BrainChip Holdings Ltd a annonc\u00e9 la deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration de sa plateforme Akida\u2122 qui pilote des dispositifs de p\u00e9riph\u00e9rie extr\u00eamement efficaces et intelligents pour le march\u00e9 des produits et services AIoT qui devrait d\u00e9passer 1T$ d’ici 2030.<\/p>\n
Ce syst\u00e8me de traitement neuronal hyper efficace et puissant, con\u00e7u pour les applications Edge AI embarqu\u00e9es, ajoute d\u00e9sormais un traitement 8 bits \u00e0 des capacit\u00e9s avanc\u00e9es telles que les convolutions dans le domaine temporel et l’acc\u00e9l\u00e9ration du transformateur de vision, pour un niveau de performance sans pr\u00e9c\u00e9dent dans les appareils de moins d’un watt, les faisant passer de la perception \u00e0 la cognition.<\/p>\n
La deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration d’Akida comprend d\u00e9sormais des convolutions spatio-temporelles de type Temporal Event Based Neural Nets (TENN) qui renforcent le traitement des donn\u00e9es brutes en flux continu dans le temps, telles que l’analyse vid\u00e9o, le suivi de cibles, la classification audio, l’analyse des IRM et des tomodensitogrammes pour la pr\u00e9diction des signes vitaux, et l’analyse des s\u00e9ries temporelles utilis\u00e9e dans les pr\u00e9visions et la maintenance pr\u00e9dictive. Ces capacit\u00e9s sont indispensables pour les applications industrielles, automobiles, de sant\u00e9 num\u00e9rique, de maison intelligente et de ville intelligente. Les TENN permettent des mises en \u0153uvre radicalement plus simples en consommant des donn\u00e9es brutes directement \u00e0 partir des capteurs, ce qui r\u00e9duit consid\u00e9rablement la taille du mod\u00e8le et les op\u00e9rations effectu\u00e9es, tout en conservant une tr\u00e8s grande pr\u00e9cision. Il s’en suit une r\u00e9duction des cycles de conception et de co\u00fbt du d\u00e9veloppement.<\/p>\n
Un autre ajout \u00e0 la deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration d’Akida est l’acc\u00e9l\u00e9ration Vision Transformers (ViT), un r\u00e9seau neuronal de pointe qui s’est av\u00e9r\u00e9 extr\u00eamement performant dans diverses t\u00e2ches de vision par ordinateur, telles que la classification d’images, la d\u00e9tection d’objets et la segmentation s\u00e9mantique. Cette puissante acc\u00e9l\u00e9ration, associ\u00e9e \u00e0 la capacit\u00e9 d’Akida \u00e0 traiter simultan\u00e9ment plusieurs couches et \u00e0 la prise en charge mat\u00e9rielle des sauts de connexion, lui permet d’autog\u00e9rer l’ex\u00e9cution de r\u00e9seaux complexes tels que RESNET-50 enti\u00e8rement dans le processeur neuronal sans intervention de l’unit\u00e9 centrale et de minimiser la charge du syst\u00e8me.<\/p>\n
La plateforme IP d’Akida a la capacit\u00e9 d’apprendre sur l’appareil pour une am\u00e9lioration continue et une personnalisation sans donn\u00e9es qui am\u00e9liore la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9. Ceci, combin\u00e9 \u00e0 l’efficacit\u00e9 et \u00e0 la performance disponibles, permet des solutions tr\u00e8s diff\u00e9renci\u00e9es qui n’\u00e9taient pas possibles jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent. Il s’agit notamment d’appareils s\u00e9curis\u00e9s et de petite taille, tels que les appareils auditifs et les appareils portables, qui captent des donn\u00e9es audio brutes, des appareils m\u00e9dicaux pour la surveillance du rythme cardiaque et respiratoire et d’autres param\u00e8tres vitaux qui ne consomment que quelques microwatts d’\u00e9nergie. Ces solutions de vision \u00e0 r\u00e9solution HD peuvent \u00eatre fournies par des dispositifs de grande valeur, fonctionnant sur batterie ou sans ventilateur, ce qui permet de faire \u00e9voluer efficacement une grande vari\u00e9t\u00e9 d’applications, des syst\u00e8mes de surveillance \u00e0 la gestion d’usine en passant par la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e.<\/p>\n
