Edge AI flytter intelligensen tættere på det sted, hvor data opstår. Når modeller skal forlade laboratoriet og ud i virkelige miljøer, kræver det robuste valg om hardware, datahåndtering, sikkerhed og drift, så løsningen bliver hurtig, stabil og skalerbar.
Hvad er edge AI – og hvornår giver det mening?
Edge AI betyder, at du kører ML-modeller på enheder som sensorer, gateways, kameraer og robotter i stedet for i et centralt datacenter. Det giver lav latenstid, virker også ved ustabilt netværk og kan beskytte privatliv ved at holde rådata lokalt. I industrien ses det i visuel inspektion på samlebånd, vibrationsovervågning af motorer og energistyring i bygninger. Ulempen er begrænset regnekraft og behov for disciplin i opdateringer. Start med use cases, hvor millisekunder gør en forskel eller hvor datamængden er for stor til konstant at sende i skyen. Næste skridt er at vurdere krav til responstid og robusthed.
Arkitektur og drift: fra sensor til sky
En typisk arkitektur består af en sensor, en edge-enhed med CPU/GPU/NPU, en lokal broker og en skykomponent til modeltræning og flådeadministration. Modeller komprimeres ofte via kvantisering og pruning, så de passer på enhederne. Drift kræver OTA-opdateringer, versionsstyring og rollback, hvis en release fejler. Telemetri fra enhederne bør opsamle inferenstid, modelversion og fejl, så du kan lave A/B-udrulninger. Design for “graceful degradation”: hvis modellen ikke svarer, skal systemet have en sikker fallback. Næste skridt er at vælge edge-platform og definere opdateringsprocesser.
Data, sikkerhed og ansvar i praksis
Data skal behandles efter princippet om dataminimering: kun de nødvendige features bør forlade enheden. Krypter kommunikation, signer firmware og beskyt nøgler i secure elements. Log hændelser uforanderligt, så du kan auditere beslutninger. Dokumentér modeloprindelse, træningsdata og kendte begrænsninger, og vurder bias, så beslutninger ikke diskriminerer. I regulerede miljøer kan standarder som ISO 27001, IEC 62443 og CE-krav spille ind. Overvej også, hvornår et menneske skal godkende afgørelser, især hvor sikkerhed og etik er i spil. Næste skridt er at udarbejde en databehandlings- og risikomatrix.
Sådan kommer du i gang trin for trin
- Afgræns problemet og KPI’er (fejlrate, latenstid, oppetid).
- Byg en lille referenceprototype på den endelige edge-hardware.
- Etabler driftspipeline: monitorering, OTA, versioner og rollback.
- Planlæg livscyklus: datastrategi, retraining, support og TCO.
Med en smal pilot, klare succeskriterier og disciplin i driften kan du skabe momentum uden at låse dig til én teknologi.
