{"id":9157,"date":"2020-12-25T08:00:27","date_gmt":"2020-12-25T07:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/future-markets-magazine.com\/?p=9157"},"modified":"2021-01-26T09:10:35","modified_gmt":"2021-01-26T08:10:35","slug":"edge-loesungen-im-consumer-bereich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/future-markets-magazine.com\/de\/markets-technology\/edge-loesungen-im-consumer-bereich\/","title":{"rendered":"Edge L\u00f6sungen im Consumer-Bereich"},"content":{"rendered":"

Edge Lösungen im Consumer-Bereich sind dank immer leistungsstärkere Embedded-Technologien möglich. Dadurch ermöglichen sie es, auch alltägliche Geräte wie Öfen oder Fernseher mit Edge Intelligenz auszustatten. Das steigert nicht nur den Bedienungskomfort, sondern führt auch zu einer besseren Funktion der Geräte. Smarte Anwendungen mit lokaler Datenverarbeitung sorgen aber auch für mehr Sicherheit in Wohnungen oder für einfaches Bezahlen mit dem Smartphone.<\/strong><\/p>\n

Smarte Geräte mit eigener Intelligenz erobern zunehmend auch den Alltag des Konsumenten, sei es in Form von Wearables<\/a>, in Hausgeräten oder bei Assistenzsystemen, die das Leben im Alter einfacher und sicherer machen.<\/p>\n

So hat Miele zum Beispiel eine Lösung namens Motionreact auf den Markt gebracht, mit der der Backofen ahnt, was der Nutzer als nächstes tun möchte. Zum Beispiel macht der Ofen mit einem Signalton auf das Programmende aufmerksam. Nähert man sich jetzt dem Gerät, geschehen zwei Dinge gleichzeitig. Der Signalton verstummt und die Beleuchtung im Garraum schaltet sich ein. Oder, bei Annäherung schalten sich Gerät und Garraumbeleuchtung ein und im Display erscheint das Hauptmenü. Technisch funktioniert das System über Infrarotsensoren in der Geräteblende. Sie reagieren auf Bewegungen in einem Abstand zwischen circa 20 und 40 Zentimetern vor dem Gerät.<\/p>\n

Edge Lösungen im Consumer-Bereich<\/strong><\/h2>\n

Es erfolgt zunehmend eine Integration von KI-Fähigkeiten in Consumer-Geräten. Dadurch ist nicht nur die Bedienung einfacher, sondern auch eine bessere Funktion möglich.<\/p>\n

Ein Beispiel dafür ist die neue Generation der TV-Spitzenmodelle von LG Electronics. Sie verfügen über intelligente Prozessoren, die dank der integrierten KI die Bildqualität verbessern. Durch Deep-Learning-Algorithmen analysieren die TV-Geräte die Qualität der Signalquelle. Anschließend wählen sie das entsprechend am besten geeignete Interpolations-Verfahren für eine optimale Bildwiedergabe aus. Zusätzlich führt der Prozessor bei HDR-Inhalten einen dynamischen Feinabgleich der Tone-Mapping-Kurve in Abhängigkeit vom Umgebungslicht durch. Dabei wird die Bildhelligkeit aufgrund von Erfahrungswerten darüber, wie das menschliche Auge Bilder unter verschiedenen Lichtbedingungen wahrnimmt, dynamisch optimiert. So können selbst in dunkelsten Szenen noch kontrast- und detailreiche Bilder mit hoher Farbtiefe reproduziert werden. Sogar in Räumen mit hoher Umgebungshelligkeit. Die Raumhelligkeit wird dabei mittels eines Umgebungslichtsensors im TV-Gerät erfasst.<\/p>\n

Intelligente Geräte sind auch eine große Hilfe, wenn es darum geht, das Leben im Alter sicherer und komfortabler zu machen. Das zeigt das Beispiel neviscura der Firma nevisQ. Es ist ein diskretes, in die Fußleisten einer Wohnung integriertes Sensorsystem. Es ermöglicht vollkommen automatisch und ohne zusätzliche Geräte am Körper beispielsweise Stürze zu erkennen. Daraufhin kann es in Echtzeit Pflegekräfte durch die Schwesternrufanlage informieren.<\/p>\n

Die Daten der Infrarotsensoren werden in einer Basisstation mit smarten Funktionen erfasst und analysiert. Die lokale Datenverarbeitung erkennt so sofort kritische Situationen im Raum. Gleichzeitig dient die Basisstation als Schnittstelle zur Rufanlage. Das KI-Sensorsystem soll künftig auch über Aktivitätsanalysen erkennen, ob sich die Verfassung einer Person verändert und somit kritischen Situationen vorbeugen. Beispielsweise kann es hier die Laufgewohnheiten der im Haus lebenden Personen analysieren.<\/p>\n

Bankensektor – einer der größten Nutzer von Edge Technologien<\/strong><\/h2>\n

Das Internet der Dinge<\/a> mit seiner Vielzahl an Consumer-Wearables<\/a> und Edge Computing verändern aber auch den Alltag außerhalb der Wohnung. Insbesondere die Art und Weise, wie die Banken ihre Geschäfte führen.<\/p>\n

Tatsächlich ist laut einer Studie von ResearchAndMarkets der Finanz- und Bankensektor weltweit einer der größten Nutzer von Edge Computing. Die zunehmende Akzeptanz digitaler und mobiler Banking-Initiativen und Zahlung durch Wearables<\/a> erhöhen hier die Nachfrage nach Edge-Computing-Lösungen deutlich. Solche Wearables<\/a> sind zum Beispiel die App<\/a>le Watch, Fitbit oder das Smartphone. Denn um die Vorteile der IoT-Technologien nutzen zu können, müssen die Banknetze so sicher und zuverlässig wie möglich sein. Aber IoT-Geräte selbst sind schwer zu sichern. Denn um das Sicherheitsniveau zu erzielen, das für Bankanwendungen erforderlich ist, sind fortschrittliche kryptografische Algorithmen erforderlich. Diese rechenintensiven Operationen sind für IoT-Geräte allerdings nur aufwändig umzusetzen.<\/p>\n

Aus diesem Grund empfiehlt sich der Einsatz von Sicherheitsagenten in der Edge. Das kann zum Beispiel ein Router<\/a> oder eine Basisstation sein. Die in der Nähe der Nutzer installiert werden, um Sicherheitsalgorithmen zu verarbeiten und Daten von und zu IoT-Geräten zu verschlüsseln. So können Kunden auch mit eher einfachen Wearables<\/a> sichere Bankgeschäfte tätigen. Doch durch den zunehmenden Einsatz von IoT-Geräten zur Abwicklung von Bankgeschäften und Zahlungen wächst der Bedarf an der Speicherung und Verarbeitung von Daten in Edge-Rechenzentren. Da sie näher am Benutzer sind, ermöglichen diese Mikro-Rechenzentren die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle. Das senkt die Reaktionszeiten des Systems (Latenz) und reduziert die Kosten für die Datenübertragung. So geht das Zahlen mit dem Smartphone genauso schnell – oder sogar schneller – wie mit Bargeld aus dem Portemonnaie.<\/p>\n

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