Ambient Artificial Intelligence: Die Zukunft der intelligenten Umgebung

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Ambient Artificial Intelligence: Die Zukunft der intelligenten Umgebung

Table of Contents

  1. Einleitung
  2. Was ist Ambient Artificial Intelligence?
    1. Die Geschichte der Computing-Paradigmen
    2. Die Rolle des Cloud-Computings
    3. Die Herausforderungen von Cloud Computing
  3. Die drei Säulen der Ambient AI
    1. Maschinelles Lernen und Deep Learning
    2. Das Internet der Dinge
    3. Edge Computing
  4. Forschungsthemen in der Ambient AI
    1. Anwendungsorientierte AI-Systeme
    2. Leichtgewichtige Deep-Learning-Modelle
    3. Leistungsfähige Ausführung auf Edge-Geräten
    4. Effiziente Ressourcennutzung
    5. On-Device Distributed Learning
  5. Projekte in der Ambient AI-Forschung
    1. Gesundheitswesen und Schlafüberwachung
    2. Schätzung der Bevölkerungsbewegung mit E-Scootern
    3. Leichte Ausführung von 3D-Objekterkennung
    4. Personalisiertes Federated Learning
    5. Semi-Supervised Federated Learning
  6. Fazit
  7. FAQ

Einleitung

Willkommen zur Einführung in Ambient Artificial Intelligence! In diesem Artikel werden wir uns mit dem Konzept der Ambient AI beschäftigen und die verschiedenen Aspekte dieser Technologie untersuchen. Ambient AI bezeichnet die Verwendung von künstlicher Intelligenz in IoT-Geräten, um eine nahtlose und intelligente Umgebung zu schaffen, die sich den Bedürfnissen der Nutzer anpasst. Wir werden einen Überblick über die Geschichte der Computing-Paradigmen geben, die Rolle des Cloud-Computings untersuchen und uns eingehend mit den drei Säulen der Ambient AI befassen. Des Weiteren werden wir verschiedene Forschungsthemen in der Ambient AI diskutieren und einige Projekte vorstellen, die in diesem Bereich durchgeführt wurden.

Was ist Ambient Artificial Intelligence?

Die Geschichte der Computing-Paradigmen

Um die Bedeutung von Ambient AI besser zu verstehen, ist es hilfreich, einen kurzen Rückblick auf die Geschichte der Computing-Paradigmen zu werfen. In den 1960er bis 1980er Jahren bestand ein Computer aus einer großen Workstation im Maschinenraum, während die Mitarbeiter in einem Büro keine eigenen Computer hatten, sondern nur Eingabegeräte für die Texteingabe und den Druck. Zu dieser Zeit war das Hauptcomputing-Paradigma das serverbasierte Computing, bei dem mehrere Nutzer über ein Intranet auf einen gemeinsamen entfernten Server zugriffen.

Die Rolle des Cloud-Computings

In den 1980er Jahren begannen sich kleine persönliche Computer wie die von Apple zu verbreiten, sodass immer mehr Menschen sowohl im Büro als auch zu Hause ihren eigenen Computer hatten. Dies führte zu einer Verschiebung des Hauptcomputing-Paradigmas hin zum sogenannten Edge-Computing, bei dem die Berechnungen und Datenspeicherung auf den persönlichen Geräten selbst stattfanden.

Die Herausforderungen von Cloud Computing

Mit dem Aufkommen des Internets in den 2000er Jahren wurden immer mehr Geräte weltweit miteinander verbunden, was zur Entstehung großer Datenmengen führte. Cloud Computing wurde als Lösung entwickelt, um diese Daten effizient zu verarbeiten und zu speichern. Jedoch gibt es auch einige Herausforderungen, die mit dem Cloud Computing einhergehen. Die Übertragung von sensiblen Daten zu einem Drittanbieter-Server kann zu Datenschutzproblemen führen. Zudem ist die Latenzzeit bei der Verarbeitung und Rückübertragung der Daten aufgrund der Entfernung zum Cloud-Server manchmal zu hoch, um Echtzeitdienste zu ermöglichen. Schließlich ergibt sich das Problem, dass bei Ausfall der Internetverbindung alle intelligenten Dienste, die auf dem Cloud Computing basieren, nicht mehr verfügbar sind.

