Tiny AI: Künstliche Intelligenz in der Industrie

Große Unternehmen setzen in der Produktion verstärkt auf künstliche Intelligenz. Der Haken: Das Training von KI ist sehr energieaufwendig. Hier kommt Tiny AI ins Spiel. Sie steht für einfache Algorithmen und dezentrale Datenverarbeitung. Mit ihrer Hilfe können Fertigungsprozesse nachhaltig optimiert werden.
© Jana Kemnitz, Daniel Schall, Siemens

Die Vorteile von KI: Wirtschaftlich & sicher produzieren

Unternehmen werden zunehmend digital. Sie sammeln Daten, verarbeiten und analysieren sie. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz gerne auch automatisch. Dabei ziehen Maschinen selbständig Schlüsse aus den eingespeisten Daten. Kluge Softwarelösungen erkennen Muster und Abweichungen aber auch Trends und helfen den Maschinen dabei, sich laufend zu verbessern. Prozesse und Dienstleistungen können optimiert und weiterentwickelt werden. Dies ist besonders in der Produktion ein großer Vorteil. Der Haken: Der Ausbau der künstlichen neuronalen Netze durch Maschine Learning kostet jede Menge Energie und ist nur wenig nachhaltig. Denn die großen Rechenzentren müssen Unmengen an Daten verwerten und laufen so permanent auf Hochtouren. Forscher der Universität Massachusetts Amherst haben herausgefunden, dass das Training eines einzigen KI-Algorithmus fast so viel CO2 in die Atmosphäre bläst, wie fünf durchschnittliche amerikanische Autos während ihrer gesamten Lebenszeit. Eine mögliche Lösung für den enormen Energieaufwand lautet: Tiny AI.

Die Zukunft von künstlicher Intelligenz: Tiny AI

Tiny AI referenziert, wie der Name bereits vermuten lässt, auf etwas Kleines – kleine Hardware, einfache Algorithmen, wenig Daten. Bei Tiny-AI-Anwendungen werden Daten direkt auf einem Sensor vorverarbeitet und nur relevante Ergebnisse übertragen: „Das spart Ressourcen, braucht weniger Rechenleistung und ist somit energieeffizienter“, sagt Daniel Schall, Head of Distributed AI Systems bei Siemens. Der Spezialist für Automatisierung und Digitalisierung aus dem Green Tech Valley, dem Süden Österreichs, unterstützt Unternehmen bei der Implementierung und beim Ausbau von Tiny AI: „Hierbei wird eine geringere Menge an relevanten Echtzeitdaten per Sensor lokal statt in einer Cloud gesammelt, gespeichert und verarbeitet. Auf einer Edge Plattform sind die Ergebnisse schneller verfügbar. So kann das System rasch reagieren und Prozesse können im laufenden Betrieb hocheffizient optimiert werden. Außerdem verbraucht es weniger Energie.“

Tiny AI und Internet of Things (IoT) am Beispiel Coca Cola

Künstliche Intelligenz in der Industrie erfreut sich vor allem in Kombination mit dem Internet of Things (IoT) steigender Beliebtheit. Weltweit hat Siemens bereits rund 27 Milliarden Geräte, unter anderem Sensoren, mit dem Internet verbunden, um Daten zu liefern und zu evaluieren – Tendenz steigend. Tiny AI gelte vor allem auf dem Sektor der „Predictive Maintenance“ als Schlüsseltechnologie zum Erfolg: „Einer unserer Referenzkunden ist Coca Cola. Mit dem Getränkehersteller haben wir bereits Anwendungen pilotiert. Dabei ging es darum, Defekte an Pumpen zu entdecken. Anomalien sollten frühzeitig erkennbar werden, um präventiv agieren zu können und Schäden zu vermeiden“, so Schall.

Skalierbarkeit von Tiny AI

Es geht immer weiter. Laut Schall konzentriere man sich bei Siemens auch auf die Weiterentwicklung von Tiny AI Anwendungen. Wichtig sei in diesem Zusammenhang besonders eine gute Skalierbarkeit der Technologie zu schaffen: „Tiny AI soll auf unterschiedlichen Sensoren bzw. Maschinen verwendet werden können.“

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Ein Artikel von Christina Kropf, im Auftrag des Green Tech Valley Cluster

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Bernhard Puttinger
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