{"id":59979,"date":"2020-03-26T16:54:03","date_gmt":"2020-03-26T16:54:03","guid":{"rendered":"https:\/\/\/les-microcontroleurs-apprennent-avec-lia-de-cartesiam\/"},"modified":"2020-03-26T16:54:03","modified_gmt":"2020-03-26T16:54:03","slug":"les-microcontroleurs-apprennent-avec-lia-de-cartesiam","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/les-microcontroleurs-apprennent-avec-lia-de-cartesiam\/","title":{"rendered":"Les microcontr\u00f4leurs apprennent avec l’IA de Cartesiam"},"content":{"rendered":"

Le microcontr\u00f4leur est l’un des circuits int\u00e9gr\u00e9s les moins couteux et les plus r\u00e9pandus. Ilks sont fabriqu\u00e9s \u00e0 plusieurs milliards d’unit\u00e9 par an et leur programmation est parfaitement ma\u00eetris\u00e9e par les d\u00e9veloppeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 ces circuits, l’intelligence et l’analyse des donn\u00e9es se font au plus pr\u00e8s des objets connect\u00e9s, pour une plus grande confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es. Plus besoin de faire appel au Cloud.<\/p>\n

Avec NanoEdge AI Studio, Cartesiam, l’\u00e9diteur de logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s dans l’IA propose une solution innovante qui permet aux entreprises d’int\u00e9grer facilement, rapidement et \u00e0 moindre co\u00fbt des capacit\u00e9s d’apprentissage dans tous les objets, qu’ils soient destin\u00e9s au grand public, \u00e0 l’automobile, aux machines industrielles et aux secteurs de pointe, comme l’a\u00e9ronautique et le militaire.<\/p>\n

\u00e7<\/strong>a s’adresse \u00e0 qui ?<\/strong><\/p>\n

NanoEdge AI Studio est un Environnement de D\u00e9veloppement Int\u00e9gr\u00e9 (IDE) qui s’adresse aux d\u00e9veloppeurs et aux \u00ab\u00a0data scientists\u00a0\u00bb. Il fonctionne sous Windows ou Linux, sur le poste du d\u00e9veloppeur, de telle sorte qu’aucune donn\u00e9e n\u2019est transmise en dehors du PC. L’apprentissage du microcontr\u00f4leur est ainsi confin\u00e9. Cette solution permet de d\u00e9velopper une librairie de Machine Learning sp\u00e9cifique \u00e0 chaque objet et directement int\u00e9grable dans le programme principal du microcontr\u00f4leur. Elle conf\u00e8re \u00e0 ce dernier des capacit\u00e9s d\u2019apprentissage et d\u2019inf\u00e9rence non supervis\u00e9s. Cet outil compl\u00e9mentaire aux environnements de d\u00e9veloppement d\u2019IA traditionnels (TensorFlow, Keras, caffe, etc..) permet de r\u00e9pondre rapidement aux probl\u00e9matiques d\u2019IA embarqu\u00e9e. Il supprime les barri\u00e8res traditionnelles d\u2019entr\u00e9e \u00e0 l\u2019IA comme la constitution laborieuse d\u2019un jeu de donn\u00e9es repr\u00e9sentatif du ph\u00e9nom\u00e8ne \u00e0 observer ou la disponibilit\u00e9 de \u00ab\u00a0Data Scientists\u00a0\u00bb,<\/p>\n

\n

Apr\u00e8s avoir s\u00e9lectionn\u00e9 le type de signal (vibrations, courant \u00e9lectrique, champ magn\u00e9tique, temp\u00e9rature, etc..), le type de microcontr\u00f4leur (ARM, Cortex, M0 \u00e0 M7) et le maximum d\u2019espace m\u00e9moire allou\u00e9 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 premi\u00e8re \u00e9tape effectu\u00e9e, la solution fournira une libraire int\u00e9grable facilement dans le code de n\u2019importe quel microcontr\u00f4leur.<\/p>\n

 Les objets dot\u00e9s des librairies NanoEdge AI pourron<\/strong>t :<\/p>\n

\u2022 Apprendre les donn\u00e9es directement en provenance du ou des capteurs;<\/p>\n

\u2022 Comprendre localement ces donn\u00e9es gr\u00e2ce au moteur de Machine Learning int\u00e9gr\u00e9 dans le microcontr\u00f4leur;<\/p>\n

