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Im industriellen Einsatz: Gesamtlösungen für künstliche Intelligenz

Kontron und die Schwesterfirma S&T Technologies bieten nicht nur Hard- und Software, sondern durch die IIoT-Plattform SUSiEtec auch KI-Lösungen aus einer Hand. Sie werden startklar ausgeliefert – programmiert und neuronal trainiert.

Kontron Bildquelle: © Kontron

Der robuste High-Performance-Server KISS 4U V3 SKX von Kontron bewältigt rechenaufwändige Prozesse und große Datenmengen dank Prozessoren der Dual-Xeon-SP-Serie. Durch mehrere PCIe-Slots und leistungsstarke Netzteile lassen sich mehrere GPGPU-Karten in den Rechner für KI-Aufgaben integrieren.

Der Digitalverband Bitkom konstatiert in seinem Bericht 2019, dass deutsche Unternehmen mit mehr als 50 Mitarbeitern eine gewisse Zurückhaltung bei Investitionen in KI an den Tag legen. Demnach sind nur 25 Prozent der rund 1000 befragten Firmen an KI-Technologien interessiert, ebenso viele sehen künstliche Intelligenz kritisch und für 17 Prozent ist das Thema noch fremd.

Anders sieht es laut dem 2019 veröffentlichten Bericht der Organisation „European Information Technology Observatory“ (EITO) für Gesamteuropa aus: Die Wachstumsprognosen für den europäischen KI-Markt besagen, dass sich das Marktvolumen bis zum Jahr 2022 auf zehn Milliarden Euro mehr als verdreifachen soll. Gewinner sind laut EITO bei den Investitionen rund um KI die Dienstleistungen mit einem Marktanteil von 47 Prozent. Es folgen knapp dahinter die Umsätze mit Software, die auf 45 Prozent geschätzt werden. Die Ausgaben für Server und Speicherplatz sollen dagegen in den nächsten drei Jahren um 24 Prozent pro Jahr steigen.

Diese Verteilung der Wachstumstrends entspricht den Erfahrungen von Kontron und S&T Technologies. Ihre Kunden erwarten überwiegend eine fertige Lösung, die ab der Implementierung produktiv und zuverlässig arbeitet. Es geht meist nicht nur um die Komponenten einer KI-Anwendung, die zum Beispiel aus Edge-Computern und der gewünschten Applikation besteht. Die Dienstleistung von Kontron umfasst alle Stufen: die Klärung der Hardware-Anforderungen, die Auswahl und Integration von am Markt verbreiteten Open-Source-Modulen und -Paketen sowie die Kapselung komplexer Programme/Applikationen, zum Beispiel über Docker. Der Kunde wird auf seiner gesamten Reise von der Beratung bis hin zu einer fertigen, maßgeschneiderten KI-Lösung begleitet.

Der konkrete Anwendungsfall entscheidet darüber, ob KI-Lösungen und -Prozesse zum Teil oder in Gänze in die Cloud verlagert werden. Das IIoT-Software-Framework SUSiEtec hat dabei eine zentrale Bedeutung, denn es ermöglicht, die jeweilige IoT-Architektur hybrid und skalierbar zu realisieren. SUSiEtec steht für „S&T‘s User focused Solutions for IoT Embedded“ und ist für den Einsatz mit Kontron-Hardware optimiert, lässt sich aber auch nahtlos mit Produkten von Drittanbietern einsetzen und mit bereits vorhandener Infrastruktur der Kunden integrieren.

SUSiEtec ist ein herstellerunabhängiges Software- und Dienstleistungsangebot, das alle vorhandenen Puzzleteile einer Cloud-Lösung zusammenfügt und zu einem anwenderspezifischen Gesamtpaket verbindet. »Diese Individualität bieten die führenden Cloud-Provider wie Amazon oder Microsoft mit ihren IoT-Services nicht«, betont Stefan Eberhardt, Business Development AI von S&T Technologies. »Doch gerade für AI-Anwendungen im Bereich Industrie 4.0 ist es essenziell, dass Geräte und Komponenten den individuellen Anforderungen entsprechend optimal vernetzt sind und reibungslos zusammenarbeiten – unabhängig von Herstellern und bedarfsgerecht skalierbar. SUSiEtec macht das möglich.«

In bestimmten Szenarien ist es jedoch nicht funktional, KI-Lösungen in die Cloud zu verlagern. Wenn die Reaktionszeiten im Bereich von Millisekunden liegen müssen, können die Latenzzeiten und Bandbreitenbeschränkungen der Cloud nicht akzeptiert werden. Das kann zum Beispiel bei der Steuerung und Überwachung von unternehmenskritischen Maschinen und Prozessen der Fall sein. Dann sind leistungsstarke Edge-Computer wie der High-Performance-Server Kontron KISS 4U V3 SKX notwendig. Die Aufgabe von SUSiEtec ist es, Daten lokal zu verarbeiten, zu filtern und dann in die Cloud weiterzuleiten.

Rechen-Power ist auch bei anderen Anwendungen gefragt: bei Machine-Learning und seiner Unterkategorie Deep Learning. Diese Prozesse sind ausgesprochen rechenintensiv. Dabei werden meist vorgefertigte neuronale Netze für automatisierte Erkennungsfunktionen trainiert. »Je nach Anwendung kann Edge-Computing wesentlich besser geeignet sein, als dass Terabytes an Trainingsmaterial in die Cloud hochgeladen werden«, erläutert Eberhardt.