Aufbau vertrauenswürdiger und konformer KI-Geräte mit Secure Edge AI
Während KI immer näher an reale Anwendungen rückt, bleibt eine Herausforderung bestehen: Vertrauen. Kunden wollen nicht nur intelligente Geräte, sondern sichere, zuverlässige und konforme KI-Systeme, die Datenschutz gewährleisten, offline funktionieren und sich an wachsende regulatorische Anforderungen anpassen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur auf die Cloud beschränkt. Sie wird zunehmend in den Kern jedes Produkts integriert, von Fabriksensoren und medizinischen Geräten bis hin zu Automobilsystemen. Doch während KI immer näher an reale Anwendungen rückt, bleibt eine Herausforderung bestehen: Vertrauen. Kunden wollen nicht nur intelligente Geräte. Sie wollen sichere, zuverlässige und konforme KI-Systeme, die die Privatsphäre schützen, offline funktionieren und den sich ständig weiterentwickelnden Vorschriften entsprechen. Weiterlesen: Sichere Edge-KI gemäß dem EU-KI-Gesetz: Was Produktteams jetzt tun müssen (Wird in neuem Fenster geöffnet)
Hier macht Secure Edge AI den entscheidenden Unterschied. Etteplan unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung und Implementierung von KI, die nicht nur leistungsstark ist, sondern auch Vertrauen schafft. Indem wir Intelligenz direkt in das Gerät integrieren und Sicherheit auf jeder Ebene einbauen, stellen wir sicher, dass unsere Kunden sowohl in Sachen Innovation als auch Compliance immer einen Schritt voraus sind.
Was ist Edge-KI und warum ist sie wichtig?
Edge-KI bezeichnet künstliche Intelligenz, die lokal auf einem Gerät oder in der Nähe der Datenquelle ausgeführt wird, anstatt auf entfernte Cloud-Server zurückzugreifen. In der Regel wird das KI-Modell an einem anderen Ort (in der Cloud oder im Rechenzentrum) trainiert, führt die Inferenz jedoch direkt auf eingebetteter Hardware wie Mikrocontrollern (MCUs), System-on-Chips (SoCs) oder industriellen Gateways aus.
Edge-KI bezeichnet KI, die nahe am Geschehen stattfindet: Die Daten werden in der Nähe ihrer Quelle verarbeitet, nicht in der Cloud.
Otto Heikkonen
AI Solution Architect bei Etteplan
Durch die lokale Verarbeitung von Daten ermöglicht Edge-KI schnellere und sicherere Entscheidungen, reduziert die Nutzung der Netzwerkbandbreite und stellt sicher, dass Geräte auch bei eingeschränkter Konnektivität betriebsbereit bleiben.
Dieser Ansatz bietet fünf wesentliche Vorteile: Bandbreiteneinsparungen, geringe Latenz, Wirtschaftlichkeit, Zuverlässigkeit und Datenschutz (das „BLERP“-Framework: Bandwidth savings, Low latency, Economics, Reliability, and Privacy) was Edge-KI besonders wertvoll für regulierte Branchen und groß angelegte Implementierungen macht.
- Bandbreiteneinsparungen: Es werden nur relevante Daten oder Erkenntnisse übertragen, wodurch die Netzwerkauslastung und die Kosten reduziert werden.
- Geringe Latenz: Geräte reagieren sofort, ohne auf Cloud-Roundtrips warten zu müssen.
- Wirtschaftlichkeit: Durch die lokale Verarbeitung entfallen wiederkehrende Kosten für Cloud-Übertragungen und Rechenleistung, was die Kosteneffizienz in großem Maßstab verbessert.
- Zuverlässigkeit: Dank Edge-KI können Geräte ihre zentralen KI-Funktionen unabhängig von der Internetverbindung ausführen, sodass sie für lokale Schlussfolgerungen und Entscheidungen praktisch unabhängig von der Netzwerkverfügbarkeit sind.
- Datenschutz: Sensible Daten verbleiben auf dem Gerät, wodurch die Gefahr einer externen Offenlegung minimiert und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützt wird.
Für Branchen wie das Gesundheitswesen, die Fertigung und die Energiewirtschaft sind diese Vorteile bahnbrechend, da sie Echtzeitleistung und Datenschutz auch in Offline-Umgebungen oder Umgebungen mit geringer Konnektivität ermöglichen.
