Edge Computing

Adlink Technology bringt KI on the edge

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Edge Computing und Künstliche Intelligenz (KI) lassen sich nicht nur kombinieren sondern gehören für schnelle Entscheidungen vor Ort sogar zusammen, sagt Achim Apel, Vice President of Sales in der EMEA Regional Business Unit bei Adlink Technology. Der koreanische Computerspezialist liefert heterogene Plattformen, die insbesondere die kombinierte Nutzung verschiedener Prozessortypen wie CPU, GPU, VPU oder TPU auch in kompakten Embedded-Systemen ermöglichen.

Interview: Michael Corban, Chefredakteur elektro AUTOMATION

elektro AUTOMATION: Herr Apel, KI-Anwendungen findet man aufgrund der erforderlichen Rechenpower bislang eher in Cloud-Umgebungen. Welchen Vorteil erhält der Anwender durch KI ‚on the edge‘ – und steht dafür genügend Rechenleistung bereit?

Achim Apel (Adlink Technology): Das Thema Künstliche Intelligenz verlangt in der Tat Rechenpower – übrigens ein Grund dafür, warum KI und hier vor allem entsprechende Algorithmen schon länger existieren, bislang aber aufgrund der fehlenden Rechenleistung nicht zum Einsatz kamen. Heute steht diese Rechenpower zur Verfügung und insbesondere im Bereich Embedded Computing können wir inzwischen auf GPU- und VPU-beschleunigte heterogene Computerplattformen zurückgreifen, die verschiedene Prozessorarten zur Verarbeitung komplexer Bilder und Daten integrieren und damit Echtzeit-KI-Anwendungen ermöglichen. Doch bevor man sich zu sehr mit Schlagworten beschäftigt, sollte die Frage nach dem Nutzen im Vordergrund stehen. Nahezu alle Automatisierungsanbieter bieten heute etwa die Möglichkeit, mehr oder weniger ‚alle‘ Daten in die Cloud zu schicken. Die Frage lautet dann allerdings, was man mit diesen Daten macht. Die Cloud macht immer dann Sinn, wenn ich mittels Big-Data-Analytics Langzeittrends erkennen will – sie bietet mir dann ausreichend Speicherplatz und Rechenpower, Zeit spielt eine eher untergeordnete Rolle. Anders sieht das allerdings in den Fabrikhallen aus.

elektro AUTOMATION: Weil hier der Zeitfaktor wichtiger wird?

Apel: Exakt – denn an der Maschine, am Roboter oder bei einem autonomen Flurfahrzeug müssen unmittelbar Entscheidungen getroffen werden. Mit anderen Worten: Die Intelligenz muss am System beziehungsweise ‚on the edge‘ verfügbar sein. Nicht zuletzt ist das auch angesichts der überwiegenden Zahl der Brownfield-Aufgabenstellungen kostengünstiger, denn in den wenigsten Fällen wird sich der Anwender darauf einlassen, die komplette Controller–Landschaft zu erneuern, nur um Daten in die Cloud schicken zu können. Erkennbar haben damit Cloud und Edge-Device ihre Berechtigung – entscheidend für die Wahl des Anwenders ist der geplante Einsatz. Ganz klar sieht man das beispielsweise beim Thema Vision Computing, hinter dem die zwei großen Megatrends stehen – autonomes Fahren und Robotik. Beide setzen ‚das Sehen‘ voraus. Kameras mit Framegrabber machen allerdings keinen Sinn mehr, denn bereits ‚in der Kamera‘ muss heute die Entscheidung fallen, was anschließend zu tun ist. Unsere Aufgabe ist es damit, beispielsweise den Grafikchip so zu integrieren, dass ich on the edge rechnen und entscheiden kann. Anders formuliert: Big Data und Smart Data müssen in einem ausgewogenen Verhältnis zueinander stehen.

elektro AUTOMATION: Das Thema Künstliche Intelligenz kann demnach sowohl beim Erkennen von Langzeittrends als auch bei den kurzfristig vor Ort zu treffenden Entscheidungen sinnvoll eingesetzt werden?

