Die stille Revolution: KI direkt auf unseren Geräten

Im Jahr 2023 wurden weltweit über 6 Milliarden intelligente Geräte, von Smartphones bis hin zu autonomen Fahrzeugen, mit KI-Funktionen ausgestattet. Bis 2030 wird diese Zahl voraussichtlich auf über 20 Milliarden ansteigen, wobei ein signifikanter Anteil der KI-Verarbeitung direkt auf diesen Geräten stattfinden wird.

Die stille Revolution: KI direkt auf unseren Geräten

Die künstliche Intelligenz (KI) hat sich von einem akademischen Konzept zu einem allgegenwärtigen Werkzeug entwickelt, das unser tägliches Leben in rasantem Tempo umgestaltet. Lange Zeit war die Verarbeitung komplexer KI-Aufgaben auf leistungsstarke Server in entfernten Rechenzentren beschränkt. Doch eine neue Ära bricht an: die Ära der "Edge AI" oder "KI am Rande". Diese Technologie bringt die Intelligenz direkt dorthin, wo die Daten entstehen – auf unsere Smartphones, Autos, Kameras, Industriemaschinen und sogar Wearables. Dies ist keine bloße Weiterentwicklung; es ist eine fundamentale Verschiebung, die das Potenzial hat, Datenschutz, Geschwindigkeit und die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, grundlegend zu revolutionieren.

Die traditionelle Cloud-basierte KI erfordert, dass Daten an zentrale Server gesendet, dort verarbeitet und die Ergebnisse zurück an das Gerät gesendet werden. Dieses Modell stößt bei Anwendungen, die schnelle Reaktionen oder den Schutz sensibler Informationen erfordern, an seine Grenzen. Edge AI überwindet diese Hürden, indem sie die Rechenleistung und die KI-Modelle direkt auf dem Endgerät oder auf einem lokalen Netzwerk-Knoten platziert. Dies ermöglicht eine Verarbeitung in Echtzeit, reduziert die Latenzzeiten drastisch und schützt gleichzeitig die Privatsphäre, da Rohdaten oft gar nicht erst das Gerät verlassen müssen.

Warum jetzt? Die Treiber der Edge AI-Revolution

Mehrere Faktoren treiben die Entwicklung und Verbreitung von Edge AI voran. Erstens, die exponentielle Zunahme von IoT-Geräten (Internet of Things) generiert riesige Datenmengen. Zweitens, die kontinuierliche Verbesserung von spezialisierten KI-Chips (wie NPUs – Neural Processing Units) macht es möglich, komplexe neuronale Netze effizient auf Geräten mit begrenzten Ressourcen auszuführen. Drittens, der wachsende Bedarf an datenschutzkonformen Lösungen und die Notwendigkeit, mit extrem geringen Latenzzeiten zu arbeiten, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen, machen Edge AI zu einer unumgänglichen Technologie.

Die Entwicklung ist nicht nur auf Endverbrauchergeräte beschränkt. In der Industrie ermöglicht Edge AI die vorausschauende Wartung von Maschinen durch die Analyse von Vibrationsdaten direkt vor Ort oder die Qualitätskontrolle in Produktionslinien mit sofortiger Fehlererkennung. Im Gesundheitswesen können Wearables die Vitalfunktionen kontinuierlich überwachen und Anomalien erkennen, ohne dass persönliche Gesundheitsdaten ständig an externe Server übermittelt werden müssen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Medizin und präventive Gesundheitsfürsorge.

Was ist Edge AI? Ein Blick unter die Haube

Edge AI bezeichnet die Ausführung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz direkt auf dezentralen Geräten (dem "Edge"), anstatt auf einem zentralen Cloud-Server. Dies bedeutet, dass die Datenanalyse und Entscheidungsfindung lokal stattfinden. Anstatt umfangreiche Datenmengen über das Internet an einen Cloud-Server zu senden, werden die Berechnungen dort durchgeführt, wo die Daten entstehen. Das Gerät selbst wird so zu einem intelligenten Knotenpunkt.