In der Fertigung ermöglicht Edge-KI die visuelle Inspektion und vorausschauende Wartung direkt in der Fabrikhalle. Im Gesundheitswesen analysieren KI-gestützte Geräte Patientendaten lokal, um die Privatsphäre zu schützen und einen zuverlässigen Betrieb unabhängig von der Netzwerkverfügbarkeit zu gewährleisten.
Im Energie- und Versorgungsbereich optimieren mit Edge-KI ausgestattete Sensoren die Leistung und erkennen Fehler vor Ort autonom, sodass sie auch in Gebieten mit schlechter oder keiner Netzabdeckung effektiv funktionieren.
Im Automobilbereich ermöglicht Edge-KI Echtzeit-Fahrerassistenz, Überwachung im Fahrzeug und vorausschauende Wartung, indem Sensordaten lokal verarbeitet werden, um sofortige Sicherheits- und Leistungsentscheidungen zu treffen – selbst wenn sich Fahrzeuge außerhalb der Netzreichweite befinden.
Im öffentlichen Verkehr und in der Logistik unterstützt Edge-KI das Flottenmanagement, die Routenoptimierung und die Erkennung von Anomalien direkt an Fahrzeugen oder Verkehrsinfrastrukturen und gewährleistet so einen zuverlässigen Betrieb und Datenschutz unabhängig von der Konnektivität.
In Smart-City-Anwendungen ermöglicht Edge-KI lokale Videoanalysen für das Verkehrsmanagement, die Umweltüberwachung und die öffentliche Sicherheit, reduziert den Bandbreitenbedarf und ermöglicht sofortige, datenschutzkonforme Reaktionen am Rand des Netzwerks.
Die realen Herausforderungen bei der Einführung von KI: Sicherheit, Kosten und Compliance
Edge-KI bietet zwar ein enormes Potenzial, doch stehen die meisten Unternehmen vor drei großen Hürden, bevor sie erfolgreich eingeführt werden kann:
- Kompetenzlücke
KI ist ein sich schnell entwickelndes Gebiet, und vielen Forschungs- und Entwicklungsteams fehlt es an internem Fachwissen, um sie sicher in Produkte zu integrieren. Wie Otto bemerkt: „Es geht nicht nur darum, einen Algorithmus zu schreiben. Es geht darum, Lösungen zu validieren, zu testen und zu warten, die sich in realen Umgebungen intelligent verhalten.“ Eine erfolgreiche Implementierung erfordert multidisziplinäre Fähigkeiten, die Systemarchitektur, Datenwissenschaft, Embedded Engineering und robuste Validierungsprozesse umfassen.
- Zuverlässigkeit und Risiko
KI-Entscheidungen sind von Natur aus probabilistisch und nicht deterministisch. Das bedeutet, dass KI-Modelle im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen bei ähnlichen Eingaben unterschiedliche Ergebnisse liefern können, insbesondere in Grenzfällen. Bei physischen oder sicherheitskritischen Anwendungen erhöht dies die Komplexität der Validierung und des Risikomanagements. Hersteller müssen nachweisen, dass sich ihre KI innerhalb definierter Grenzen in allen relevanten Anwendungsfällen zuverlässig und vorhersehbar verhält, und sie müssen eine kontinuierliche Überwachung implementieren, um unerwartete Verhaltensweisen zu erkennen und zu beheben.
- Compliance und Regulierun
Die regulatorischen Rahmenbedingungen für KI entwickeln sich rasant weiter. Kommende Anforderungen wie der EU-Cyberresilienz-Akt (CRA) und der EU-KI-Akt werden bald vorschreiben, dass alle vernetzten elektronischen Geräte, einschließlich KI-gestützter Geräte, strenge Standards für Dokumentation, Zertifizierung und Risikobewertung erfüllen müssen.
„Auch wenn industrielle KI oft in die Kategorie mit geringem Risiko fällt, sind Dokumentation und Risikobewertung dennoch obligatorisch. Compliance darf nicht länger eine nachrangige Angelegenheit sein.“
Otto Heikkonen
Das EU-KI-Gesetz stuft KI-Systeme in vier Risikokategorien ein – inakzeptables, hohes, begrenztes und minimales Risiko –, um sicherzustellen, dass die behördliche Aufsicht dem potenziellen Einfluss jedes Systems entspricht. Die meisten alltäglichen industriellen und geschäftlichen Anwendungen fallen in die Kategorien „begrenztes“ oder „minimales Risiko“ und unterliegen weniger strengen Anforderungen, benötigen jedoch dennoch dokumentierte Risikobewertungen und Transparenz. Gemäß dem KI-Gesetz treten bestimmte Bestimmungen für Anwendungen mit geringem Risiko bereits 2025 in Kraft, und die wichtigsten Anforderungen für Systeme mit hohem Risiko werden im August 2027 verbindlich, während die vollständige Durchsetzung durch die CRA im Dezember 2027 beginnt.
