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KI am Edge

Chancen für die Telekommunikationsbranche

3. Oktober 2024, 9:30 Uhr | Autor: Chris Kramar / Redaktion: Sabine Narloch

KI am Edge kann intensive und zeitkritische Anwendungen schneller machen oder Innovationen ermöglichen, um neue Geschäftsmodelle zu etablieren. Auch die Telekommunikationsbranche kann davon profitieren.

Edge Computing hat sich zu einem strategischen Paradigmenwechsel in der Welt der Datenverarbeitung entwickelt. Im Gegensatz zum herkömmlichen zentralisierten Rechenzentrum und zum Cloud-Computing bringt Edge Computing die Verarbeitung der Daten näher an die Quelle ihrer Entstehung. Insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz können sich daraus Vorteile ergeben.

Die Datenmengen, die von KI-Systemen verarbeitet werden, sind oft so groß, dass sie nicht ökonomisch sinnvoll zu ihrer Analyse an ein zentrales Rechenzentrum oder eine Public Cloud geschickt werden können. Die Kosten dafür wären zu hoch. Außerdem ist die Verarbeitung in vielen Fällen zeitkritisch, weshalb eine solche Übertragung Verzögerungen mit sich bringen würde. Nicht zuletzt verarbeiten KI-Systeme häufig sensible Informationen. Beim Edge Computing sind Datenschutzverletzungen während des Transports zu einem Rechenzentrum oder einer Cloud-Plattform ausgeschlossen.

Technisch möglich wird KI am Edge durch moderne IT-Plattformen, die praktisch Mini-Rechenzentren direkt am Ort der Datengenerierung darstellen. Speziell für diesen Zweck entwickelte KI-Server sind klein und kompakt genug, um sich auch bei engen Platzverhältnissen unterbringen zu lassen. Zudem sind sie extra für den Einsatz an Orten mit widrigen Umgebungsbedingungen wie etwa Feuchtigkeit oder hohe und niedrige Temperaturen gehärtet.

Wirkungsvolles Werkzeug für TK-Unternehmen

Auch für die Telekommunikationsbranche kann KI am Edge ein Werkzeug zur Modernisierung ihrer Netze sein. Konkret lassen sich damit folgende Optimierungen realisieren:

Latenzzeiten verringern: KI-Algorithmen am Edge sind in der Lage, zeitkritische Aufgaben wie das Streaming von Videos oder Spielen praktisch in Echtzeit zu priorisieren. Diese lokale Verarbeitung der Daten verkürzt die Latenzzeiten der Netze und sorgt für ein reibungsloseres und reaktionsschnelleres Nutzererlebnis.
Netzbetrieb optimieren: KI am Edge kann Muster im Netzwerk-Traffic effizient analysieren sowie prognostizieren, an welchen Stellen Überlastung droht, und den Traffic dynamisch umleiten. Dadurch verbessert sich die Leistung sowie Zuverlässigkeit des Netzes und seine Ressourcen werden optimal genutzt.
Energie sparen: KI kann TK-Unternehmen dabei helfen, die Energieeffizienz zu erhöhen – das gilt insbesondere am Edge, wo in der Regel kein Personal vorhanden ist. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen direkt vor Ort ermöglicht Erkenntnisse über die Nutzungsmuster von Netzwerkgeräten, die es den Betreibern erlauben, ihre Energiemanagement-Prozesse zu automatisieren und den Energieverbrauch an den Edge-Standorten zu optimieren.
Sicherheit erhöhen: TK-Unternehmen betreiben kritische Infrastrukturen und verwalten große Mengen an sensiblen und persönlichen Daten. Durch KI am Edge können sie die Sicherheit dieser Daten verbessern. So sind geeignete Algorithmen in der Lage, Anomalien schnell zu erkennen und potenzielle Bedrohungen direkt an der Quelle zu neutralisieren.
Ausfallzeiten minimieren: TK-Betreiber können die Fehlersuche im Netz verbessern. KI am Edge kann Unregelmäßigkeiten schnell erkennen und die Dauer der Fehlersuche von Tagen auf Stunden oder mitunter auf wenige Minuten verkürzen. So sind Betreiber in der Lage, schneller zu reagieren und dadurch Ausfallzeiten zu minimieren.
Neue Services bieten: Eine KI-fähige Infrastruktur am Edge ermöglicht es TK-Unternehmen, innovative Services einzuführen. Sie können das Verhalten, die Präferenzen und die Nutzungsmuster von Kunden besser verstehen und ihnen darauf basierend schnelle, personalisierte und kontextbezogene Lösungen anbieten. Dadurch erhöhen sie nicht nur die Zufriedenheit ihrer Kunden, sondern erschließen sich auch neue Umsatzquellen.

Transformatives Potenzial

Künstliche Intelligenz am Edge kann der Telekommunikationsbranche ein großes transformatives Potenzial bieten. Sie wird die TK-Landschaft neu definieren, den kompletten Stack der Netze durchdringen und den Betreibern neue Möglichkeiten eröffnen: von intelligenter Automatisierung über Predictive Analytics bis hin zu personalisierten Nutzererlebnissen.

Chris Kramar ist Director und General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies