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La nouvelle version de NanoEdge AI Studio arrive alors que le passage des capacités d’IA du cloud vers edge offre aux fabricants un potentiel phénoménal pour améliorer fondamentalement les processus industriels, optimiser les coûts de maintenance et fournir des fonctions innovantes dans des équipements capables de détecter, de traiter des données et agir localement pour améliorer la latence et la sécurité des informations. Les applications incluent les appareils connectés, les appareils électroménagers et l’automatisation industrielle.

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NanoEdge AI Studio est conçu pour simplifier la création de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage d’anomalies, de détection et de classification sur n’importe quel microcontrôleur STM32. La nouvelle version inclut également des fonctionnalités de prédiction telles que la régression et des bibliothèques externes. L’outil est conçu pour permettre aux utilisateurs d’intégrer plus facilement ces capacités d’apprentissage automatique de pointe rapidement, facilement et de manière rentable dans leur équipement. Aucune expertise en science des données n’est nécessaire.

 

 

En ajoutant la prise en charge native de toutes les cartes de développement STM32, la société affirme qu’elle a également éliminé le besoin d’écrire du code pour ses capteurs de qualité industrielle avec de nouvelles capacités d’acquisition et de gestion de données rapides. Le logiciel NanoEdge AI Studio améliore la sécurité en utilisant le stockage et le traitement des données localement, au lieu de transférer et de traiter les données dans le cloud.

Les principales caractéristiques de NanoEdge AI Studio V3 incluent :

  • Interface utilisateur entièrement repensée pour permettre aux non-experts de développer encore plus facilement des bibliothèques d’apprentissage automatique à la pointe de la technologie.
  • Nouvelle acquisition et gestion de données à grande vitesse sur la carte de développement STWIN rendant tous les capteurs de qualité industrielle facilement gérables sans avoir à écrire une seule ligne de code. 
  • Prise en charge améliorée de la détection d’anomalies, particulièrement utile pour la maintenance prédictive pour anticiper les phénomènes d’usure ou pour mieux faire face à l’obsolescence des équipements.
  • Apprentissage de la normalité directement sur les STM32 MCUs à l’aide d’un petit ensemble de données ou utilisation de nouveaux algorithmes pour vous entraîner sans jamais voir de schémas anormaux auparavant.
  • Ajout d’algorithmes de régression pour extrapoler les données et prédire les futurs modèles de données pour la gestion de l’énergie ou la prévision de la durée de vie restante de l’équipement.
  • Prise en charge native de toutes les cartes de développement STM32, aucune configuration requise.

Pour en savoir plus, consultez l’article de blog « NanoEdge AI Studio: 2 New Algorithm Families in 1 Comprehensive AI Solution. »

STMicroelectronics

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