XaaS: Skalierbare Erklärungen für Edge‑KI – Effizient, verlässlich, anpassbar
Erklärbare KI hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, doch ihre Einbindung in Edge‑ und IoT‑Systeme bleibt meist ad‑hoc und ineffizient. Traditionelle Ansätze erzeugen Erklärungen gleichzeitig mit den Modellvorhersagen, was zu redundanter Rechenlast, hoher Latenz und schlechter Skalierbarkeit führt – besonders bei heterogenen Edge‑Geräten.
Die neue Architektur „Explainability‑as‑a‑Service“ (XaaS) behandelt Erklärungen als eigenständigen Systemdienst. Durch die Trennung von Inferenz und Erklärungsgenerierung können Edge‑Geräte Erklärungen anfordern, zwischenspeichern und verifizieren, ohne die eigentliche Modellvorhersage zu verzögern. Dies ermöglicht eine ressourcengerechte Nutzung und reduziert die Rechenlast erheblich.
XaaS basiert auf drei Kerninnovationen: Erstens ein verteilter Erklärungs‑Cache mit semantischer Ähnlichkeitssuche, der wiederholte Berechnungen vermeidet. Zweitens ein leichtgewichtiges Verifizierungsprotokoll, das die Vertrauenswürdigkeit sowohl gespeicherter als auch neu generierter Erklärungen sicherstellt. Drittens ein adaptiver Erklärungs‑Engine, der je nach Gerätekapazität und Nutzeranforderungen die passende Erklärungsmethode auswählt.
In drei realen Edge‑KI‑Anwendungsfällen – Qualitätskontrolle in der Fertigung, Wahrnehmung autonomer Fahrzeuge und medizinische Diagnostik – zeigte XaaS eine Latenzreduktion von 38 % bei gleichbleibend hoher Erklärungsqualität. Damit demonstriert die Lösung, dass erklärbare KI nicht nur möglich, sondern auch effizient und skalierbar in Edge‑Umgebungen sein kann.