Embedded PCs für KI Anwendungen und Edge AI

KI Embedded PCs für die lokale Datenverarbeitung
Ein Embedded PC für KI Anwendungen verbindet industrielle Computertechnik mit der Rechenleistung, die für moderne Verfahren des maschinellen Lernens benötigt wird. Die Systeme verarbeiten Daten unmittelbar am Einsatzort und werden deshalb häufig auch als Edge AI Computer oder Edge Computing Systeme bezeichnet. Diese dezentrale Verarbeitung ist besonders relevant, wenn Kamerabilder, Sensordaten oder Prozessinformationen mit möglichst geringer Verzögerung analysiert werden müssen.

Im Gegensatz zu klassischen Industrie PCs verfügen KI Embedded Systeme je nach Ausführung über leistungsfähige Grafikprozessoren, spezialisierte Recheneinheiten oder Erweiterungsmöglichkeiten für KI Beschleuniger. Dadurch können trainierte Modelle direkt auf dem Gerät ausgeführt werden. Eine dauerhafte Verbindung zu einer externen Cloud ist für viele Anwendungen nicht erforderlich.

NVIDIA Jetson und Intel Plattformen für Edge AI
Die Anforderungen an einen KI Embedded PC unterscheiden sich je nach Anwendung deutlich. Kompakte Systeme mit NVIDIA Jetson Orin Nano eignen sich beispielsweise für kleinere Machine Vision Projekte, intelligente Kameras und die Analyse einzelner Datenströme. NVIDIA Jetson Orin NX bietet zusätzliche Rechenleistung für umfangreichere Bildverarbeitungsaufgaben, mehrere Kameras oder komplexere neuronale Netze.

Für besonders anspruchsvolle Edge AI Anwendungen stehen Systeme mit NVIDIA Jetson AGX Orin zur Verfügung. Sie können größere KI Modelle verarbeiten und eignen sich unter anderem für autonome Maschinen, Robotik, Videoanalyse und industrielle Inspektionssysteme.

Embedded PCs auf Basis von Intel Core Prozessoren bieten eine klassische x86 Plattform und lassen sich flexibel mit bestehenden Windows oder Linux Anwendungen kombinieren. Abhängig vom Modell können zusätzliche KI Module, Grafikkarten oder Beschleuniger über M.2 und PCI Express integriert werden. Diese Systeme sind eine geeignete Basis, wenn neben der KI Inferenz auch Steuerungssoftware, Datenbanken, Visualisierungen oder weitere industrielle Anwendungen auf demselben Rechner betrieben werden sollen.

Machine Vision und industrielle Bildverarbeitung
Ein wichtiges Einsatzgebiet für KI Embedded PCs ist die automatische Verarbeitung von Kameraaufnahmen. In der Produktion können trainierte KI Modelle Produkte prüfen, Bauteile erkennen, Oberflächen analysieren oder Abweichungen von vorgegebenen Qualitätsmerkmalen feststellen.

Modelle mit mehreren PoE Anschlüssen versorgen kompatible Netzwerkkameras direkt über das Ethernet Kabel mit Strom und übertragen gleichzeitig die Bilddaten. Dadurch reduziert sich der Verkabelungsaufwand bei Machine Vision Systemen. Je nach benötigter Auflösung, Anzahl der Kameras und Komplexität des KI Modells stehen unterschiedliche Leistungsklassen zur Verfügung.

Typische Anwendungen sind:

• Qualitätskontrolle und Fehlererkennung
• Objekt- und Bauteilerkennung
• Positions- und Vollständigkeitsprüfung
• Optical Character Recognition
• Verkehrs- und Fahrzeuganalyse
• Überwachung von Produktionsprozessen
• Personen- und Bewegungserkennung
• Edge AI in Automation, Robotik und Logistik

Auch außerhalb der Bildverarbeitung können Embedded PCs mit KI Funktionen industrielle Prozesse unterstützen. Sensordaten aus Maschinen und Anlagen lassen sich kontinuierlich erfassen und lokal auswerten. Auffällige Veränderungen bei Temperatur, Vibration, Stromaufnahme oder Laufzeit können frühzeitig erkannt werden. Damit bilden die Systeme eine technische Grundlage für zustandsbasierte Wartung und Predictive Maintenance.

In der Robotik können Edge AI Computer Kameras, Sensoren und Steuerungssysteme miteinander verbinden. Sie übernehmen beispielsweise die Objekterkennung, Navigation oder Entscheidungsunterstützung. In Logistik und Intralogistik lassen sich Warenströme analysieren, Fahrzeuge koordinieren oder automatisierte Transportlösungen unterstützen.

Schnittstellen wie CAN Bus, RS232, RS485, digitale Ein- und Ausgänge sowie Gigabit Ethernet ermöglichen die Integration in bestehende Maschinen, Fahrzeuge und Automatisierungsumgebungen. Modelle mit SIM Slot oder optionalem WLAN können zusätzlich drahtlos in industrielle Netzwerke eingebunden werden.

Vorteile der KI Verarbeitung direkt am Einsatzort
Die lokale Ausführung von KI Modellen bietet gegenüber einer ausschließlich cloudbasierten Verarbeitung mehrere Vorteile. Daten müssen nicht dauerhaft über externe Netzwerke übertragen werden. Dadurch können Systeme schneller reagieren und auch bei eingeschränkter Netzwerkverbindung weiterarbeiten.

Bei sensiblen Produktions- oder Bilddaten kann die lokale Verarbeitung außerdem dazu beitragen, den Datenverkehr zu begrenzen. Gleichzeitig lassen sich Netzwerk- und Cloudressourcen entlasten, da nur ausgewählte Ergebnisse oder Statusinformationen an übergeordnete Systeme übertragen werden müssen.

Weitere Vorteile sind kurze Reaktionszeiten, eine bessere Kontrolle über die Datenverarbeitung und die Möglichkeit, KI Funktionen unmittelbar mit Maschinen und Sensoren zu verbinden.

Den passenden KI Embedded PC auswählen
Bei der Auswahl eines Embedded PCs für KI Anwendungen sind vor allem die Art des KI Modells, die erforderliche Rechenleistung und die vorhandenen Schnittstellen entscheidend. Für einfache Erkennungsaufgaben kann bereits ein kompaktes Jetson Orin Nano System ausreichen. Mehrere hochauflösende Kameras, große neuronale Netze oder parallele Datenströme benötigen entsprechend leistungsfähigere Plattformen.

Neben CPU, GPU und Arbeitsspeicher sollten auch folgende Anforderungen berücksichtigt werden:

• Anzahl und Auflösung der angeschlossenen Kameras
• Benötigte PoE Anschlüsse
• CAN Bus und serielle Schnittstellen
• Digitale Ein- und Ausgänge
• Speicherbedarf für Modelle und Bilddaten
• Gewünschtes Betriebssystem
• Lüfterlose oder aktiv gekühlte Bauweise
• Umgebungstemperatur und Montageart
• Erweiterungsmöglichkeiten über M.2 oder PCI Express

ICO unterstützt Sie bei der Auswahl eines geeigneten KI Embedded PCs für Ihre Anwendung. Abhängig von Projektanforderungen können Systeme hinsichtlich Arbeitsspeicher, Datenspeicher, Betriebssystem und weiteren Komponenten angepasst werden. Die Konfiguration und Fertigung erfolgt im eigenen Haus in Diez auf Grundlage des zertifizierten Qualitätsmanagements nach DIN EN ISO 9001:2015.