Die drei Säulen der Ambient AI

Die Ambient AI basiert auf drei wichtigen Säulen: maschinelles Lernen und Deep Learning, das Internet der Dinge (IoT) und Edge Computing. Diese drei Komponenten arbeiten zusammen, um eine intelligente und reaktionsschnelle Umgebung zu schaffen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning: Maschinelles Lernen und Deep Learning sind zentrale Bestandteile der Ambient AI. Durch den Einsatz von leistungsstarken Cloud-Infrastrukturen können fortschrittliche Modelle entwickelt werden, die eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen können. Dabei werden große Mengen an Daten verwendet, um die Modelle zu trainieren und kontinuierlich zu verbessern.

Das Internet der Dinge (IoT): Das IoT umfasst alle vernetzten Geräte, die Teil unserer Umgebung sind. Hierzu gehören beispielsweise Smartphones, Smartwatches, Smart Speaker und andere IoT-Geräte. Diese Geräte sammeln Daten aus ihrer Umgebung und liefern sie an das Cloud-System zur weiteren Verarbeitung.

Edge Computing: Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung und Analyse von Daten direkt auf den IoT-Geräten selbst, anstatt alle Daten an das Cloud-System zu senden. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktionszeit und entlastet das Cloud-System. Edge Computing ist besonders nützlich, wenn rechenintensive Aufgaben in Echtzeit durchgeführt werden müssen oder wenn der Datenschutz eine Rolle spielt.

Forschungsthemen in der Ambient AI

Die Forschung im Bereich der Ambient AI umfasst eine Vielzahl von Themen, die darauf abzielen, die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie weiter auszuloten.

  1. Anwendungsorientierte AI-Systeme: Ziel dieser Forschung ist es, AI-Systeme zu entwickeln, die spezifische Anwendungen unterstützen. Dies umfasst beispielsweise die Extrahierung von Informationen aus sensorbasierten Daten, die Erfassung und Klassifizierung von Bildern und die Analyse von Audiosignalen. Die Anwendungsbereiche reichen von der Gesundheitsversorgung bis hin zur Umweltüberwachung.

  2. Leichtgewichtige Deep-Learning-Modelle: Um Deep Learning auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Smartphones und IoT-Geräten auszuführen, müssen leichte Modelle entwickelt werden. Dies beinhaltet Techniken wie Quantisierung, Gewichtsbeschneidung und Wissensübertragung, um Modelle zu komprimieren und die Ausführungseffizienz zu verbessern.

  3. Leistungsfähige Ausführung auf Edge-Geräten: Eine Herausforderung bei der Ausführung von AI-Modellen auf Edge-Geräten besteht darin, die Ausführung so effizient wie möglich zu gestalten, um Echtzeitdienste und eine lange Akkulaufzeit zu ermöglichen. Hierbei können Techniken wie kontextbasierte Ausführung, inkrementelle Aktualisierung und adaptive Ressourcenverwaltung helfen.

  4. Effiziente Ressourcennutzung: Um die Leistung der Ambient AI-Systeme zu maximieren, ist es wichtig, die verfügbaren Ressourcen effizient zu nutzen. Dies beinhaltet die intelligente Verteilung von Berechnungen auf Cloud- und Edge-Systeme sowie die optimale Nutzung von Hardwarebeschleunigern wie GPUs und TPUs.

  5. On-Device Distributed Learning: Ein vielversprechender Ansatz für den Datenschutz bei der Ausführung von AI-Modellen ist das sogenannte Federated Learning. Hierbei werden Modelle direkt auf den Edge-Geräten trainiert, ohne dass sensible Daten an den Server übertragen werden. Dies ermöglicht personalisierte AI-Modelle und besseren Schutz der Privatsphäre.

