Die Fragen stellte Andreas Gees, stv. Chefredakteur elektro AUTOMATION
elektro AUTOMATION: Welche Gründe sprechen für die Integration von KI-Algorithmen in lokale Anwendungen bzw. Steuerungen oder Edge-Devices? Welche Vorteile ergeben sich gegenüber cloudbasierten Lösungen und welche Rolle spielt das Thema Daten-Sicherheit?
Stefan Eberhardt (Kontron/S&T): Zunächst ist es wichtig zu unterscheiden: KI, Edge und Cloud sind drei Themen, die jeweils für sich betrachtet werden müssen, um dann zu entscheiden, wie bzw. ob eine Kombination sinnvoll ist. Viele Fragestellungen sind so komplex, dass sie mit traditionellen Wenn-Dann-Logiken in Software nicht abbildbar sind (wie die Frage ‚ist mein Produkt beschädigt worden?‘). Genau hier sind KI-Algorithmen die Lösung: Sie können damit an der Maschine helfen, Fehler zu erkennen, die etwa in der Produktion auftreten. KI-Algorithmen benötigen aber enorme Rechenleistung, um zügig zu Ergebnissen zu kommen. Werden die Ergebnisse schnell vor Ort an der Maschine gebraucht, etwa um in die Steuerung nahezu in Echtzeit eingreifen zu können, ist zusätzliche Rechenleistung, beispielsweise in Form eines FPGA auf einem Edge-Device, also Steuerungsrechner, unabdingbar. Die Cloud wiederum wird benötigt, um den KI-Algorithmus zu trainieren. Er muss angelernt werden, und dafür ist die Rechen- und Speicherpower der Cloud notwendig. Wenn der Algorithmus ausgelernt hat, kann er z.B. auf den FPGA auf dem Edge-Device übertragen werden, um dort seine Aufgaben zu erfüllen. IoT-Infrastrukturen helfen, das Update von Edge-Devices zu vereinfachen. Das Thema Cloud-Sicherheit muss gesondert betrachtet werden. Hier gibt es Vorkehrungen, die die Nutzung sicher machen: von der End-to-End-Verschlüsselung der Datenübertragung bis hin zur Zwei-Faktor-Authentifizierung für Nutzer, egal ob Menschen oder Geräte. Es wird aber immer Daten und Anwendungen geben, die aus verschiedenen Gründen nicht in die Public Cloud sollen oder dürfen – hier gibt es Alternativen wie eine Private Cloud oder eine Embedded Cloud On-Premise. Ganz ohne zentrale Server oder ein Rechenzentrum wird es in der heutigen Zeit nicht mehr gehen.
elektro AUTOMATION: Während Steuerungsaufgaben meist in harter Echtzeit ablaufen, erfordern KI-Algorithmen nicht zwingend Echtzeit – wie lassen sich diese beiden Anforderungen lokal verbinden?
Eberhardt: Wichtig ist, dass die OT-Seite, die Echtzeitsteuerung, unbeeinflusst bleibt von den Aktualisierungen, die in der IT-Welt die Regel sind. Die korrekte Steuerung der Maschine darf auf keinen Fall gefährdet werden. Es bestünde die Gefahr, dass das Laufzeitverhalten beeinträchtigt würde, was wiederum in einer Produktionsstraße unabsehbare Folgen für vor- und nachgelagerte Systeme hätte. Zudem ist die Steuerung der Maschinen und all ihrer Komponenten zertifiziert; bei Eingriffen in die Steuerung wäre eine Re-Zertifizierung mit jedem Update notwendig, was in der Praxis nicht umsetzbar ist. Um trotzdem Informationen aus der IT-Welt zu verarbeiten und IoT damit einsetzbar zu machen, setzt S&T, der Mutterkonzern von Kontron, schon lange auf das Prinzip des Hypervisors. Er trennt zwischen IT und OT auf ein und derselben Hardware. Neueste Entwicklungen der IT-Seite können damit integriert werden – nicht nur KI, sondern auch Big Data und andere IoT-Technologien, ohne den Betrieb der Maschine zu gefährden. Damit lassen sich beispielsweise auch Anwendungen integrierten, die in der Cloud betrieben werden, etwa Services wie sie Microsoft mit Azure IoT Edge anbietet. Das ist auch der Grund, warum mittlerweile Hardware von Kontron Microsoft-Azure-zertifiziert wird.
