Macht 5G Edge AI überflüssig?

Der Mobilfunkstandard der nächsten Generation, 5G, verspricht minimale Latenzen, eine effizientere Bandbreitennutzung und ein besseres Energiemanagement der Endgeräte. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Intelligente Ampeln und Verkehrsleitsysteme sowie autonome Lieferfahrzeuge und Busse könnten dank 5G den Verkehrsfluss optimieren, virtuelle Arztbesuche, Diagnosen per Datenbrille und Fernoperationen die Gesundheitsversorgung verbessern. Autonome Fertigungsstrassen, ferngesteuerte Wartungsroboter und die virtuelle Inbetriebnahme von Fabriken sind nur einige der denkbaren 5G-IoT-Szenarien im industriellen Umfeld.

Obwohl 5G den Datenaustausch zwischen zentralen Recheninstanzen und den Endpunkten sehr viel schneller und latenzärmer macht, wird die Integration von KI am Edge nicht überflüssig. «Das dezentrale Datenaufkommen wird wesentlich stärker ansteigen als die verfügbare Bandbreite», prognostiziert Jörg Wende von IBM. «Der Kostenfaktor sowie die noch lange nicht gesicherte flächendeckende Verfügbarkeit von 5G werden auf längere Sicht die Vorteile von Edge AI überwiegen lassen», glaubt Adlink-Director Krause. Auch nach Ansicht von AWS-Architect Jan Metzner ist die Entscheidung für oder gegen den 5G-Einsatz im IoT-Bereich eine Kosten- und Verfügbarkeitsfrage: «5G ist definitiv interessant, wird sich aber nicht für alle Use Cases anbieten.»

«Wer misst, misst Mist, wer viel misst, misst viel Mist», lautet eine alte Physiker-Weisheit. Sie trifft auch auf das intelligente IoT zu. Je mehr Sensoren, desto grösser ist das Datenvolumen. Ohne klare Ziele und die richtigen Fragen könne auch KI daraus keine sinnvollen Antworten kreieren, betont Jörg Wende von IBM: «Wenn man die Nadel im Heuhaufen nicht findet, bringt es nichts, den Heuhaufen zu vergrössern.» Unternehmen sollten sich daher klarmachen, welchen Nutzen sie aus dem Intelligent-IoT-Projekt ziehen wollen und welche Daten sie wirklich brauchen: «Die Automatisierung, die eine KI unterstützen kann, muss in einem sinnvollen wirtschaft­lichen oder für den Menschen hilfreichen Zusammenhang stehen.» Gut ist es nach Ansicht von AWS-Architect Metzner auch, nicht mit zu komplexen Szenarien zu starten: «Gerade am Anfang ist es sehr viel einfacher, Machine-Learning-Modelle zentral auszuführen.»

Edge AI und intelligente Dinge erweitern die Anwendungsszenarien im IoT-Umfeld erheblich. Mustererkennung, Bildanalyse und Sprachverständnis ermöglichen es den Endpunkten, autonom zu agieren oder eine Vorfilterung der Daten vorzunehmen. So kann die Gefahr von Fehlalarmen ebenso reduziert werden wie Bandbreitenbedarf und Rechenaufwand. Die Möglichkeiten, die die intelligenten Dinge bieten, wecken auch Begehrlichkeiten. «Machbar ist alles», sagt Marco Krause von Adlink, «Grenzen werden nur durch Gesetzgebung oder ethische Gesichtspunkte gezogen.»

Die Warnung des IBM-Experten Jörg Wende vor einer zu grossen Datensammelwut ist deswegen auch nur allzu berechtigt: «Unternehmen sollten besondere Priorität auf Datensicherheit, Datenhoheit und die Wahrung der Privatsphäre legen.»