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Einsatz von ML auf IoT-Geräten

Das Internet der Dinge beschert uns vor allem eines: viele Daten! So besitzt ein IoT-Gerät in der Regel Sensoren, deren Messungen es weiterleitet. Darunter befinden sich mitunter einfache Werte wie die Ergebnisse von Sensormessungen, oft aber auch große Datenströme wie Videoaufnahmen, Audioaufnahmen oder lange Zeitreihen. Müssen eingebettete Systeme diese Daten immer an ein Backend weiterleiten oder gibt es Abhilfe? Und wie kann KI dabei helfen?

Es wäre in vielen Fällen besser, die Sensordaten gar nicht erst in ein Netz beziehungsweise zu einem zentralen Data Mesh oder Data Lake zu transferieren, sondern sie an Ort und Stelle zu verarbeiten, also auf dem IoT-Gerät selbst. Das reduziert nicht nur den Datenverkehr, sondern ist meistens effektiver und sicherer, die richtigen Architekturmaßnahmen vorausgesetzt. Dafür gibt es diverse Möglichkeiten, etwa Filterung, Komprimierung, Vorverarbeitung von Ergebnissen oder Extrahieren von Kerninhal…