{"id":38721,"date":"2020-12-13T17:13:58","date_gmt":"2020-12-13T17:13:58","guid":{"rendered":"https:\/\/\/la-startup-ia-francaise-cartesiam-signe-bosch\/"},"modified":"2020-12-13T17:13:58","modified_gmt":"2020-12-13T17:13:58","slug":"la-startup-ia-francaise-cartesiam-signe-bosch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/la-startup-ia-francaise-cartesiam-signe-bosch\/","title":{"rendered":"La startup IA fran\u00e7aise Cartesiam signe Bosch"},"content":{"rendered":"

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La startup fran\u00e7aise d’IA embarqu\u00e9e Cartesiam a d\u00e9velopp\u00e9 un outil pour ajouter une classification d’apprentissage automatique sur de petits microcontr\u00f4leurs utilis\u00e9s sur une carte de capteur par Bosch.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\u00abEdge AI est \u00e9norme, c\u2019est comme un tsunami\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Jo\u00ebl Rubino, PDG et cofondateur de Cartesiam, parlant \u00e0 eeNews Europe. \u00abNous avons commenc\u00e9 en 2016 avec cette id\u00e9e qu’il y a des milliards de machines qui g\u00e9n\u00e8rent des donn\u00e9es et nous devons \u00e9couter ces donn\u00e9es avec une approche diff\u00e9rente, non pas pour les diffuser vers le cloud, mais pour nous concentrer sur le traitement local \u00ab\u00a0Edge\u00a0\u00bb.\u00bb<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

La premi\u00e8re version de l’outil NanoEdge AI Studio, lanc\u00e9e en f\u00e9vrier 2020, permet la d\u00e9tection d’anomalies sur les microcontr\u00f4leurs de type ARM Cortex-M 32 bits tels que ceux de STMicroelectronics, Microchip et Renesas. L’outil fournit la s\u00e9lection, l’optimisation et la quantification d’algorithmes pour cr\u00e9er la biblioth\u00e8que dans environ 4 Ko qui signale une anomalie dans un signal. Ceci est destin\u00e9 \u00e0 la maintenance pr\u00e9ventive.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

NANOEDGE AI STUDIO OPTIMIZED FOR THE STM32 DEV BOARDS<\/a><\/p>\n

\u00abLes g\u00e9ants de la technologie actifs dans le cloud sont tous int\u00e9ress\u00e9s par \u00ab\u00a0Edge\u00a0\u00bb, non pas pour un fonctionnement edge, mais pour capturer des donn\u00e9es edge et les envoyer dans le cloud\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Rubino. \u00abNous avons commenc\u00e9 avec l’id\u00e9e que notre terrain de jeu est le microcontr\u00f4leur, nous avons donc embauch\u00e9 des docteurs en apprentissage automatique et en traitement du signal pour r\u00e9\u00e9crire les algorithmes de ML et de traitement du signal \u00e0 ex\u00e9cuter dans un microcontr\u00f4leur. Cela a demand\u00e9 beaucoup de travail pour tester cela dans des environnements r\u00e9els, mais la V1 \u00e9tait math\u00e9matiquement correcte et a \u00e9t\u00e9 \u00e9prouv\u00e9e industriellement \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

La deuxi\u00e8me version permet d\u00e9sormais de cr\u00e9er une biblioth\u00e8que de classification pour identifier la source de l’anomalie \u00e0 partir des donn\u00e9es d’apprentissage. Ceci est construit sur un PC sans utiliser le cloud et est incorpor\u00e9 en tant que biblioth\u00e8que dans un micrologiciel dans une conception d’IA edge. Cela permet \u00e0 la biblioth\u00e8que de classification d’\u00eatre appel\u00e9e uniquement lorsqu’une anomalie est d\u00e9tect\u00e9e pour un fonctionnement \u00e0 faible puissance. Il peut \u00e9galement \u00eatre mis \u00e0 jour s\u00e9par\u00e9ment du moteur d’anomalies.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

 Cartesiam va ajouter l’outil IA \u00e0 une carte de huit capteurs IoT de Bosch.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\u00abPour Bosch Connected Devices and Solutions, NanoEdge AI Studio de Cartesiam est une solution naturelle car il permet une extension parfaite de notre principale gamme de produits IoT existante – le Cross Domain Development Kit, le XDK\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Ando Feyh, responsable technique chez Bosch Connected Devices et solutions. \u00abAvec sa gamme de huit capteurs, la plate-forme XDK permet aux concepteurs de surveiller, contr\u00f4ler et analyser les processus \u00e0 distance via Bluetooth ou Wi-Fi, permettant \u00e0 nos clients de cr\u00e9er rapidement des machines connect\u00e9es plus intelligentes. <\/span><\/span><\/span> NanoEdge AI Studio V2 augmente la fonctionnalit\u00e9 unique du XDK, offrant la possibilit\u00e9 de traiter les donn\u00e9es pour la d\u00e9tection et la classification des anomalies pour un ou plusieurs capteurs. Compte tenu de cela, nous pr\u00e9voyons d’utiliser la plate-forme Cartesiam dans un large \u00e9ventail de projets internes et externes, et travaillons en \u00e9troite collaboration avec eux sur une int\u00e9gration NanoEdge AI Studio avec notre XDK. \u00ab\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\u00abNous avons initialement con\u00e7u NanoEdge AI Studio pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande de nos clients en maintenance pr\u00e9dictive, qui, ayant accumul\u00e9 des donn\u00e9es sur l’utilisation de leurs \u00e9quipements, nous ont demand\u00e9 de les aider \u00e0 qualifier facilement leurs \u00e9v\u00e9nements ainsi qu’\u00e0 les anticiper\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Rubino. \u00abLa nouvelle version de notre IDE leur permet de d\u00e9velopper une biblioth\u00e8que de classification sans les d\u00e9fis habituels associ\u00e9s au traitement du signal et aux comp\u00e9tences en apprentissage automatique. Cela r\u00e9duit consid\u00e9rablement les co\u00fbts et acc\u00e9l\u00e8re la mise sur le march\u00e9.\u00bb<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Cartesiam a \u00e9galement lanc\u00e9 une plate-forme Web avec des ensembles de donn\u00e9es AI edge r\u00e9elles qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es dans l’outil. Celles-ci incluent la d\u00e9tection d’obstruction des ventilateurs de climatisation, la d\u00e9tection du cancer du sein et la d\u00e9tection du volume des sacs sous vide et Rubino ajoute que le portail sera am\u00e9ior\u00e9 continuellement avec des ensembles de donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Lire aussi:<\/strong><\/p>\n

Les microcontr\u00f4leurs apprennent avec l’IA de Cartesiam<\/a><\/p>\n

145 milliards d’euros pour l’industrie des semiconducteurs en Europe<\/a><\/p>\n

www.cartesiam.ai<\/a><\/p>\n

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