Edge-KI hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Edge AI heute eingesetzt wird:

• Smart Home:

Edge-KI kann zur Steuerung von Smart-Home-Geräten wie Sprachassistenten, Thermostaten und Sicherheitskameras verwendet werden.

Diese Geräte nutzen maschinelle Lernalgorithmen, um Benutzerpräferenzen und -verhalten zu erlernen. So können sie in Echtzeit Entscheidungen auf Basis von Sensordaten zu treffen.

Risiken: 

Nutzungsdaten der Bewohner könnten ausgespäht werden.

Wenn das Smart Home etwa das Abschließen der Wohnungstür überwacht, könnte dies Einbrecher zu ihrem Vorteil nutzen.

Da viele der Smart-Home-Geräte auch Kameras und Mikrofone nutzen, kann dies die Privatsphäre beeinträchtigen.

• Autonome Fahrzeuge:

Edge AI wird in autonomen Fahrzeugen eingesetzt, um Sensordaten zu verarbeiten und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen.

Das Fahrzeug kann so schnell auf Veränderungen in seiner Umgebung reagieren kann (etwa bremsen oder ausweichen).

Nachteil:

Gerade bei Elektroautos können aufwendige Edge-KI-Funktionen die Lebensdauer der Batterie beeinträchtigen.

Berechnungen, die über Basisfunktionalitäten hinausgehen, sollen deshalb künftig nicht mehr im Fahrzeug selbst erledigt werden.

• Gesundheitswesen:

Edge AI kann genutzt werden, um medizinische Daten von Wearables (Computertechnologien, die man am Körper trägt, wie z. B. eine Smartwatch) und Sensoren zu analysieren.

So kann die KI Patienten in Echtzeit überwachen, Anomalien erkennen und frühzeitig Warnungen bei potenziellen Gesundheitsproblemen geben.

Risiken:

Wenn in Echtzeit Gesundheitsdaten über Edge-KI erhoben werden liegen zwei Probleme auf der Hand: Datensicherheit und der Schutz der Privatsphäre.

Es stellt sich aber auch die Frage, wie diese Technologien in bestehende (staatliche) Gesundheitssysteme integriert werden können.

• Business Marketing:

Edge AI kann verwendet werden, um Kundendaten, einschließlich Kaufhistorie und -verhalten, zu analysieren.

Basierend darauf kann Edge KI personalisierte Empfehlungen geben und so das Kundenerlebnis zu verbessern.

Risiken: 

Wenn Persönlichkeitsmerkmale oder Emotionen in Echtzeit erfasst werden, um eine Kaufentscheidung gezielt zu beeinflussen, erscheint mir das ethisch problematisch.

Firmen, die solche Technologien anwenden wollen, könnten sich damit auch einem rechtlichen Risiko aussetzen.

Quellen: 

Badidi, E. (2023): Edge AI for Early Detection of Chronic Diseases and the Spread of Infectious Diseases: Opportunities, Challenges, and Future Directions. Future Internet, 15(11), 370. Verfügbar unter: https://www.mdpi.com/1999-5903/15/11/370 (Zugriff am 11. Februar 2025).

Bosch (2024): Förderprojekt IPCEI-CIS: Innovationen für Edge-Cloud-Computing im Fahrzeugbereich. Verfügbar unter: https://www.bosch.com/de/forschung/aktuelles/foerderprojekt-ipcei-cis/ (Zugriff am 11. Februar 2025).

Kunitz, S. (2023): Risiko Marketing? Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz. Verfügbar unter: https://digitalzentrum-chemnitz.de/wissen/risiko-marketing/ (Zugriff am 11. Februar 2025).

Maertsch, J. (2023): Smart Home: Chancen und Risiken. VerbraucherService Bayern. Verfügbar unter: https://www.vis.bayern.de/digitale_welt/smart_home/smarthome_chancen_risiken.htm (Zugriff am 11. Februar 2025).

Singh, R. & Gill, S.S. (2023): Edge AI: A survey. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, 3, S. 71–92.