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Vom Modell zum Mikrocontroller So gelingt Embedded AI in der Automatisierung

Ein Gastbeitrag von Christoph Stockhammer und Dr. Frank Graeber* 4 min Lesedauer

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KI wandert von der Cloud direkt an die Maschine: Embedded AI ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen, spart Energie und sichert Daten. Wie Ingenieure dank Model-Based Design komplexe KI-Modelle effizient auf ressourcenbeschränkte Edge-Hardware bringen, zeigt dieser Beitrag.

Die Intelligenz wandert zunehmend aus der Cloud direkt in die Maschine.(Bild: © Mang – stock.adobe.com_KI-generiert)
Die Intelligenz wandert zunehmend aus der Cloud direkt in die Maschine.
(Bild: © Mang – stock.adobe.com_KI-generiert)

Künstliche Intelligenz verschiebt sich zunehmend von der Cloud an den Rand des Netzwerks (Edge) – direkt in die Fabrikhallen. Für autonome Systeme und schnelle Regelkreise bringt das entscheidende Vorteile: Latenzfreie Entscheidungen in Echtzeit, absolute Datenhoheit und energieeffizienten Offline-Betrieb. Um jedoch komplexe Modelle und generative KI lokal auf der Maschine auszuführen, benötigen Entwickler heute zwingend fortschrittliche Komprimierungs- und Optimierungstechniken.

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