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Künstliche Intelligenz

KI - in der Cloud oder im Controller?

16. April 2018, 00:00 Uhr   |  Lucian Dold


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Die Herausforderung mit der Cloud

Viele der auf dem Markt erhältlichen, häufig cloudbasierten Lösungen gehen mit erheblichen Anforderungen an die IT und Infrastruktur einher, besonders im Bereich Security. Zudem wird dem KI-System eine riesige Menge an Daten übergeben, mit denen es zunächst gar nichts anfangen kann. Bevor mit dem ‚Machine Learning‘ begonnen werden kann, muss der Datenwust – welcher nur eine geringe Konsistenz hinsichtlich Formaten, Zeitindizes etc. aufweist – von Menschen strukturiert, sortiert und operationalisiert werden. Dieser immense Vorbereitungsaufwand zehrt entsprechend am versprochenen Mehrwert der KI, denn erst wenn diese angewendet werden kann, lässt sich absehen, ob und wenn ja welche Optimierungen letztlich möglich und vielversprechend sind.

Etwas besser ist die Ausgangslage beim Edge Computing, da hier Fabrikbereiche oder Fertigungslinien einzeln analysiert werden. Zwar ist das Verfahren selektiver und damit zielgerichteter; zugleich ist aber die Rechenleistung begrenzt und die verwendeten Daten sind noch immer unstrukturiert, sodass man von einer Optimierung in Echtzeit weit entfernt bleibt. Oder anders ausgedrückt: Bei einem Edge-Controller ist die Maschine/Station üblicherweise die kleinste Instanz. Ein AI-Controller hingegen basiert auf dem Ansatz, die Sensoren und Aktoren in der Maschine als kleinste Instanz der Daten heranzuziehen. Damit wird der Terminus der Echtzeit sehr schnell in den Bereich des Maschinentakts rücken. Eine Edge-Lösung, die aggregierte Daten aus der Maschinensteuerung zieht, kann dies schon systemisch nicht leisten. Zwar kann Echtzeit generell im 10-Sekundentakt stattfinden, was für Visualisierung und Prozessüberwachung auf Fabrikebene auch valide ist – nicht aber für maschinennahe KI.

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1. KI - in der Cloud oder im Controller?
2. Die Herausforderung mit der Cloud
3. ‚Black box‘ versus ‚white box‘

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