Mit dezentraler KI zu sichereren Prozessen

Die Energieversorgung steht vor großen Herausforderungen: Elektrische Energie muss jederzeit zuverlässig zur Verfügung stehen, dabei kostengünstig und am liebsten auf Basis erneuerbarer Energien produziert werden. In diesem Kontext gewinnt die Automatisierung von Umspannanlagen zunehmend an Bedeutung. Moderne Technologien wie dezentrale künstliche Intelligenz (KI) und Edge Computing bieten hier innovative Ansätze, um Effizienz und Sicherheit zu steigern.

Dieser Blogartikel ist eine Zusammenfassung des Whitepapers, das wir Ihnen auf dieser Seite als Download zur Verfügung stellen.

Traditionell wird künstliche Intelligenz zentralisiert in großen Rechenzentren betrieben. Diese zentrale Struktur bietet Vorteile wie die einfache Wartung, hohe Rechenleistung und Skalierbarkeit. Doch sie hat auch klare Nachteile: Hohe Latenzzeiten, erhöhte Kosten und Sicherheitsrisiken durch zentrale Angriffspunkte sind nur einige Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen.

Dezentrale KI, auch bekannt als Edge Computing, verfolgt einen anderen Ansatz. Hier wird die Datenverarbeitung direkt am Ort der Datenerfassung durchgeführt – also in der Nähe der Endgeräte. Das reduziert nicht nur die Latenzzeiten erheblich, sondern verbessert auch den Datenschutz, da sensible Daten nicht an zentrale Server gesendet werden müssen.

Der Einsatz von dezentraler Edge KI bietet eine Vielzahl von Vorteilen, besonders für zeitkritische Anwendungen wie die Überwachung von Umspannanlagen:

• Geringere Latenzzeiten: Da die Verarbeitung vor Ort stattfindet, können Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden.
• Höhere Robustheit: Dezentrale Systeme sind weniger anfällig für Ausfälle, da keine einzelnen Fehlerquellen existieren.
• Besserer Datenschutz: Daten bleiben lokal, was die Gefahr von Datendiebstahl minimiert.
• Kostenreduktion: Durch den geringeren Bedarf an zentraler Infrastruktur sparen Unternehmen Kosten.

Trotz der vielen Vorteile bringt die Nutzung von Edge Computing auch Herausforderungen mit sich. Dezentrale Systeme haben oft begrenzte Rechenkapazitäten und erfordern spezielle Ansätze für die Verwaltung und Synchronisation von Daten. Zudem steigt die Komplexität der Implementierung, wenn viele Endgeräte in das Netzwerk integriert werden müssen.

Dezentrale KI und Edge Computing stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Automatisierung von Energieanlagen dar. Sie bieten höhere Sicherheit, schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Anpassungsfähigkeit an lokale Bedingungen. Nicht nur für Unternehmen der Energiebranche sind diese Technologien der Schlüssel zu effizienteren und sichereren Prozessen.

Möchten Sie mehr über die Vorteile und Herausforderungen der dezentralen KI erfahren? Lesen Sie das Whitepaper und entdecken Sie, wie Edge Computing Ihre Prozesse revolutionieren kann.

Version 2, 18.10.2024