Licence de Renesas \u00e0 Akida\u00a0<\/strong><\/p>\n \u00ab\u00a0Nous constatons une demande croissante d’intelligence en temps r\u00e9el, int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 l’appareil, dans les applications d’IA aliment\u00e9es par nos MCU et la n\u00e9cessit\u00e9 de rendre les capteurs plus intelligents pour les appareils industriels et IoT\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Roger Wendelken, vice-pr\u00e9sident senior de l’unit\u00e9 commerciale IoT et infrastructure de Renesas. \u00a0\u00bb Nous avons accord\u00e9 une licence aux processeurs neuronaux d’Akida en raison de leur approche neuromorphique unique visant \u00e0 apporter une acc\u00e9l\u00e9ration hyper efficace pour les mod\u00e8les d’IA grand public d’aujourd’hui. Avec l’ajout d’une convolution temporelle avanc\u00e9e et de transformateurs de vision, nous pouvons voir comment les MCU \u00e0 faible consommation peuvent r\u00e9volutionner la vision, la perception et les applications pr\u00e9dictives dans une grande vari\u00e9t\u00e9 de march\u00e9s comme l’IoT industriel et grand public et les soins de sant\u00e9 personnalis\u00e9s, pour ne citer que ceux-l\u00e0.\u00a0\u00bb<\/p>\n \u00ab\u00a0Les progr\u00e8s de l’IA n\u00e9cessitent des avanc\u00e9es parall\u00e8les dans les capacit\u00e9s d’apprentissage sur l’appareil, tout en surmontant les d\u00e9fis de l’efficacit\u00e9, de l’\u00e9volutivit\u00e9 et de la latence\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Richard Wawrzyniak, analyste principal chez Semico Research. \u00ab\u00a0BrainChip a d\u00e9montr\u00e9 sa capacit\u00e9 \u00e0 cr\u00e9er une p\u00e9riph\u00e9rie v\u00e9ritablement intelligente avec Akida et \u00e0 faire avancer les choses en termes de d\u00e9veloppement et de d\u00e9ploiement de solutions d’intelligence artificielle en p\u00e9riph\u00e9rie. Les avantages de l’IA sur puce du point de vue des performances et des co\u00fbts sont ind\u00e9niables.\u00a0\u00bb<\/p>\n Intelligence pr\u00e9dictive \u00e9largie<\/strong><\/p>\n \u00ab\u00a0Nos clients souhaitaient que nous mettions en \u0153uvre des capacit\u00e9s \u00e9largies d’intelligence pr\u00e9dictive, de suivi de cibles, de d\u00e9tection d’objets, de segmentation de sc\u00e8nes et de vision avanc\u00e9e. Cette nouvelle g\u00e9n\u00e9ration d’Akida permet aux concepteurs et aux d\u00e9veloppeurs de faire des choses qui n’\u00e9taient pas possibles auparavant dans un dispositif de pointe \u00e0 faible consommation\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Sean Hehir, PDG de BrainChip. \u00ab\u00a0En d\u00e9duisant et en apprenant \u00e0 partir des donn\u00e9es brutes des capteurs, en supprimant le besoin de pr\u00e9traitement des signaux num\u00e9riques, nous faisons un pas important vers la fourniture d’une exp\u00e9rience Edge AI sans nuage.\u00a0\u00bb<\/p>\n Les logiciels et les outils d’Akida simplifient encore le d\u00e9veloppement et le d\u00e9ploiement de solutions et de services dot\u00e9s de ces caract\u00e9ristiques<\/strong> :<\/p>\n Akida s’accompagne d’un parc des mod\u00e8les et d’un \u00e9cosyst\u00e8me en plein essor de fournisseurs de logiciels, d’outils et de mod\u00e8les, ainsi que de partenaires IP, SoC, fonderies et int\u00e9grateurs de syst\u00e8mes.<\/p>\n BrainChip s’est engag\u00e9 avec les premiers utilisateurs de la plateforme IP de deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration.<\/p>\n\n