Edge-AI-Anwendungen stellen ein enormes Umsatzpotenzial dar. Die Durchführung von Inferenz direkt auf lokalen Geräten eröffnet eine Vielzahl leistungsstarker Anwendungen, darunter Objekterkennung, Sprach- und Gestensteuerung, prädiktive Wartung und autonome Systeme.
Die Bereitstellung dieser Anwendungen ist jedoch keine leichte Aufgabe. Im Vergleich zu herkömmlicher Hardware verfügen größenbeschränkte eingebettete Systeme über begrenzte Ressourcen. Der Erfolg hängt daher davon ab, die geeignete Modellarchitektur auszuwählen und die richtigen Trainingstechniken zu verwenden, um die betrieblichen Anforderungen mit den technischen Einschränkungen der Edge-Hardware in Einklang zu bringen.
Der Weg von Rohdaten zu einem trainierten Modell
Die Entwicklung eines effektiven Edge-AI-Modells erfordert eine gut definierte Pipeline, die Rohinformationen in eine einsatzfähige Lösung umwandelt.
Diese Reise beginnt mit der Datenerfassung. Bevor ein Training stattfinden kann, benötigt ein KI-Modell qualitativ hochwertige Daten, die repräsentativ und vollständig sind. Es ist entscheidend, nicht nur zu berücksichtigen, woher die Daten kommen, sondern auch, wie sie vorverarbeitet, gespeichert und gesichert werden. Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie durch Labeling Bedeutung erhalten, wobei sie manuell oder halbautomatisch mit Tags oder Kategorien annotiert werden. Dieser Prozess ermöglicht es dem Modell, seine Eingaben zu verstehen und hilft, Verzerrungen zu mindern und die Genauigkeit zu verbessern.
Mit vorbereiteten, gelabelten Daten verlagert sich der Fokus auf die Auswahl der Modellarchitektur, die am besten zur Hardware und zum Anwendungsfall passt. Wichtige Optionen sind:
- Convolutional Neural Networks (CNNs), die sich auf räumliche Daten spezialisieren und hauptsächlich für Bildverarbeitung, Computer Vision und Objekterkennung verwendet werden.
- Recurrent Neural Networks (RNNs) sind darauf ausgelegt, sequenzielle oder zeitliche Daten zu verarbeiten. Die Fähigkeit eines RNN, sich an frühere Eingaben zu erinnern, macht es ideal für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Vorhersagen.
- TinyML, das verschiedene Architekturen verwendet, um Modelle zu erstellen, die speziell für den Betrieb auf Geräten mit extrem geringem Speicher und Energieverbrauch, wie Mikrocontrollern, entwickelt wurden. Diese werden häufig für vorausschauende Wartung oder Echtzeit-Objekt- und Geräuscherkennung verwendet.
Die ausgewählte Architektur wird dann während der Trainingsphase zum Leben erweckt, einem iterativen Prozess, bei dem das Modell allmählich lernt, Muster aus den gelabelten Daten zu erkennen und zu extrapolieren. Dies ermöglicht es ihm, bei der Klassifizierung oder Entscheidungsfindung auf der Grundlage neuer Informationen zunehmend genauer zu werden.
Das Training ist jedoch nicht der letzte Schritt. Um sicherzustellen, dass das Modell in der realen Welt funktionieren kann, wird es einer rigorosen Validierung, Feinabstimmung und Prüfung unterzogen. Ein Teil der Daten wird während des Trainings zurückgehalten, um die Fähigkeit des Modells zur Generalisierung zu bewerten und es gegen Probleme wie Überanpassung abzustimmen. Schließlich wird es mit einem weiteren Satz unbekannter Daten getestet, der als endgültiges Maß für seine Leistung, Genauigkeit und Verzerrung dient.
Die entscheidende Rolle hochwertiger Daten
Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, auf denen es trainiert wird, ein Prinzip, das insbesondere für Edge-AI gilt. Aufgrund begrenzter Speicher-, Rechen- und Energieressourcen sind Edge-Modelle in der Regel kleiner und haben eine viel geringere Fehlertoleranz als herkömmliche Modelle. Hochwertige, relevante Daten ermöglichen es dem Modell, sinnvolle Muster zu lernen und kompakte Modelle zu trainieren, die ideal für die Einschränkungen der Edge-Hardware sind.
Dies zu erreichen erfordert einen gründlichen Ansatz zur Datenvorbereitung. Dieser kontinuierliche Prozess umfasst die Definition von Erfassungsstrategien, die Identifizierung aller möglichen Szenarien für das Modell und die iterative Bewertung der Daten während ihrer Erfassung.