Die Kernkomponenten von Edge AI umfassen spezialisierte Hardware und optimierte Software. Hardwareseitig sind dies Prozessoren, die für KI-Berechnungen ausgelegt sind, wie Tensor Processing Units (TPUs) oder Neural Processing Units (NPUs), die zunehmend in Smartphones, Kameras und eingebetteten Systemen integriert werden. Softwareseitig werden KI-Modelle, die oft in der Cloud trainiert werden, für den Einsatz auf Geräten mit begrenzten Rechenressourcen, Speicher und Energieeffizienz optimiert. Dies geschieht oft durch Techniken wie Modellkomprimierung, Quantisierung und Pruning.

Der Unterschied zur Cloud AI

Der Hauptunterschied zwischen Edge AI und traditioneller Cloud AI liegt im Ort der Verarbeitung. Bei Cloud AI werden Daten an einen zentralen Server gesendet, der die KI-Analyse durchführt. Dies hat Nachteile wie Latenz, Abhängigkeit von einer stabilen Internetverbindung und potenzielle Datenschutzbedenken. Edge AI verlagert diese Verarbeitung auf das Endgerät. Dies führt zu nahezu sofortigen Ergebnissen, erhöht die Zuverlässigkeit, da die Funktionalität auch ohne Internetverbindung erhalten bleibt, und verbessert den Datenschutz.

Ein einfaches Beispiel verdeutlicht den Unterschied: Bei der Gesichtserkennung auf einem Smartphone. Cloud AI würde das Foto an einen Server senden, der Gesichtsmerkmale analysiert und dann zurückmeldet, ob eine Übereinstimmung gefunden wurde. Edge AI würde die Gesichtserkennung direkt auf dem Smartphone durchführen, basierend auf einem dort gespeicherten oder lokal verarbeiteten Modell. Dies ist nicht nur schneller, sondern das Bild verlässt das Gerät potenziell nicht.

Architektur und Implementierung

Die Architektur von Edge AI-Systemen kann variieren. Sie reicht von einfachen Geräten mit integrierter KI-Verarbeitung bis hin zu komplexeren Architekturen, die eine Mischung aus Edge- und Cloud-Verarbeitung nutzen. In vielen Fällen werden KI-Modelle zunächst in der Cloud trainiert, da dies für die Verarbeitung großer Datensätze und die iterative Verbesserung des Modells am effizientesten ist. Anschließend werden diese Modelle für den Einsatz auf dem Edge optimiert und auf die Endgeräte deployt.

Diese optimierten Modelle können dann lokale Daten verarbeiten, Muster erkennen, Vorhersagen treffen oder Aktionen auslösen. Die Ergebnisse können entweder lokal verbleiben, auf dem Gerät weiterverarbeitet werden oder bei Bedarf – oft in aggregierter oder anonymisierter Form – an die Cloud gesendet werden, um das Modell weiter zu verbessern oder globale Analysen zu ermöglichen. Diese hybriden Ansätze bieten oft die beste Balance zwischen Effizienz, Leistung und Datenschutz.

Datenschutz: Die Wächter der Privatsphäre

Einer der überzeugendsten Vorteile von Edge AI ist ihr immenses Potenzial zur Stärkung des Datenschutzes. In einer Welt, in der Daten das neue Gold sind und Bedenken hinsichtlich der Datenerhebung und -nutzung wachsen, bietet Edge AI eine elegante Lösung: die Verarbeitung von sensiblen Informationen dort, wo sie entstehen, ohne dass diese Daten das Gerät verlassen müssen. Dies minimiert das Risiko von Datenlecks, unbefugtem Zugriff und der unerwünschten Weitergabe persönlicher Informationen.

Stellen Sie sich eine intelligente Überwachungskamera vor, die Gesichter erkennt. Mit traditioneller Cloud AI müsste das Video an einen Server gesendet werden, um die Gesichter zu identifizieren. Dies bedeutet, dass potenziell private Momente über das Netzwerk übertragen werden. Mit Edge AI kann die Gesichtserkennung direkt auf der Kamera erfolgen. Nur die Information, ob eine Person erkannt wurde (oder vielleicht sogar eine anonymisierte Kennung), könnte weitergegeben werden, aber nicht das Rohvideo selbst. Dies ist ein Paradigmenwechsel im Hinblick auf den Schutz persönlicher Daten im öffentlichen und privaten Raum.

