Le r\u00e9seau neuronal de Xailient consomme 250 fois moins (280 \u00b5J seulement) que les solutions embarqu\u00e9es classiques, et \u00e0 12 ms par inf\u00e9rence, ce r\u00e9seau neuronal fonctionne en temps r\u00e9el, et il est plus rapide que la meilleure solution de reconnaissance faciale disponible au niveau Edge.<\/p>\n
Les syst\u00e8mes IA fonctionnant sur batterie et n\u00e9cessitant une reconnaissance faciale, comme certaines cam\u00e9ras domestiques, les cam\u00e9ras de s\u00e9curit\u00e9 intelligentes de qualit\u00e9 industrielle, et certaines solutions utilis\u00e9es dans la distribution, ont besoin d’une solution consommant peu pour pouvoir fonctionner le plus longtemps possible entre deux charges. Au-del\u00e0 des applications autonomes, le microcontr\u00f4leur de Maxim Integrated associ\u00e9 au r\u00e9seau neuronal de Xailient am\u00e9liore l’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique globale et la dur\u00e9e de vie de la batterie pour les applications hybrides Edge\/Cloud qui fonctionnent en mode \u00ab \u00e9coute \u00bb \u00e0 faible consommation, et qui sont capables de \u00ab r\u00e9veiller \u00bb un syst\u00e8me plus complexe d\u00e8s qu’un visage est reconnu.<\/p>\n
Le r\u00e9seau neuronal Detectum de Xailient int\u00e8gre des technologies de mise au point, de zoom et de r\u00e9veil visuel, permettant de d\u00e9tecter et de reconna\u00eetre les visages dans les vid\u00e9os et les images 76 fois plus vite que les solutions logicielles classiques, avec une pr\u00e9cision comparable voire sup\u00e9rieure. En outre, ce r\u00e9seau flexible peut servir \u00e0 d’autres applications que la reconnaissance faciale, comme le comptage et le suivi du b\u00e9tail, le suivi d\u2019occupation de places de parking, les niveaux de stock, etc.<\/p>\n