Apel: Natürlich – einerseits sende ich ausgewählte Daten für die langfristigen Trends in die Cloud, andererseits kann KI aber auch bei der Erkennung von Maschinenfehlern vor Ort sehr hilfreich sein, indem ich beispielsweise iterativ nach der besten Lösung suche, per Deep Learning. Beispiele dafür haben wir auf der Embedded World 2019 in Nürnberg gezeigt, etwa

  • zum Finden von Lötfehlern in der Elektronikfertigung im Bereich der automatischen, optischen Inspektion (AOI) unter unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen,
  • zur Klassifizierung von Proben in der Holzinspektion, die mittels der KI-fähigen Smart Kamera Neon-J und der KI-fähigen Visionsplattform EOS-J nach Kratzern im Holz sucht, sowie
  • zum Lesen verformter Etiketten mittels der KI-beschleunigten Frame Grabber PCIe-GIEIMX und PCIe-GIENVQ.

elektro AUTOMATION: Der Schlüssel, dies alles on the edge zu erledigen, liegt damit also in den bereits erwähnten heterogenen Computerplattformen – können Sie dies kurz verdeutlichen?

Apel: Der Trick ist, dass wir selbst in sehr kleinen Systemen neben der CPU eine GPU unterbringen können. Dazu haben wir zusammen mit den Chipherstellern Nvidia und Intel KI-Produkte und eine Hardware-Optimierungsstrategie entwickelt. Auf diese Weise können wir die Anforderungen hinsichtlich Leistung, Größe, Gewicht und Verlustleistung für Edge-Computing-Systeme erfüllen und damit Lösungen für KI on the edge bieten. Zugute kommt uns dabei die Erfahrung als Nvidia-Quadro-Embedded-Partner, mit der wir die leistungsfähige Embedded-Grafik mit der KI-Anwendung zusammenführen können. Unsere heterogenen Computerplattformen integrieren also mehr als eine Art von Prozessoren oder Kernen zur Verarbeitung komplexer Bilder und Daten sowie eine Echtzeit-KI für Embedded-Anwendungen.

elektro AUTOMATION: Wird Adlink damit auch zum Softwareanbieter?

Apel: Wir liefern die Hardware und die zugehörige Middleware mit Data Distribution Service, so dass sich der Anwender mit seiner Applikationssoftware an den jeweiligen Datenstrom ankoppeln kann. Die Applikationssoftware selbst bieten wir allerdings nicht an, was dem Anwender die Chance gibt, individuell die jeweils beste Lösung wählen zu können. Unser Ziel ist, die Basis für ein Eco-System zu legen, in dem beispielsweise angelehnt an die IT-Welt dann auch OT-Service-Provider ihr spezifisches Know-how insbesondere mit Blick auf die Datenanalyse anbieten und integrieren können. Das wird neue Geschäftsmodelle ermöglichen und auch unsere Industrie verändern. Wir selbst bieten zudem bezogen auf KI Beratungsleistungen durch Deep-Learning-Profiling an und können damit Anwendern helfen, die richtige Plattform zu finden, um ihre Anwendungen kosteneffizient zu realisieren. Wir arbeiten auch mit Forschungseinrichtungen und akademischen Institutionen zusammen, um Engpässe auf KI-Plattformen zu finden und Systemfragen zu analysieren, die zur Leistungssteigerung angegangen werden können.

elektro AUTOMATION: Kann ich mich denn als interessierter Maschinenhersteller direkt an Adlink wenden, wenn ich das Potenzial von KI on the edge erkunden möchte?

Apel: Wir sind sehr interessiert an dem, was wir ein digitales Experiment zu bestimmten Anwendungsfällen nennen. Dabei bieten wir an, für einen Zeitraum von drei Monaten das erforderliche Equipment inklusive Software gegen eine festgelegte Kostenerstattung bereitzustellen. Ergibt sich daraus eine interessante Anwendung, suchen wir für diese nach einer konkreten Lösung und einem entsprechenden OT-Service-Provider mit dem Ziel, schnell zu einer einsatzfähigen Lösung zu kommen – getreu unserem Motto ‚think big, start small and deploy fast‘. Das bietet zudem Partnern die Chance, entsprechende OT-Services für dieses Eco-System bereitzustellen.

www.adlinktech.com

Weiterführende Details zum Thema KI on the edge und Deep-Learning-Profiling:

hier.pro/47coZ


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Achim Apel, Vice President of Sales, EMEA Regional Business Unit, Adlink Technology
Bild: Adlink Technology

„So wie es heute IT-Services gibt, wird es zukünftig auch OT-Services geben, mit denen sich Maschinen vernetzen und Daten nutzen lassen – wir wollen dafür die Hardware-Basis schaffen.“




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