EchtzeitModelle

Echtzeitmodelle sind rechnergestützte Modelle, die so konzipiert sind, dass sie Ausgaben innerhalb festgelegter Zeitgrenzen erzeugen. Sie werden in Systemen eingesetzt, in denen Entscheidungsfindung oder Steuerung unmittelbar auf eingehende Signale reagieren muss. Im Gegensatz zu Offline- oder Batch-Modellen, die mit Verzögerung arbeiten, liefern Echtzeitmodelle Ergebnisse in einem vorhersehbaren Zeitraum.

Wesentliche Merkmale sind deterministische Reaktionszeiten, festgelegte Deadlines, Streaming-Daten, kontinuierliche Aktualisierung und Inferenz am Rand (Edge). Echtzeitmodelle unterscheiden oft zwischen Hard Real-Time, bei dem verpasste Deadlines schwerwiegende Folgen haben, und Soft Real-Time, bei dem gelegentliche Verzögerungen tolerierbar sind. Effizienz- und Ressourcenbeschränkungen führen oft zu Vereinfachungen oder spezialisierter Hardware.

Zu den gängigen Techniken gehören Online-Lernen und inkrementelle Schätzung, Zustandsschätzung wie Kalman- oder Particle-Filter, Model Predictive Control (MPC) und regelbasierte oder hybride Ansätze. In vielen Fällen werden Modelle stark vereinfacht oder es kommen hardwarenahe Implementierungen sowie Edge-Computing zum Einsatz, um latenzarme Inferenz zu ermöglichen. Umgang mit Konzeptdrift und Sensordatenrauschen ist eine zentrale Herausforderung.

Anwendungsgebiete umfassen industrielle Automatisierung und Robotik, autonome Fahrzeuge, Energie- und Stromnetze, Finanzhandel mit Hochgeschwindigkeitsdaten, Telekommunikation sowie Echtzeit-Überwachungssysteme in Medizin oder Umweltüberwachung.

Die Bewertung von Echtzeitmodellen erfolgt neben der Genauigkeit auch anhand von Latenz, Durchsatz, terminlicher Zuverlässigkeit und Worst-case-Verhalten. Typische Zielgrößen sind maximale Reaktionszeit, Auslastung und Fehlerraten. Herausforderungen umfassen unvollständige oder verrauschte Daten, Konzeptdrift, Sicherheit und Robustheit in feindlichen Umgebungen.