NanoEdge AI Studio de Cartesiam rend les objets conscients de leur état

Le tout premier environnement de développement permettant de rendre les objets conscients de leur état, grâce à une IA frugale et auto-apprenante.

Cartesiam, éditeur de logiciel spécialisé dans l’Intelligence Artificielle embarquée “at the Edge”, annonce dans la cadre du salon “Embedded World” à Nuremberg, la disponibilité immédiate de NanoEdge AI Studio. Cette solution innovante et totalement unique permet aux entreprises d’intégrer facilement, rapidement et à moindre coût des capacités de Machine Learning complètes dans tous les objets du quotidien
et cela, sans nécessité d’un hardware spécialisé ou d’expertise en Data Science. Grâce à NanoEdge AI Studio, l’Internet of Things devient l’Intelligence of Things.

Une solution d’IA embarquée (Edge) révolutionnaire et unique au monde

Après trois ans de R&D et une première industrialisation réussie, Cartesiam lance NanoEdge AI Studio. En utilisant cette solution logicielle, les entreprises qui développent nos objets du quotidien (machines industrielles, automobile, électroménager, IoT, etc.) vont pouvoir elles-mêmes – facilement, rapidement et à moindre coût – doter ces objets de fonctions de Machine Learning, directement intégrées dans un
microcontrôleur.

Ce composant électronique, peu puissant, économe en énergie et coûtant quelques euros, est déjà intégré dans la majorité de nos objets. Il se vend chaque année 15 milliards de microcontrôleurs ARM Cortex M. C’est pour cette plateforme matérielle extrêmement répandue que Cartesiam a décidé de créer NanoEdge AI Studio. La start-up française offre ainsi l’accès à une IA frugale en donnée, en énergie et en coût, au composant le plus répandu sur la planète.

Un véritable studio d’IA intégré pour développeurs embarqués et Data Scientists

NanoEdge AI Studio est un IDE (Environnement de Développement Intégré). Il fonctionne sur le poste du développeur (sous Windows ou Linux). Cette solution permet de développer une librairie de Machine Learning spécifique à chaque objet et directement intégrable dans le programme principal d’un microcontrôleur. Elle lui confère ainsi des capacités d’apprentissage et d’inférence non supervisés. Le studio est autonome et ne nécessite pas de connexion à un serveur. De cette façon, aucune donnée client n’est transmise en dehors du PC.

Après avoir sélectionné le type de signal (vibrations, courant électrique, champ magnétique, etc..), le type de microcontrôleur (ARM Cortex M0 à M7) et le maximum d’espace mémoire alloué 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 première étape effectuée, la solution fournira une libraire intégrable facilement dans le code de n’importe quel microcontrôleur.

Les objets dotés des librairies NanoEdge AI pourront :
• Apprendre les données directement en provenance du ou des capteurs ;
• Comprendre localement ces données grâce au moteur de Machine Learning intégré dans le microcontrôleur ;
• Analyser en permanence en détectant la différence entre le savoir préalablement constitué et l’existant ;

• Prédire en projetant l’existant pour déterminer le futur.

Une fois intégrée dans le microcontrôleur de l’objet, l’appel à la librairie NanoEdge AI permettra au développeur d’effectuer des fonctions d’apprentissage et d’inférence dans son objet. Il aura alors accès à des capacités de Machine Learning, sans aucune connaissance préalable dans ce domaine.

Un studio de développement de Machine Learning pensé pour les non-experts NanoEdge AI Studio est particulièrement recommandé pour les entreprises qui ne disposent pas de ressources expertes en Machine Learning ou qui souhaitent apporter à leurs Data Scientists un outil complémentaire aux environnements de développement d’IA traditionnels, (TensorFlow, Keras, caffe, etc.). Il leur permet ainsi de répondre rapidement aux problématiques d’IA embarquée.

Cette solution supprime les barrières traditionnelles d’entrée à l’IA comme la constitution laborieuse d’un jeu de données représentatif du phénomène à observer ou la disponibilité de profils de Data Scientists, rares et très difficiles à recruter.

Une solution qui apporte de la valeur aux objets du quotidien

NanoEdge AI Studio va permettre de rendre les objets conscients de leur état, c’est-à-dire capables de s’auto diagnostiquer. Tous les capteurs, actuellement passifs et simplement connectés, vont pouvoir se transformer en agents autonomes et capables de s’auto superviser.

  • Imaginez un climatiseur capable de détecter seul et automatiquement que son filtre est obstrué et doit être changé, un escalator capable d’apprendre localement un comportement de fonctionnement normal et d’alerter en cas de dérive et ceci, sans avoir besoin d’apprentissage préalable.
  • Dans le domaine automobile, où les microcontrôleurs se comptent par centaines dans chaque véhicule, NanoEdge AI Studio va permettre de déporter directement dans chaque composant du véhicule des capacités
    d’apprentissage et d’analyse plutôt que de s’appuyer sur un calculateur central déjà bien sollicité.
  • En matière de sécurité, l’apprentissage d’un état initial en local permettra de se prévenir contre tous les risques de falsification ou d’intrusion.

Le champ des possibles est immense et à la mesure de la taille du parc machine actuel intégrant des microcontrôleurs. La créativité et l’innovation de nos clients sont les seules limites aux développements de solutions innovantes potentielles basées sur NanoEdge AI Studio.

Joël Rubino, CEO et co-fondateur, Cartesiam commente ainsi cette annonce : « Aujourd’hui, sur le marché de l’IA embarquée, seul Cartesiam est en mesure de proposer une telle innovation. Celle-ci est basée sur des fonctions de Machine Learning complètes (analyse et inférence) réalisées directement dans le microcontrôleur, sans aucun recours au cloud, à une puce propriétaire ni à des ressources humaines ou technique rares. Avec NanoEdge AI Studio, les barrières traditionnelles de l’IA sont enfin supprimées. L’IA devient accessible facilement aux entreprises de toutes tailles qui souhaitent concevoir et commercialiser des produits innovants, facilement, rapidement et le tout à un coût très compétitif. »

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