Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten

Intelligentere Geräte – höherer Stromverbrauch

Edge-KI transformiert batteriebetriebene Anwendungen in verschiedensten Branchen. Anders als IoT-Geräte, die Daten in die Cloud senden, verarbeitet Edge-KI Informationen lokal, was zu schnelleren Entscheidungen, geringerer Latenz und größerer Autonomie führt. Diese Intelligenz erfordert jedoch mehr Energie.
 
Das Ausführen von KI-Modellen vor Ort erhöht die Rechenlast, den Speicherzugriff und die Wärmeentwicklung, was wiederum mehr Energie verbraucht oder sich auf die Batterie auswirkt. Verschiedene ML-Modelle unterscheiden sich in ihrer Effizienz, daher ist das Finden des richtigen Gleichgewichts entscheidend. In manchen Fällen verringert die lokale Verarbeitung kostspielige Übertragungen; in anderen kann sie mehr Energie verbrauchenm, als sie spart.
 
Der Vorteil? Moderne Edge-KI kann sich selbst optimieren, indem sie den Stromverbrauch durch ereignisgesteuerte Verarbeitung und intelligentere Energieverwaltung anpasst. Mit der Weiterentwicklung der Modelle steigt auch deren Effizienz – sie liefern sowohl Intelligenz als auch Energieeffizienz auf Edge-Geräten.

Langlebigkeit in Edge-KI-Anwendungen sicherstellen

Heutzutage ist eine der wichtigsten Eigenschaften erfolgreicher Entwicklerteams im Hinblick auf lange Laufzeiten die Fähigkeit, Hardware, Firmware und Software kontinuierlich zu optimieren, um die erforderliche Effizienz und Zuverlässigkeit zu erreichen. Die Integration von Edge-Computing in die Produktspezifikation bringt neue Parameter und Abhängigkeiten mit sich, die optimiert werden müssen. Vier Gewohnheiten sind entscheidend, um dies zu erreichen.

ML-Modell optimieren

Maschinelle Lernmodelle können auf einen geringeren Energieverbrauch abgestimmt werden, ohne dass die Genauigkeit stark leidet. Wenden Sie Techniken wie Quantisierung, Pruning oder kleinere Architekturen an, um den Inferenz-Strombedarf zu senken [1][2]. Ein schlankeres Modell bedeutet schnellere Inferenz und mehr Schlafzeit für den Mikrocontroller – beides ist entscheidend, um die Batterielaufzeit zu verlängern. Auch wenn diese Maßnahmen wirksam sind, hängen die tatsächlichen Energieeinsparungen von der Hardware, dem Modell und den Software-Optimierungen ab und sollten bei jeder Iteration gemessen werden.

Payload, Wake-ups und Protokolloptimierung

Die Optimierung von Payload-Größe, Aufweckintervallen und Übertragungsfrequenz ist in jedem Embedded-System entscheidend für einen zuverlässigen Betrieb. Die gleichen Prinzipien gelten für Edge-KI, wo Sie die kleinstmögliche Payload verwenden, ereignisgesteuerte Übertragungen integrieren, Funkmodule auswählen, die die Sendezeit minimieren, und Bestätigungsnachrichten (ACK) wann immer möglich vermeiden sollten. Mit dem richtigen ML-Modell kann die während der Inferenz verbrauchte Energie durch reduzierte Übertragungsleistung ausgeglichen werden, insbesondere wenn Daten nur bei kritischen Ereignissen gesendet werden [3]. Die Kompromisse variieren je nach Anwendungsfall, daher ist die Leistungsmessung entscheidend für fundierte Entscheidungen.

Die richtige Energiequelle auswählen

An edge Ein Edge-KI-Gerät hat aufgrund dynamischer Arbeitslasten, Modellaktualisierungen und Retraining häufig ein weniger statisches Stromprofil als ein herkömmliches IoT-Gerät. Neben der Validierung der Energiequellen für unterschiedliche Anwendungsfälle und Umgebungen erfordert die Auswahl einer Batterie, die diese Schwankungen bewältigen kann, umfassende Strommessungen und Validierung.

