Welche Rahmenbedingungen begünstigen den Einsatz von Embedded KI?
1. Ressourcensparende Embedded KI in der Energiekrise
Die Energiekrise wird auch 2023 eines der zentralen Themen für viele Unternehmen sein. Noch mehr Produkthersteller werden aus diesem Grund auf dezentrale Systeme mit Embedded KI zurückgreifen. Die Kosten für Rechenressourcen in der Cloud steigen deutlich, da diese Systeme sehr energieintensiv sind. Reine Cloud- oder intensive Edge-Anwendungen bekommen deshalb 2023 einen Dämpfer. Embedded KI dagegen läuft auf günstigen kleinen Halbleitern, ist ressourcensparend und arbeitet autark vor Ort.2. Embedded KI und Predictive Maintenance
Die anhaltende Krise der globalen Lieferketten, die zu Lieferschwierigkeiten in nahezu allen Branchen führt, begünstigt den Einsatz von Embedded KI ebenfalls. Durch die akuten Lieferschwierigkeiten setzen Hersteller neue Produkte von neuen Zulieferern ein. Predictive Maintenance spielt dabei eine entscheidende Rolle, da sie die noch fehlende Erfahrung der neu eingesetzten Bauteile in Bezug auf deren Qualität auffangen kann.Durch Predictive Maintenance mit Hilfe von Embedded KI werden Fehlerfälle frühzeitig und ohne Ausfall oder gar Image-Schaden erkannt und behoben. So wird verhindert, dass der Endkunde Nachteile der Kompromisslösungen zu spüren bekommt. Zudem wird die Predictive Maintenance durch die weiter steigende Rechenleistung der kleineren Halbleiter immer effektiver, was aufgrund hoher Datenmengen die sofortige Verarbeitung vor Ort in Echtzeit (Embedded KI) voraussetzt.
3. Steigende Rechenleistung führt zu mehr User Interaction
Die steigende Rechenleistung von kleinsten und günstigsten Halbleiter-Recheneinheiten und die Weiterentwicklung der Algorithmik bei künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) ermöglichen komplexerer Interaktionen mit dem Nutzer bzw. Bediener.User Interaction wie z.B. Personen-Raumerkennung, Insassenerkennung oder Keyword-Spotting werden mehrwertschöpfend beginnen, auf das Verhalten von Menschen und deren Emotionen zu reagieren.
