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?
Michal Skubacz (Siemens): KI wird zunehmend für Aufgaben verwendet, die in der Vergangenheit dem Menschen vorbehalten waren. Derartige Aufgaben erfordern höhere kognitive Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexes Wissen situationsbedingt anzuwenden. Im Bereich der Automatisierung versprechen wir uns, KI-Algorithmen für Aufgaben einzusetzen, die weit über einfache repetitive Aufgaben hinausgehen. Aber noch ist das Zukunftsmusik, denn die komplexen Aufgaben, die wir erhoffen, mit KI in Zukunft adressieren zu können, benötigen enge Interaktion mit der Umwelt. Das bedeutet: 1. Sensoren liefern uns eine große Menge an Daten, die häufig nur von kurzer Relevanz sind und aufgrund von Datensicherheitsbestimmungen nicht gespeichert werden dürfen. 2. Geringe Latenz in Bezug auf Informationen, die an das KI-System übermittelt werden und in Bezug auf Entscheidungen, die anhand der Informationen getroffen werden. 3. Einbettung des KI-Systems in einen lokalen Kontext, im Sinne einer Spezialisierung für eine ganz bestimmte Situation. All das spricht für eine Integration von KI in lokale Applikationen, idealerweise in ein Steuerungs- und Automatisierungssystem. Da KI-Systeme dazu beitragen können, komplexe Aufgaben zu automatisieren, sollten sie als natürliche Erweiterung von Steuerungs- und Automatisierungssystemen integriert werden. So kann man von beiden Systemen profitieren: Das Steuerungssystem kann schnell auf repetitive Aktivitäten mit perfekter Automatisierung reagieren, während das KI-System auf komplexere Situationen mit geringerer Vorhersagbarkeit reagiert. Ein Steuerungssystem, das lokal in ein KI-System integriert ist, ist unabhängig von der Verfügbarkeit einer Cloud-Konnektivität. Edge-Geräte, die in ein Steuerungssystem eingebunden sind, lokal arbeiten und über eine Cloud verwaltet werden, eignen sich am besten für KI-Algorithmen. Sie bieten eine Plattform für den lokalen Betrieb von KI-Algorithmen, die eng mit dem lokalen Steuerungssystem interagieren. Das ermöglicht die Auswertung von hochfrequenten Daten, schützt Daten, die niemals ein lokales System verlassen und bietet Unabhängigkeit von konstanter Netzwerkverbindung. Gleichzeitig sind Edge-Geräte perfekt geeignet für regelmäßige Updates und Verbesserungen von Algorithmen oder Muster, die kontinuierlich auf Anforderungen verbessert und adaptiert werden.
elektro AUTOMATION: Während Steuerungsaufgaben meist in harter Echtzeit ablaufen, erfordern KI-Algorithmen nicht zwingend Echtzeit – wie lassen sich diese beiden Anforderungen lokal verbinden?
