Edge, Endpoint und Cloud AI: Eine vereinte Zukunft für intelligentes IoT

Die COVID-19 Pandemie beschleunigte die Nachfrage nach kontaktfreien Interaktionen und rückte künstliche Intelligenz näher an das Device, das Nutzer berühren. KI-gesteuerte Sprachsteuerung, Touchless Payments und autonome Video Systeme sind nicht mehr optional – sie werden essenziell für sichere, nahtlose Erfahrungen.

Embedded Artificial Intelligence of Things (AIoT) steht im Zentrum dieses Shifts. Durch Einbetten von KI direkt in Sensoren und Mikrocontroller erschließen wir hands-free, Echtzeit-Entscheidungsfindung, die Nutzer sicher hält und Produktivität in Retail, Manufacturing und Remote Work verbessert.

AIoT bewegt sich aus der Cloud heraus

Historisch wurden KIs schwere Computational Demands in der Cloud bedient, doch heute sehen wir einen Reverse Trend. Training von Deep-Learning Models findet noch in Data Centers statt, aber Inference migriert zu Edge und Device Endpoints. Dieser Shift ermöglicht Instant Analytics und entfernt Latenz aus dem Device-to-Cloud-to-Device Loop.

Während viele Endpoints noch auf CPU-basierte Inferenz setzen, transitioniert die Industrie zu Chips, die Neural Processing Units (NPUs) und dedizierte KI Acceleratoren integrieren. Diese On-Chip Lösungen bieten die Bandbreite, niedrigen Stromverbrauch und Echtzeit-Responsiveness, die für Next-Gen Connected Systems erforderlich sind.

Figure 1 (Source: Renesas Electronics)

Eine AIoT Zukunft zu Hause und am Arbeitsplatz

Fortschritte in KI Acceleratoren, Predictive Control und Multimodal Perception erschließen neue User Interfaces für sowohl Industrial als auch Consumer Devices. Voice Activation wird zum Default Interface für Always-On Systeme, bietet Accessibility Benefits und ermöglicht Touchless Control in Küchen, Offices und Fabriken.

Multimodale Architekturen – kombinierend Voice, Vision und Gesture – erhöhen Safety und Usability. Beispielsweise kann ein Voice Command Visual Recognition triggern, um Objekte oder Personen zu identifizieren, was hands-free Surveillance oder Echtzeit Video Conferencing ermöglicht, das automatisch Fokus zwischen Speakern wechselt.

In der Manufacturing verlassen sich Collaborative Robots (CoBots) auf multimodale KI, um menschliche Gesten und Voice Commands zu interpretieren, was ihnen erlaubt, sicher neben Workern zu operieren. Diese Systeme nutzen die „fünf Sinne“ von Vision, Hearing und Touch, um komplexe, dynamische Environments zu navigieren.

Was am Horizont steht

IDC Research projiziert 55 Milliarden verbundene Devices weltweit bis 2025, generierend 73 Zettabytes Data. Edge AI Chips werden Cloud AI Chips überholen, da Deep-Learning Inferenz weiter zu Edge und Device Endpoints shiftet. Diese Integration von KI auf jeder Layer – Cloud, Edge, Endpoint – wird Smart Applications untermauern, die auf natürlichere, menschlichere Weise kommunizieren und interagieren.

Dr. Sailesh Chittipeddi, Executive Vice President und General Manager der IoT und Infrastructure Business Unit bei Renesas, leitet die AIoT Initiativen des Unternehmens.