Durch die Einbindung von künstlicher Intelligenz in Smart Home Gateways kann die Benutzererfahrung erheblich verbessert werden. Durch Edge Computing, also die Verarbeitung von Daten direkt beim Nutzer zuhause, können Verzögerungszeiten minimiert und die Kosten für die Cloud-Nutzung gesenkt werden. Früher wurden alle Daten an die Cloud gesendet und dort verarbeitet. Dank der gesteigerten Rechenkapazität moderner Gateways ist dies nicht mehr erforderlich.
In diesem Artikel finden Sie
Lokale Verarbeitung und Anomalieerkennung durch KI-Integration in Gateways
Die Integration von künstlicher Intelligenz ermöglicht eine noch effizientere Arbeitsweise der Gateways. Sie sind in der Lage, lokal die Leistung der angeschlossenen Anwendungen und Dienste zu überwachen und zwischen Normalzustand und Anomalie zu unterscheiden. Dadurch werden nur Ausnahmen an die Cloud gesendet, was den gesamten Prozess der Datenverarbeitung effizienter gestaltet. Zudem erlernen die Gateways mithilfe von KI das Konnektivitätsverhalten der Nutzer und stellen eine optimale Dienstgüte sicher.
Neue Möglichkeiten dank Integration von generativer KI in TV-Ebene
Set-Top-Geräte können durch die Integration von künstlicher Intelligenz zu umfassenden Smart Media Devices (SMD) werden, die den Fernsehbesitzern ein erweitertes Erlebnis bieten. Mit generativer KI in der visuellen TV-Ebene können visuelle Assistenten ins Smart Home gebracht werden, die an J.A.R.V.I.S erinnern. Diese Assistenten nutzen generative KI und Large Language Models (LLM), um die Fernsehbildschirme zu einem interaktiven Medium zu machen.
Integration von KI ermöglicht personalisierte Ressourcenbereitstellung im Smart Home
Durch die Integration von künstlicher Intelligenz können Smart Home Gateways umfassende Analysen von Netzwerk- und Gerätedaten durchführen, um Echtzeitnutzungsmuster zu erkennen. Dies ermöglicht es Telekommunikationsunternehmen und anderen Dienstleistern, die unterschiedlichen Arten der Nutzung von Anwendungen und Diensten durch die Verbraucher im Haus zu erkennen und individuelle Ressourcen bereitzustellen, um eine maßgeschneiderte Nutzererfahrung zu gewährleisten.
Machine Learning: Probleme mit weniger Paketen schneller identifizieren
Smart Home Gateways mit Machine Learning-Integration können das Verhalten von Angreifern analysieren und Sicherheitsprobleme erkennen, bevor sie das Netzwerk beeinträchtigen. Die Containerisierung von Sicherheitsmodulen ermöglicht eine reibungslose Anwendung auf Kundenendgeräten. Darüber hinaus werden Modelle entwickelt, um Probleme mit weniger Datenpaketen zu identifizieren und Anomalien schneller zu erkennen.
Die Integration von künstlicher Intelligenz in Smart Home Gateways bietet den Nutzern zahlreiche Vorteile. Durch die verbesserte User Experience wird das Wohnen komfortabler und angenehmer. Die effizientere Datenverarbeitung ermöglicht eine schnellere Verarbeitung von Informationen und minimiert die Latenzzeit. Die neuen Möglichkeiten der Personalisierung erlauben es den Nutzern, ihre Dienste individuell anzupassen und ihre Bedürfnisse besser zu erfüllen. Zudem wird durch das neue Sicherheitsparadigma die Sicherheit des vernetzten Zuhauses gestärkt.
