{"id":194033,"date":"2024-05-02T06:30:00","date_gmt":"2024-05-02T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=194033"},"modified":"2024-04-29T09:04:37","modified_gmt":"2024-04-29T08:04:37","slug":"tinyml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/tinyml","title":{"rendered":"TinyML: Die KI-Revolution in Low-Power-Ger\u00e4ten"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"194033\" class=\"elementor elementor-194033\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a073725 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a073725\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c7c4ce elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6c7c4ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In einer Welt, in der k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) immer mehr in unseren Alltag integriert wird, zeichnet sich eine neue Grenze ab: Tiny Machine Learning (TinyML). Diese Entwicklung erm\u00f6glicht die Implementierung von KI-Modellen auf Ger\u00e4ten mit geringer Leistung und kleiner Gr\u00f6\u00dfe und er\u00f6ffnet damit ein Feld bisher ungekannter M\u00f6glichkeiten.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c68d04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c68d04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel werden wir sehen, wie TinyML die Grenzen der eingebettete KI <\/span><b>neu definiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: ihren Aufstieg, ihre einzigartigen Eigenschaften, ihre transformativen Anwendungen und wie sie sich in das aktuelle technologische \u00d6kosystem einf\u00fcgt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c50f32 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8c50f32\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bfdf2cb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bfdf2cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist TinyML?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6895a7e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6895a7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TinyML stellt eines der dynamischsten und innovativsten Segmente der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-intelligenz\">k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a> und des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-maschinelles-lernen\">maschinellen Lernens<\/a> dar. An der Schnittstelle von fortgeschrittener KI und <\/span><b>eingebetteter Informatik<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> er\u00f6ffnet TinyML die T\u00fcr zu einer Vielzahl intelligenter Anwendungen, die auf elektronischen Ger\u00e4ten der Gr\u00f6\u00dfe einer M\u00fcnze funktionieren. Aber wie kann eine so fortschrittliche Technologie so weit miniaturisiert werden? Welche Herausforderungen und M\u00f6glichkeiten ergeben sich daraus? Wir werden uns in das Herz von TinyML vertiefen, um diese Fragen zu beantworten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c14911 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5c14911\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01279f4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"01279f4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ursprung und Entwicklung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9699dc5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9699dc5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Wurzeln von TinyML liegen in der Notwendigkeit, k\u00fcnstliche Intelligenz in Ger\u00e4ten zu integrieren, bei denen Rechenkapazit\u00e4t und Speicherplatz extrem begrenzt sind. Urspr\u00fcnglich erforderten KI-Anwendungen <\/span><b>leistungsf\u00e4hige Server<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> oder <\/span><b>Rechnercluster<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> um zu funktionieren. Mit dem Fortschritt von <\/span><b>Modellkomprimierungsalgorithmen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/deep-learning\">Optimierungstechniken<\/a> ist es jedoch jetzt m\u00f6glich, effektive KI-Modelle auf Mikrocontrollern und anderen energieeffizienten Ger\u00e4ten zu betreiben.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f08307 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7f08307\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML1.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-194042\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML1.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca0648e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ca0648e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48fe8ef elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"48fe8ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Spezifika von TinyML<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40bff37 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"40bff37\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Hauptbesonderheit von TinyML liegt in seiner F\u00e4higkeit, in einer Umgebung mit begrenzten Ressourcen zu funktionieren. <\/span><b>TinyML-Ger\u00e4te<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> k\u00f6nnen mit nur wenigen Kilobytes (KB) Arbeitsspeicher und Speicher arbeiten und ben\u00f6tigen nur einen Bruchteil der Rechenleistung traditioneller KI-Systeme. Diese bemerkenswerte Effizienz wird durch spezielle Techniken zur Komprimierung von KI-Modellen, Optimierung von Algorithmen und eine sorgf\u00e4ltig an die Hardware-Beschr\u00e4nkungen angepasste Programmierung erreicht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27c6b68 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"27c6b68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne mehr \u00fcber K\u00fcnstlicher Intelligenz und unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7effa52 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7effa52\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d36e28f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d36e28f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Beispiele