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Physical AI Warum Echtzeit-KI immer öfter offline passiert

Von Rahul Pradhan * 3 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in vielen Unternehmen bereits etabliert. Doch der nächste Entwicklungsschritt beginnt dort, wo KI nicht nur Daten auswertet, sondern direkt in physische Abläufe eingreift.

Der Trend heißt „Physical AI“ und meint KI-Modelle, die direkt auf Geräten laufen. Das reduziert Latenzen, erhöht die Ausfallsicherheit und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit.(Bild: © Broccolini - stock.adobe.com)
Der Trend heißt „Physical AI“ und meint KI-Modelle, die direkt auf Geräten laufen. Das reduziert Latenzen, erhöht die Ausfallsicherheit und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit.
(Bild: © Broccolini - stock.adobe.com)

Ob autonome Fahrzeuge, robotergestützte Lagerlogistik oder intelligente Produktionssysteme: Immer mehr industrielle Anwendungen benötigen KI, die unmittelbar auf Ereignisse reagieren kann. Dieses Konzept wird häufig als „Physical AI“ bezeichnet. Gemeint sind KI-Systeme, die direkt in Maschinen, Fahrzeuge oder Anlagen integriert sind und Entscheidungen dort treffen, wo Daten entstehen.

Warum zentrale Cloud-Modelle in der Industrie an Grenzen stoßen

Damit verändern sich auch die technischen Anforderungen. Viele aktuelle KI-Anwendungen basieren auf zentralen Cloud-Architekturen. Dabei werden Daten gesammelt, in Rechenzentren verarbeitet und anschließend als Ergebnis zurückgespielt. Dieses Modell funktioniert gut für analytische Anwendungen oder digitale Plattformen. In industriellen Umgebungen stößt es jedoch zunehmend an Grenzen.

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