Projekte in der Ambient AI-Forschung

In unseren Labor haben viele Projekte im Bereich der Ambient AI-Forschung stattgefunden. Hier sind einige Beispiele für Forschungsprojekte, an denen wir gearbeitet haben:

  1. Gesundheitswesen und Schlafüberwachung: In Zusammenarbeit mit der medizinischen Fakultät haben wir an Projekten gearbeitet, die sich mit der Überwachung des Schlafs und der Extraktions von Informationen wie Schlafphasen, Atmungsmuster und anderen Schlafparametern befassen. Dies ermöglicht eine bessere Bewertung der Schlafqualität und trägt zur Verbesserung der Gesundheit bei.

  2. Schätzung der Bevölkerungsbewegung mit E-Scootern: Durch die Installation von Kameras auf E-Scootern haben wir eine Methode entwickelt, um die Bewegung der Bevölkerung in städtischen Gebieten zu schätzen. Durch die Erfassung von Bildern werden Informationen über die Anzahl der Menschen in einem bestimmten Bereich erfasst und diese Informationen zur Schätzung der Bevölkerungsbewegung verwendet.

  3. Leichte Ausführung von 3D-Objekterkennung: Wir haben an Techniken gearbeitet, um 3D-Objekterkennungsmodelle auf Edge-Geräten auszuführen. Dies erfordert die Optimierung von Modellen und Algorithmen, um die Ausführungseffizienz zu verbessern und Echtzeitanwendungen zu ermöglichen.

  4. Personalisiertes Federated Learning: Wir haben Methoden untersucht, um das Federated Learning zu personalisieren und bessere Modelle für individuelle Benutzer zu erstellen. Dies ermöglicht eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Benutzerpräferenzen und eine verbesserte Anpassungsfähigkeit der AI-Systeme.

  5. Semi-supervised Federated Learning: Ein weiteres Forschungsprojekt beschäftigt sich mit dem semi-überwachten Federated Learning. Dabei werden Techniken entwickelt, um Modelle auch mit wenigen gelabelten Daten effektiv zu trainieren. Dies ermöglicht eine bessere Nutzung der verfügbaren Daten und eine höhere Effizienz bei der Modellbildung.

Fazit

Die Ambient Artificial Intelligence bringt AI-Funktionen in unsere alltägliche Umgebung und ermöglicht eine nahtlose und intelligente Interaktion mit unseren Geräten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, dem Internet der Dinge und Edge Computing wird eine neue Generation von AI-Anwendungen ermöglicht. In diesem Artikel haben wir einen Überblick über die Geschichte der Computing-Paradigmen gegeben, die Rolle des Cloud-Computings untersucht und verschiedene Forschungsthemen und Projekte in der Ambient AI diskutiert. Wir sind gespannt, wie sich diese Technologie in Zukunft weiterentwickeln wird und welche neuen Anwendungen und Möglichkeiten sie uns bieten wird.

FAQ

Frage: Was ist Ambient Artificial Intelligence? Antwort: Ambient Artificial Intelligence bezeichnet die Verwendung von künstlicher Intelligenz in IoT-Geräten, um eine intelligente und reaktionsschnelle Umgebung zu schaffen.

Frage: Wie funktioniert das Internet der Dinge (IoT) in der Ambient AI? Antwort: Das IoT umfasst alle vernetzten Geräte, die Teil unserer Umgebung sind. Diese Geräte sammeln Daten aus ihrer Umgebung und liefern sie an Cloud-Systeme zur weiteren Verarbeitung.

Frage: Was ist Edge Computing? Antwort: Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung und Analyse von Daten direkt auf den IoT-Geräten selbst, anstatt alle Daten an das Cloud-System zu senden. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktionszeit und entlastet das Cloud-System.

Frage: Welche Forschungsthemen gibt es in der Ambient AI? Antwort: Forschungsthemen in der Ambient AI umfassen unter anderem anwendungsorientierte AI-Systeme, leichte Deep-Learning-Modelle, leistungsfähige Ausführung auf Edge-Geräten, effiziente Ressourcennutzung und On-Device Distributed Learning.

Frage: Welche Projekte wurden in der Ambient AI-Forschung durchgeführt? Antwort: Beispiele für Forschungsprojekte in der Ambient AI sind die Überwachung des Schlafs im Gesundheitswesen, die Schätzung der Bevölkerungsbewegung mit E-Scootern und die leichte Ausführung von 3D-Objekterkennung auf Edge-Geräten.

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