Hardware, Software, Algorithmen Edge AI: Welche Kompetenzen Unternehmen jetzt aufbauen müssen

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Immer stärker konzentriert sich auch in Embedded Systemen der Einsatz von KI immer mehr in die Geräte selbst. Das eröffnet neue Möglichkeiten, verlangt aber auch neues Wissen: Nur wer Hardware, Software und Anwendung zusammen denkt, kann das Potenzial in der Praxis nutzen.

Wie in vielen Technologiebereichen erleben wir derzeit auch in der Elektronik eine fundamentale Zeitenwende. Künstliche Intelligenz hat sich von einem primär cloudbasierten Ansatz hin zu dezentralen Architekturen entwickelt. Insbesondere Edge AI – also die Verarbeitung von KI-Algorithmen direkt am Ort der Datenerfassung – gewinnt zunehmend an Bedeutung.

Diese Entwicklung führt zwangsläufig zu einem stark wachsenden Informationsbedarf sowie zu einer steigenden Nachfrage nach spezialisierten Weiterbildungsangeboten.

Edge AI: Mehr als nur Algorithmen oder Hardware

Ein häufiger Irrtum besteht darin, Edge AI primär als Softwarethema zu betrachten. Tatsächlich liegt der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz jedoch in der engen Verzahnung von Software und Hardware.

Moderne Edge-AI-Anwendungen basieren häufig auf rekonfigurierbaren Plattformen wie Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), die eine flexible und energieeffiziente Umsetzung von KI-Inferenz ermöglichen. Der entscheidende Punkt:

• Reines Wissen über KI-Algorithmen reicht nicht aus; aber

• Ebenso wenig genügt isoliertes FPGA-Know-how

Erst die Kombination beider Disziplinen – also ein tiefes Verständnis von neuronalen Netzen, Datenflüssen und Optimierungstechniken sowie deren hardwareeffiziente Implementierung – ermöglicht leistungsfähige und wirtschaftliche Edge-AI-Lösungen.

Herausforderung: Vielfalt der Technologien sinnvoll nutzen

Nahezu alle großen FPGA-Hersteller haben die strategische Bedeutung von Edge AI erkannt und bieten mittlerweile umfangreiche Lösungen, Tools und Referenzdesigns an. Dazu zählen unter anderem Unternehmen wie AMD, Altera, Efinix, Lattice Semiconductor und Microchip Technology.

Diese Angebote reichen von optimierten KI-Frameworks über Hardware-IP bis hin zu kompletten Referenzplattformen.

Doch wie bereits bei früheren technologischen Umbrüchen – etwa bei der Einführung von HDL-Synthese oder -Simulation – zeigt sich auch hier:

Die bloße Verfügbarkeit von Tools und Referenzdesigns garantiert noch keinen erfolgreichen Einsatz.

Herausforderungen sind unter anderem:

• Auswahl der geeigneten Architektur;

• Optimierung von Latenz, Energieverbrauch und Ressourcenbedarf;

• Integration in bestehende Systeme; und

• Anpassung von KI-Modellen an hardwareseitige Einschränkungen

FPGA Conference Europe: Plattform für Innovation und Austausch

Auch auf Konferenzen zeigt sich die wachsende Bedeutung von Edge AI. Ein zentrales Beispiel ist die FPGA Conference Europe, die von PLC2 in Kooperation mit der Elektronikpraxis organisiert wird.

Sie zählt heute zu den führenden Fachveranstaltungen für programmierbare Logik in Europa und bietet eine wichtige Plattform für:

• anwenderorientierte Lösungen;

• technologische Innovationen; und

• den Austausch zwischen Entwicklern, Herstellern und Experten.

Mit den 2026 erstmalig erscheinenden vier neuen Sonder-Tracks „Embedded AI“ wird der steigenden Relevanz von Edge AI gezielt Rechnung getragen. Renommierte Experten der AI-Branche präsentieren in praxisnahen Fachbeiträgen den aktuellen Stand der Technologie, beleuchten innovative Trends und geben konkrete Einblicke in realisierte Anwendungen, damit Sie direkt von Best Practices und Zukunftsperspektiven profitieren.

Guidance to Accelerate your Programmable Solution

Featuring Special Tracks with Focus on Embedded AI

The FPGA Conference Europe – Europe's most important platform for manufacturer- and technology-independent, cross-application dialogue – provides embedded developers with orientation and practical assistance. Engage with industry leaders, gain insights from hands-on workshops, and connect with fellow experts eager to share the latest innovations and techniques. A new special track will focus on Embedded AI – intelligent systems that implement machine learning directly in programmable hardware.

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Breites Anwendungsspektrum

Die Einsatzgebiete von Edge AI auf FPGA-Basis sind vielfältig und wachsen kontinuierlich. Typische Anwendungsfelder sind unter anderem:

• Industrielle Automatisierung und Fertigung;

• Smart Home und Internet of Things;

• Automotive und Smart Mobility;

• Gesundheitswesen und Medizintechnik;

• Sicherheitssysteme;

• Retail; und

• Anwendungen in Luftfahrt & Verteidigung.

Gerade in diesen Bereichen sind geringe Latenzzeiten, hohe Energieeffizienz und lokale Datenverarbeitung entscheidende Vorteile – klassische Stärken von FPGA-basierten Edge-AI-Systemen.

Edge AI entwickelt sich rasant zu einer Schlüsseltechnologie der modernen Elektronik. Der erfolgreiche Einsatz erfordert jedoch ein Umdenken: Weg von isolierten Disziplinen hin zu einem integrierten Ansatz aus Software, Hardware und Systemverständnis. Daher ist genau diese Kombination aus Know-how, praktischer Erfahrung und gezielter Weiterbildung gerade jetzt bereits entscheidend, um das volle Potenzial von Edge AI ausschöpfen zu können und für zukünftigeEntwicklungen gewappnet zu bleiben.  (sg)

* Eugen Krassin ist seit 40 Jahren FPGA-Trainer und Gründer des Schulungszentrums PLC2.

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