Les microcontrôleurs apprennent avec l’IA de Cartesiam
Le microcontrôleur est l’un des circuits intégrés les moins couteux et les plus répandus. Ilks sont fabriqués à plusieurs milliards d’unité par an et leur programmation est parfaitement maîtrisée par les développeurs. Grâce à ces circuits, l’intelligence et l’analyse des données se font au plus près des objets connectés, pour une plus grande confidentialité des données. Plus besoin de faire appel au Cloud.
Avec NanoEdge AI Studio, Cartesiam, l’éditeur de logiciels spécialisés dans l’IA propose une solution innovante qui permet aux entreprises d’intégrer facilement, rapidement et à moindre coût des capacités d’apprentissage dans tous les objets, qu’ils soient destinés au grand public, à l’automobile, aux machines industrielles et aux secteurs de pointe, comme l’aéronautique et le militaire.
ça s’adresse à qui ?
NanoEdge AI Studio est un Environnement de Développement Intégré (IDE) qui s’adresse aux développeurs et aux « data scientists ». Il fonctionne sous Windows ou Linux, sur le poste du développeur, de telle sorte qu’aucune donnée n’est transmise en dehors du PC. L’apprentissage du microcontrôleur est ainsi confiné. Cette solution permet de développer une librairie de Machine Learning spécifique à chaque objet et directement intégrable dans le programme principal du microcontrôleur. Elle confère à ce dernier des capacités d’apprentissage et d’inférence non supervisés. Cet outil complémentaire aux environnements de développement d’IA traditionnels (TensorFlow, Keras, caffe, etc..) permet de répondre rapidement aux problématiques d’IA embarquée. Il supprime les barrières traditionnelles d’entrée à l’IA comme la constitution laborieuse d’un jeu de données représentatif du phénomène à observer ou la disponibilité de « Data Scientists »,
Après avoir sélectionné le type de signal (vibrations, courant électrique, champ magnétique, température, etc..), le type de microcontrôleur (ARM, Cortex, M0 à M7) et le maximum d’espace mémoire alloué pour cette fonction de machine Learning, NanoEdge AI Studio va automatiquement tester, optimiser et calculer la meilleure combinaison algorithmique parmi plus de cinq cents millions de combinaisons possibles. Une fois cette première étape effectuée, la solution fournira une libraire intégrable facilement dans le code de n’importe quel microcontrôleur.
Les objets dotés des librairies NanoEdge AI pourront :
• Apprendre les données directement en provenance du ou des capteurs;
• Comprendre localement ces données grâce au moteur de Machine Learning intégré dans le microcontrôleur;
• Analyser en permanence en détectant la différence entre le savoir préalablement constitué et l’existant;
• Prédire en projetant l’existant pour déterminer le futur.
Une fois intégrée dans le microcontrôleur de l’objet, l’appel à la librairie NanoEdge AI permettra au développeur d’effectuer des fonctions d’apprentissage et d’inférence dans son objet. Il aura alors accès à des capacités de machine Learning, sans aucune connaissance préalable dans ce domaine.
Proximité avec ST Microelectronic.
Naturellement, Cartesiam et ST Micro se sont rapproché. La gamme de capteurs et de microcontrôleurs de ST est l’une des plus vastes sur le marché, avec un éventail d’applications couvrant tous les secteurs de l’électronique. Les techniques non supervisées mises en œuvre par Cartesiam sont complémentaires à l’offre de ST : elles sont tout particulièrement adaptées à la détection d’anomalies. Dans ce type d’application, les développeurs souhaitent surveiller des évènements qui sont difficilement prévisibles ou n’ont pas encore été observés. C’est ce qui rend cette solution adaptée à de réels cas d’usage.
Pour Stéphane Klajzyngier, Directeur Général, Lacroix Electronics : « Lacroix Electronics s’inscrit dans le domaine de l’IdO industriel comme fournisseur de solutions technologiques. Avec NanoEdge AI Studio de Cartesiam, nous avons expérimenté une solution très prometteuse de maintenance prédictive sur nos sites de production. Notre objectif était notamment d’optimiser la maintenance des fours de refusion. Grâce à cette expertise, nous pouvons maintenant proposer à nos clients une solution variée de capteurs à base d’intelligence artificielle embarquée s’appuyant sur la technique de Cartesiam. ».
et pour Alain Beltrando, Responsable Digitalisation des Services de Naval Group: « Dans le cadre de notre politique de maintenance pour l’industrie 4.0, Naval Group s’associe à Cartesiam pour doter ses équipes de la technologie NanoEdge AI Studio et ainsi répondre aux nouveaux défis de la maintenance navale. Cette innovation permet de capturer et d’analyser directement à la source les données générées par les équipements embarqués.».
Autre article : Système de développement STM 32 pour réseaux de neurones
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