Eine neue Plattformlösung von Microsoft ermöglicht Kunden die einfache Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und Edge Computing: Azure Percept bringt die Azure-KI-Technologie auch auf einfache und mobile Endgeräte wie beispielsweise Kameras oder Drohnen, die dafür nicht dauerhaft mit der Cloud verbunden sein müssen.
Aufzüge reagieren aufs Wort oder Supermarkt-Kameras melden, dass Regale aufgefüllt werden müssen. Das sind nur zwei aus Millionen möglicher Anwendungen, die mit der Kombination von künstlicher Intelligenz und Edge Computing möglich werden. Beim Edge Computing werden die Daten dezentral in der Netzwerkperipherie verarbeitet: direkt in den vernetzten Gegenständen des Internets der Dinge, wo sie entstehen. Durch die neue Lösung von Microsoft können solche Geräte nun auch KI-Werkzeuge nutzen, zum Beispiel zur Spracherkennung oder zum Auswerten von Videostreams, ohne ständig mit der Cloud verbunden sein zu müssen.
Die Public Preview von Azure Percept wurde am Dienstag auf der Microsoft Ignite vorgestellt, unserer wichtigsten Konferenz des Jahres. Die neue Plattform besteht aus Hardware und Services, die den Einsatz von Azure KI auf Edge-Geräten erleichtern. Deswegen gehört auch die Nutzung von cloudbasierten Funktionen wie Geräteverwaltung, KI-Modellentwicklung sowie Analyse-Services zu dem neuen Angebot. Microsoft stellt damit eine Komplettlösung bereit, die von der Hardware bis zu den KI-Funktionen reicht und einfach funktioniert, ohne dass viel technisches Fachwissen dafür nötig ist.
Blitzschnelle KI-Analysen direkt auf den Endgeräten
Mit dem Azure Percept Studio wird der Einstieg einfach, weil die Web-Anwendung schon fertige Lösungen für die Entwicklung und das Training von KI-Modellen für Edge-Geräte bereitstellt. Zu Azure Percept gehört ein Development Kit, in dem die intelligente Kamera Azure Percept Vision enthalten ist, und daneben ist auch Azure Percept Audio erhältlich: ein intelligentes Mikrofon-Zubehör.
Diese Geräte haben hardwarebeschleunigte KI-Module eingebaut, mit denen das automatische Erkennen von Sprache und Bildern selbst dann möglich ist, wenn sie nicht mit dem Internet verbunden sind. Das ist besonders hilfreich, wenn kein Netz bereitsteht oder die Zeit für Analysen in der Cloud zu knapp ist. Microsoft arbeitet außerdem mit Chip- und Geräte-Herstellern zusammen, um ein Ökosystem aus intelligenten Edge-Geräten aufzubauen, die für Azure Percept zertifiziert sind.
Eigene KI-Lösungen mit Percept-Hardware erproben
Die Azure-Percept-Plattform soll das Entwickeln, Trainieren und den Einsatz von KI auf Edge-Geräten vereinfachen und die Barrieren für die Nutzung solcher Lösungen senken. Die vorgestellte Hardware lässt sich einfach auf T-Nutschienen montieren, die in der Industrie ein Standard sind. So lassen sich schnell eigene Proof-of-Concept-Lösungen in Fabrikhallen oder auch in Einzelhandelsgeschäften erproben, bevor es an die Skalierung für den breiten Einsatz mit zertifizierten Geräten geht.
Sichere Kommunikation durch Azure IoT Hub
Im Development Kit ist der Zugang zu den Cognitive Services und den Modellen für maschinelles Lernen von Microsoft Azure enthalten sowie zu KI-Modellen aus der Open-Source-Community, die für den Einsatz am Edge entwickelt wurden. Darüber hinaus verbinden sich die Azure-Percept-Geräte automatisch mit dem Azure IoT Hub, der eine zuverlässige und mit umfangreichen Sicherheitsfunktionen geschützte Kommunikation zwischen dem Internet der Dinge (IoT), Endgeräten und der Cloud ermöglicht.
Die Lösungen von Azure Percept lassen sich in Azure-Machine-Learning-Prozesse integrieren, die Datenanalysen und IT-Betrieb kombinieren, damit Unternehmen ihre Modelle für maschinelles Lernen schneller entwickeln können. Weil Azure Percept auf Microsoft Azure läuft, sind auch schon sämtliche Sicherheitsfunktionen der leistungsfähigen Cloud-Plattform von Microsoft enthalten.
Wenn Sie mehr erfahren wollen, dann lesen sie den Artikel „With Azure Percept, Microsoft adds new ways for customers to bring AI to the edge” von John Roach, CTO, Digital Advisory Services der Microsoft Corporation.
Ein Beitrag von Markus Göbel
Communications Manager Data Applications and Infrastructure
und Pina Meisel
Communications Manager Artificial Intelligence and Innovation
