Das Internet der Dinge (IoT) stößt auf eine Mauer: Latenz. Jedes neue IoT-Gerät fügt einen endlosen Datenstrom hinzu, der erst verarbeitet werden kann, wenn er die Cloud erreicht. Je weiter das Gerät von Ihren Servern entfernt ist oder je einfacher die Daten zu navigieren sind, desto länger dauert es, die relevanten Daten zu finden und darauf zu reagieren. Mit heute rund 50 Milliarden IoT-Geräten auf der Welt hat das traditionelle cloudbasierte IoT einen Bruchpunkt erreicht. Die Berechnung der Daten dauert zu lange, wodurch die Vorteile der Datenerhebung überhaupt nicht genutzt werden. Aus diesem Grund wenden sich Ingenieure dem fortschrittlichen Computing zu: Sie lassen Geräte Daten lokal verarbeiten und darauf reagieren, wodurch das Problem der Latenz beseitigt wird. Überlegen Sie, ob eine Verkehrskamera ein verunglücktes Auto erkennt oder ob ein Werkssensor ein Chemikalienleck erkennt. Normalerweise verfügt Ihr Gerät nicht über die Rechenleistung, um anzuzeigen, dass etwas ungewöhnlich ist. Es sendet einfach einen konstanten Datenstrom an die Cloud, wo Systemingenieure die Nadel im Heuhaufen von Routinedaten aller anderen Geräte entdecken müssen. Sie können katastrophale Sicherheitszeiten verkürzen, indem Sie Ihre Peripheriegeräte in die Lage versetzen, Daten vor Ort zu interpretieren. Eingebettet in die Technologie der künstlichen Intelligenz können sie ohne menschliches Eingreifen in Sekundenbruchteilen Antworten geben. Ausgestattet mit KI- (Künstliche Intelligenz) und ML-Algorithmen (Maschinelles Lernen) bieten Edge-Geräte ein viel größeres Potenzial für Unternehmen, insbesondere in der Sicherheits- und Transportbranche. Sicherheitskameras können lokale Daten zur Gesichtserkennung speichern und ermöglichen so eine sofortige Identifizierung, selbst wenn die Verbindung zu ihren Servern unterbrochen wird. Spezialisierte Branchen wie Casinos können Deep Learning nutzen, um verdächtiges Verhalten zu untersuchen und dann Aktualisierungen an ihre Kameras zu senden, damit sie die Sicherheit sofort und ohne Verzögerung benachrichtigen können. AIoT, das KI und IoT kombiniert, ist bereits zu einem wesentlichen Bestandteil der Fertigung für verschiedene Branchen geworden, beispielsweise für autonome Fahrzeuge und die Luft- und Raumfahrt. Autonome Lieferdrohnen oder intelligente Autos können nicht zu spät kommen, weil sie in Sekundenbruchteilen Entscheidungen als Reaktion auf Reize treffen oder mit ständigen Unfällen klarkommen müssen. Flugzeuge haben natürlich Piloten, aber in Flugzeugteile eingebettete AIoT-Sensoren können Geräteausfälle schneller melden und so Wartungszeiten und Flugverzögerungen reduzieren. Möglicherweise ist Ihnen bei diesen Beispielen ein Muster aufgefallen. AIoT funktioniert gut mit Technologie, die für die menschliche Sicherheit unerlässlich ist, was bedeutet, dass es (A) vollständig von Cyberangriffen isoliert sein muss und (B) auch physisch vor Beschädigung oder Manipulation geschützt sein muss.