Diese Faktoren machen Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unverzichtbaren Voraussetzungen für jedes Unternehmen, das KI-Lösungen kommerzialisieren möchte.
Warum Secure Edge AI die Antwort ist
Kompetenzlücke Diese Herausforderungen verdeutlichen, warum Secure Edge AI sich als Grundlage für verantwortungsbewusste, regulierungskonforme Innovationen etabliert.
Zu den wichtigsten Vorteilen von Secure Edge AI gehören:
- Datenschutz: Im Gegensatz zu Cloud-KI, bei der häufig sensible Daten an Remote-Server übertragen werden müssen, verarbeitet Secure Edge AI Daten lokal und minimiert so die externe Gefährdung. Dies senkt das Datenschutzrisiko erheblich und hilft Unternehmen, Datenschutzanforderungen zu erfüllen.
- Offline-Fähigkeit: Während Cloud-KI auf eine kontinuierliche Verbindung angewiesen ist, ermöglicht Edge AI den autonomen Betrieb von Geräten und die Aufrechterhaltung kritischer Funktionen auch ohne Internetzugang. Diese Ausfallsicherheit gewährleistet die Zuverlässigkeit des Systems und verringert das Risiko von Cyberangriffen, die auf vernetzte Systeme abzielen.
- Kosteneffizienz: Durch die lokale Verarbeitung von Daten reduziert Secure Edge AI die laufenden Cloud- und Bandbreitenkosten und macht groß angelegte Implementierungen wirtschaftlich nachhaltiger als cloudbasierte Ansätze.
- Vereinfachte Compliance: Cloud-KI-Architekturen können die Compliance aufgrund grenzüberschreitender Datenübertragungen und gemeinsamer Infrastruktur erschweren. Secure Edge AI verfügt über integrierte Verschlüsselung, Secure Boot und Firmware-Validierung und unterstützt die Einhaltung der DSGVO, ISO und EU-Regulierungsstandards. Diese Funktionen bieten zwar eine solide technische Grundlage, doch für eine vollständige Compliance sind auch eine umfassende Dokumentation, Risikobewertung und kontinuierliche Governance erforderlich.
- Langfristige Zuverlässigkeit und Sicherheit: Cloud-KI kann große Datenmengen und Rechenressourcen nutzen, um die Modellgenauigkeit zu maximieren, birgt jedoch das Risiko von Latenzzeiten und Abhängigkeiten. Edge-KI wurde entwickelt, um schnelle und zuverlässige Erkenntnisse zu liefern, wenn Echtzeitmaßnahmen entscheidend sind, wobei zeitnahe und robuste Entscheidungen Vorrang vor marginalen Verbesserungen der Genauigkeit haben. Sichere Aktualisierungsmechanismen stellen sicher, dass KI-Modelle auf Geräten weiterentwickelt werden können, um neuen Vorschriften, Daten und Leistungsanforderungen im Laufe der Zeit gerecht zu werden.
