Simplifier l’intelligence embarquée : AutoML open source pour les appareils Edge désormais disponible
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Par
NicolasFeste
Alors que l’intelligence artificielle migre rapidement vers l’Edge, les développeurs sont confrontés à un défi de taille : faire tenir des modèles puissants sur des microcontrôleurs très contraints. Pour répondre à ce besoin, Analog Devices (ADI) et Antmicro annoncent la disponibilité générale d’AutoML for Embedded, une solution open source intégrée au framework Kenning, conçue pour automatiser l’ensemble du pipeline de machine learning sur les appareils Edge.
AutoML for Embedded permet :
- Le déploiement direct sur les MCU ADI MAX78002 et MAX32690
- La simulation avec Renode et l’intégration avec Zephyr RTOS
- Une optimisation flexible des modèles sans dépendance à une plateforme propriétaire
Accessible via un plugin Visual Studio Code, l’outil automatise la recherche de modèles, l’optimisation des hyperparamètres et la vérification de la compatibilité mémoire. Les modèles candidats peuvent ensuite être évalués, optimisés et benchmarkés avec des rapports détaillés sur la taille, la vitesse et la précision.
Déjà utilisé pour la détection d’anomalies sur des séries temporelles, AutoML for Embedded ouvre la voie à des cas d’usage variés : vision embarquée, maintenance prédictive, traitement du langage naturel et reconnaissance d’actions en temps réel.
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