Entwicklerkonferenz Microsoft Build: KI mit und ohne Cloud

DJI-Drohne mit IoT Edge Runtime Kit für Bilderkennung live während des Fluges aus.
DJI-Drohne mit IoT Edge Runtime Kit für Bilderkennung live während des Fluges aus.

Auf der Entwicklerkonferenz Build stellt Microsoft Künstliche Intelligenz und die Azure-Cloud in den Vordergrund. Auch für Geräte ohne permanente Internet-Verbindung gibt es einen neuen Dienst.

Auch wenn in diesen Tagen mit der Version 1803 das Frühjahrs-Update für Windows 10 verteilt wird, steht das Betriebssystem nicht im Mittelpunkt von Microsofts Entwicklerkonferenz »Build«. Der Hauptfokus der Ankündigungen liegt vielmehr auf Künstlicher Intelligenz und neuen Diensten in der Azure-Cloud.

25 Millionen US-Dollar stellt Microsoft für eine Initiative namens »Inklusion mit KI« bereit. Damit werden KI-Forscher und -Entwickler, Universitäten und NGOs unterstützt, die KI-Software für Menschen mit Beeinträchtigungen entwickeln. Hierbei geht es z.B. um die Darstellung von gesprochener Sprache als Text in Echtzeit für Gehörlose oder visuelle Bilderkennung. Ziel ist es, Angebote und Dienste für jeden und jede zugänglich zu machen.

Cloud und Edge Computing

Bei Entwicklern von IoT-Geräten ist Microsoft mit Azure gut im Geschäft. Siemens nutzt Azure z.B. als Basis für seine Mindsphere-Cloud. Auch mittelständische Anbieter wie Kontron setzen auf Microsoft – einerseits haben viele Kunden bereits Geschäftsbeziehungen mit Microsoft, andererseits traut man Microsoft am ehesten einen stabilen und zukunftssicheren Pfad der Weiterentwicklung zu.

Für dieses Klientel hat Microsoft die Azure IoT Edge Runtime entwickeln, die jetzt Open Source wird. Über die IoT Edge Runtime können Azure-Dienste ausgeführt werden, auch wenn das Gerät nicht permanent mit der Cloud verbunden ist. Gleichzeitig stellt die Laufzeit-Umgebung eine Kapselung der Azure-Dienste dar, die für mehr Transparenz und Kontrolle sorgt. Die Entwickler können nach eigenem Gusto Komponenten zur IoT Edge Runtime hinzufügen.

Ein neuer Bestandteil der Runtime ist der Custom Vision Service für maschinelles Sehen kann, der künftig auch über  IoT Edge ausgeführt werden kann. So lässt sich auf Geräten wie Drohnen, aber auch in kompletten Industrieanlagen, kognitive Bilderkennung auch ohne Cloud-Verbindung ausführen. Zudem hat Microsoft eine Partnerschaft mit dem Drohnenhersteller DJI bekanntgegeben, der Computer-Vision-Dienste aus Azure als Software-as-a-Service anbieten wird. Anwender z.B. aus der Landwirtschaft oder dem Bausektor können damit gezielt Software-Funktionen für Monitoring oder Inspektion auf die Drohne laden und in der IoT Edge Runtime ausführen.

Für computergesteuertes Sehen hat Microsoft ein Vidion AI Developer Kit zusammen mit Qualcomm angekündigt, das auf Azure IoT Edge ausgeführt wird. Das SDK umfasst eine Kamera sowie Werkzeuge für die Entwicklung von Bildverarbeitungssoftware, die Azure Machine Learning nutzt und von der Hardwarebeschleunigung über die Qualcomm Vision Intelligence Plattform und die Qualcomm AI Engine profitieren. Die Kamera soll zudem Azure-Dienste wie Machine Learning, Stream Analytics für Datenanalysen in Echtzeit sowie Cognitive Services lokal im Edgebereich ausführen.

Dienste für Arbeitsgruppen

Der zweite Tag der Build 2018 stand im Zeichen der Unternehmensanwendungen und neuer Funktionen für Microsoft 365. Ausgehend von seinen Office-Anwendungen hat Microsoft inzwischen eine komplette Infrastruktur für Arbeitsgruppen und mobile Mitarbeiter geschaffen. Die strategische Zielrichtigung ist, die Administratoren zu entlasten und den Mitarbeitern selbst die Vergabe von Rechten und die Einrichtungen von Gruppen zu ermöglichen. Neue Funktionen sind die Integration des SharePoint-Systems zum gemeinsamen Bearbeiten von Dateien mit der Chat-Anwendung »Microsoft Teams« – einer Art unternehmeninternem Whatsapp.

Mit Power BI bietet Microsoft einen Azure-Dienst an, der Kennwerte und Trends aus großen Datenmengen extrahiert und als Dashboards auf einer Weboberfläche darstellt. Diese Grafiken können nun auch in Excel integriert werden.

Die Dienste des Azure Machine Learning bekommen ein komplementäres Angebot in Form von Windows Machine Learning, so dass diese Lernmodelle auch Offline ausgeführt werden können. Angelernt werden die Modelle in der Cloud, die Anwendung kann dann offline erfolgen. Weitere Ankündigungen beziehen sich z.B. auf eine verbesserte Anbindung von Smartphones an Windows-10-PCs und die nahtlose Bearbeitung von Dateien auf Smartphone und PC.