Cloud KI vs. Edge KI: Die wichtigsten Unterschiede
| Aspekt | Cloud KI | Secure Edge KI |
| Datenverarbeitung | Zentralisiert auf Remote-Cloud-Servern | Dezentralisiert an oder nahe der Datenquelle (auf dem Gerät oder lokalem Gateway) |
| Latenz | Höhere Latenz aufgrund von Netzwerk-Roundtrips | Ultra-niedrige Latenz mit geräteinterner oder lokaler Verarbeitung |
| Datenschutz | Daten müssen extern übertragen werden, was das Risiko einer Gefährdung erhöht. | Verbesserte datenschutzrelevante Daten bleiben lokal |
| Bandbreitennutzung | Hoch, da große Datenmengen oder Rohdaten an die Cloud gesendet werden | Gering, da nur relevante Erkenntnisse oder Ereignisse übermittelt werden |
| Kosten | Höhere Betriebskosten (Bandbreite, Cloud-Computing, Datenspeicherung) | Kosteneffizient – minimiert die Cloud-Nutzung und wiederkehrende Datenübertragungsgebühren |
| Skalierbarkeit | Skalierbar, kann jedoch mit Engpässen aufgrund von Bandbreiten- oder Cloud-Ressourcenbeschränkungen konfrontiert sein. | Skalierbar, mit verteilter Verarbeitung über viele Edge-Geräte hinweg |
| Zuverlässigkeit | Abhängig von einer stabilen Internetverbindung | Funktioniert autonom, auch in Offline-Umgebungen oder Umgebungen mit geringer Konnektivität |
| Compliance | Komplex aufgrund grenzüberschreitender Datenflüsse und gemeinsamer Infrastruktur | Vereinfacht, da Daten lokal bleiben und einfacher zu verwalten sind |
Die Teams von Etteplan entwickeln gemeinsam KI-Hardware und -Software und integrieren dabei von Anfang an Security-by-Design-Prinzipien. Die Auswahl der richtigen Plattform ist ebenfalls entscheidend, um diese Vorteile zu erzielen. Etteplan unterstützt Kunden bei jedem Schritt der Auswahl einer KI-Plattform und stellt sicher, dass die ausgewählte Hardware den Anforderungen an Sicherheit, Leistung und Lebenszyklus entspricht.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie sich die Auswahl einer KI-Plattform auf Leistung und Compliance auswirkt? Lesen Sie: Die richtige Hardware für Edge-KI auswählen: Von der Idee bis zur Umsetzung (Wird in neuem Fenster geöffnet)
Warum Etteplan ein vertrauenswürdiger Partner für die sichere Entwicklung künstlicher Intelligenz ist
„Unsere Stärke liegt darin, die Lücke zwischen KI-Software und eingebetteter Hardware zu schließen. Wir wissen, wie man KI in realen Geräten zuverlässig zum Laufen bringt.“
Etteplan zeichnet sich durch die Kombination von fundiertem Ingenieurswissen und praktischem KI-Know-how aus. Durch unsere langjährige branchenübergreifende Erfahrung haben wir gelernt, dass echte KI-Innovation entsteht, wenn Technologie, Zuverlässigkeit und Compliance nahtlos zusammenwirken.
Unsere multidisziplinären Teams sorgen dafür, dass KI-Systeme nicht nur intelligent, sondern auch sicher, skalierbar und konform sind, und verwandeln so F&E-Konzepte in nachhaltige Geschäftslösungen.
Embedded + KI-Integration
Etteplan vereint nahtlos Fachwissen in den Bereichen eingebettete Systeme, Elektronik und KI-Engineering, um Kunden bei der Entwicklung sicherer und konformer KI-Produkte zu unterstützen. Unsere Teams arbeiten bereichsübergreifend an Firmware, Hardware und Algorithmen und stellen sicher, dass jede Ebene eines Geräts, vom Sensor bis zur Software, hinsichtlich Leistung, Sicherheit und Langlebigkeit optimiert ist.
Cyber-resilientes Design
Die Kunden von heute verlangen KI-Lösungen, die nicht nur intelligent, sondern auch sicher und konform sind. Der Secure Edge AI-Ansatz von Etteplan integriert Sicherheit in jede Designphase und entspricht damit Vorschriften wie dem EU-Cyberresilienzgesetz (CRA) und dem KI-Gesetz. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die von uns entwickelten KI-Lösungen sicher, zuverlässig und zukunftssicher sind, sodass Kunden in einem sich schnell verändernden regulatorischen Umfeld zuversichtlich innovativ sein können.
Bewährte Plattformen
Unsere Erfahrung mit Plattformen wie NVIDIA Jetson, Intel und STM32 ermöglicht es uns, skalierbare, leistungsstarke und sichere KI-Hardwarelösungen zu entwickeln.
Partnerschaften, die Secure Edge AI in der Praxis unter Beweis stellen
Das Secure Edge AI-Ökosystem von Etteplan bringt vertrauenswürdige Technologiepartner zusammen, um sowohl Intelligenz als auch Sicherheit zu bieten. Durch die enge Zusammenarbeit mit Bosch Rexroth, Ekkono AI und Edge Impulse zeigen wir, wie Sicherheit, Anpassungsfähigkeit und Leistung in realen Anwendungsfällen zusammenkommen.
- Bosch Rexroth: Mit ctrlX OS (IEC 62443-4-2-zertifiziertes Linux) integriert Etteplan Edge-Anwendungen in ein vollständig sicheres und offenes Betriebssystem. Dadurch können zertifizierte industrielle Hardwarekomponenten containerisierte KI-Workloads mit Trusted Boot, TPM-verankerten Schlüsseln und sicheren Over-the-Air-Updates ausführen, wodurch Hersteller eine CRA-fähige Grundlage für die Produktentwicklung erhalten.
