War KI bisher meist in der Cloud angesiedelt, wird sie zunehmend auch in dezentralen Systemen benötigt. Daten müssen vor Ort ausgewertet und Entscheidungen augenblicklich getroffen werden. Bei Anwendungen in autonomen Fahrzeugen kann man nicht erst auf Ergebnisse aus dem Rechenzentrum warten. Dass sich allerdings nicht die KI ganzer Rechenzentren mit Low-Power-Embedded-Systemen stemmen lässt, liegt auf der Hand. Die ressourcenintensiven Berechnungen finden nachgelagert in der Cloud statt. Der „KI Embedded Computer“ eignet sich für alle Anwendungen, in denen Edge Computing und KI zusammentreffen. Typische Anwendungsgebiete sind die KI-Teilbereiche Machine Vision, Intelligent Control und Deep Learning.
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