Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

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Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz

 
: Hecker, Dirk; Mock, Michael; Sicking, Joachim; Voß, Angelika; Wirtz, Tim

Industrie 4.0 Management 34 (2018), Nr.6, S.13-16
ISSN: 2364-9208
ISSN: 1434-1980
Deutsch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IAIS ()

Abstract
Dieser Beitrag stellt die Schlüsseltechnologie der modernen KI vor: das maschinelle Lernen (ML) und speziell das Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen. Er erklärt, wie ein solches Modell unmittelbar an den Orten der Datenentstehung gelernt werden kann ganz ohne Kommunikation von Rohdaten. Dieses Paradigma wird als verteiltes Lernen oder kurz Lernen an der Edge bezeichnet, im Gegensatz zum heute vorherrschenden Lernen in der Cloud. Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren in unseren Alltag eingezogen, in Form von Sprachassistenten und Übersetzern, Objekt- und Gesichtserkennung, Produktempfehlungen und personalisierten Informationen. Die gemeinsame Technik hinter all diesen Fähigkeiten ist das maschinelle Lernen. Gemeinsamer Enabler von maschinellem Lernen und Bi g Data ist die nahezu exponentiell wachsende Verfügbarkeit an Ressourcen wie Rechenleistung und Speicherkapazität.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-633003.html