- Ekkono AI: Ermöglicht unabhängiges inkrementelles Lernen direkt auf dem Gerät. So kann jede Bereitstellung ihr eigenes Verhalten lokal lernen, ohne von der Cloud abhängig zu sein. Dies unterstützt datenschutzkritische Branchen wie Fertigung, Energie und Verteidigung, in denen Datenhoheit und Offline-Betrieb unerlässlich sind.
- Edge Impulse: Edge Impulse ist eine vielseitige Plattform für die End-to-End-Entwicklung von KI auf ressourcenbeschränkter Hardware, die sowohl Bildverarbeitungs- als auch Zeitreihen- (Sensor-)Anwendungen unterstützt. Sie optimiert den gesamten Workflow – von der Datenerfassung und dem Modelltraining bis hin zur Generierung hardwareunabhängiger, einsetzbarer Laufzeiten. Etteplan hat mit Edge Impulse Vision-KI- und Zeitreihen-KI-Lösungen entwickelt und validiert und damit gezeigt, dass Inferenz und Anomalieerkennung am Rand effizient ausgeführt werden können, während gleichzeitig die Energieeffizienz und die sichere Datenverarbeitung gewährleistet bleiben.
Diese Kooperationen zeigen, dass Secure Edge AI kein abstraktes Konzept ist, sondern ein Ökosystem-Ansatz, der vertrauenswürdige Hardware, lokale Intelligenz und konforme Software zu einer einheitlichen Lösung verbindet. Wenn Sie KI-Architekturen bewerten, lesen Sie unseren Artikel: Die richtige Hardware für Edge-KI auswählen: Von der Idee bis zur Umsetzung (Wird in neuem Fenster geöffnet) zeigt, wie Sie Leistung, Compliance und Kosten in Einklang bringen.
Ganzheitliche Bereitstellung und Management des gesamten Lebenszyklus
Etteplan unterstützt Kunden während des gesamten Edge-AI-Lebenszyklus – von der Konzeptvalidierung und Machbarkeitsstudien bis hin zur zertifizierten Implementierung und kontinuierlichen Optimierung. Wir kombinieren technisches Know-how mit agiler Zusammenarbeit und nutzen validierte Referenzdesigns sowie Entwicklungs-Frameworks, um die Umsetzung zu beschleunigen und gleichzeitig Compliance und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Dank starker MLOps-Fähigkeiten (Machine Learning Operations) bleiben KI-Systeme während ihres gesamten Betriebs aktuell, konform und effizient.
Vertrauen schaffen durch Compliance und Partnerschaft
Mit umfassender Erfahrung in den Bereichen Fertigung, Automobil, Gesundheitswesen und Energie verbindet Etteplan Branchenwissen mit Flexibilität und Co-Creation.
"Wir befähigen unsere Kunden, ihre KI-Lösungen selbst zu besitzen und sicher zu skalieren."
Sicherheit ist nicht nur ein technisches Feature, sondern ein Business-Enabler. Kunden erwarten, dass ihre Geräte Sicherheits- und Datenschutzstandards erfüllen – insbesondere, da die Regulierung strenger wird. Als vertrauenswürdiger KI-Partner stellt Etteplan sicher, dass jeder Schritt vom Prototyp bis zur Produktion mit Compliance, Dokumentation und langfristiger Wartbarkeit übereinstimmt.
Während die nächste Welle industrieller Innovation anrollt, wird Vertrauen den Erfolg bestimmen. Edge-KI macht Geräte intelligenter, aber Secure Edge AI macht sie zuverlässig. Durch die Kombination von Embedded-Engineering-Expertise und regulatorischem Know-how hilft Etteplan Unternehmen, Produkte und Prozesse sicher und nachhaltig zu modernisieren und KI-Innovationen schneller auf den Markt zu bringen, ohne Kompromisse bei Zuverlässigkeit oder Compliance.
Bereit, Ihre nächste sichere KI-Lösung zu entwerfen?
Lassen Sie uns KI nicht nur intelligent, sondern vertrauenswürdig machen. Erfahren Sie in unserem Artikel, wie Compliance und Vertrauen die Grundlage zukunftsfähiger KI-Innovationen bilden: Sichere Edge-KI gemäß dem EU-KI-Gesetz: Was Produktteams jetzt tun müssen (Wird in neuem Fenster geöffnet).
Kontaktieren Sie die KI-Experten von Etteplan, um konforme, offline-fähige und zukunftssichere Edge-AI-Architekturen für Ihre Produkte zu besprechen.