\u2022 Analyser en permanence en d\u00e9tectant la diff\u00e9rence entre le savoir pr\u00e9alablement constitu\u00e9 et l\u2019existant;<\/p>\n

\u2022 Pr\u00e9dire en projetant l\u2019existant pour d\u00e9terminer le futur.<\/p>\n

Une fois int\u00e9gr\u00e9e dans le microcontr\u00f4leur de l\u2019objet, l\u2019appel \u00e0 la librairie NanoEdge AI permettra au d\u00e9veloppeur d\u2019effectuer des fonctions d\u2019apprentissage et d’inf\u00e9rence dans son objet. Il aura alors acc\u00e8s \u00e0 des capacit\u00e9s de machine Learning, sans aucune connaissance pr\u00e9alable dans ce domaine.<\/p>\n

\n

Proximit\u00e9 avec ST Microelectronic.<\/strong><\/p>\n

Naturellement, Cartesiam et ST Micro se sont rapproch\u00e9. La gamme de capteurs et de microcontr\u00f4leurs de ST est l’une des plus vastes sur le march\u00e9, avec un \u00e9ventail d’applications couvrant tous les secteurs de l’\u00e9lectronique. Les techniques non supervis\u00e9es mises en \u0153uvre par Cartesiam sont compl\u00e9mentaires \u00e0 l\u2019offre de ST : elles sont tout particuli\u00e8rement adapt\u00e9es \u00e0 la d\u00e9tection d\u2019anomalies. Dans ce type d\u2019application, les d\u00e9veloppeurs  souhaitent surveiller des \u00e9v\u00e8nements qui sont difficilement pr\u00e9visibles ou n\u2019ont pas encore \u00e9t\u00e9 observ\u00e9s. C\u2019est ce qui rend cette solution adapt\u00e9e \u00e0 de r\u00e9els cas d\u2019usage.<\/p>\n

Pour St\u00e9phane Klajzyngier<\/strong>, Directeur G\u00e9n\u00e9ral, Lacroix Electronics : <\/strong>\u00ab Lacroix Electronics s’inscrit dans le domaine de l\u2019IdO industriel comme fournisseur de solutions technologiques. Avec NanoEdge AI Studio de Cartesiam, nous avons exp\u00e9riment\u00e9 une solution tr\u00e8s prometteuse de maintenance pr\u00e9dictive sur nos sites de production. Notre objectif \u00e9tait notamment d’optimiser la maintenance des fours de refusion. Gr\u00e2ce \u00e0 cette expertise, nous pouvons  maintenant proposer \u00e0 nos clients une solution vari\u00e9e de capteurs \u00e0 base d’intelligence artificielle embarqu\u00e9e s’appuyant sur la technique de Cartesiam. \u00bb. <\/em><\/p>\n

et pour Alain Beltrando<\/strong>, Responsable Digitalisation des Services de Naval Group: <\/strong>\u00ab Dans le cadre de notre politique de maintenance pour l’industrie 4.0, Naval Group s’associe \u00e0 Cartesiam pour doter ses \u00e9quipes de la technologie NanoEdge AI Studio et ainsi r\u00e9pondre aux nouveaux d\u00e9fis de la maintenance navale. Cette innovation permet de capturer et d’analyser directement \u00e0 la source les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les \u00e9quipements embarqu\u00e9s.\u00bb<\/em>.<\/p>\n

Cartesiam AI<\/a><\/p>\n

ST Microelectronics<\/a><\/p>\n

Lacroix Electronics<\/a><\/p>\n

Autre article : Syst\u00e8me de d\u00e9veloppement STM 32 pour r\u00e9seaux de neurones<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

NanoEdge AI Studio de Cartesiam, est le premier environnement de d\u00e9veloppement permettant de rendre les objets conscients de leur \u00e9tat. La start-up fran\u00e7aise offre au microcontr\u00f4leur l\u2019acc\u00e8s \u00e0 une IA auto-apprenante, frugale en donn\u00e9e, en \u00e9nergie et en co\u00fbt.<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":59980,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[883],"tags":[919],"domains":[47],"ppma_author":[1143],"class_list":["post-59979","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologies","tag-iot-fr","domains-electronique-eci"],"acf":[],"yoast_head":"Les microcontr\u00f4leurs apprennent avec l'IA de Cartesiam ...<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"NanoEdge AI Studio de Cartesiam, est le premier environnement de d\u00e9veloppement permettant de rendre les objets conscients de leur \u00e9tat. 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