Le nouveau kit d\u2019\u00e9valuation KITPSE84AITOBO1 PSOC Edge E84 d\u2019Infineon Technologies, propos\u00e9 par Mouser Electronics, constitue une plateforme con\u00e7ue pour acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement d\u2019applications d\u2019intelligence artificielle et de machine learning embarqu\u00e9s. Destin\u00e9 au prototypage rapide des objets connect\u00e9s, des interfaces homme-machine, des dispositifs intelligents et des syst\u00e8mes Edge AI, ce kit r\u00e9unit mat\u00e9riel, logiciels et connectivit\u00e9 dans un environnement de d\u00e9veloppement complet.<\/p>\n
Alors que l\u2019intelligence artificielle se rapproche de plus en plus des capteurs et des \u00e9quipements de terrain, les d\u00e9veloppeurs recherchent des solutions capables d\u2019ex\u00e9cuter localement des algorithmes avanc\u00e9s tout en conservant une faible consommation \u00e9nerg\u00e9tique et une forte r\u00e9activit\u00e9.<\/p>\n
L\u2019intelligence artificielle n\u2019est plus limit\u00e9e aux centres de donn\u00e9es ou au cloud.<\/p>\n
De plus en plus d\u2019applications ex\u00e9cutent d\u00e9sormais leurs algorithmes directement sur les \u00e9quipements embarqu\u00e9s afin de r\u00e9duire la latence, am\u00e9liorer la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et garantir un fonctionnement autonome. Qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019appareils connect\u00e9s, de syst\u00e8mes industriels ou d\u2019interfaces intelligentes, la capacit\u00e9 \u00e0 traiter localement les donn\u00e9es devient un facteur cl\u00e9 de performance.<\/p>\n
Cette \u00e9volution favorise l\u2019\u00e9mergence d\u2019une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de microcontr\u00f4leurs optimis\u00e9s pour l\u2019IA.<\/p>\n
Le kit PSOC Edge E84 a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour simplifier la mise au point de nouvelles applications.<\/p>\n
Les d\u00e9veloppeurs disposent d\u2019un environnement leur permettant d\u2019\u00e9valuer rapidement diff\u00e9rents sc\u00e9narios d\u2019intelligence artificielle, de traitement des capteurs et d\u2019interaction utilisateur. Cette approche r\u00e9duit les d\u00e9lais de d\u00e9veloppement et facilite la transition entre phase d\u2019exp\u00e9rimentation et d\u00e9ploiement industriel.<\/p>\n
L\u2019objectif est d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le passage de l\u2019id\u00e9e au produit final.<\/p>\n
Au c\u0153ur de la plateforme se trouve un microcontr\u00f4leur con\u00e7u pour ex\u00e9cuter localement des mod\u00e8les de machine learning.<\/p>\n
Cette capacit\u00e9 permet de d\u00e9velopper des \u00e9quipements capables de reconna\u00eetre des gestes, d\u00e9tecter des \u00e9v\u00e9nements, analyser des mesures environnementales ou interpr\u00e9ter des donn\u00e9es issues de capteurs vari\u00e9s sans d\u00e9pendre d\u2019une infrastructure distante.<\/p>\n
Les applications \u00ab always-on \u00bb b\u00e9n\u00e9ficient particuli\u00e8rement de cette approche gr\u00e2ce \u00e0 leur faible consommation \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n
Les syst\u00e8mes intelligents modernes s\u2019appuient souvent sur plusieurs sources de donn\u00e9es simultan\u00e9ment.<\/p>\n
Le kit int\u00e8gre diff\u00e9rents capteurs permettant d\u2019explorer des applications de d\u00e9tection de mouvement, d\u2019analyse environnementale, d\u2019acquisition audio ou encore de vision embarqu\u00e9e. Cette diversit\u00e9 facilite le d\u00e9veloppement d\u2019applications capables de mieux comprendre leur environnement et d\u2019adapter leur comportement en fonction du contexte.<\/p>\n
La fusion des donn\u00e9es devient ainsi un \u00e9l\u00e9ment essentiel des syst\u00e8mes intelligents de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration.<\/p>\n
L\u2019Edge AI repose aussi sur la capacit\u00e9 \u00e0 communiquer efficacement avec d\u2019autres \u00e9quipements.<\/p>\n
Gr\u00e2ce \u00e0 ses interfaces sans fil int\u00e9gr\u00e9es, la plateforme peut s\u2019ins\u00e9rer dans des architectures IoT modernes tout en conservant une ex\u00e9cution locale de l\u2019intelligence artificielle. Cette combinaison entre connectivit\u00e9 et calcul embarqu\u00e9 permet de construire des syst\u00e8mes distribu\u00e9s plus autonomes et plus efficaces.<\/p>\n
L\u2019intelligence ne r\u00e9side plus uniquement dans le cloud mais directement au sein des objets connect\u00e9s.<\/p>\n
L\u2019adoption d\u2019une plateforme IA d\u00e9pend autant des outils logiciels que du mat\u00e9riel lui-m\u00eame.<\/p>\n
Infineon accompagne son kit avec une gamme compl\u00e8te d\u2019environnements de d\u00e9veloppement, de frameworks et d\u2019outils d\u2019optimisation destin\u00e9s \u00e0 simplifier la cr\u00e9ation de mod\u00e8les de machine learning embarqu\u00e9s. Cette approche favorise une mise sur le march\u00e9 plus rapide des applications intelligentes.<\/p>\n
Les d\u00e9veloppeurs peuvent ainsi concentrer davantage leurs efforts sur les fonctionnalit\u00e9s m\u00e9tier.<\/p>\n
Pour les d\u00e9veloppeurs d\u2019applications IoT et Edge AI, cette plateforme montre que les syst\u00e8mes embarqu\u00e9s modernes doivent d\u00e9sormais combiner intelligence artificielle locale, connectivit\u00e9 avanc\u00e9e, fusion de capteurs et faible consommation \u00e9nerg\u00e9tique, afin de cr\u00e9er des \u00e9quipements plus intelligents et plus autonomes.<\/em><\/p>\n Mouser Electronics<\/a> | Infineon Technologies AG<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Le nouveau kit d\u2019\u00e9valuation KITPSE84AITOBO1 PSOC Edge E84 d\u2019Infineon Technologies, propos\u00e9 par Mouser Electronics, constitue une plateforme con\u00e7ue pour acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement d\u2019applications d\u2019intelligence artificielle et de machine learning embarqu\u00e9s. Destin\u00e9 au prototypage rapide des objets connect\u00e9s, des interfaces homme-machine, des dispositifs intelligents et des syst\u00e8mes Edge AI, ce kit r\u00e9unit mat\u00e9riel, logiciels et connectivit\u00e9 […]<\/p>\n","protected":false},"author":39,"featured_media":498277,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[881],"tags":[4786,4223,7480,1646],"domains":[47],"ppma_author":[6113],"class_list":["post-498274","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nouveaux-produits","tag-apprentissage-automatique","tag-edge-ai-fr","tag-kit-devaluation","tag-machine-learning-2","domains-electronique-eci"],"acf":[],"yoast_head":"