Datenminimierung und lokale Verarbeitung

Das Kernprinzip hinter dem Datenschutzvorteil von Edge AI ist die Datenminimierung. Anstatt alles zu sammeln und in der Cloud zu speichern, wird die Intelligenz genutzt, um relevante Informationen direkt zu extrahieren und zu verarbeiten. Dies reduziert die Menge der Daten, die übertragen und gespeichert werden müssen, erheblich. Wenn beispielsweise ein Smart-Home-Gerät Sprachbefehle verarbeitet, kann die Erkennung des Sprachbefehls auf dem Gerät stattfinden, und nur die daraus resultierende Aktion wird ausgelöst. Die aufgezeichnete Sprache muss nicht unbedingt an die Cloud gesendet werden, es sei denn, dies ist für die Verbesserung des Modells oder zur Fehlerbehebung explizit gewünscht und autorisiert.

Diese lokale Verarbeitung ist besonders wichtig für Anwendungen im Gesundheitswesen, bei denen sensible medizinische Daten wie Herzschläge, Schlafmuster oder Blutzuckerwerte erfasst werden. Edge AI ermöglicht es Geräten wie Smartwatches oder kontinuierlichen Glukosemonitoren, diese Daten zu analysieren und Anomalien zu erkennen, ohne dass die Rohdaten das Gerät verlassen. Nur die Ergebnisse der Analyse oder Warnmeldungen werden bei Bedarf weitergegeben, was die Privatsphäre der Nutzer schützt und gleichzeitig die Vorteile fortschrittlicher Gesundheitsüberwachung nutzbar macht.

Compliance und regulatorische Anforderungen

Die zunehmende Sensibilisierung für Datenschutzfragen hat zu strengeren Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa geführt. Edge AI kann Unternehmen dabei helfen, diese Vorschriften einfacher einzuhalten. Durch die Verarbeitung persönlicher Daten auf dem Gerät reduziert sich die Notwendigkeit, Daten in unsicheren Cloud-Umgebungen zu speichern oder zu verarbeiten, was das Risiko von Verstößen gegen Datenschutzgesetze verringert. Dies ist besonders relevant für Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung.

Wikipedia beschreibt die DSGVO als eine Verordnung, die die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten regelt und Einzelpersonen mehr Kontrolle über ihre Daten gibt. Edge AI unterstützt dieses Ziel, indem sie die Datenverarbeitung dezentralisiert und somit die Exposition sensibler Daten gegenüber potenziellen Bedrohungen minimiert. Unternehmen, die Edge AI implementieren, können proaktiv zeigen, dass sie den Schutz der Privatsphäre ernst nehmen, was das Vertrauen der Kunden stärkt.

Geschwindigkeit und Echtzeit-Verarbeitung: Ein entscheidender Vorteil

In vielen modernen Anwendungen ist Geschwindigkeit nicht nur wünschenswert, sondern absolut entscheidend. Von autonomen Fahrzeugen, die sofort auf unerwartete Hindernisse reagieren müssen, bis hin zu industriellen Automatisierungssystemen, die präzise und zeitkritische Abläufe steuern, ist die Latenz – die Verzögerung zwischen der Datenerfassung und der Reaktion – ein kritischer Faktor. Edge AI minimiert diese Latenz, indem sie die Verarbeitung direkt am Entstehungsort der Daten durchführt, wodurch Cloud-basierte Verzögerungen vermieden werden.

Die Verarbeitung in Echtzeit, die durch Edge AI ermöglicht wird, eröffnet neue Möglichkeiten für interaktive und reaktionsschnelle Systeme. Beispielsweise kann ein Roboter in einer Fabrik seine Bewegungen sofort anpassen, wenn er eine unerwartete Änderung in seiner Umgebung erkennt. Ein autonomes Fahrzeug kann Bremsmanöver einleiten, bevor ein anderes Fahrzeug die Fahrspur wechselt. Diese sofortigen Reaktionen sind entscheidend für die Sicherheit und Effizienz in vielen Sektoren.

