AIoT (Artificial Intelligence of Things)
Künstliche Intelligenz der Dinge
Was ist AIoT?
AIoT (Künstliche Intelligenz der Dinge) bezeichnet die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geräte des Internets der Dinge (IoT). Dadurch können Geräte, die ursprünglich lediglich ihre Umgebung erfassten und sich mit Netzwerken verbanden, ihre Umgebung besser verstehen, Daten analysieren und autonome Entscheidungen treffen.
Traditionelle IoT-Systeme konzentrieren sich hauptsächlich darauf, Informationen zu erfassen oder vordefinierte Anweisungen auszuführen, beispielsweise die Temperatur zu überwachen, Geräte ein- oder auszuschalten oder Sensordaten zu übertragen. Diese Systeme arbeiten in der Regel passiv und sind nicht in der Lage, ihre Umgebung eigenständig zu interpretieren.
Im Kern basiert AIoT auf der Kombination von Edge Computing und KI-Inferenz. Dadurch können Geräte Daten lokal und in Echtzeit analysieren, Muster und Anomalien in großen Datenmengen erkennen und situationsabhängig sofortige Entscheidungen treffen.
AIoT steigert nicht nur die Effizienz der Datenverarbeitung, sondern verringert auch die Abhängigkeit vom Cloud Computing und reduziert die Latenz. Das ist besonders für Anwendungsfälle wichtig, die eine hohe Echtzeitfähigkeit erfordern, etwa vernetzte Fahrzeuge und intelligente Gesundheitsversorgung. Insgesamt entwickelt AIoT das traditionelle IoT von einer einfachen Automatisierung zu echter Intelligenz weiter und schafft dadurch einen größeren praktischen Nutzen für unterschiedlichste Anwendungen.
Mehr erfahren: Was ist Edge-KI und wie funktioniert sie?
Traditionelle IoT-Systeme konzentrieren sich hauptsächlich darauf, Informationen zu erfassen oder vordefinierte Anweisungen auszuführen, beispielsweise die Temperatur zu überwachen, Geräte ein- oder auszuschalten oder Sensordaten zu übertragen. Diese Systeme arbeiten in der Regel passiv und sind nicht in der Lage, ihre Umgebung eigenständig zu interpretieren.
Im Kern basiert AIoT auf der Kombination von Edge Computing und KI-Inferenz. Dadurch können Geräte Daten lokal und in Echtzeit analysieren, Muster und Anomalien in großen Datenmengen erkennen und situationsabhängig sofortige Entscheidungen treffen.
AIoT steigert nicht nur die Effizienz der Datenverarbeitung, sondern verringert auch die Abhängigkeit vom Cloud Computing und reduziert die Latenz. Das ist besonders für Anwendungsfälle wichtig, die eine hohe Echtzeitfähigkeit erfordern, etwa vernetzte Fahrzeuge und intelligente Gesundheitsversorgung. Insgesamt entwickelt AIoT das traditionelle IoT von einer einfachen Automatisierung zu echter Intelligenz weiter und schafft dadurch einen größeren praktischen Nutzen für unterschiedlichste Anwendungen.
Mehr erfahren: Was ist Edge-KI und wie funktioniert sie?
Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz der Dinge
Die Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) kommt in zahlreichen Bereichen zum Einsatz, darunter Transportwesen, Gesundheitswesen, Fertigung und Energiemanagement.
Im Transportwesen ermöglicht die AIoT die Zusammenarbeit zwischen Fahrzeugen und intelligenten Verkehrssystemen, indem sie Straßenverhältnisse, Verkehrsaufkommen und Fahrverhalten in Echtzeit analysiert. Dadurch lassen sich Vorschläge zur Routenplanung bereitstellen, die Effizienz des städtischen Verkehrsmanagements steigern und Unfallrisiken reduzieren.
Im Gesundheitswesen können AIoT-Geräte wie Wearables Gesundheitsdaten kontinuierlich überwachen. In Verbindung mit KI-gestützter Analyse erkennen sie abweichende körperliche Zustände frühzeitig und geben entsprechende Empfehlungen. Dies ist besonders wertvoll, da die Ressourcen im Gesundheitswesen knapper werden und der Bedarf an medizinischer Fernversorgung weiter steigt.