Saubere, ausgewogene Datensätze sind ebenfalls unerlässlich, um zu verhindern, dass das Modell irrelevante oder verzerrte Merkmale lernt. Die Daten müssen vorverarbeitet werden, um Duplikate, Fehler und Rauschen zu eliminieren und gleichzeitig Inkonsistenzen zu korrigieren. Von dort aus werden die relevantesten Merkmale isoliert, Eingaben standardisiert und der Datensatz durch Techniken wie Augmentation erweitert und ausgeglichen.
Der Balanceakt bei der Auswahl einer Modellarchitektur
Die Auswahl einer Edge-AI-Modellarchitektur ist ein heikler Balanceakt zwischen Genauigkeit, Inferenzgeschwindigkeit, Ressourcenverfügbarkeit, Flexibilität und Spezialisierung. Eine komplexe Architektur wie ein großes CNN könnte eine hohe Genauigkeit bieten, aber auf Kosten von mehr Rechenleistung und Speicher. Im Gegensatz dazu sind leichte Architekturen wie TinyML-Modelle schnell und effizient, erfordern jedoch möglicherweise das Opfer von etwas Modellleistung. Ebenso könnte ein Allzweckmodell breiter anwendbar sein, aber mehr Ressourcen erfordern als ein spezialisiertes Modell, das effizienter, aber weniger anpassungsfähig ist.
Diese Kompromisse müssen unter Berücksichtigung der Hardwarebeschränkungen abgewogen werden. Ein Modell wie YOLO ist beispielsweise speziell für Computer Vision entwickelt und bietet skalierbare Größen von dem voll ausgestatteten YOLOv8 bis zum leichten YOLOv10-Nano, die unterschiedlichen Hardwarefähigkeiten entsprechen. Im Gegensatz dazu sind Modelle von Hugging Face, einer Open-Source-Plattform für große Sprachmodelle, hervorragend für NLP geeignet und eignen sich gut für multimodale Anwendungen. Eine weitere Option, Mistral, bietet große Flexibilität mit Unterstützung für viele Entwicklungssprachen und ist ideal für kontextuelle Analysen.
Hardwarebeschränkungen im Blick behalten
Hardwarebeschränkungen sollten bei der Entscheidungsfindung im Vordergrund stehen, da Edge-Geräte und -Modelle in Bezug auf Speicher, Rechenleistung und Energieverbrauch angemessen aufeinander abgestimmt sein müssen. Unser früherer Blog über Die richtige KI für Videosicherheit auswählen veranschaulicht, wie dieser Prozess in der Praxis funktioniert.
SECO vereinfacht diesen Balanceakt, indem es ein breites Portfolio an Edge-AI-Hardware- und Softwareplattformen anbietet, die auf eine Vielzahl von Leistungs-, Energie- und Formfaktoranforderungen zugeschnitten sind. Von hocheffizienten Modulen bis hin zu leistungsstarken Industriecomputern ermöglicht SECO Entwicklern, das richtige KI-Modell mit dem richtigen System abzustimmen.
Entwicklungskits, Referenzdesigns und integrationsbereite Lösungen vereinfachen den Weg von der Konzeption bis zur Bereitstellung und machen es schneller und einfacher, KI-gestützte Produkte auf den Markt zu bringen.
Letzte Optimierungen für Spitzenleistung am Edge
Da Edge-Umgebungen ressourcenbeschränkt sind, ist es entscheidend, die Größe und Komplexität eines Modells zu optimieren, damit es effektiv arbeiten kann. Mehrere gängige Techniken helfen dabei:
- Quantisierung verkleinert die Größe eines Modells und verbessert seine Geschwindigkeit, indem die Präzision seiner numerischen Werte reduziert wird – zum Beispiel durch Umwandlung von 32-Bit-Gleitkommawerten in 8-Bit-Ganzzahlen.
- Pruning reduziert die Komplexität weiter, indem redundante oder inaktive Segmente des neuronalen Netzwerks identifiziert und entfernt werden.
- Spezialisierte Kompressions- und Bereitstellungstools wie TensorFlow Lite, ONNX und PyTorch unterstützen bei der Umwandlung, Optimierung und Bereitstellung dieser schlanken Modelle auf Edge-Geräten.
Fazit
Das Potenzial von Edge-AI ist erheblich, aber um es freizusetzen, sind die richtigen Trainingsdaten, die richtige Modellarchitektur und die richtige Hardware erforderlich. Organisationen müssen ihre Geschäftsziele und betrieblichen Bedürfnisse sorgfältig gegen die ressourcenbedingten Einschränkungen des Edge-Computings abwägen.
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