f\u00fcr h\u00e4ufig verwendete Werkzeuge<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75d253c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"75d253c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das TinyML-\u00d6kosystem ist reich an Werkzeugen und Bibliotheken, die die<\/span><b> Entwicklung und Bereitstellung von k\u00fcnstlicher Intelligenzmodellen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> auf Niedrigleistungsger\u00e4ten erleichtern. Beachte diese Schl\u00fcsselbeispiele f\u00fcr Werkzeuge und Bibliotheken, die im Bereich TinyML verwendet werden, sowie ihre potenziellen Anwendungen:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d76f74 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9d76f74\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<h4><a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/\">TensorFlow Lite Micro (TFLite Micro)<\/a><\/h4>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-781464f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"781464f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ist eine speziell f\u00fcr Mikrocontroller und andere Niedrigleistungsger\u00e4te optimierte Version von <\/span><b>TensorFlow<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie erm\u00f6glicht den Betrieb von KI-Modellen mit einem reduzierten Speicherabdruck.<\/span><\/p><p><b>TFLite Micro<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> kann f\u00fcr die Entwicklung von Anwendungen wie Spracherkennung in IoT-Ger\u00e4ten oder Bewegungserkennung in Sicherheitsger\u00e4ten verwendet werden, zum Beispiel.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d86827 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8d86827\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<h4><a href=\"https:\/\/www.arduino.cc\/\">Arduino<\/a><\/h4>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ceb10a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5ceb10a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Arduino<span style=\"font-weight: 400;\"> ist allgemein mehr als eine Entwicklungsfplattform f\u00fcr elektronische Projekte bekannt, unterst\u00fctzt aber auch die Implementierung von TinyML-Modellen dank seiner Benutzerfreundlichkeit und gro\u00dfen Gemeinschaft. Hier sehen Sie ein Modell <\/span><b>Arduino Leonardo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, das Machine Learning-Modelle f\u00fcr verschiedene Anwendungen einbinden kann.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eeb44b4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"eeb44b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"548\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/image1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-194052\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/image1.jpg 640w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/image1-300x257.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d98323 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1d98323\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd1f5a6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fd1f5a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Transformative Anwendungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a0bed1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8a0bed1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Anwendungen von TinyML sind so vielf\u00e4ltig wie revolution\u00e4r.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Gesundheitssektor k\u00f6nnen beispielsweise <\/span><b>tragbare Ger\u00e4te in Echtzeit lebenswichtige Indikatoren \u00fcberwachen,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Anomalien erkennen und Benutzer oder medizinisches Personal alarmieren, ohne eine st\u00e4ndige Verbindung zu einem zentralen Server zu ben\u00f6tigen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In der Landwirtschaft erm\u00f6glicht TinyML die Entwicklung von <\/span><b>Solarenergie betriebenen \u00dcberwachungssystemen f\u00fcr Pflanzen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die fr\u00fche Anzeichen von Pflanzenkrankheiten oder Wasserstress erkennen k\u00f6nnen. Und in der Industrie ebnet es den Weg zu einer pr\u00e4ziseren und kosteng\u00fcnstigeren pr\u00e4diktiven Wartung, mit intelligenten Sensoren, die die Bedingungen der Maschinen dauerhaft analysieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe55049 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fe55049\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Werde Machine Learning Experte<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe3bbe1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fe3bbe1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26467b0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26467b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Herausforderungen und L\u00f6sungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54bf1d3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"54bf1d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Integration von KI in winzige Ger\u00e4te ist nicht ohne Herausforderungen. Das Energiemanagement ist entscheidend, da diese Ger\u00e4te oft monatelang oder sogar jahrelang mit einer kleinen Batterie oder alternativen Energiequellen funktionieren m\u00fcssen. Dar\u00fcber hinaus erfordert die Verkleinerung der <\/span><b>KI-Modelle,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0ohne ihre Genauigkeit zu beeintr\u00e4chtigen, st\u00e4ndige Fortschritte in den Techniken zur Modellkomprimierung und Algorithmusoptimierung. Gl\u00fccklicherweise ist die TinyML-Gemeinschaft stark am Wachsen, und Innovationen auf diesen Gebieten erfolgen in einem stetigen Rhythmus.