OnBoardVerarbeitung

OnboardVerarbeitung bezeichnet die Verarbeitung von Daten direkt auf dem Gerät oder System, das die Daten erzeugt oder sammelt. Im Gegensatz zur Cloud- oder serverseitigen Verarbeitung findet die Datenauswertung lokal statt. Typische Anwendungsfelder sind Automobile, Luft- und Raumfahrt, Robotik, Industrieautomation, Wearables und smarte Sensoren.

Zu den Vorteilen von OnboardVerarbeitung gehören geringe Latenzzeiten, ein reduzierter Bandbreitenbedarf, verbesserte Privatsphäre und Sicherheit durch reduzierte Datenübertragung sowie eine höhere Zuverlässigkeit in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität. Die Fähigkeit zu Echtzeitentscheidungen ermöglicht autonome Systeme, Notfallreaktionen und lokal durchgeführte Vorverarbeitung oder Filterung von Daten.

Technisch basiert OnboardVerarbeitung oft auf eingebetteten Systemen wie SoCs, Mikrocontrollern, FPGAs oder ASICs, begleitet von RTOS oder Linux-basierten Umgebungen. Typische Ansätze umfassen Edge AI mit quantisierten oder komprimierten Modellen, Modelldimensionierung, Pre-Processing und Feature Extraction. Die Hardware- und Energieschranken erfordern oftmals spezialisierte Softwarearchitekturen und effiziente Kommunikationsprotokolle.

Herausforderungen umfassen begrenzte Rechenleistung, Energieverbrauch und Wärmeabgabe, Robustheit gegenüber Umweltbedingungen, Software-Updates sowie Sicherheits- und Datenschutzrisiken. Eine sichere Software-Entwicklung, Hardware-Sicherheitsfunktionen und zuverlässige Update-Mechanismen sind zentrale Aspekte.

OnboardVerarbeitung steht im Spannungsfeld zwischen Edge- und Cloud-Computing: Sie ist eine Form des Edge Computing, bei der Verarbeitung nahe am Sensor erfolgt, während Cloud- oder Remote-Verarbeitung außerhalb des Geräts stattfinden kann. Beispiele finden sich in autonomen Fahrzeugen, unbemannten Luftfahrzeugen, Satelliten, industrieller Robotik und tragbaren medizinischen Geräten.