IA embarquée simplifiée pour les systèmes embarqués

Table of Contents

1. Introduction
2. La demande de développement de l'IA embarquée
3. Les limites de l'approche conventionnelle
4. Présentation du réseau léger
5. Caractéristiques uniques du réseau léger
6. Facilité d'utilisation et d'intégration
7. Le processus d'entraînement simplifié
8. Cas d'utilisation du réseau léger
   • Applications en temps réel
   • Appareils alimentés par batterie
   • Applications à faible coût
9. Accès à la technologie INFXL
10. Comparaison avec d'autres bibliothèques et modèles
11. L'issue de la surcharge de données IoT
12. Conclusion
13. FAQ (Foire aux questions)

Introduction

Dans cet article, nous allons vous présenter le réseau léger développé par INFXL, une IA embarquée conçue pour fonctionner sur une grande variété de microcontrôleurs, DSP, puces graphiques et FPGA. Le réseau léger a été optimisé pour les systèmes embarqués et présente des caractéristiques uniques le rendant idéal pour les applications en temps réel, les appareils alimentés par batterie et les projets à faible coût. Dans les sections suivantes, nous examinerons de plus près la demande de développement de l'IA embarquée, les limites de l'approche conventionnelle, les caractéristiques du réseau léger, le processus d'entraînement simplifié, les cas d'utilisation et les avantages de l'accès à cette technologie.

La demande de développement de l'IA embarquée

Le monde de l'embarqué est en constante évolution. Les développeurs d'applications embarquées sont de plus en plus intéressés par l'intégration de l'intelligence artificielle dans leurs projets. Cependant, ils se heurtent à des obstacles majeurs lorsqu'il s'agit de développer et de déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs et des systèmes embarqués. Andrew Zhuravchak, un développeur embarqué, a récemment exprimé sa frustration dans un article sur Medium. Il a souligné que les experts en apprentissage automatique ne comprennent pas réellement les contraintes de mémoire, de latence, de puissance et de coût inhérentes aux systèmes embarqués.

Les limites de l'approche conventionnelle

L'une des principales difficultés auxquelles sont confrontés les développeurs embarqués est le nombre d'étapes complexes nécessaires pour optimiser un réseau de neurones conventionnel afin qu'il convienne aux microcontrôleurs à bas coût. Andrew a mentionné dans son article la CMSIS-NN comme une solution prometteuse, mais même avec cette approche, les développeurs doivent encore effectuer plusieurs étapes fastidieuses pour réduire la taille du modèle et l'adapter aux contraintes matérielles des microcontrôleurs. Cela peut être un processus long et laborieux, ce qui motive la recherche de solutions alternatives plus simples et plus efficaces.

Présentation du réseau léger

Afin de répondre aux besoins des développeurs embarqués, INFXL a développé le réseau léger, une approche novatrice qui simplifie le processus d'entraînement et d'optimisation des modèles d'IA pour les microcontrôleurs à faible coût. Le réseau léger tire parti des avancées dans la réduction de l'erreur d'approximation et de la complexité simultanées, ce qui permet de créer un réseau plus léger et plus efficace pour les systèmes embarqués.

Caractéristiques uniques du réseau léger

Le réseau léger présente plusieurs caractéristiques uniques qui le distinguent des autres solutions disponibles sur le marché. Tout d'abord, il est compatible avec une large variété de microcontrôleurs, DSP, puces graphiques et FPGAs, offrant ainsi une flexibilité maximale aux développeurs embarqués. De plus, le réseau léger a été optimisé pour une consommation d'énergie minimale, ce qui le rend idéal pour les appareils alimentés par batterie.

L'un des avantages les plus importants du réseau léger est sa capacité à effectuer des inférences en temps réel. Grâce à son efficacité algorithmique et à sa conception compacte, le réseau léger peut fonctionner avec une latence ultra-faible, ce qui le rend parfaitement adapté aux applications qui nécessitent des réponses en temps réel.

En termes de ressources matérielles, le réseau léger nécessite très peu de mémoire, ce qui le rend idéal pour les microcontrôleurs à faible coût. Il peut s'exécuter sur des puces qui coûtent moins de 25 cents, ce qui le rend accessible à un large éventail de projets et de budgets.

Facilité d'utilisation et d'intégration

Une autre caractéristique essentielle du réseau léger est sa facilité d'utilisation et d'intégration. Contrairement à de nombreuses autres solutions d'IA, vous n'avez pas besoin d'avoir une expertise approfondie en apprentissage automatique pour utiliser le réseau léger. Le processus d'entraînement simplifié de INFXL permet à n'importe qui de développer rapidement des modèles d'IA efficaces pour les applications embarquées.

L'intégration du réseau léger dans un projet embarqué est également très simple. Le code pour le réseau léger est universel et peut être utilisé tel quel, avec seulement une ligne à modifier pour chaque projet spécifique. Cela signifie que si vous améliorez le réseau léger avec de nouvelles versions, il vous suffira de mettre à jour cette ligne pour bénéficier des améliorations.

