Efficacité accrue avec l’IP d’IA neuromorphique de deuxième génération
BrainChip Holdings Ltd a annoncé la deuxième génération de sa plateforme Akida™ qui pilote des dispositifs de périphérie extrêmement efficaces et intelligents pour le marché des produits et services AIoT qui devrait dépasser 1T$ d’ici 2030.
Ce système de traitement neuronal hyper efficace et puissant, conçu pour les applications Edge AI embarquées, ajoute désormais un traitement 8 bits à des capacités avancées telles que les convolutions dans le domaine temporel et l’accélération du transformateur de vision, pour un niveau de performance sans précédent dans les appareils de moins d’un watt, les faisant passer de la perception à la cognition.
La deuxième génération d’Akida comprend désormais des convolutions spatio-temporelles de type Temporal Event Based Neural Nets (TENN) qui renforcent le traitement des données brutes en flux continu dans le temps, telles que l’analyse vidéo, le suivi de cibles, la classification audio, l’analyse des IRM et des tomodensitogrammes pour la prédiction des signes vitaux, et l’analyse des séries temporelles utilisée dans les prévisions et la maintenance prédictive. Ces capacités sont indispensables pour les applications industrielles, automobiles, de santé numérique, de maison intelligente et de ville intelligente. Les TENN permettent des mises en œuvre radicalement plus simples en consommant des données brutes directement à partir des capteurs, ce qui réduit considérablement la taille du modèle et les opérations effectuées, tout en conservant une très grande précision. Il s’en suit une réduction des cycles de conception et de coût du développement.
Un autre ajout à la deuxième génération d’Akida est l’accélération Vision Transformers (ViT), un réseau neuronal de pointe qui s’est avéré extrêmement performant dans diverses tâches de vision par ordinateur, telles que la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation sémantique. Cette puissante accélération, associée à la capacité d’Akida à traiter simultanément plusieurs couches et à la prise en charge matérielle des sauts de connexion, lui permet d’autogérer l’exécution de réseaux complexes tels que RESNET-50 entièrement dans le processeur neuronal sans intervention de l’unité centrale et de minimiser la charge du système.
La plateforme IP d’Akida a la capacité d’apprendre sur l’appareil pour une amélioration continue et une personnalisation sans données qui améliore la sécurité et la confidentialité. Ceci, combiné à l’efficacité et à la performance disponibles, permet des solutions très différenciées qui n’étaient pas possibles jusqu’à présent. Il s’agit notamment d’appareils sécurisés et de petite taille, tels que les appareils auditifs et les appareils portables, qui captent des données audio brutes, des appareils médicaux pour la surveillance du rythme cardiaque et respiratoire et d’autres paramètres vitaux qui ne consomment que quelques microwatts d’énergie. Ces solutions de vision à résolution HD peuvent être fournies par des dispositifs de grande valeur, fonctionnant sur batterie ou sans ventilateur, ce qui permet de faire évoluer efficacement une grande variété d’applications, des systèmes de surveillance à la gestion d’usine en passant par la réalité augmentée.
Licence de Renesas à Akida
« Nous constatons une demande croissante d’intelligence en temps réel, intégré à l’appareil, dans les applications d’IA alimentées par nos MCU et la nécessité de rendre les capteurs plus intelligents pour les appareils industriels et IoT », a déclaré Roger Wendelken, vice-président senior de l’unité commerciale IoT et infrastructure de Renesas. » Nous avons accordé une licence aux processeurs neuronaux d’Akida en raison de leur approche neuromorphique unique visant à apporter une accélération hyper efficace pour les modèles d’IA grand public d’aujourd’hui. Avec l’ajout d’une convolution temporelle avancée et de transformateurs de vision, nous pouvons voir comment les MCU à faible consommation peuvent révolutionner la vision, la perception et les applications prédictives dans une grande variété de marchés comme l’IoT industriel et grand public et les soins de santé personnalisés, pour ne citer que ceux-là. »
« Les progrès de l’IA nécessitent des avancées parallèles dans les capacités d’apprentissage sur l’appareil, tout en surmontant les défis de l’efficacité, de l’évolutivité et de la latence », a déclaré Richard Wawrzyniak, analyste principal chez Semico Research. « BrainChip a démontré sa capacité à créer une périphérie véritablement intelligente avec Akida et à faire avancer les choses en termes de développement et de déploiement de solutions d’intelligence artificielle en périphérie. Les avantages de l’IA sur puce du point de vue des performances et des coûts sont indéniables. »
Intelligence prédictive élargie
« Nos clients souhaitaient que nous mettions en œuvre des capacités élargies d’intelligence prédictive, de suivi de cibles, de détection d’objets, de segmentation de scènes et de vision avancée. Cette nouvelle génération d’Akida permet aux concepteurs et aux développeurs de faire des choses qui n’étaient pas possibles auparavant dans un dispositif de pointe à faible consommation », a déclaré Sean Hehir, PDG de BrainChip. « En déduisant et en apprenant à partir des données brutes des capteurs, en supprimant le besoin de prétraitement des signaux numériques, nous faisons un pas important vers la fourniture d’une expérience Edge AI sans nuage. »
Les logiciels et les outils d’Akida simplifient encore le développement et le déploiement de solutions et de services dotés de ces caractéristiques :
- Un moteur d’exécution efficace qui gère de manière autonome les accélérations de modèles de manière totalement transparente pour le développeur.
- Le logiciel MetaTF™ que les développeurs peuvent utiliser avec leur framework préféré, comme TensorFlow/Keras, ou leur plateforme de développement, comme Edge Impulse, pour développer, régler et déployer facilement des solutions d’IA.
- Prise en charge de tous les types de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), de réseaux d’apprentissage profond (DNN), de réseaux de transformation de la vision (ViT) ainsi que de réseaux neuronaux à pointes (SNN), ce qui permet d’assurer l’évolutivité des conceptions à mesure que les modèles deviennent plus avancés.
Akida s’accompagne d’un parc des modèles et d’un écosystème en plein essor de fournisseurs de logiciels, d’outils et de modèles, ainsi que de partenaires IP, SoC, fonderies et intégrateurs de systèmes.
BrainChip s’est engagé avec les premiers utilisateurs de la plateforme IP de deuxième génération.
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