eines lokalen KI-Agenten sehr ähnlich.
Diese Architektur trennt die Datenanalyse vom übergeordneten System. Das Gerät berechnet lokal und übermittelt an die übrigen Systemkomponenten nur die Informationen, die für das weitere Vorgehen relevant sind.
WIE STARTEN?
Wie beim Maschinenzustandsmonitoring oder AI Vision Inspection Systemen ist auch hier der beste Ansatz mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen.
Ein guter Ausgangspunkt kann ein Gerät sein, das heute schon einfache Messungen durchführt oder einen bestimmten Prozess steuert. Die Hinzufügung der lokalen Datenanalyse erlaubt es, seine Möglichkeiten schrittweise zu erweitern, ohne die gesamte Infrastruktur umbauen zu müssen.
Ein beispielhafter Arbeitsplan könnte folgendermaßen aussehen:
- Definition des Problems, das das Gerät lösen soll.
- Auswahl geeigneter Sensoren oder Datenquellen.
- Erstellung und Test des KI-Modells.
- Integration des Modells in die Embedded-Plattform.
- Tests unter realen Arbeitsbedingungen.
- Erweiterung der Lösung um weitere Funktionen oder Geräte.
Dieser Ansatz ermöglicht es, das Projektrisiko zu minimieren und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen für komplexere Anwendungen zu sammeln.
WELCHE KOMPONENTEN WERDEN BENÖTIGT?
Die Arduino UNO Q Plattform bildet das zentrale Element der Lösung, doch der Erfolg des gesamten Systems hängt von der richtigen Auswahl der übrigen Komponenten ab.
Je nach Projekt können diese sein:
Dank des umfangreichen Angebots von TME können alle Komponenten für den Bau eines Demonstrators oder ersten Prototyps an einem Ort zusammengestellt werden, um das Projekt dann mit neuen Anforderungen weiterzuentwickeln.
ZUSAMMENFASSUNG
Noch vor wenigen Jahren wurde Künstliche Intelligenz vor allem mit leistungsstarken Servern und Cloud-Diensten in Verbindung gebracht. Heute können immer mehr Modelle direkt auf Embedded-Geräten arbeiten, Daten lokal analysieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen.
Das heißt nicht, dass Cloud-Lösungen überflüssig werden. In vielen Anwendungen bleiben sie ein unverzichtbarer Bestandteil der Infrastruktur. Doch die Intelligenz verlagert sich zunehmend näher an die Geräte – genau dorthin, wo die Daten erzeugt und schnelle Reaktionen gefordert sind.
Plattformen wie Arduino UNO Q zeigen, dass der Aufbau von Anwendungen mit Edge AI kein aufwendiges Projekt oder hohe Investitionen erfordert. Der Start mit einem kleinen Demonstrator ermöglicht es, Annahmen zu überprüfen, praktische Erfahrung zu sammeln und die Lösung schrittweise an die Bedürfnisse des Anwenders anzupassen.
ENTDECKEN SIE WEITERE ANWENDUNGEN VON ARDUINO UNO Q
Lokale KI-Agenten sind nur ein Beispiel für die Nutzung der Plattform Arduino UNO Q. Sehen Sie auch, wie sie für folgende Anwendungen eingesetzt werden kann:
- Condition Monitoring und Maschinen-Schwingungsüberwachung,
- AI Vision Inspection und automatische Qualitätskontrolle.
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Transfer Multisort Elektronik (TME) gehört zu den weltweit größten Distributoren für elektronische Komponenten, elektrotechnische Bauteile, Werkstattausrüstung und industrielle Automatisierung. Der Katalog umfasst über 1.500.000 Produkte von 1.300 führenden Herstellern. Moderne Logistikzentren von TME in Łódź und Rzgów (Polen) mit einer Gesamtfläche von über 40.000 m² versenden täglich fast 6.000 Pakete an Kunden in mehr als 150 Ländern.
TME engagiert sich zudem für die Förderung der Kenntnisse und Fähigkeiten junger Ingenieure und Elektronikbegeisterter durch das Projekt TME Education und unterstützt die Tech-Community mit der Veranstaltungsreihe TechMasterEvent, die Innovation und Erfahrungsaustausch fördert.