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a1d4ac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2a1d4ac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4422db7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4422db7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Zukunft von TinyML<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35baf0e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"35baf0e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Zukunft von TinyML ist vielversprechend, mit <\/span><b>technologischen Fortschritten,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0die weiterhin die Grenzen dessen erweitern, was m\u00f6glich ist. Mit der <\/span><b>kontinuierlichen Verbesserung der Energieeffizienz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und der Kostensenkung der Komponenten k\u00f6nnen wir einen Anstieg der TinyML-Anwendungen in allen Gesellschaftsbereichen erwarten. Von der intelligenten Energieverwaltung in unseren H\u00e4usern bis hin zu autonomen Navigationssystemen f\u00fcr kleine Roboter, das Potenzial ist immens. Dar\u00fcber hinaus f\u00f6rdert die Integration von KI auf dieser mikroskopischen Ebene einen nachhaltigeren und umweltfreundlicheren Technologieansatz, der die Abh\u00e4ngigkeit von energieintensiven und zentralisierten Datenzentren reduziert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2ec1d8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c2ec1d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML2.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-194056\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML2.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/04\/tinyML2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df5d612 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"df5d612\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiteres vielversprechendes Feld ist die Interaktion zwischen TinyML und dem Internet der Dinge (<\/span><b>IoT)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Kombination dieser beiden Technologien kann allt\u00e4gliche Objekte in intelligente Ger\u00e4te verwandeln, die Daten verarbeiten und Entscheidungen autonom treffen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend sie mit anderen Ger\u00e4ten in einem vernetzten \u00d6kosystem kommunizieren. Diese Synergie er\u00f6ffnet den Weg zu noch unvorstellbaren Anwendungen, von fortschrittlicher Hausautomation bis zu ultrad\u00fcnnen Umweltsensorsystemen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ea37b3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3ea37b3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14656ea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"14656ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab61303 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ab61303\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TinyML steht am Scheideweg zwischen technologischer Innovation und gesellschaftlichem Einfluss und definiert neu, was es bedeutet, &#8222;intelligent&#8220; im Kontext von Niedrigleistungsger\u00e4ten zu sein. Indem der Zugang zur k\u00fcnstlichen Intelligenz demokratisiert wird, <\/span><b>\u00f6ffnet es neue Horizonte<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fcr Anwendungen, die zuvor in so kleinen R\u00e4umen undenkbar waren. W\u00e4hrend wir voranschreiten, \u00fcberrascht uns TinyML weiterhin, nicht nur durch die technologischen Herausforderungen, die es l\u00f6st, sondern auch durch die T\u00fcren, die es zu einer vernetzteren, intelligenteren und nachhaltigeren Zukunft \u00f6ffnet. F\u00fcr weitere Informationen \u00fcber Ihre Karrierechancen mit TinyML schauen Sie sich <\/span><b>unser Bildungsangebot an<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Du mehr \u00fcber die M\u00f6glichkeiten erfahren m\u00f6chtest, die TinyML bietet, und daran interessiert bist, zu lernen, wie Du diese Technologie in Deinen Projekten integrieren kannst, verpass nicht die Gelegenheit Dich auf diesem boomenden Gebiet weiterzubilden. Klick auf den untenstehenden Button, um <\/span><b>unsere Kurse zu k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu entdecken,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0die Dich von den Grundlagen bis zu den fortschrittlichsten TinyML-Anwendungen f\u00fchren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9dcddd7 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9dcddd7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2f53f6 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f2f53f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist TinyML?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"TinyML stellt eines der dynamischsten und innovativsten Segmente der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens dar. An der Schnittstelle von fortgeschrittener KI und eingebetteter Informatik er\u00f6ffnet TinyML die T\u00fcr zu einer Vielzahl intelligenter Anwendungen, die auf elektronischen Ger\u00e4ten der Gr\u00f6\u00dfe einer M\u00fcnze funktionieren.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Ursprung und Entwicklung\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Wurzeln von TinyML liegen in der Notwendigkeit, k\u00fcnstliche Intelligenz in Ger\u00e4ten zu integrieren, bei denen Rechenkapazit\u00e4t und Speicherplatz extrem begrenzt sind. Urspr\u00fcnglich erforderten KI-Anwendungen leistungsf\u00e4hige Server oder Rechnercluster um zu funktionieren.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Spezifika von TinyML\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Hauptbesonderheit von TinyML liegt in seiner F\u00e4higkeit, in einer Umgebung mit begrenzten Ressourcen zu funktionieren. TinyML-Ger\u00e4te k\u00f6nnen mit nur wenigen Kilobytes (KB) Arbeitsspeicher und Speicher arbeiten und ben\u00f6tigen nur einen Bruchteil der Rechenleistung traditioneller KI-Systeme\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In einer Welt, in der k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) immer mehr in unseren Alltag integriert wird, zeichnet sich eine neue Grenze ab: Tiny Machine Learning (TinyML). 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