Stromverbrauch in allen Iterationen messen

Automatisierte Strommessung ist das Rückgrat für lange Laufzeiten bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten. Mit den richtigen Werkzeugen ermöglicht sie schnelle Iterationen, konsistente Validierung und das Vertrauen, dass jede Änderung an Hardware oder Software die langfristigen Leistungsziele unterstützt (Bild 1):
 

• Erkennen Sie Stromprobleme frühzeitig mit Regressionstests und CI-Qualitätsprüfungen.
• Gewinnen Sie Geschwindigkeit und Abdeckung durch Automatisierung komplexer Testmatrizen aus Betriebsarten, ML-Modellen und Firmware-Versionen.
• Gewährleisten Sie Wiederholbarkeit mit identischen Skripten, Lasten und Bedingungen über alle Prüfstände und Teams hinweg.
• Emulieren Sie Batterien für realistische Validierung über Modelle, Firmware- und Hardware-Versionen hinweg.
• Testen Sie Batterien physisch bei Wareneingangsprüfungen für verifizierte Leistung.
• Etablieren Sie eine gemeinsame „Stromsprache“ für Teams und Projekte.

 
Edge-KI erweitert die Fähigkeiten von Geräten – erhöht aber auch die Komplexität der Tests. Automatisierte Strommessung hält die Kosten im Griff, indem Probleme frühzeitig erkannt werden, bevor Ihre Kunden sie bemerken.

Skalierbare und kosteneffiziente Strommessung

Die Otii Product Suite [4] bietet die Flexibilität und die Skalierbarkeit, die für die Entwicklung langlebiger, batteriebetriebener Edge-KI-Geräte erforderlich sind. Das integrierte Netzteil und der Analyzer ermöglichen tägliche Tests und Optimierungen, während die Otii Toolboxes die Stromprofilierung und die Batterielaufzeitvalidierung automatisieren (Bild 2).

Strom- und Batterieprofiler

Die Otii Battery Toolbox ermöglicht kosteneffizientes Batteriecycling und Validierung auf dem Prüfstand oder im Labor (Bild 3). Sie entlädt Batterien unter realistischen Bedingungen, um das tatsächliche Verhalten von Geräten über Modelle und Betriebsarten hinweg zu erfassen. In Kombination mit der Otii Automation Toolbox können Entwickler Profile emulieren und die Batterielaufzeit für jede Hardware- und Software-Iteration genau schätzen.

Vorgefertigte Scripting-Module für Python und C#

Die Integration von Otii-Instrumenten in automatisierte Workflows ist mit der Otii Automation Toolbox und ihren vorgefertigten Scripting-Clients einfach. Diese Module vereinfachen die TCP-API zu leicht nutzbaren Befehlen, sodass Entwickler maßgeschneiderte, architekturunabhängige Testumgebungen zum Benchmarking von Hardware und zur Validierung der Energieeffizienz aufbauen können. Sie können Instrumente steuern, Inferenzereignisse markieren und die Energie pro Vorgang berechnen – alles in einem Setup.

Low Power als Qualitätskriterium in der kontinuierlichen Integration (CI)

Die Integration der Otii-Stromprofilierung in CI-Pipelines ermöglicht es, Strommessung zu einem kontinuierlichen, automatisierten Prozess zu machen. Sie verfolgt das Systemverhalten nach jeder Aktualisierung, erkennt Regressionen frühzeitig und sorgt für gleichbleibende Leistung, sodass „Low Power“ fester Bestandteil der Produkt-DNA wird.

Für Langlebigkeit entwickeln: Stromoptimierung auf Edge-Geräten

Der Bau langlebiger Edge-KI-Geräte unterscheidet sich nicht grundlegend vom herkömmlichen Embedded-Design – bis auf einen entscheidenden Faktor: ML-Modelle und On-Device-Computing führen zu neuen Abwägungen, die ein tieferes Verständnis für Stromverhalten und Optimierung erfordern.
 
Der Erfolg hängt davon ab, ob wir beim Entwickeln eines Geräts die vier entscheidenden Gewohnheiten befolgen: das ML-Modell optimieren, Payload, Protokoll und Übertragungsrichtlinie verbessern, eine Batterie auswählen, die dynamische und vielfältige Anwendungsfälle unterstützt, und den Stromverbrauch in jeder Iteration profilieren, um maximale Lebensdauer zu erreichen.
 
Ein flexibles, skalierbares, automatisiertes Setup wie die Otii Product Suite sorgt für eine konsistente, kosteneffiziente Stromvalidierung über die gesamte Testmatrix hinweg und bildet das Rückgrat effizienter F&E sowie langlebiger Edge-KI-Produkte.

Mehr Infos:

[1] 7 Tips for Optimizing AI Models for Tiny Devices (Edge Impulse Blog, 2025)
[2] Tiny Machine Learning for Resource-Constrained Microcontrollers (Journal of Sensors, 2022, MDPI.org)
[3] Energy Footprint and Reliability of IoT Communication Protocols for Remote Sensor Networks (Sensors 25, no. 19: 6042, 2025, MDPI.org)
[4] Otii Product Suite