Anwendungen mit geringer Latenz

Die Anwendungsbereiche, die von der geringen Latenz der Edge AI profitieren, sind vielfältig. Im Bereich der Robotik und Automatisierung ermöglicht Edge AI präzise Bewegungssteuerung und schnelle Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen. In der Medizintechnik können chirurgische Roboter Millisekunden-genaue Korrekturen durchführen, basierend auf Echtzeit-Analysen von Patientendaten. Im Gaming-Bereich können AR/VR-Anwendungen (Augmented/Virtual Reality) immersivere und reaktionsschnellere Erlebnisse bieten, wenn die grafische Verarbeitung und die Interaktion lokal erfolgen.

Ein weiteres Beispiel ist das vorausschauende Wartungssystem für industrielle Maschinen. Sensoren erfassen kontinuierlich Daten wie Vibrationen, Temperaturen und Druck. Ohne Edge AI müssten diese Daten zur Analyse an die Cloud gesendet werden, was zu Verzögerungen führen könnte, bevor eine potenzielle Fehlfunktion erkannt wird. Mit Edge AI wird die Analyse direkt an der Maschine durchgeführt, was eine sofortige Benachrichtigung über potenzielle Probleme ermöglicht, noch bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies minimiert Ausfallzeiten und spart erhebliche Kosten.

Robustheit und Zuverlässigkeit ohne ständige Konnektivität

Die Abhängigkeit von einer stabilen Internetverbindung ist ein wesentlicher Nachteil vieler Cloud-basierter Systeme. In abgelegenen Gebieten, auf Schiffen oder in industriellen Umgebungen mit schlechter Netzabdeckung können Cloud-Lösungen unzuverlässig sein. Edge AI bietet hier eine entscheidende Verbesserung der Robustheit und Zuverlässigkeit. Da die Verarbeitung lokal stattfindet, funktionieren KI-gestützte Funktionen auch dann weiter, wenn die Verbindung zum Internet unterbrochen ist. Dies ist für kritische Anwendungen, bei denen ein Ausfall keine Option ist, von unschätzbarem Wert.

Ein autonomes Fahrzeug muss in der Lage sein, auch in Tunneln oder Gebieten mit schlechter Mobilfunkabdeckung sicher zu navigieren. Mit Edge AI kann das Fahrzeug seine Umweltsensoren, Navigationssysteme und Entscheidungsprozesse autonom verwalten, ohne auf eine Cloud-Verbindung angewiesen zu sein. Diese Unabhängigkeit von der Konnektivität erhöht die Sicherheit und Zuverlässigkeit erheblich.

Anwendungsfälle, die unser Leben verändern

Die Auswirkungen von Edge AI sind bereits heute in einer Vielzahl von Branchen spürbar und werden sich in Zukunft weiter ausdehnen. Von der Verbesserung der Benutzererfahrung auf unseren Smartphones bis hin zur Steigerung der Effizienz in industriellen Prozessen – Edge AI verändert die Art und Weise, wie wir interagieren, arbeiten und leben.

Ein prominentes Beispiel ist der Bereich der Smart Homes. Intelligente Lautsprecher können Sprachbefehle lokal verarbeiten, was nicht nur die Reaktionszeit verkürzt, sondern auch sicherstellt, dass sensible Informationen wie private Gespräche nicht unnötig in die Cloud übertragen werden. Sicherheitskameras können Eindringlinge erkennen und lokale Alarme auslösen, ohne dass ständige Videoübertragungen erforderlich sind. Diese lokalen Intelligenzen machen unsere Häuser nicht nur komfortabler, sondern auch sicherer und privater.

Smarte Geräte und Verbraucherelektronik

Smartphones sind mittlerweile leistungsstarke KI-Plattformen am Handgelenk oder in der Tasche. Funktionen wie die verbesserte Fotoverarbeitung, Echtzeit-Übersetzung, personalisierte Empfehlungen und prädiktive Texteingabe basieren zunehmend auf Edge AI. Die Kamera-KI auf modernen Smartphones kann beispielsweise Szenen erkennen, die Beleuchtung und Farben optimieren und sogar Porträts mit künstlichem Bokeh direkt auf dem Gerät erstellen, ohne dass eine Internetverbindung benötigt wird. Dies ermöglicht eine sofortige und nahtlose Nutzererfahrung.

