NVIDIA Jetson beschleunigt Edge-KI und Robotik der nächsten Generation

Was ist das?

Edge AI ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die Daten nahe an der Quelle verarbeitet, anstatt sich auf Cloud- oder serverbasiertes Computing zu verlassen. Sie kann für Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und Gesichtserkennung verwendet werden - alles ohne Internetverbindung. Dies macht Edge AI ideal für Anwendungen, bei denen Echtzeitreaktionen mit minimaler Latenzzeit erforderlich sind.

Edge-KI bietet auch mehr Vorteile für den Datenschutz, da keine Daten das Gerät verlassen und in der Cloud gespeichert werden müssen. Darüber hinaus bietet Edge-KI aufgrund ihres verteilten Charakters und ihres geringen Energiebedarfs oft effizientere Lösungen als herkömmliche Cloud-basierte Ansätze. Daher erfreut sie sich in vielen Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel zunehmender Beliebtheit.

Wie funktioniert die Edge AI-Technologie?

Damit Maschinen sehen, Objekte erkennen, Autos fahren, Sprache verstehen, sprechen, gehen oder anderweitig menschliche Fähigkeiten nachahmen können, müssen sie die menschliche Intelligenz funktional nachahmen.

KI verwendet eine Datenstruktur, die als tiefes neuronales Netz bezeichnet wird, um die menschliche Kognition nachzuahmen. Diese DNNs werden darauf trainiert, bestimmte Arten von Fragen zu beantworten, indem ihnen viele Beispiele für diese Art von Fragen zusammen mit den richtigen Antworten gezeigt werden.

Dieser als "Deep Learning" bezeichnete Trainingsprozess findet häufig in einem Rechenzentrum oder in der Cloud statt, da für das Training eines präzisen Modells große Datenmengen erforderlich sind und Datenwissenschaftler bei der Konfiguration des Modells zusammenarbeiten müssen. Nach dem Training wird das Modell zu einer "Inferenzmaschine", die Fragen aus der realen Welt beantworten kann.

Bei Edge-KI-Implementierungen läuft die Inferenzmaschine auf einer Art Computer oder Gerät an weit entfernten Orten wie Fabriken, Krankenhäusern, Autos, Satelliten und Häusern. Wenn die KI auf ein Problem stößt, werden die problematischen Daten in der Regel in die Cloud hochgeladen, um das ursprüngliche KI-Modell weiter zu trainieren, das dann irgendwann die Inferenz-Engine im Edge-Bereich ersetzt. Diese Rückkopplungsschleife spielt eine wichtige Rolle bei der Steigerung der Modellleistung. Sobald die KI-Modelle eingesetzt werden, werden sie immer intelligenter

Die Edge-KI-Technologie erfreut sich zunehmender Beliebtheit, da sie im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-basierten maschinellen Lernmodellen eine Reihe von Vorteilen bietet.

KI schafft Wettbewerbsvorteile - von der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der Gewinnung von Erkenntnissen durch Datenanalyse bis hin zur Interaktion mit Kunden und Mitarbeitern.

NVIDIA Jetson ist die weltweit führende Plattform für autonome Maschinen und andere eingebettete Anwendungen. Sie umfasst Jetson Module mit kleinem Formfaktor, Hochleistungscomputer, das NVIDIA JetPack SDK zur Softwarebeschleunigung und ein Ökosystem mit Sensoren, SDKs, Diensten und Produkten zur Beschleunigung der Entwicklung. Jetson ist mit der gleichen KI-Software und Cloud-nativen Workflows kompatibel, die auf anderen NVIDIA-Plattformen verwendet werden, und bietet die energieeffiziente Leistung, die Kunden für den Aufbau softwaredefinierter autonomer Maschinen benötigen.

Skalierbare, flexible Embedded-Hardware-Lösungen

Jeder NVIDIA Jetson ist ein komplettes System on Module (SOM) mit GPU, CPU, Speicher, Energieverwaltung, Hochgeschwindigkeitsschnittstellen und mehr. Sie sind in einer breiten Palette von Leistungs-, Energieeffizienz- und Formfaktoren erhältlich und werden von Kunden in allen Branchen eingesetzt. Jetson Ecosystem-Partner bieten Software, Hardware-Design-Services und kompatible Standardprodukte von Trägerplatinen bis hin zu kompletten Systemen, damit Sie mit KI-Embedded- und Edge-Geräten schneller auf den Markt kommen können.