Le processus d'entraînement simplifié

Le processus d'entraînement du réseau léger est rationalisé et ne nécessite pas de connaissances approfondies en apprentissage automatique. Tout d'abord, vous sélectionnez les données d'entraînement et effectuez les pré-traitements nécessaires. Ensuite, vous téléchargez ces données sur une grappe basée sur le cloud, qui entraîne plusieurs modèles d'IA en fonction de vos besoins spécifiques.

Le modèle final sélectionné est ensuite transformé en code matériel flexible et efficace, prêt à être intégré dans votre application embarquée. Le processus de formation et de transformation du réseau léger peut être effectué en seulement 24 heures, ce qui permet un développement rapide et itératif des modèles.

Cas d'utilisation du réseau léger

Le réseau léger trouve une large gamme d'applications dans diverses industries. Il est particulièrement adapté aux applications en temps réel, où la latence ultra-faible est essentielle. Les appareils alimentés par batterie bénéficient également de l'efficacité énergétique du réseau léger, ce qui prolonge leur autonomie.

Dans l'industrie manufacturière, le réseau léger peut être utilisé pour la maintenance prédictive, assurant ainsi le bon fonctionnement et la longévité des équipements. De plus, ses faibles coûts en Font un choix idéal pour surveiller la santé des machines peu coûteuses.

La détection des défaillances imminentes est une autre application clé du réseau léger. Par exemple, dans les réseaux de télécommunication, il est essentiel de détecter les logiciels malveillants en temps réel pour éviter les attaques. Le réseau léger offre une latence ultra-faible pour répondre à ces exigences de détection en temps réel.

Accès à la technologie INFXL

INFXL offre un accès facile à sa technologie de réseau léger via une plateforme en ligne. Il vous suffit de télécharger vos données d'entraînement sur la plateforme, et vous recevrez votre modèle optimisé de réseau léger dans les 24 heures suivant votre demande. Cette offre est gratuite, vous permettant d'essayer la technologie et d'évaluer son adéquation à vos besoins spécifiques sans aucun frais.

Comparaison avec d'autres bibliothèques et modèles

Lorsqu'il s'agit de bibliothèques et de modèles d'IA pour les microcontrôleurs et les systèmes embarqués, le réseau léger se démarque par ses performances et son efficacité. Par exemple, une comparaison entre le réseau léger et la bibliothèque Cube.AI de ST a montré que le réseau léger produit un code plus compact avec un nombre de paramètres inférieur, tout en offrant une meilleure précision sur un large éventail de tâches.

L'issue de la surcharge de données IoT

L'Internet des objets (IoT) génère une quantité massive de données provenant de capteurs distribués. Gérer, stocker et analyser ces données dans le cloud est devenu un défi majeur. Pour résoudre ce problème, le réseau léger peut être utilisé pour effectuer une première analyse des données directement sur les capteurs. Cette approche permet de réduire considérablement la quantité de données à transmettre, économisant ainsi de l'énergie et renforçant la sécurité des systèmes.

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté le réseau léger développé par INFXL, une IA embarquée optimisée pour les microcontrôleurs et les systèmes embarqués. Le réseau léger offre une solution simple et efficace pour intégrer l'intelligence artificielle dans les applications embarquées. Avec ses caractéristiques uniques, sa facilité d'utilisation et ses performances optimisées pour les ressources limitées, le réseau léger ouvre de nouvelles possibilités dans de nombreux domaines, de l'industrie manufacturière à la santé en passant par l'automobile.

FAQ (Foire aux questions)

Q: Quelle est la différence entre le réseau léger et d'autres solutions d'IA embarquée ? R: Le réseau léger se distingue par sa simplicité d'utilisation, sa flexibilité matérielle et son efficacité en termes de consommation d'énergie et de performance.

Q: Comment puis-je accéder à la technologie INFXL ? R: Vous pouvez accéder gratuitement à la technologie INFXL via notre plateforme en ligne. Il vous suffit de télécharger vos données d'entraînement et vous recevrez votre modèle optimisé dans les 24 heures.

Q: Le réseau léger est-il adapté aux applications en temps réel ? R: Oui, le réseau léger a été spécialement conçu pour les applications nécessitant une latence ultra-faible, ce qui le rend parfaitement adapté aux applications en temps réel.

Q: Quel est l'avantage du réseau léger par rapport aux bibliothèques concurrentes ? R: Le réseau léger offre une meilleure efficacité en termes de taille de code et de nombre de paramètres, tout en maintenant une précision élevée sur une variété de tâches.

Q: Quels sont les cas d'utilisation courants du réseau léger ? R: Le réseau léger est idéal pour les applications en temps réel, les appareils alimentés par batterie et les projets à faible coût. Il est largement utilisé dans des domaines tels que la fabrication, la santé et l'automobile.

Q: Le réseau léger prend-il en charge l'apprentissage sur des données vocales ou d'image ? R: Pour le moment, le réseau léger se concentre uniquement sur les tâches de classification basées sur des données provenant de capteurs industriels.

Q: Quelle est la taille maximale du réseau léger ? R: Le réseau léger peut s'adapter à des microcontrôleurs avec une mémoire de seulement quelques kilooctets, en fonction de la complexité du modèle et des ressources disponibles.

Resources

1. CMSIS-NN
2. Cypress
3. Infineon
4. ST's Cube.AI