Künstliche Intelligenz 2.0
Sprachassistenten, intelligente Maschinen und Personenerkennung – selbstlernende Systeme werden in der Digitalisierung zunehmend wichtiger. Während diese vorher stets in Verbindung mit einer Cloud standen, wird die Berechnung inzwischen zunehmend direkt auf intelligente Geräte wie Kameras oder Sensoren verlagert. Mit AI@the Edge erfolgt die Datenverarbeitung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI/AI) direkt an der Edge, um zu lange Latenzzeiten zu verringern.
Im Schnitt verwenden bereits zwei Drittel der deutschen Unternehmen Machine Learning – bei den großen Firmen sogar 73 Prozent.*
Wenn Sensoren, Kameras & Co. selbständig arbeiten
Edge Devices sind meist Endgeräte des Internets der Dinge (IoT) wie Gateways, Controller oder Kameras und Endgeräte in einem Lager- oder Warenhaus, in Zügen oder Maschinen auf einer Baustelle. Sie sind von der zentralen IT-Infrastruktur getrennt und denken selbstständig, weisen jedoch nur begrenzte Rechenkapazitäten auf. Damit Artificial Intelligence (AI)-Modelle an der Edge zum Einsatz kommen können, müssen sie von leistungsstarken Maschinen vorberechnet werden – im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud. Einmal errechnet und trainiert lassen sich AI-Applikationen an der Edge kontinuierlich und autonom betreiben.
Die Herausforderung: Um Bild- und Videodaten für eine Optimierung der AI-Algorithmen zu sammeln, zu speichern und zu verteilen, muss eine datenschutzkonforme Verarbeitung und ein entsprechendes Datenmanagement sichergestellt werden. Gleichzeitig sind auch Skalierbarkeit und das Deployment große Herausforderungen für eine erfolgreiche Umsetzung. Dabei stehen Fragen im Raum, wie:
- Welche Daten sollen temporär, welche dauerhaft vorgehalten werden?
- Wo müssen Daten für den Zugriff bereitstehen und wie ist eine Integration mit Cloud Storage Providern möglich?
- Wie kann ein kontinuierliches Deployment sichergestellt und überwacht werden?
Keine triviale Aufgabe, die eine Menge Expertenwissen verlangt.
Lösungen und Use Cases aus einer Hand
Computacenter hat gemeinsam mit NetApp verschiedene Lösungen und Use Cases entwickelt, die unterschiedliche AI-Anwendungen mit Edge Devices und zentraler Modellberechnung umfassen. Von der automatischen Maskenerkennung und Alarmierung im Security-Umfeld sowie der Lokalisierung von Gütern und Qualitätssicherstellung in der Fertigung, bis hin zu Laufweganalysen und dem Tracking von Kunden im Einzelhandel. Mit unseren AI@the Edge-Lösungen lassen sich Vorgänge an jedem Ort erfassen, speichern, bündeln und in Zahlen überführen – immer im Einklang mit dem Datenschutz. So bilden sie das Fundament für automatisierte Entscheidungsprozesse – und das in Echtzeit.
Es gibt für jede Branche eine Fülle an gewinnbringenden Anwendungsszenarien für AI-/KI-Applikationen. Wir entwickeln gemeinsam mit unseren Partnern passgenau die Lösung, die Ihnen einen echten Mehrwert bringt.
Eine starke Lösung durch starke Partner
Gemeinsam mit NetApp, Red Hat und Nvidia bietet Ihnen Computacenter eine übergreifende Lösung aus einer Hand. Von der Konzeption über die Hardware- und Software-Beschaffung bis hin zum Aufbau eines vollintegrierten und kontinuierlichen AI-Produktzyklus – ganz nach Ihren individuellen Anforderungen.