Wearables wie Smartwatches und Fitness-Tracker nutzen Edge AI, um Gesundheitsdaten zu analysieren. Sie können Herzfrequenzvariabilität, Schlafmuster und Aktivitätslevel kontinuierlich überwachen und Muster erkennen, die auf potenzielle Gesundheitsprobleme hinweisen könnten. Diese Analysen erfolgen oft direkt auf dem Gerät, um die Privatsphäre des Nutzers zu wahren und die Batterielaufzeit zu optimieren. Reuters berichtete kürzlich über die zunehmende Bedeutung von KI-gestützten Gesundheits-Wearables für die Früherkennung von Krankheiten.

Industrie 4.0 und das Internet der Dinge (IoT)

In der industriellen Fertigung und im Bereich des IoT ist Edge AI ein entscheidender Treiber für die Effizienzsteigerung und die Realisierung von Industrie 4.0-Konzepten. Maschinelles Sehen mit Edge AI ermöglicht die automatische Qualitätskontrolle in Echtzeit, bei der defekte Produkte sofort identifiziert und aussortiert werden können. Predictive Maintenance-Systeme analysieren Maschinendaten direkt vor Ort, um drohende Ausfälle vorherzusagen und ungeplante Stillstandszeiten zu minimieren.

Autonome mobile Roboter (AMRs) in Lagerhäusern und Produktionsstätten verlassen sich auf Edge AI, um ihre Routen zu planen, Hindernissen auszuweichen und mit ihrer Umgebung zu interagieren. Die Verarbeitung von Kameradaten und Sensordaten für die Navigation erfolgt direkt an Bord des Roboters, was eine schnelle und sichere Bewegung ermöglicht, auch in komplexen und sich ständig ändernden Umgebungen. Die zunehmende Verbreitung von IoT-Sensoren in verschiedenen Branchen generiert riesige Datenmengen, deren effiziente Analyse ohne Edge AI kaum noch denkbar wäre.

Autonomes Fahren und Transportwesen

Das autonome Fahren ist vielleicht eines der bekanntesten und anspruchsvollsten Anwendungsgebiete für Edge AI. Fahrzeuge müssen in der Lage sein, ihre Umgebung in Echtzeit zu interpretieren, Entscheidungen zu treffen und zu handeln – und das alles mit extrem geringer Latenz. Sensoren wie Kameras, Lidar und Radar erfassen kontinuierlich eine Flut von Daten, die von leistungsstarken Bordcomputern verarbeitet werden müssen. Edge AI ist unerlässlich, um diese Daten zu analysieren, Objekte zu erkennen (andere Fahrzeuge, Fußgänger, Verkehrszeichen), Fahrspuren zu identifizieren und sichere Fahrentscheidungen zu treffen.

Die Sicherheitsanforderungen im autonomen Fahren sind extrem hoch. Eine Verzögerung von nur wenigen Millisekunden kann fatale Folgen haben. Daher ist die lokale Verarbeitung von kritischen Fahrentscheidungen durch Edge AI zwingend erforderlich. Auch im öffentlichen Nahverkehr und in der Logistik wird Edge AI eingesetzt, um die Routenoptimierung zu verbessern, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Sicherheit durch intelligente Überwachungssysteme zu erhöhen.

Herausforderungen und die Zukunft der dezentralen Intelligenz

Obwohl Edge AI revolutionäre Vorteile bietet, ist die Technologie nicht ohne Herausforderungen. Die begrenzten Rechenressourcen und der Energieverbrauch auf vielen Endgeräten stellen eine signifikante Hürde dar. Die Entwicklung effizienter KI-Modelle, die sowohl leistungsstark als auch ressourcenschonend sind, erfordert fortlaufende Forschung und Innovation. Zudem ist die Verwaltung und Aktualisierung von KI-Modellen auf Millionen von dezentralen Geräten eine komplexe logistische Aufgabe.

Die Hardware ist ein weiterer wichtiger Faktor. Während spezialisierte KI-Chips immer leistungsfähiger und energieeffizienter werden, erfordert die Ausführung komplexer Modelle auf kleineren Geräten dennoch Kompromisse. Die Optimierung von Algorithmen für spezifische Hardware-Architekturen wird daher weiterhin eine zentrale Rolle spielen. Die Sicherheit von Edge-Geräten gegen Angriffe, die darauf abzielen, die KI-Modelle zu manipulieren oder sensible Daten abzugreifen, ist ebenfalls ein kritischer Bereich, der kontinuierliche Aufmerksamkeit erfordert.

