Implementierung
Embedded Systems
Embedded Systems sind spezialisierte Computersysteme, die in größere Geräte oder Systeme integriert sind, um spezifische Steuerungs- oder Funktionsaufgaben zu übernehmen. Diese Systeme finden sich in einer Vielzahl von Anwendungen, von Haushaltsgeräten und Autos bis hin zu industriellen Steuerungssystemen und medizinischen Geräten. Im Gegensatz zu allgemeinen Computern, die für eine breite Palette von Aufgaben konzipiert sind, sind Embedded Systems für spezifische Funktionen optimiert. Sie sind oft auf Energieeffizienz und Zuverlässigkeit ausgerichtet, arbeiten in Echtzeit und haben in der Regel beschränkte Rechenressourcen. Embedded Systems spielen eine Schlüsselrolle in der modernen Technologie, indem sie die Basis für das Internet der Dinge und viele andere innovative Anwendungen bilden.
Internet of Things (IoT) und Edge-ML
Das Internet der Dinge (IoT) bezeichnet ein Netzwerk aus physischen Objekten – „Dingen“ –, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten mit anderen Geräten und Systemen über das Internet auszutauschen. Diese „Dinge“ können alltägliche Gegenstände wie Haushaltsgeräte, Thermostate, Autos und viele andere sein. Ziel des IoT ist es, eine nahtlose Integration dieser physischen Objekte in die digitale Welt zu erreichen, um die Effizienz zu steigern, neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Interaktion mit der physischen Umwelt zu verbessern. IoT wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Smart Homes, Industrie 4.0, intelligente Städte und Gesundheitswesen, und spielt eine zunehmend wichtige Rolle in unserem Alltag.
Edge Machine Learning (Edge-ML) ist eine Technologie, die Machine-Learning und Deep-Learning-Algorithmen direkt an der Datenquelle – dem sogenannten „Netzwerkrand“ oder „Edge“ – anwendet, anstatt sie in zentralen Cloud- oder Datenzentren zu verarbeiten. Dieser Ansatz bietet schnellere Reaktionszeiten, da die Verarbeitung nahe am Entstehungsort der Daten stattfindet, was besonders wichtig für Echtzeitanwendungen wie autonome Fahrzeuge ist. Zudem verbessert Edge-ML die Datenschutz- und Sicherheitsaspekte, da weniger sensible Daten über Netzwerke gesendet werden müssen. Die Reduzierung der zu übertragenden Datenmengen führt auch zu geringeren Bandbreitenanforderungen und kann die Energieeffizienz steigern. Edge-ML findet Anwendung in Bereichen wie IoT-Geräten, mobilen Apps, Smart Cities und in der Fertigungsindustrie, wobei die Herausforderungen in der begrenzten Rechenleistung und Speicherkapazität der Edge-Geräte sowie in der Entwicklung robuster Algorithmen liegen, die unter verschiedenen Bedingungen zuverlässig arbeiten.
Cloud Computing
Computer vision models can present challenges for local data storage, model training and deployment due to the typically high volume of data and computationally demanding development. Cloud platforms such as Amazon Web Service (AWS) offer a solution to this in and make it possible to integrate existing workflows in the cloud, from labelling to deployment. The benefits of cloud computing cover scalability, collaboration, security and ease of development. Hosting and maintenance of servers is reliably taken care of by the cloud provider. Resources can scale dynamically based on the project size. Additionally, teams located in different geographical locations can share data, development environments and tools in a cloud environment.
