Blick in die Glaskugel Embedded-KI-Trends 2023

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Im digitalen Zeitalter sind die Innovationszyklen kurz und die Reaktionszeit entsprechend gering. Auch 2023 wird die Hersteller, Maschinenbauer und Unternehmen aus Industrie, dem verarbeitenden Gewerbe, Elektronik, Automobil und Medizin vor neue Herausforderungen stellen, um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben.

Lokale KI-Technologien (Künstliche Intelligenz) sind weiterhin auf dem Vormarsch und werden 2023 einen neuen Spitzenrekord erreichen. Viacheslav Gromov, Gründer und CEO vom Full-Stack-Embedded-KI-Anbieter AITAD, zeigt die sechs wichtigsten Embedded-KI-Trends auf, die das Jahr 2023 entscheidend mitbestimmen werden.

1. Der Umgang mit der Energiekrise bleibt ein wichtiger Punkt auf der Unternehmensagenda

Die Energiekrise setzte Unternehmen schon 2022 zu und wird auch 2023 für viele Veränderungen sorgen. Rechenressourcen auf Servern und Cloud-Kosten steigen deutlich, da diese Systeme sehr energieintensiv sind. Noch mehr Produkthersteller werden auf dezentrale Systeme mit Embedded-KI zurückgreifen. Diese laufen aufgrund der Platz­beschränkung auf günstigen kleinen Halbleitern, sind ressourcensparend und wirken autark vor Ort. Reine Cloud- oder inten­sive Edge-Anwendungen bekommen einen Dämpfer.

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2. Lieferschwierigkeiten treiben Predictive Maintenance voran

Durch die akuten und auch anhaltenden Lieferschwierigkeiten vom Elektroantrieb bis zum Schlauch in der Maschinenbaubranche setzen agile und flexible Hersteller in kürzeren Zyklen neue Produkte von neuen Zulieferern ein. Predictive Maintenance wird wichtiger, da die noch fehlende Erfahrung der neu eingesetzten Bauteile in Bezug auf deren Qualität aufgefangen werden muss. So kann verhindert werden, dass der Endkunde Nachteile der Kompromisslösungen zu spüren bekommt, da Fehlerfälle frühzeitig und ohne Ausfall oder gar Image-Schaden behoben werden können.

Zudem wird die Predictive Maintenance durch die weiter steigende Rechenleistung der kleineren Halbleiter (wie z. B. solchen mit den neusten NPUs (Neural Processing Units)) immer tiefgehender und effektiver, was aufgrund hoher Datenmengen die sofortige Verarbeitung vor Ort in Echtzeit (Embedded-KI) voraussetzt.

3. Steigende Rechenleistung führt zu tiefer gehender und komplexerer Interaktion mit dem Nutzer bzw. Bediener

Der Trend zu steigender Rechenleistung bei kleinsten und günstigsten Halbleiter-Rechen­einheiten, begleitet von der Weiterentwicklung der Algorithmik bei künstlichen neuro­nalen Netzen (KNNs), führt zu Möglichkeiten tiefer gehender und komplexerer Interaktion mit dem Nutzer bzw. Bediener. User Inter­action wie z. B. Personen-Raumerkennung, Insassenerkennung oder Keyword-Spotting werden mehrwertschöpfend beginnen, auf das Verhalten von Menschen und deren Emotionen zu reagieren.

4. Die Forschung und Weiterentwicklung von Embedded-KI erfährt einen Boom

Was bisher nur auf grösseren Systemen möglich war, wird mit günstigen Systemen im zwei- bis dreistelligen Eurobereich umsetzbar. Konkrete Folgen sind Technologiesprünge beim inkrementellen Lernen und der Sprachtrennung. Ersteres ermöglicht die Anpassung lokaler Machine-Learning-Modelle an Nutzung (z. B.: Rechts- oder Linkshänder?) oder Umgebung (z. B.: Steht die Prozess­anlage in trockener Hitze oder in feuchter Kälte?), während zweitere zu einer besseren, lokalen Spracherkennung der Bedienerstimme in verrauschten Umgebungen führt.

5. Der Fachkräftemangel spitzt sich weiter zu

Die Notwendigkeit, gerade Haushalts- und Medizingeräte intelligenter und dadurch zeitsparender bei gleichzeitiger Senkung des Betreuungsaufwands zu gestalten, wird exponentiell wachsen. Das kann zum Beispiel ein Chirurgie-Lasergerät sein, das dank Sprach­erkennung direkt ohne eine Hilfsschwester-Bedienerin auf die Anweisungen des Chirurgen hört, oder eine Zahnbürste, die den Zahnstatus auf Ultraschallebene überwacht und so den präventiven Arztbesuch einspart. Auch Saug-Roboter oder Raumlüfter werden durch lokale Objekt- und Staubanalysen immer zuverlässiger, sodass die Arbeit im Haushalt weniger Zeit in Anspruch nimmt.

6. Trend Hardware-as-a-Service (HaaS) wird Normalität

Der globale Systemwettbewerb wird sich im kommenden Jahr noch stärker zuspitzen. Die westliche Industrie wird sich gegen Asien nicht mehr durch klassische Produktleistung, wie etwa Blechbiegen und Prozessfunktionen, durchsetzen können. Stattdessen wird der bereits aufziehende Trend der Hardware-as-a-Service (HaaS), also die Vermarktung von Geräte- und Maschinennutzung an Stelle des Stückzahlverkaufs, mehr und mehr zur Normalität. Durch Einsatz von Embedded-KI zwecks Verschleisserkennung und Benutzerverhaltensanalyse werden Hersteller optimale Lebensdauern und Maschinenverfügbarkeiten bei sinkenden Wartungskosten erreichen. Service- und Kundenorientierung, aber auch Nachhaltigkeit rücken bei derartigen Leasing-, Miet-, Abo- und Servicemodellen folglich in den Vordergrund.

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