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On-Device AI (Edge AI)

KI-Inferenz lokal auf Gerät statt Cloud; mehr Datenschutz, weniger Latenz.

On-Device AI (auch Edge AI genannt) bedeutet, dass KI-Modelle ihre Berechnungen (Inferenz) direkt auf einem Endgerät ausführen – z. B. Smartphone, Laptop, IoT-Sensor, Kamera oder im Auto – statt Daten zur Verarbeitung in eine Cloud zu senden. Dadurch sinken Latenz und Abhängigkeit vom Internet, während Datenschutz und Datensouveränität steigen.

Was bedeutet On-Device AI (Edge AI)?

Der Begriff beschreibt KI, die „am Rand“ des Netzwerks (Edge) arbeitet: nahe an der Datenquelle. Praktisch heißt das: Sensordaten, Bilder, Audio oder Texte bleiben lokal, und das Gerät trifft Entscheidungen in Echtzeit. Häufig wird dafür ein kompaktes Modell eingesetzt oder ein größeres Modell durch Optimierung (z. B. Quantisierung) für das Gerät „fit“ gemacht.

Wie funktioniert On-Device AI?

Technisch besteht On-Device AI aus einem lokal deployten Modell plus Hardware-Beschleunigung (z. B. NPU/Neural Engine, GPU, DSP). Der Ablauf ist meist:

  • 1) Datenaufnahme: Kamera, Mikrofon, Sensoren oder Texteingaben erzeugen Rohdaten.
  • 2) Vorverarbeitung: Normalisierung, Tokenisierung oder Feature-Extraktion (z. B. Embeddings).
  • 3) Lokale Inference: Das Modell berechnet eine Vorhersage/Antwort direkt auf dem Gerät.
  • 4) Aktion: Ausgabe an UI, Steuerung eines Systems, Automations-Trigger (z. B. in Automatisierung (Automation)-Workflows).
  • 5) Optional Hybrid: Bei komplexen Fällen wird an Cloud/Server eskaliert (z. B. großes Large Language Model (LLM)), ansonsten bleibt alles lokal.

Warum ist On-Device AI wichtig?

  • Datenschutz & Compliance: Sensible Daten verlassen das Gerät nicht – ein Vorteil im Kontext Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und AI Governance.
  • Geringe Latenz: Entscheidungen in Millisekunden sind möglich (z. B. Fahrerassistenz, Qualitätskontrolle, Sprachsteuerung).
  • Offline-Fähigkeit: KI funktioniert auch ohne stabile Verbindung – wichtig für Industrie, Außendienst, Smart Home oder Reisen.
  • Kostenkontrolle: Weniger Cloud-Inferenz reduziert laufende Serverkosten (vor allem bei hoher Nutzerzahl).

Typische Anwendungsbeispiele

  • Smartphones: Live-Übersetzung, Bildverbesserung, Spam-Erkennung, lokale Assistenzfunktionen.
  • Industrie/IoT: Anomalie-Erkennung an Maschinen, visuelle Qualitätsprüfung direkt an der Kamera.
  • Automotive: Objekterkennung und Sensorfusion für Assistenzsysteme – ohne Cloud-Roundtrip.
  • Unternehmens-Apps: Lokale Textklassifikation, Zusammenfassungen oder kleine Chat-Features als Ergänzung zu ChatGPT/Cloud-KI.

Grenzen und Trade-offs

On-Device AI ist nicht immer die beste Wahl: Geräte haben begrenzte Rechenleistung, Speicher und Energie. Sehr große generative Modelle (siehe Generative KI (Generative AI)) sind lokal oft nur eingeschränkt nutzbar. Außerdem sind Updates, Monitoring und Versionierung über viele Geräte anspruchsvoller (Schnittstelle zu MLOps). In der Praxis setzen viele Teams auf hybride Architekturen: lokal für schnelle, private Standardfälle – Cloud für schwere Aufgaben, z. B. komplexe RAG-Pipelines (siehe RAG (Retrieval-Augmented Generation)) oder umfangreiche Tool-Nutzung (siehe Function Calling / Tool Use).