Ressourcenbeschränkungen und Energieeffizienz

Mobile Geräte und eingebettete Systeme haben naturgemäß weniger Rechenleistung, Speicherplatz und Energie als Cloud-Server. Dies erfordert, dass KI-Modelle für den Einsatz auf dem Edge stark optimiert werden. Techniken wie Modellkomprimierung, Quantisierung (Reduzierung der Genauigkeit von Modellparametern) und Pruning (Entfernen unwichtiger Modellverbindungen) sind entscheidend, um Modelle kleiner und schneller zu machen, ohne die Genauigkeit signifikant zu beeinträchtigen. Die Entwicklung energieeffizienter Algorithmen ist ebenfalls von größter Bedeutung, da viele Edge-Geräte auf Batteriestrom angewiesen sind.

Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von "TinyML"-Ansätzen, die darauf abzielen, KI-Modelle auf Mikrocontrollern mit sehr begrenzten Ressourcen auszuführen. Dies eröffnet die Möglichkeit, Intelligenz in eine noch breitere Palette von Geräten zu integrieren, von einfachen Sensoren bis hin zu kleinen Haushaltsgeräten.

Sicherheit und Verwaltung von Edge-Geräten

Die dezentrale Natur von Edge AI birgt auch neue Sicherheitsrisiken. Angriffe auf einzelne Geräte könnten zum Ausspähen von Daten oder zur Manipulation von KI-Modellen führen. Die Sicherung von Millionen von vernetzten Geräten ist eine enorme Herausforderung. Dies erfordert robuste Sicherheitsmechanismen auf Geräteebene, sichere Kommunikationsprotokolle und eine zuverlässige Verwaltung von Software-Updates und Sicherheits-Patches.

Die Verwaltung und Aktualisierung von KI-Modellen auf einer großen Anzahl von Edge-Geräten ist ebenfalls komplex. Ein zentralisiertes System zur Bereitstellung von Updates und zur Überwachung der Leistung der Modelle ist unerlässlich. Dies muss sicher und effizient geschehen, um die Integrität und Funktionalität der verteilten KI-Systeme zu gewährleisten.

Die Zukunft: Hybride Modelle und föderiertes Lernen

Die Zukunft von Edge AI wird wahrscheinlich in hybriden Modellen liegen, die die Stärken von Edge- und Cloud-Verarbeitung kombinieren. Daten werden weiterhin auf dem Edge verarbeitet, um Latenz und Datenschutz zu optimieren, während die Cloud für das Training komplexer Modelle, die globale Datenanalyse und die Orchestrierung genutzt wird. Diese symbiotische Beziehung ermöglicht es, das Beste aus beiden Welten zu nutzen.

Ein vielversprechender Ansatz ist das föderierte Lernen (Federated Learning). Bei diesem Verfahren werden KI-Modelle auf lokalen Geräten trainiert, ohne dass die Rohdaten die Geräte verlassen. Nur die Modellaktualisierungen werden aggregiert und in der Cloud zusammengeführt, um ein global verbessertes Modell zu erstellen. Dies bietet einen hervorragenden Schutz der Privatsphäre, da die Trainingsdaten niemals zentralisiert werden. Dies könnte die Art und Weise, wie wir personalisierte Dienste entwickeln und gleichzeitig die Privatsphäre schützen, grundlegend verändern.

Expertenmeinungen zur Verbreitung von Edge AI

"Edge AI ist nicht mehr nur ein Buzzword, sondern eine treibende Kraft, die die nächste Generation intelligenter Anwendungen ermöglicht. Die Fähigkeit, Daten lokal zu verarbeiten, revolutioniert Datenschutz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit über alle Branchen hinweg."

"Wir sehen eine klare Verlagerung hin zu dezentraler Intelligenz. Die technologischen Fortschritte bei Prozessoren und Algorithmen machen es möglich, immer komplexere KI-Aufgaben direkt auf den Geräten auszuführen. Dies wird die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, dramatisch verändern."