Realzeitverarbeitung bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, d. h. ohne nennenswerte Verzögerung. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) spielt diese Technologie eine entscheidende Rolle, da viele Anwendungen eine sofortige Reaktion auf Eingaben oder Ereignisse erfordern.
Ein typisches Beispiel für Realzeitverarbeitung in der KI sind autonome Fahrzeuge. Diese müssen Sensorsignale in Millisekunden verarbeiten, um Verkehrssituationen zu erkennen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Ohne diese Fähigkeit wäre ein sicherer Betrieb unmöglich. Weitere Beispiele finden sich in der Finanzwelt, wo Algorithmen in Echtzeit Börsenkurse analysieren und Handelsentscheidungen treffen, oder in der industriellen Automation, wo Maschinenparameter kontinuierlich überwacht und angepasst werden müssen.
Um Realzeitverarbeitung zu ermöglichen, setzen moderne KI-Systeme auf leistungsfähige Hardware und speziell entwickelte Algorithmen. Edge Computing, bei dem die Datenverarbeitung nah am Datenerzeugungsort erfolgt, spielt hierbei eine zentrale Rolle. Dies reduziert die Latenzzeit, da Daten nicht erst zu einem zentralen Rechenzentrum gesendet und zurückgeleitet werden müssen. Darüber hinaus werden oft neuronale Netze und maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, die für Echtzeitverarbeitung optimiert sind.
Die Herausforderungen bei der Realzeitverarbeitung liegen vor allem in der Gewährleistung niedriger Latenzzeiten, der Bewältigung hoher Datenmengen und der Aufrechterhaltung der Präzision der KI-Modelle. Trotz dieser Herausforderungen ist Realzeitverarbeitung ein entscheidender Treiber für Innovationen in vielen Branchen und ermöglicht Anwendungen, die ohne sie undenkbar wären.