In der Fertigung wird die AIoT zur Überwachung des Anlagenzustands eingesetzt. Durch die Erfassung von Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Nutzungshäufigkeit mithilfe von Sensoren können Systeme potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennen. So lassen sich ungeplante Stillstandszeiten vermeiden und die Gesamteffizienz der Produktionslinie optimieren.
Darüber hinaus kommt die AIoT auch bei der Sicherheitsüberwachung, der Verwaltung öffentlicher Infrastruktur, der Sendungsverfolgung, der Bestandsverwaltung und der Energiedisposition zum Einsatz. KI-Systeme analysieren Sensordaten, um automatisierte Entscheidungen zu ermöglichen. Laut IDC wird der globale IoT-Markt durch die zunehmende Integration von KI, Edge-Geräten und IoT bis 2028 voraussichtlich ein Volumen von mehr als 1,29 Billionen US-Dollar erreichen, was ein erhebliches Wachstumspotenzial verdeutlicht.
Im Transportwesen ermöglicht die AIoT die Zusammenarbeit zwischen Fahrzeugen und intelligenten Verkehrssystemen, indem sie Straßenverhältnisse, Verkehrsaufkommen und Fahrverhalten in Echtzeit analysiert. Dadurch lassen sich Vorschläge zur Routenplanung bereitstellen, die Effizienz des städtischen Verkehrsmanagements steigern und Unfallrisiken reduzieren.
Im Gesundheitswesen können AIoT-Geräte wie Wearables Gesundheitsdaten kontinuierlich überwachen. In Verbindung mit KI-gestützter Analyse erkennen sie abweichende körperliche Zustände frühzeitig und geben entsprechende Empfehlungen. Dies ist besonders wertvoll, da die Ressourcen im Gesundheitswesen knapper werden und der Bedarf an medizinischer Fernversorgung weiter steigt.
In der Fertigung wird die AIoT zur Überwachung des Anlagenzustands eingesetzt. Durch die Erfassung von Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Nutzungshäufigkeit mithilfe von Sensoren können Systeme potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennen. So lassen sich ungeplante Stillstandszeiten vermeiden und die Gesamteffizienz der Produktionslinie optimieren.
Darüber hinaus kommt die AIoT auch bei der Sicherheitsüberwachung, der Verwaltung öffentlicher Infrastruktur, der Sendungsverfolgung, der Bestandsverwaltung und der Energiedisposition zum Einsatz. KI-Systeme analysieren Sensordaten, um automatisierte Entscheidungen zu ermöglichen. Laut IDC wird der globale IoT-Markt durch die zunehmende Integration von KI, Edge-Geräten und IoT bis 2028 voraussichtlich ein Volumen von mehr als 1,29 Billionen US-Dollar erreichen, was ein erhebliches Wachstumspotenzial verdeutlicht.
Wie unterstützt GIGABYTE?
GIGABYTE setzt sich dafür ein, Unternehmen dabei zu unterstützen, das Potenzial von Daten am Edge zu erschließen und die Einführung und Weiterentwicklung von Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz der Dinge voranzutreiben. Gemeinsam mit der Tochtergesellschaft GIGAIPC bietet GIGABYTE ein breites Portfolio an Edge-Computing-Lösungen, darunter E-Series-Edge-Server, Industrierechner, Embedded-Systeme und e-Mobility-Plattformen für Robotik und autonome Fahrzeuge.
Die Edge-Server von GIGABYTE bieten ein ausgewogenes Design hinsichtlich Arbeitsspeicher, Speicher und Skalierbarkeit. Sie unterstützen PCIe Gen 5.0 und KI-Beschleunigerkarten und ermöglichen so KI-Inferenz für Anwendungen wie Computer Vision und Spracherkennung. Gleichzeitig spielen Embedded-Systeme auf Basis von NVIDIA® Jetson Orin™ und Thor™ eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von Smart Manufacturing, automatisierter Überwachung und Robotiktechnologien.
Die Edge-Server von GIGABYTE bieten ein ausgewogenes Design hinsichtlich Arbeitsspeicher, Speicher und Skalierbarkeit. Sie unterstützen PCIe Gen 5.0 und KI-Beschleunigerkarten und ermöglichen so KI-Inferenz für Anwendungen wie Computer Vision und Spracherkennung. Gleichzeitig spielen Embedded-Systeme auf Basis von NVIDIA® Jetson Orin™ und Thor™ eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von Smart Manufacturing, automatisierter Überwachung und Robotiktechnologien.
