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Fokus der embedded world Conference

Immer leistungsfähigere Künstliche Intelligenz an der „Edge“

2. März 2026, 8:14 Uhr | Caspar Grote

Prof. Dr. Dirk Pesch, University College Cork, ist im Steering Board der embedded world Conference für die Themengebiete IoT, Connectivity und Edge AI verantwortlich.

Für die schnelle Verarbeitung und Auswertung von Sensordaten in den Knoten des „Internet of Things“ (IoT) kommt zunehmend Künstliche Intelligenz zum Einsatz. Der Bedeutung dieser „Edge AI“ trägt die embedded world Conference auch in diesem Jahr mit dem gleichnamigen Track Rechnung.

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Der Megatrend Künstliche Intelligenz ist längst im Embedded‑Systems‑Umfeld angekommen – jedoch in einer Form, die sich deutlich von ressourcenintensiven Large‑Language‑Modellen unterscheidet. Stattdessen dominiert das Ziel, kompakte, energieeffiziente KI direkt an der Edge zu realisieren. Zu diesem Themenfeld bietet der Track „Edge AI“ im Programm der embedded world Conference 2026 sechs Sessions und drei vertiefenden Classes.

In den Classes am ersten Konferenztag (10. März) erhalten die Teilnehmer eine umfassende und tief gehende Einführung in tinyML (Class 7.1, ab 09:30 Uhr) und erfahren, wie sie „Deep Learning“-Modelle auf Low-Power-Mikrocontrollern implementieren können (Class 7.2, ab 14:00 Uhr). Am Mittwoch, 11. März, steht dann eine Class auf dem Programm, in der die Teilnehmer lernen, wie sie sichere, KI-unterstützte Linux-Devices implementieren (Class 7.3, ab 09:30 Uhr).

Die Edge‑AI‑Sessions am zweiten und dritten Konferenztag decken das gesamte technologische Spektrum ab, das Embedded‑Ingenieure heute benötigen. Unter dem Schwerpunkt Lightweight Embedded AI (Session 7.1, ab 10:00) werden am Mittwoch, 11. März, Verfahren präsentiert, die Edge‑KI mithilfe extrem quantisierter Modelle, kompakten Vision‑Encodern oder Tiny Foundation Models selbst auf Mikrocontrollern oder ressourcenarmen SoCs ermöglichen. Im Anschluss zeigt der Themenblock Neuromorphic Computing (Session 7.2, ab 12:45), wie Nicht‑von‑Neumann‑Architekturen und In‑Memory‑Computing neuartige Performance‑ und Energieeffizienzpotenziale für Sensorik‑ und Echtzeitanwendungen erschließen. Von wachsender Bedeutung ist auch die Qualifizierung und Validierung von KI, insbesondere für Automotive‑, Industrie‑ und Medizinanwendungen (Session 7.3, ab 15:00).

Am dritten Tag der embedded world Conference (12. März) widmen sich die Beiträge im Bereich Execution modernen Laufzeitumgebungen und Deployment‑Frameworks, die Transformermodelle und Bildverarbeitung auf Edge‑Hardware in Echtzeit ermöglichen (Session 7.4, ab 09:30). Besonders praxisnah ist das Themenfeld „Vom Labor ins Feld“ (Session 7.5, ab 11:45), in dem es um das großskalige Ausrollen, Aktualisieren und Überwachen von KI‑Modellen auf verteilten Edge‑Geräten geht . Die Session 7.6 „Edge AI Use Cases“ setzt schließlich ab 14:30 konkrete Anwendungsszenarien in Szene – von Audio‑ASICs bis Automotive‑Cybersecurity – und entstand in Kooperation mit dem Community Partner Edge AI Foundation, was die Relevanz des Themas für Industrie und Entwicklergemeinschaft unterstreicht.

Damit bietet der Edge‑AI‑Track eine umfassende Orientierung über den technologischen Stand der Dinge: von ultraeffizienter Inferenz, über neuromorphe Hardware und sichere KI‑Architekturen bis hin zu großskalierbaren Deployments in realen Produkten. Für Entwickler ist er ein zentraler Wegweiser, um KI in Embedded‑Systemen strategisch fundiert und technologisch ausgereift umzusetzen.

Das gesamte Programm der embedded world Conference 2026 inklusive aller Vorträge und Classes mit Abstracts, Informationen zu den Referenten und eine Möglichkeit zur Online-Anmeldung sind online unter www.embedded-world.eu abrufbar.