Industrieunternehmen stehen weiterhin vor Herausforderungen beim Übergang von der Entwicklung von KI-Modellen zum praktischen Einsatz am Edge. Vom Training und der Optimierung der Modelle bis hin zu deren Bereitstellung auf verschiedenen Hardware-Beschleunigern kann dieser Prozess die Markteinführungszeit verlängern und die Komplexität des Systems erhöhen. Gleichzeitig basieren herkömmliche Inspektionssysteme oft auf teuren, zentralisierten Rechenkapazitäten, was die Skalierbarkeit und Flexibilität einschränkt.
In diesem Webinar wird untersucht, wie Unternehmen den Übergang von der Entwicklung von KI-Modellen zum praktischen Einsatz und zur kontinuierlichen Optimierung am Edge schaffen können. Anhand eines konkreten Beispiels für die optische Inspektion in der Lebensmittelproduktion zeigt die Veranstaltung, wie Edge-KI und cloudbasierte Dienste zusammenwirken, um den gesamten Lebenszyklus zu vereinfachen – vom Training über die Bereitstellung bis hin zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung.
Die Referenten werden den gesamten Arbeitsablauf erläutern, einschließlich der Bereitstellung von Modellen auf eingebetteten Plattformen, der Leistungssteuerung über verschiedene Beschleuniger hinweg sowie der langfristigen Wartung der Systeme durch cloudbasierte Updates und Überwachung. In der Sitzung wird zudem aufgezeigt, wie Cloud-Dienste die kontinuierliche Verbesserung durch das Nachtrainieren von Modellen, drahtlose Updates und Systemtransparenz unterstützen.
Die Teilnehmer lernen, wie sie:
- Einsatz von Edge-KI für die optische Echtzeitprüfung in industriellen Umgebungen
- Verwalten Sie das Training, die Optimierung und die Bereitstellung von Modellen auf mehreren Beschleunigern
- Nutzen Sie die Cloud-Infrastruktur, um Geräte zu überwachen und Modelle im Laufe der Zeit zu aktualisieren
- Reduzierung der Systemkosten und der Komplexität im Vergleich zu herkömmlichen Prüfverfahren
- Skalieren Sie KI-Anwendungen über verschiedene Anwendungsfälle hinweg und bewahren Sie dabei Leistung und Flexibilität