Accélération de l’IA dans les systèmes embarqués

10 mars 2019

Par Alain Dieul

Les technologies d’IA permettront d’élargir les possibilités des systèmes embarqués, grâce à une efficacité accrue et à des systèmes plus intelligents conçus pour améliorer la vie des gens. Pour ne citer qu’un exemple, aux Etats-Unis, sur 300 millions de radiographies diagnostique, le taux d’erreur se monte à 4 %. La reconnaissance d’images par IA via l’apprentissage machine peut distinguer beaucoup plus de détails sur les clichés d’IRM et les radiographies que l’œil humain, ce qui permet d’améliorer la précision du diagnostic et de mieux cibler le traitement.

Les technologies d’IA dans les systèmes embarqués sont plus souvent intégrées au niveau de l’innovation des modèles de services que du produit manufacturé. En outre, elles sont ultrasophistiquées pour les nombreuses tâches qu’elles réalisent, notamment collecte de données, analyse de données, modèles pré-entraînés et inférence. En termes d’apprentissage machine, les algorithmes programmés s’appuient sur des unités de calcul puissantes et fiables pour la consommation de big data. C’est pourquoi l’edge computing (informatique en périphérie) joue un rôle important pour assurer la connexion entre le cloud et les dispositifs de détection.

Grâce au partenariat entre Advantech, AMD et Mentor, nous permettons aux clients d’accélérer l’implémentation des technologies d’IA en intégrant les produits et services de chacune des parties. Nous consacrons chacun des ressources destinées à faciliter l’application de l’edge computing et permettre aux clients de se concentrer sur le développement de l’application des technologies d’AI pour leur matériel et leurs intergiciels. Advantech propose une plateforme embarquée (SOM-5871/AIMB-228) équipée des tout derniers processeurs AMD Ryzen Embedded V1000, en association avec le système d’exploitation Linux embarqué Mentor. Le processeur AMD Ryzen Embedded V1000 prend en charge les infrastructures, bibliothèques, outils et compilateurs pour les applications de vision par ordinateur qui exploitent toute la puissance du processeur Ryzen avec la technologie GPU Vega Radeon. Plus important encore, les trois entreprises utilisent des standards ouverts comme OpenVX, OpenCL API compatible avec le noyau Linux, afin que les utilisateurs puissent faire migrer l’apprentissage machine à travers diverses architectures matérielles pour une variété d’applications IA.