GenAI am Rande: Die Macht von TinyML und eingebettet Datenbanken

Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz (KI) und Edge-Computing läutet eine neue Ära intelligenter Anwendungen ein. Im Zentrum dieses Wandels steht GenAI Generative AI), die sich rasch weiterentwickelt, um die Anforderungen der Entscheidungsfindung in Echtzeit und des Datenschutzes kennenlernen . TinyML, eine Teilmenge von Maschinelles Lernen , die sich auf die Ausführung von Modellen auf Mikrocontrollern konzentriert, und eingebettet Datenbanken, die Daten lokal auf Geräten speichern, sind wichtige Voraussetzungen für GenAI am Rande der Welt.

Dieser Blog befasst sich mit dem Potenzial der Kombination von TinyML und eingebettet Datenbanken zur Erstellung intelligenter Edge-Anwendungen. Wir werden die Herausforderungen und Möglichkeiten kennenlernen , sowie die möglichen Auswirkungen auf verschiedene Branchen.

Verstehen von GenAI, TinyML und eingebettet Datenbanken

GenAI ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem es um die Erstellung neuer Inhalte geht, z. B. Texte, Bilder oder Code. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die Daten analysieren, erzeugen GenAI neue Daten auf der Grundlage der erlernten Muster.

TinyML ist der Prozess der Optimierung von Modellen des Maschinelles Lernen für die Ausführung auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Mikrocontrollern. Diese Modelle sind in der Regel klein, effizient und in der Lage, Aufgaben wie Bildklassifizierung, Spracherkennung und Sensordatenanalyse auszuführen.

eingebettet Datenbanken sind Datenbanken, die für den Betrieb auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Mikrocontrollern und eingebettet Systemen konzipiert sind. Sie sind für geringen Stromverbrauch, schnelle Zugriffszeiten und geringen Speicherbedarf optimiert.

Die Leistung von GenAI an der Grenze

Die Integration von GenAI mit TinyML und eingebettet Datenbanken stellt ein überzeugendes Wertangebot dar:

• Verarbeitung in Echtzeit: Durch die Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) am Edge können Daten lokal verarbeitet werden, was die Latenzzeit verringert und eine Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglicht.
• Verbesserter Datenschutz: Sensible Daten können auf dem Gerät verarbeitet und analysiert werden, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen minimiert und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleistet wird.
• Geringerer Bandbreitenverbrauch: Durch die Verlagerung der Datenverarbeitung an den Netzwerkrand kann der Netzwerkverkehr erheblich reduziert werden, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Netzwerkleistung führt.

Technische Überlegungen

Für eine erfolgreiche Implementierung von GenAI am Rande des Internets müssen mehrere technische Herausforderungen bewältigt werden:

• Modell-Optimierung: LLMs sind oft rechenintensiv und erfordern erhebliche Ressourcen. Techniken wie Quantisierung, Pruning und Wissensdestillation können zur Optimierung von Modellen für den Deployment auf ressourcenbeschränkten Geräten eingesetzt werden.
• Auswahl dereingebettet Datenbank: Die Wahl der eingebettet Datenbank ist entscheidend für eine effiziente Datenspeicherung und -abfrage. Zu den zu berücksichtigenden Faktoren gehören der Platzbedarf der Datenbank, die Leistung und Funktionen wie die Unterstützung mehrerer Modelle.
• Energieverwaltung: Optimieren Sie den Stromverbrauch, um die Batterielebensdauer zu verlängern und einen zuverlässigen Betrieb in batteriebetriebenen Geräten zu gewährleisten.
• Sicherheit: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, um sensible Daten zu schützen und den unbefugten Zugriff auf die Modelle von Maschinelles Lernen und die eingebettet Datenbank zu verhindern.

Eine Case Study: Edge-basierte vorausschauende Wartung

Stellen Sie sich eine Produktionsanlage vor, die mit Sensoren ausgestattet ist, die den Zustand kritischer Anlagen überwachen. Durch den Einsatz von GenAI und eingebettet Datenbanken am Rande kann die Anlage:

1. Sammeln Sie Sensordaten: Sensoren überwachen kontinuierlich Geräteparameter wie Temperatur, Vibration und Stromverbrauch.
2. Verarbeiten Sie Daten On-Premises: GenAI-Modelle analysieren die Sensordaten in Echtzeit, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Anlagenausfälle hinweisen.
3. Alarme auslösen: Wenn Anomalien festgestellt werden, kann das System Warnmeldungen auslösen, um das Wartungspersonal zu benachrichtigen.
4. Optimieren Sie Wartungspläne: Durch die Vorhersage von Geräteausfällen kann die Wartung proaktiv geplant werden, was die Downtime reduziert und die Gesamteffizienz verbessert.

Die Zukunft von GenAI am Rande

Da sich die Technologie weiter entwickelt, können wir noch mehr innovative Anwendungen von GenAI am Rande des Internets erwarten. Fortschritte bei Hardware, Software und Algorithmen werden es kleineren, leistungsfähigeren Geräten ermöglichen, immer komplexere GenAI auszuführen. Dies wird neue Möglichkeiten für Edge-basierte KI eröffnen, von personalisierten Erfahrungen bis hin zu autonomen Systemen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von GenAI, TinyML und eingebettet Datenbanken einen bedeutenden Schritt nach vorn im Bereich des Edge-Computing darstellt. Durch die Nutzung der Leistung von KI am Rande des Netzwerks können wir intelligente, autonome und datenschutzkonforme Anwendungen entwickeln. 

Wir von Actian unterstützen Unternehmen dabei, mit unserer leichtgewichtigen, eingebettet Datenbank schnellere und intelligentere Anwendungen auf Edge-Geräten zu betreiben - Actian Zen. Optimiert für eingebettet Systeme und Edge-Computing, zeichnet sich Actian Zen durch einen kleinen Footprint mit schnellem Lese- und Schreibzugriff aus und ist damit ideal für ressourcenbeschränkte Umgebungen.

Zusätzliche Ressourcen:

• Der Leitfaden für Entwickler zur Auswahl der richtigen eingebettet Datenbank
• Erste Schritte mit Actian Zen und Python
• Echtzeit-Datenverarbeitung mit Actian Zen und Apache Kafka

Über Kunal Shah

Kunal Shah ist ein Software-Ingenieur, der zum Produktvermarkter wurde. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung darin, Unternehmen dabei zu helfen, die Macht der Daten zu nutzen, Legacy-Systeme zu modernisieren und das digitale Wachstum voranzutreiben. Bei Actian leitet Kunal das globale Produktmarketing für Actian Zen Edge und NoSQL-Datenbankprodukte und konzentriert sich dabei auf die Produktwachstumsstrategie, die Markteinführung und die Planung der kommerziellen Umsetzung. In der Vergangenheit hatte Kunal leitende Positionen im Produktmarketing und in der Technologieberatung bei SAS inne. Akademisch hat Kunal einen MBA von der Duke University, einen Master in MIS von der Texas A&M University und einen Bachelor in Ingenieurwesen von der University of Mumbai. Außerhalb der Arbeit finden Sie Kunal beim Fußballspielen oder bei der Planung eines Strandurlaubs mit seiner Familie.